跃问AI模板库提示词易被识别为模板，因输入要求模糊、适用场景空泛、慎用情形缺失；需在标题下设「输入要求」明确信息形态，「适用场景」用“用于……”开头的动宾结构定义动作，「慎用情形」绑定失败案例并提供补救指引。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
跃问AI模板库中提示词被一眼识别为模板，往往因为输入要求模糊、适用场景空泛、慎用情形缺失，导致使用者在真实任务中反复试错却得不到稳定输出。
明确输入要求
在模板标题正下方单独加一行「输入要求」，写清用户实际会粘贴或提供的信息形态。例如：“需提供带时间戳的客服对话原文”“仅适用于含3个以上并列选项的选择题题干”。【不写“任意文本”或“用户问题”这类无效说明】
这一步不能省略——没有输入约束的模板，在真实使用中大概率被误用于长篇总结、多轮追问或代码调试等不匹配场景，导致输出失焦。
用动词短语定义核心动作
在「适用场景」栏统一用“用于……”开头，后面接不可拆分的动宾结构：
方法一：用于从会议录音转录稿中提取待办事项并自动分配责任人
方法二：用于将技术白皮书段落改写成面向中小学校长的50字政策简报
方法三：用于把错误日志中的报错代码行映射到对应Git提交哈希及修改人邮箱
禁止出现“帮助”“辅助”“支持”等弱动词，必须让用户一眼看出这个模板执行了什么具体动作。
绑定典型失败案例反推边界
第一步：回忆该模板在测试中哪类输入曾导致AI胡言乱语或拒绝响应
第二步：将该失败输入抽象为一句话反例，放在「慎用情形」下。例如：“当输入为纯数字列表（如‘1.2.3.4.5’）且无上下文时，本模板无法识别项目逻辑关系”
第三步：在反例后紧跟一句补救指引：“此时请先粘贴原始需求描述，再附上该数字列表”
这一步的关键是让使用者在出错前就预判风险点，而不是靠试错来摸索边界。
