学提示词最好的方式是「动手做」。本节用三个真实物流场景进行实战练习，并要求你同时在课程助手和真实 LLM（DeepSeek / 通义千问）中提问，对比差异、核实关键事实。
| 场景 | 任务描述 | 核实重点 |
|---|---|---|
| 仓储应急 | 暴雨天气，仓库屋顶漏水，写入库区应急检查清单 | 核实：应急处理步骤是否符合常识、有无遗漏安全项 |
| 路线说明 | A仓到B/C/D三小区派送，B近D远C中间，给出访问顺序并说明理由 | 核实：逻辑是否合理、有没有考虑时间窗和路况 |
| 客服升级 | 客户投诉包装严重破损且内容物损坏，情绪激动，给出处理步骤 | 核实：步骤是否完整、承诺是否可兑现、有无法律风险 |
为什么要「双端对比」？课程助手是关键词匹配的本地工具，真实 LLM 是神经网络生成。两者在语言流畅度、知识深度、幻觉风险上各有不同——感受这种差异，才能在真实工作中合理选择工具。
示例对比：同一个问题，课程助手 vs 真实LLM
提示词：「你是仓储主管。今晚暴雨红色预警，请给出入库区应急检查清单，分责任人（主管/操作员/安保），表格输出，每条注明完成时限。」
课程助手可能回答：关键词匹配到「暴雨、仓库、检查」→ 输出通用清单结构，语言较机械，可能缺少细节
真实LLM（DeepSeek）可能回答：结合暴雨特点（积水、漏电、货物受潮）生成更细致清单，语言流畅，但某些步骤的时限设置可能脱离实际（如「10分钟内完成全仓巡检」对大仓不现实）
核实要点：
结论：真实LLM语言更好、细节更丰富，但关键约束（资质要求、时限合理性）仍需人工核实。把AI的输出当「草稿」而非「定稿」。
记录你的实战结果：① 选择的场景 ② 你写的提示词 ③ 课程助手回答要点 ④ 真实LLM回答要点 ⑤ 两者最大差异 ⑥ 你如何核实了关键事实
