国内用户用Luma AI做复盘需重构提示词：第一步删英文动词结构，改用“找出3个没达成目标的关键卡点”等业务化表达；第二步将模糊主语如“stakeholder feedback”替换为“运营同学提的3条上线延迟问题”等具体角色与问题；第三步补全动作指令如“用表格呈现”“标出责任人字段”；并嵌入“灰度结论”（区分已验证/推测）和KPI口径（如“对照Q3 OKR第2条”）；同时规避“blame”“failure”等敏感词，改用“可优化环节”“下周可立刻执行的1件事”等务实表述。
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国内用户用Luma AI做复盘时，常卡在提示词不贴合实际工作场景——比如会议复盘写“请分析对话情绪”，结果AI只输出抽象术语，没法直接抄进周报。根本原因是英文提示词直译后丢失了国企/互联网公司常用的表达逻辑、汇报层级和避坑话术。
把英文提示词转成带业务语境的中文句式
第一步：删掉所有“analyze”“evaluate”“identify”这类动词开头的句式。中文复盘不讲“分析”，讲“找出3个没达成目标的关键卡点”。【直接删掉原提示词里的英文动词结构，否则Luma会按学术逻辑输出，而不是按钉钉周报风格输出】
第二步：把“stakeholder feedback”替换成具体角色，例如“运营同学提的3条上线延迟问题”“老板在会末追问的2个数据口径”。国内复盘最怕模糊主语，一写“相关方”AI就胡猜。
第三步：补上默认动作指令。英文提示词常省略，但中文必须写明“用表格呈现”“按优先级排序”“标出责任人字段”。不写清楚，Luma默认用段落堆砌，根本没法复制粘贴。
嵌入国内高频复盘要素
方法一：加“灰度结论”字段。在提示词末尾追加一句：“结论需区分‘已验证’（有截图/日志佐证）和‘推测’（无直接证据，仅基于现象判断）”。这能逼Luma放弃万能话术，比如不再写“团队协作有待加强”，而是写“测试环境部署超时2小时→已验证：CI流水线配置缺失；推测：开发未同步分支合并记录”。
方法二：强制绑定KPI口径。例如把“项目进度”替换为“对照Q3 OKR第2条‘9月30日前上线A功能’的完成度”。Luma对模糊目标响应差，但对带截止日期+编号的OKR条目识别率提升明显。
规避国内敏感表述雷区
直接删除提示词中出现的“blame”“failure”“root cause”等词。换成“可优化环节”“当前阻塞点”“下次迭代可前置的动作”。【Luma对中文负面词极其敏感，一旦检测到“失败”，会主动降低置信度并返回空值】
把“lessons learned”改成“下周可立刻执行的1件事”。国内复盘要的是动作，不是感悟。这个替换能让输出从虚变实，比如从“沟通机制需完善”变成“周一晨会增加5分钟需求变更同步环节”。
