【请严格按以下两步执行：①先列出3种不同风格的错误提示文案方案（标注风格类型，如“简洁技术型”“用户安抚型”“诊断引导型”）；②再对每种方案分别展开，说明适用场景、字数控制、关键措辞逻辑及潜在风险】
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你需要让DeepSeek在生成错误信息文案前，先给出多个可选方案再逐个展开，而不是直接输出一段长文字糊弄你。
用“先列后展”指令强制分步输出
在输入框第一行直接写：【请严格按以下两步执行：①先列出3种不同风格的错误提示文案方案（标注风格类型，如“简洁技术型”“用户安抚型”“诊断引导型”）；②再对每种方案分别展开，说明适用场景、字数控制、关键措辞逻辑及潜在风险】
这一步必须加粗强调“严格按以下两步”，否则DeepSeek可能跳过列表环节直接写展开内容。它默认倾向连续叙述，不主动分层。
防跳步的保险指令组合
方法一：嵌套式结构指令
输入：“请先输出一个编号为【方案清单】的纯文本区块，仅包含3个带编号的方案标题（不解释），每个标题后换行；完成后再输出【方案展开】区块，对每个编号方案独立说明。”
方法二：角色+动作双约束
输入：“你现在是前端体验设计师，任务是优化系统错误提示。第一步：只输出‘方案1：XX’‘方案2：XX’‘方案3：XX’三行，不加任何标点和说明；第二步：用‘▶ 方案1展开：’开头，逐条解释。”
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
注意：如果AI仍合并输出，立刻打断并重输——【删除当前对话，从头输入带‘第一步/第二步’字样的指令】，模型上下文记忆容易混淆步骤边界。
批量生成多组方案的排列指令
第一步：固定方案维度
在指令开头明确限定差异轴：“3种方案需分别侧重：①技术准确性（面向开发者）、②用户情绪承接（面向终端用户）、③操作路径引导（面向新手用户）”
第二步：绑定输出格式
追加：“所有方案展开部分必须包含：核心句（≤15字）、推荐字数区间、禁用词黑名单（如‘错误’‘失败’‘崩溃’）、替代动词建议（如‘暂停’‘等待中’‘重新连接’）”
第三步：触发批量机制
结尾加一句：“按以上规则，生成5组互不重复的方案组合，每组仍保持‘先列3方案→再逐条展开’结构。”
这一步能激活DeepSeek的排列组合模式，避免方案同质化。它会在内部生成候选池后做去重筛选，比单次请求更可靠。
