必须前置错误锚点并提供可验证输入输出样本：①粘贴完整原始报错含文件行号变量值；②紧接最小可复现输入字面量；③明确定义预期行为结构；④强制分步归因，每步结论须可被错误锚点反向验证。
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要让DeepSeek精准定位代码报错原因并给出稳定修复方案，必须在提示词中嵌入真实错误现象与可验证的输入输出样本，否则模型容易泛化归因或虚构上下文。
必须前置错误锚点
在提示词第一行直接粘贴完整报错信息，格式为【错误锚点】: + 原始堆栈（含文件名、行号、异常类型、关键变量值）。例如：【错误锚点】: TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable at main.py:42, where user_data is None。
这一步不能省略或改写——模型依赖原始错误文本中的行号和变量名做静态分析，人工概括会丢失关键定位线索。
提供最小可复现输入
紧接错误锚点后，用“输入示例:”开头，给出能100%触发该报错的最简输入。必须是字面量或可直接执行的结构，禁止模糊描述。
例如：输入示例: {"role": "admin", "id": 123}。
若输入含嵌套结构或特殊类型（如datetime对象），需明确写出其Python字面量形式，否则模型可能按字符串解析导致归因错误。
明确定义预期行为
用“预期行为:”开头，声明该输入本应产生的正确结果形态。必须具体到数据结构层级，不接受“正常返回”“应该成功”等模糊表述。
例如：预期行为: 返回含 user_name 字段的 dict，且 user_name 值为字符串类型。
【注意】此处必须与错误锚点中的变量名完全一致（如 user_name 而非 username），大小写和下划线都不能错，否则模型无法建立变量映射。
强制分步归因输出
在指令末尾添加明确的结构化要求，确保模型暴露推理链条：
请严格按以下三步输出：
① 直接触发条件（哪行代码、什么操作、为何在此刻失败）
② 上游依赖状态（user_data 为何为 None？是上游函数未返回，还是键名拼写错误？）
③ 配置/环境隐含约束（是否缺少初始化检查？是否依赖未 mock 的外部服务？）
每步结论必须能被【错误锚点】反向验证，禁止出现“可能”“或许”“一般情况下”等推测性措辞。
