本文系统阐述了两种“用prompt运行Python程序”的路径：一是在命令提示符以明确指令与参数运行脚本，二是用结构化提示驱动具备代码解释器或工具调用能力的AI环境执行。核心要点是将“任务—输入—约束—输出”写入提示模板，明确依赖与资源配额，并将日志、错误码与版本化纳入工程治理。结合Notebook与CI/CD，可把评论、Webhook或表单参数转化为可审计的自动化触发，必要时通过项目协作系统（如PingCode）将“prompt→Python→结果归档”固化为团队流水线，实现高效、合规与可复现的执行闭环。

本文系统回答了“知识库提示词有哪些内容”：应覆盖角色定位、任务目标、上下文注入、检索与来源约束、输出格式、质量与合规六大要素，并在模板中加入失败回退、置信阈值与引用规范。围绕客服、产品文档、内部IT/HR等场景，提供作者、客服、搜索、治理四类提示词范式；在RAG实践中强调“仅基于证据作答、分步引用、证据不足即回退”，并通过关键词扩展与混合检索提升召回精度。文章结合PingCode、Confluence与亿方云等系统阐述建库、版本控制、安全合规、多语言在地化的提示词设计，辅以评估指标与实施路线，最终指向结构化输出、知识图谱融合与多代理协作等未来趋势。

本文系统梳理知识库提示词的主要类型，涵盖检索与导航、写作与编辑、结构化治理、问答对话及评估监控等环节，强调以RAG为核心的协同策略与可溯源输出。通过查询改写、实体消歧与多路融合提升召回与相关度，以大纲、风格与术语对齐提升内容一致性，并以引用、拒答与多轮记忆增强问答可信度。文中提供对比表与指标框架，建议将提示词版本化与A/B测试结合，配合工具如PingCode与亿方云实现模板复用、证据管理与治理闭环，为企业构建高质量、可持续迭代的知识服务体系。