应手动剔除完成态标记词、括号补充、平台水印后，用强动作动词锚定未解决的执行障碍，再按语义压缩、故障链绑定、环境锚定三规则聚类关键词。
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你想从通义千问的用户反馈、社区提问或客服记录里精准提取真实技术问题关键词，但Monica AI总把“很好用”“试试看”“已解决”这类无效表达也标为关键词——问题出在提示词没设好语义过滤层和动作锚点，导致模型把情绪、状态、结果描述全当成问题信号。
先剥离三类天然无效词根
打开Monica AI对话框，在粘贴原始文本前，手动删掉所有含“已/了/过/完/成功/顺利/搞定/可以/没问题”这9个字的短语。这些是完成态标记词，出现即代表问题已终结，不具备分析价值。例如“API调用已成功”整句直接剔除，不参与后续任何关键词抽取。
用记事本批量替换掉所有带括号的补充说明，如“（已修复）”“（试过了）”“（附截图）”。【括号内容会干扰语义主干识别，让AI误判“截图”为问题对象】
删掉全部平台水印和格式符：把“Qwen-7B｜2024-05-12”“#通义千问#”“【官方回复】”整段清除，只保留纯用户原话。
再用动词锚定真实问题行为
在提示词开头插入角色声明：“你是一名通义千问一线技术支持工程师，专注定位未被满足的用户执行障碍。”
紧接着写任务指令：“只提取含以下任一强动作动词的短语：报错/卡死/不返回/无响应/跳转失败/生成重复/格式错乱/参数丢失/权限拒绝/超时中断。”
必须加排除句：“禁止提取含‘怎么’‘如何’‘能不能’等疑问词但无对应动词的句子，例如‘怎么调用API’不提取，‘调用API返回403且无错误信息’才提取。” 【缺这句，AI会把提问句式本身当问题关键词】
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。
最后强制聚合同类故障现象
方法一：语义压缩指令
在提示词末尾追加：“请将下列现象统一归为‘上下文丢失’：‘对话历史突然清空’‘上一轮提问内容不见了’‘追问时模型不记得之前说过的话’‘多轮后角色设定失效’。”
方法二：故障链绑定
追加：“若某短语指向同一底层原因，必须合并。例如‘流式输出卡在第3行’‘response chunk中断在token 127’‘SSE连接未关闭但数据停发’统一为‘流式响应中断’。”
方法三：环境锚定过滤
加上：“仅保留明确提及运行环境的关键词，如‘Web端Chrome 125’‘iOS App 3.2.1’‘Docker镜像qwen2-7b-cu121’；不含环境标识的‘回答慢’‘不稳定’视为无效词，直接剔除。” 【没有环境锚点的描述无法复现，不具备问题诊断价值】
