文心快码需通过明确提示词触发正向反馈能力：首句定义变量命名、函数职责、注释覆盖三个具体维度；提供范例或阈值锚定优质特征；强制结构化输出，每条以“✅维度名：”开头并标注（第X行）。
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你想让文心快码在代码生成过程中主动指出写得好的地方，而不是只报错或提修改建议，这就需要它具备识别优质代码片段并给出具体、有依据的正向反馈能力。
明确告诉模型“你要表扬什么”
在提示词开头直接定义正向反馈的维度，例如：“请从变量命名清晰度、函数职责单一性、注释覆盖率三个角度，对生成的代码逐行给出正向评价。”
不写这句，模型默认只做纠错；写了，它才启动“找亮点”模式。维度必须具体，不能说“写得好的地方”，否则它会随意挑一行加个“不错”。【维度缺失会导致反馈空洞，比如只写“很好”“很规范”】
用对比锚点锁定优质特征
方法一：提供范例对照
在提示词中嵌入一段你认可的优质代码片段，并标注“这是命名清晰的范例：def calculate_user_retention_rate() → 请用同样标准判断新代码中函数名是否达标。”
方法二：设定阈值条件
写明“当单行注释覆盖率达80%以上时，必须指出‘该行注释完整说明了边界条件处理逻辑’”。没有阈值，模型对“高覆盖率”没感知。
强制输出结构，防止反馈被稀释
第一步：生成代码后，先输出【正向反馈区】标题
第二步：每条反馈以“✅+维度名：”开头，例如“✅变量命名：user_id_str 能准确表达字符串类型与业务含义，避免了模糊缩写如uid。”
第三步：每条反馈必须带代码定位，格式为“（第X行）”，不带行号的表扬等于没说。
第四步：禁止出现“整体较好”“结构合理”等无指向性表述，删掉就删掉，模型不会抗议。
