结构化提示词需用【避坑文】和---锚定区块，关键变量加【】标签，动作加具体限定词，删除情绪化前缀并拆解为编号步骤。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
写AI工具避坑文时提示词被删得只剩“别写错”，关键信息全丢，根本没法复现问题场景——这是因为提示词没做结构化锚定，系统默认只保留主干动词和否定词。
用分隔符锁定核心要素
在提示词开头插入【避坑文】三字+换行+三个短横线（---），结尾同样加---+换行+【完】。通义千问会把---之间的内容识别为不可压缩的语义区块，哪怕整段提示词超长，这部分也不会被截断或改写。
这一步必须手动输入，复制粘贴时注意检查---是否为英文短横，中文破折号（——）会导致失效。
给关键变量打括号标签
方法一：把必须保留的工具名、错误现象、操作路径用【】包住。例如写“用户在【通义万相】里导出【PNG透明背景】时，点击【批量下载按钮】后报错【Error 403】”。方括号是通义系模型公认的强保留标记，比引号、星号更稳定。
方法二：对易被泛化的动作加限定词。比如不写“点击按钮”，写“【鼠标左键单击】按钮”；不写“打开设置”，写“【按Ctrl+,快捷键】打开【全局设置页签】”。模型看到具体触发方式和界面元素名称，就不会替换成“进入配置界面”这类模糊表达。
剥离干扰性修饰词
第一步：删掉所有“请务必”“一定要”“千万不能”等情绪化强调词。这些词会触发模型的“安全响应机制”，反而导致关键步骤被弱化或替换。
第二步：把“用户反馈说”“据测试发现”“实际工作中遇到”这类叙事前缀全部删除。模型会把它们识别为冗余上下文，优先压缩，而真正要保留的“点击导出→选择SVG格式→勾选‘保留图层’→点击确认”反而被简化成“导出文件”。【前缀删不干净，后面再精准也没用】
第三步：把长句拆成带编号的动作链。例如原句：“如果用户没关防火墙就运行脚本，会导致API请求被拦截，最终生成空JSON”。改成：① 关闭本地防火墙 → ② 运行Python脚本 → ③ 请求https://api.tongyi.com/v1/ → ④ 解析返回的JSON字段。模型对带序号的指令链识别率远高于复合因果句。
