解决方案：使用POML的结构化标记语法
针对大型语言模型提示词工程中常见的结构混乱问题，POML提供了以下具体解决方案：
- 模块化标签系统：使用类似HTML的<role>、<task>、<example>等标签将提示词分解为逻辑模块，每个标签对应特定功能单元
- 内容分层管理：通过嵌套标签实现层级结构，例如在<poml>根标签下组织角色定义、任务描述和输出要求
- 注释支持：采用XML/HTML风格的注释语法，方便团队协作时添加说明
Implementation Steps:
- 安装VS Code插件获取语法支持和实时预览
- 按照功能划分创建对应的标签区块
- 使用<import>标签实现跨文件模块复用
额外建议：结合Git进行版本控制，每个语义模块对应独立提交，进一步提升可维护性。
This answer comes from the articlePOML: A Novel Markup Language for Orchestrating and Managing Large Model Prompt WordsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决复杂提示词缺乏组织结构难以维护的问题？
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