Lovemo提示词需按四原则优化：一、核心意图前置；二、关键词紧凑邻近；三、否定指令独立成句并隔离；四、示例置于末尾倒数第二位且加引导语。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在使用 Lovemo 工具时发现生成结果不稳定或与预期偏差较大，则可能是由于提示词（Prompt）的排列顺序未遵循其内部解析逻辑。Lovemo 对提示词的先后位置敏感，不同顺序可能触发不同的语义权重分配与模型注意力聚焦路径。以下是验证和调整提示词顺序的具体方法：
一、前置核心意图优先原则
Lovemo 模型在解析提示词时，默认将靠前的部分视为更高优先级的指令锚点，后续内容倾向于围绕该锚点进行上下文扩展与约束。将最不可妥协的任务目标、角色定义或输出格式要求置于开头，可显著提升响应一致性。
1、确定本次交互中必须达成的核心目标，例如“生成50字以内带emoji的节日祝福文案”。
2、将该目标作为提示词第一句，不添加任何引导性短语或空格分隔。
3、紧随其后输入限定条件，如“仅输出文案，不解释，不加编号，不换行”。
4、最后补充辅助信息，如“风格：温馨幽默，对象：长辈，时间场景：春节除夕夜”。
二、关键词密度与邻近性调控法
Lovemo 会强化相邻关键词之间的语义耦合强度。将具有强逻辑关联的词组保持紧凑排列（中间无冗余修饰词），可避免模型误判关系链路，尤其适用于多属性组合指令。
1、识别提示词中存在绑定关系的关键词对，例如“科技感+深蓝色+极简风”“悲伤+小提琴+雨天”。
2、删除这些词对之间所有非必要连接词（如“和”“以及”“带有”等）。
3、按语义主次压缩为连续短语，如改为“科技感深蓝色极简风”“悲伤小提琴雨天”。
4、将压缩后的短语整体嵌入提示词中，不拆分、不换行、不加标点隔断。
三、否定指令隔离插入法
当提示词中包含排除性要求（如“不要比喻”“禁止英文”“不出现数字”），Lovemo 易因否定词位置不当导致抑制失效或过度泛化。需将否定结构独立成短句，并置于正向指令之后、示例之前。
1、提取所有否定类表述，统一改写为“不……”“禁止……”“避免……”格式。
2、将全部否定短句合并为一句，用顿号连接，例如“不使用专业术语、不出现括号、避免长句”。
3、将该合并句放置于正向任务描述之后、参考样例之前的位置。
4、确保该句前后均以句号结束，与其他成分形成明确语法边界。
四、示例驱动位置锚定法
提供参考样例时，Lovemo 会以其结构为模板进行模式复现。若样例位置过于靠前，模型可能将样例本身误判为核心指令；若过于靠后，则难以有效激活对应生成路径。需严格控制样例插入坐标。
1、准备一个完全符合预期格式与风格的最小可行样例，长度不超过两行。
2、将样例置于提示词末尾倒数第二位，前接“参考如下：”四字引导语。
3、样例后必须紧跟一句明确指令，如“请严格按以上格式生成新内容”。
4、整段提示词结尾不加任何其他说明、提问或符号，包括问号、省略号、破折号。
