提示词需用「必须」句式明确输出格式与边界，嵌入真实输入样例并绑定条件响应逻辑，禁用模糊表述，预设失败兜底话术以保障确定性。
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通义千问产品文案提示词直接影响用户对AI能力的预期，预期偏差过大是退货主因——写错一个关键词，用户可能以为能生成PPT结果只能写诗，下单后立刻申请退款。
明确限定输出格式与边界
在提示词开头用「必须」句式强制约束输出形态，例如：“必须只输出纯文本，不带任何Markdown符号、不加标题、不列序号、不解释原理”。若允许模型自由发挥格式，它可能自动加粗关键词、插入分隔线或补上“温馨提示”，这些都会让用户误判为功能缺陷。
输入示例：必须只输出3个字的答案，不加标点、不换行、不解释——北京的别称是？
这一步操作起来很简单，直接把「必须」指令放在第一行即可。但漏掉「不解释」四字，模型大概率会追加一句“这是中国首都的雅称”，导致用户以为接口返回冗余信息。
绑定真实使用场景与输入样例
方法一：在提示词中嵌入用户实际会粘贴的原始内容片段，比如“用户输入：‘帮我写一封辞职信，语气平和，提到感谢团队’→你输出：”。模型看到真实输入结构，才能稳定复现对应风格，避免用户输入类似内容时突然切换成公文腔或网络梗。
方法二：用「当……时，执行……」条件句锁定响应逻辑，例如：“当用户输入含‘报价单’三字时，必须严格按表格形式输出，列名仅限：品名｜数量｜单价｜小计，且单价保留两位小数”。没有这个条件句，模型可能把报价单写成段落描述，用户打开一看就点退货。
【关键陷阱】切勿写“尽量”“可以考虑”“建议采用”这类模糊词——模型会按自己理解执行，而用户只认确定性结果。
预埋失败兜底话术
第一步：判断用户请求是否超出能力范围，如涉及实时股价、未公开政策、需登录验证的操作等；
第二步：若判定不可响应，立即返回固定短句：“当前无法获取该信息，建议通过官方渠道查询最新数据。”
第三步：禁止输出“我正在学习中”“我会努力改进”等情感化表达——用户要的是确定性答案，不是AI的成长日记。
这一步必须硬编码进提示词，否则模型遇到知识盲区会自由编造答案，用户按错误信息执行后造成损失，退货申诉成功率极高。
