必须先列出三项带编号的判断标准（含依据来源、适用人群边界、排除情形），再生成带编号标注的生活方式短句；禁用绝对化表述，所有建议须有前提条件或适用范围，并严格对应指定权威文件的具体章节。
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你想让gemini生成“早起不赖床”“晚餐不过量”这类生活方式短句，但又怕它凭感觉乱写——比如把“每天喝八杯水”当金科玉律，却忽略个体差异和临床禁忌。这时必须让它在动笔前先亮出判断依据，而不是直接输出一句看似健康、实则危险的建议。强制Gemini先列判断标准再写短句
第一步：在提示词开头明确指令动词，用“先列出→再生成”结构绑定逻辑顺序。【必须用‘先……再……’句式，否则Gemini可能跳过标准直接写句子】
第二步：规定判断标准的三项硬性内容——①依据来源（如中国居民膳食指南2022版、WHO最新立场文件）；②适用人群边界（如“仅适用于18–65岁无慢性肾病者”）；③排除情形（如“孕妇、透析患者、心衰III级以上者禁用该建议”）。
第三步：要求标准条目带编号，且每条不超过15字；生成的短句必须在括号中标注所依据的标准编号，例如：“（标准②）睡前2小时不进食”。
用负面约束堵住AI自由发挥漏洞
方法一：禁止使用绝对化表述
在提示词末尾加一句：“禁用‘必须’‘一定’‘永远’‘从不’等全称判断词；所有建议须含前提条件或适用范围。”
方法二：切断常识幻觉路径
写明：“不接受‘大家都这么做’‘常识认为’‘一般建议’等模糊依据；未标注具体文献出处或临床共识编号的判断，视为无效。”
使用固定的 Next.js/Tailwind/Prisma 技术栈构建并记录独立 SaaS 项目，仅将 FastAPI 用于 Python 工作负载，并遵循严格的架构规范。
注意：Gemini对“常识”类表述极其敏感，一旦放行，它会立刻调用训练数据中高频出现但未经验证的说法，比如‘喝醋软化血管’——这种错误不会被它自己识别为错误。
给判断标准设置可验证锚点
第一步：指定权威来源锚点
在提示词中插入一行：“本任务依据以下三份文件：《中国居民营养素摄入量DRIs（2023修订版）》《ADA糖尿病医学诊疗标准（2025）》《国家卫健委慢性病防控白皮书（2024）》。”
第二步：要求标准条目与锚点强挂钩
写明：“每条判断标准必须对应上述某一份文件中的具体章节号或表格编号，例如‘见DRIs-2023第4.2.1节表7’；无法对应者不得列入。”
第三步：启用输出验证触发器
结尾加上：“生成完毕后，自动检查所有短句是否均有对应标准编号，若存在未标注编号的短句，立即删除并重新生成。”
