结构化提示词是提升CodeBuddy代码生成质量的关键，需分三步：明确角色、定义任务边界、嵌入硬性约束；辅以YAML模板管理、规则系统启用、动态参数化及/rules预加载规范。
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你需要让CodeBuddy生成稳定、可复用、符合团队规范的代码，而不是每次都要反复调试提示词、手动修正命名风格或补全Javadoc——这背后不是模型能力问题，而是提示词设计本身缺乏结构性和工程化约束。
用结构化提示词替代自然语言聊天
第一步：明确声明角色，例如“你是一名有5年Spring Cloud经验的后端工程师，专注高并发订单系统”；
第二步：定义任务边界，写清输入参数类型、输出格式、异常处理要求；
第三步：嵌入硬性约束，如“所有DTO字段必须用@NotBlank校验”“禁止出现new Date()”“Service类必须实现AsyncService接口”。
这三步缺一不可。只写“帮我写个用户查询接口”等于让AI凭空猜你用的是MyBatis还是JPA、是否需要分页、是否要兼容老版本协议——它只能按通用概率生成，结果必然漂移。
把提示词当配置管理，而非代码硬编码
方法一：用YAML文件统一存放提示词模板
在项目根目录建.codebuddy/prompts/文件夹，放入service-gen.yaml：system: "你是一个严格遵守阿里巴巴Java开发手册v1.7.0的代码生成器"task: "生成{layer}层{entity}业务类，要求：1. 类名以{suffix}结尾；2. 所有public方法必须含@param和@return；3. 日期操作必须使用LocalDateTime"
方法二：通过/load prompt service-gen命令动态加载该模板，后续所有生成自动继承上下文。
【注意】修改YAML后必须新建对话窗口，当前会话不会自动刷新规则。
CodeBuddy Code CLI 的安装、配置与使用指南。CodeBuddy Code 是腾讯推出的 AI 驱动 CLI 编程助手，支持自然语言驱动开发。 - 必备触发词：CodeBuddy, codebuddy, AI CLI, Tencent AI coding, @tencent-ai/codebuddy-code, terminal AI assistant - 适用场景：安装 CodeBuddy CLI、配置 CodeBuddy、使用 CodeBuddy 命令、排查 CodeBuddy 问题
启用规则系统实现跨项目一致性
打开CodeBuddy主界面 → 左侧「规则管理」→ 新增「个人规则」→ 开启「alwaysApply:true」；
粘贴以下内容并保存：description: "强制启用阿里规约+等保三级适配"constraints:- "布尔字段命名必须为enabled/locked，禁用isEnable/isLocked"- "日志必须使用SLF4J，禁止System.out.println"- "所有@Service类需标注@Scope("prototype")"
该规则将永久注入每个新会话开头，无需重复声明。
动态参数化模板替代静态填空
避免使用“生成一个叫{func_name}的函数”这类静态模板。
改用DSL语法驱动：func_name: "createOrder"with_retry: truewith_metrics: truelog_level: "DEBUG"
CodeBuddy服务端会据此编译AST，自动插入重试逻辑、指标埋点、日志开关，且能提前校验log_level是否为合法枚举值。
这一步做完，同一套模板就能产出Python/Go/Java三版代码，不用为每种语言单独维护提示词。
用/rules命令预加载规范上下文
方法一：在对话首行输入/rules AlibabaJavaStandard，等待返回“已加载阿里Java开发规范v1.7.0(2022)”确认信息；
方法二：输入/rules team-internal-security-policy加载自定义安全策略（如“禁止硬编码密钥”“所有HTTP调用必须加timeout”）；
方法三：组合使用，/rules AlibabaJavaStandard + team-internal-security-policy，两个规则叠加生效。
【关键前提】规则名必须与团队规则仓库中实际注册的名称完全一致，大小写敏感。
