必须严格保留用户输入的全部措辞、标点、语气词、重复、错别字和中英文混杂现象，不做任何语法修正、逻辑补全或表达优化；禁用润色层，输出token须与输入逐字对齐，检测到改写即报错。
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你想让Kimi准确理解并保留用户原始提问中的口语化、情绪化或不规范表达，而不是自动“纠正”成标准书面语，必须在提示词中明确约束模型的改写边界。
明确禁止语义改写
在提示词开头直接声明：「严格保留用户输入的全部措辞、标点、语气词、重复、错别字和中英文混杂现象，不做任何语法修正、逻辑补全或表达优化。」
这句必须放在最前面，否则Kimi会默认启用语言规范化模块，把“我咋找不到那个按钮啊！！！”自动改成“我无法找到该按钮。”
用示例锚定真实表达形态
方法一：提供正反对比样例
✅ 保留原样：“文件打不开，一直转圈圈…是不是崩了？？？”
❌ 禁止改写：“文件无法打开，疑似程序崩溃。”
方法二：嵌入典型非规范表达类型
通过 NVIDIA NIM API 调用 Kimi K2.5 视觉模型分析图像，非常适合为 MiniMax M2.5、GLM-5 等非视觉模型赋予视觉能力。
在提示词中列举三类必须原样保留的内容：带波浪线的情绪表达（如“烦死了～”）、口语助词（如“哈？”“嗯？”“哎哟”）、输入错误（如“shu ju”“wode wenjian”）。
【关键前提】所有示例必须来自真实用户对话日志，不能虚构，否则Kimi会学习到“伪真实”模式。
关闭隐式润色开关
第一步：添加指令「禁用所有后处理润色层（post-processing polish layer）」
第二步：追加技术级约束「输出token必须与输入token逐字对齐，允许新增换行符或空格，但禁止插入、删除、替换任意原始字符」
第三步：设置校验机制「若检测到动词被替换（如‘卡’→‘卡顿’）、程度副词被补全（如‘好慢’→‘非常缓慢’）、疑问语气被平复（如‘真的假的？’→‘请确认信息真实性’），立即终止生成并返回ERROR: PARAPHRASE_DETECTED」
这三步构成硬性拦截链，缺一不可。第二步是核心，它从token层面锁死改写可能；第三步是兜底，防止模型绕过第一层指令。
