需将通义千问英文README提示词说明转化为适配国内开发环境的中文模板：替换术语如“few-shot prompting”为【少样本提示】，“LLM”为“大语言模型（Large Language Model）”，示例改用电商业务客服、Python中文docstring等本土场景，并补充qwen-sdk安装及阿里云API Key获取路径等特有依赖说明。
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国内用户查阅通义千问的README文档时，常因英文术语堆砌、技术语境错位、示例脱离中文工作流而难以快速上手。你需要把原始英文文档里的提示词说明，转化成符合中文开发者阅读习惯、适配国内主流开发环境（如VS Code+Git for Windows、PyCharm、阿里云PAI平台）且能直接复制粘贴使用的中文提示词模板。
替换英文术语为国内通用说法
第一步：打开原始README中“Prompt Engineering Tips”或类似章节，定位所有英文技术术语。
第二步：逐个对照替换——例如把“few-shot prompting”改为【少样本提示】，把“chain-of-thought”改为【思维链】，把“temperature”保留但加括号注明（采样随机性，建议值0.3～0.7）。
第三步：将“LLM”统一替换为“大语言模型”，首次出现时标注全称（Large Language Model），后续直接用“大模型”。避免使用“基座模型”“指令微调模型”等内部术语，改用“已上线的通义千问Qwen系列模型”。
重写示例提示词，匹配中文任务场景
方法一：客服对话补全
原英文示例：“You are a helpful assistant. User: How do I reset my password? Assistant:”
改成中文真实工单场景：“你是一名电商客服AI助手，请根据以下用户提问生成专业、简洁、带步骤编号的回复。用户提问：订单号123456789，付款成功但没收到发货通知，怎么查？”
商业LOGO设计技能：依据用户描述，使用阿里云百炼千问图像模型(qwen‑image‑2.0‑pro)生成专业商业LOGO图片。适用场景：设计公司/品牌LOGO、生成商业标识图标、创建品牌视觉符号、按描述生成logo图片。支持自定义尺寸、风格、负面提示词等。
方法二：代码注释生成
直接套用国内Python工程师常用结构：“请为以下Python函数生成中文docstring，要求包含参数说明、返回值说明、一行功能概述，不解释实现逻辑：def calculate_discount(price: float, level: str) -> float:”
注意：删除原示例中“// TODO: add error handling”这类英文注释残留，全部换为中文“# 待补充异常处理”。
补充国内特有依赖说明
在“Prerequisites”小节下方新增独立段落：
需提前安装qwen-sdk（非官方pip install qwen），国内镜像源推荐清华TUNA：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ qwen-sdk
若使用阿里云百炼平台调用，API Key需从【阿里云RAM访问控制台 → 用户 → 安全信息 → AccessKey】获取，而非GitHub Token。
本地部署Qwen2-7B时，默认量化格式为AWQ，需确认CUDA驱动版本≥12.1，否则会报错“no kernel image is available for execution on the device”。
