QoderWake AI代码需严格匹配需求：用三行分隔符界定输入-处理-输出，硬性禁止额外字段/注释/日志，命名规则须明确可执行，辅以正误示例，原子化拆解任务并限定生成粒度。
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你需要让QoderWake AI生成的代码严格匹配项目实际需求，比如函数名必须带特定前缀、变量命名需遵循公司规范、接口返回结构不能多字段也不能少字段——这些靠默认输出几乎不可能稳定达成。
明确约束条件：用结构化Prompt锁定关键要素
第一步：在Prompt开头用三行分隔符明确划出「输入-处理-输出」边界，例如：
用户传入JSON对象，含id（string）、score（number）
→
将score转为百分制整数，id截取前8位，拼接成新key
→
返回{resultKey: string, normalizedScore: number}。
第二步：在output描述后追加一句硬性限制：【禁止添加任何额外字段、注释或日志语句】。AI常因“好心”补全而污染结构，这句能直接切断冗余输出路径。
第三步：把公司命名规范写成可执行规则，例如：“所有函数名必须以qwk_开头，驼峰式；变量名禁用下划线，首字母小写”。不要只说“按规范命名”，AI不知道你规范是什么。
注入示例：用真实片段覆盖AI的默认模式
方法一：提供1个最小可行示例，紧贴output格式书写，不加说明文字。例如：
{resultKey: "qwk_abcd1234", normalizedScore: 95}。AI会优先对齐这个样本而非自行发挥。
方法二：给出错误示例并标注原因，例如：
{key: "abcd1234", score: 95.0, timestamp: 1715823400}\n// 错误：key未加qwk_前缀；score非整数；多出timestamp字段。这比单纯说“不要错”有效十倍。
注意：示例必须和当前任务完全同构，混用不同场景的代码会导致AI混淆上下文。
QoderWake Linux版是阿里推出的生产级数字员工系统，支持Linux环境部署。它作为7×24小时在线的AI员工，具备长期记忆与专业技能（如编程、运维），可自主响应代码审查、告警处理等事件。其核心采用“员工与工位分离”架构，并设置了严格的权限红线，确保持续进化的同时实现安全可控。
控制生成粒度：让AI只做一件事
第一步：把原始需求拆解为原子操作，每个Prompt只解决一个环节。比如“从API响应提取数据→清洗空值→映射字段→序列化为CSV”必须拆成4个独立Prompt，而不是塞进一段话里。
第二步：在Prompt中用动词明确限定动作范围，例如写“仅返回JavaScript对象字面量，不包含const声明、export语句或任何包装代码”。【一旦出现let/const/export，即视为违反指令】。
第三步：对不确定环节主动设问，例如在Prompt末尾加：“如果输入id为空字符串，normalizedScore应返回多少？请先回答再写代码”。这能迫使AI暴露逻辑盲区，避免静默出错。
