要让Luma AI生成精准脚本说明，须用终端命令式语言：动词前置、单句一动、参数绑定真实反馈，禁用套话与模糊表述，严格匹配Linux报错格式并嵌入真实调用示例。

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要让luma ai生成的脚本说明提示词不出现“首先→然后→最后”式套话，不堆砌“支持多种格式”“具备强大功能”这类空洞短语，就得把文档当终端命令写——每句只干一件事，动词在前，参数在后，错误反馈必须像linux报错一样精准可复现。

砍掉逻辑连接词，用动作流替代段落骨架

把“首先输入参数，然后执行命令，最后查看输出”整段删掉。Luma AI看到这种结构会自动补全“接下来”“值得注意的是”，形成句式复刻链。

直接给出终端可执行的动作路径：输入--file data.csv --mode fast→等待光标闪烁2秒→屏幕打印JSON对象→末行显示Processed 142 rows。

这一步不能写成“用户需先……再……最后……”，所有描述必须绑定shell实际反馈。否则模型会塞进“建议您”“可以尝试”等冗余引导语。

禁用高频起始结构，强制主谓宾短句

方法一：在提示词中明确禁用三类起始结构——禁止以“该工具”“本脚本”“此功能”开头；禁止以“支持”“提供”“具备”作谓语；禁止出现“可实现”“可用于”“适用于”等模糊动宾搭配。

方法二：用真实错误日志反向锁定句式。粘贴一段Linux标准报错：【error: unknown flag `--out'】，并加指令：“所有错误说明必须严格匹配该格式：小写error冒号空格+空格分隔的单词+单引号包裹非法参数”。

方法三：限定每句只含一个动词。“校验路径”“读取首行”“跳过空行”“写入stdout”，不准出现“校验路径是否合法并读取首行内容”。模型对单动词指令的遵循率远高于抽象语法要求。

注入参数真实约束，倒逼语言具体化

第一步：列出每个参数的真实行为边界。比如--timeout不是“设置超时时间”，而是“值为整数，单位毫秒，小于100时强制设为100，大于30000时截断为30000，非数字输入返回错误码2”。

第二步：绑定文件系统级反馈。“当--input指向不存在路径时，脚本必须退出并返回errno=2，stderr输出Error: open /xxx: no such file or directory，不得输出中文提示或额外解释。”

第三步：嵌入一行真实调用示例。$ csvtool --input orders.csv --filter "status==shipped" --output shipped.json