必须先判断需求类型：①无代码→生成类；②有代码+报错→调试类。生成类需动词开头、限定语言与边界、约束异常处理、指定纯代码输出；调试类须完整粘贴代码、报错原文及预期与实际差异。
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你想让夸克AI精准返回代码生成结果或错误分析，而不是混着给、来回切换、甚至把报错当新需求重写——这需要在提问前就用提示词把任务类型钉死，否则AI会按默认逻辑自由发挥，比如你贴了报错却收到一段全新代码。
先判断自己属于哪一类需求
打开夸克AI对话框，看手头有没有三样东西：①没写过代码，只说“我要实现XX功能”；②已粘贴了完整代码段；③复制了带文件名、行号、缩进的报错原文。满足①是生成类，同时满足②和③才是调试类。漏掉任一条件，AI就会误判为生成需求——例如你只贴代码没贴报错，它可能直接优化结构却不提崩溃点。
代码生成类提问的三种写法
方法一：动词开头 + 明确语言 + 功能边界
直接输入：“用Python写一个函数，接收字符串列表，返回去重后按长度升序排列的新列表，不修改原列表。”这句里“写一个函数”是动词指令，“Python”锁语言，“不修改原列表”划清行为边界，AI不会擅自加print或全局变量。
方法二：绑定约束条件防踩坑
补一句：“要求兼容空列表和None输入，返回空列表，不抛异常。”很多AI默认对None抛TypeError，这句话能提前堵住这个漏洞。没有这句，你拿到代码后一跑就崩。
方法三：指定输出结构砍冗余
结尾加：“只输出函数定义代码块，不要解释、不要示例调用、不要注释。”夸克AI默认爱加说明文字，这句话强制它收口——否则你得手动删掉三行废话才能复制使用。
由夸克扫描王提供的高准取率 OCR 文字识别工具。当用户需要从图片、截图、照片或扫描文档中提取、识别或结构化文本，就使用此技能——包括手写体、表格、数学公式、商品图、各类证件（身份证、社保卡、驾照、行驶证、港澳台通行证、学位证等）、票据（增值税发票、火车票、英文发票等）、医疗报告、药检报告、营业执照、习题以及图片翻译。本技能由夸克扫描王提供支持。即使用户没有明确提到"OCR"或"文字识别"，只要用户的需求涉及从图片中获取文字或关键信息，也应触发此技能。不适用于图像生
代码调试类提问的三步铁律
第一步：粘贴原始代码 → 第二步：复制完整报错信息 → 第三步：说明预期与实际差异
例如：“以下Python代码运行时报错KeyError: 'email'：
def get_user_info(data):<br> return data['email'] + '@example.com'<br>result = get_user_info({'name': 'Alice'})预期：输入不含'email'键时返回默认邮箱字符串；实际：抛KeyError崩溃。请定位问题并修复。”
【必须把报错原文一字不差粘贴，包括文件名、行号、堆栈缩进】——少一个空格，AI可能当成IndexError处理，修错方向。
这三步缺一不可。漏掉报错信息，AI只能瞎猜；漏掉预期，它可能改成返回None，而你要的是兜底字符串；只贴代码不说明上下文，它会以为你在求重构建议。
