应优化提示词、启用安全过滤、建立反馈闭环、部署后置审查、限制知识范围。具体包括角色定义与禁令声明、设置safety_level=high、嵌入举报按钮、调用content_guard_api、指定knowledge_cutoff_date等五项操作。

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如果您使用Clawdbot生成内容，但发现输出中包含违法、歧视、虚假或恶意信息，则可能是由于输入提示词引导不当或模型安全机制未充分触发。以下是避免输出有害信息的具体操作步骤：

一、优化输入提示词结构

通过明确约束指令范围和设定内容边界，可显著降低模型生成越界内容的概率。提示词需主动排除敏感维度，并指定输出风格与适用场景。

1、在提示词开头添加角色定义，例如：“你是一名严格遵守中国法律法规和社会主义核心价值观的内容审核助手。”

2、显式声明禁止项，例如：“禁止生成涉及暴力、色情、种族歧视、宗教偏见、政治谣言或医疗误导的内容。”

3、加入正向引导句式，例如：“所有回答必须基于公开可信的权威来源，且语言保持中立、客观、尊重事实。”

二、启用内置安全过滤层

Clawdbot支持多级内容安全策略调用，包括关键词拦截、语义风险识别与上下文一致性校验。启用后系统将在生成前、生成中、生成后三阶段自动干预高风险输出。

1、在API请求参数中设置 safety_level=high，强制激活全部防护模块。

2、配置 custom_filter_rules 字段，填入组织内部定义的禁用词表（支持正则表达式匹配）。

3、开启 response_validation 模式，使每次响应返回前自动执行合规性评分，低于阈值时拒绝输出并返回错误码。

三、实施人工反馈闭环机制

将用户对有害输出的实际举报数据反哺至模型微调流程，可提升其对本地化语境下隐性违规表达的识别能力。该机制依赖持续标注与快速迭代。

1、在用户界面嵌入“标记不当内容”按钮，点击后自动捕获原始输入、模型输出及时间戳。

2、将标记数据经脱敏处理后导入审核队列，由人工标注员判定是否构成安全违规。

3、每周汇总高发误触案例，更新至 adversarial_prompt_dataset，用于下一轮对抗训练。

四、部署输出后置审查插件

在Clawdbot响应送达终端前插入独立审查服务，利用轻量级分类器对文本进行二次扫描，覆盖模型原生过滤未检出的模糊表述与文化敏感点。

1、将输出文本发送至本地部署的content_guard_api，携带 content_type=article 或 content_type=chat 参数以适配不同审查策略。

2、接收返回的 risk_score 值，若大于0.85，则触发 redaction_mode，自动替换高风险短语为【已屏蔽】。

3、记录审查日志中的 confidence_interval 字段，用于后续定位模型薄弱环节。

五、限制生成领域与知识时效范围

缩小模型推理所依赖的知识子集，能有效规避因泛化过度导致的事实错位与价值偏差。尤其适用于政务、教育、医疗等高敏感垂直场景。

1、在请求中指定 knowledge_cutoff_date=2024-06-01，阻止模型引用此后发生的未经验证事件。

2、使用 domain_restriction 参数限定为 legal、education 或 healthcare 等白名单领域，超出即返回“该问题超出授权知识范围”。

3、禁用 free_generation 模式，所有输出必须绑定至预设模板库中的结构化字段，如[定义][依据][示例]三段式格式。