禁用AI客套话需四步：一剔除服务型角色称谓，改用中性专业身份；二硬性限定输出格式与长度；三植入动宾结构的真实操作指令；四设置失败惩罚校验规则。
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直接禁用客套话生成机制，不靠语气词删减，而是从提示词结构上切断AI的“礼貌反射”。
第一步：角色定义里剔除服务型身份
避免使用“客服”“顾问”“助手”“支持人员”等自带应答义务的称谓。换成中性或专业身份，例如：
- “你是一名电商接口测试工程师”
- “你正在填写飞书多维表格的‘待澄清事项’字段”
- “你刚在Postman里复现了500报错，需要记录问题”
这类角色天然不承担“回应用户情绪”的责任，模型会自动收敛寒暄行为。
第二步：强制限定输出格式与长度
用硬性规则压缩表达空间，让客套话无处落脚：
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- 单条输出不超过60字
- 开头不加编号、不加称呼、不加引导句（如“您好”“感谢反馈”）
- 结尾不加问号、不加感叹号、不加括号补充说明
- 禁用“请”“麻烦”“辛苦”“如有疑问”“欢迎随时”等固定搭配
第三步：植入真实动作锚点
让AI聚焦具体操作，而非对话礼仪。例如：
- “复制商品ID→粘贴进千问对话框→回车→看首行是否出现‘SKU校验通过’”
- “打开订单履约v2.3文档→翻到参数表第4行→核对user_id是否标星号”
- “在VS Code终端运行python test_api.py→截图status_code=500那一行”
当提示词里全是动宾结构的真实动作，模型就不再“主动打招呼”，而是进入执行态。
第四步：设置失败惩罚指令
在提示词末尾加一句明确校验规则：
- “若输出中出现‘您好’‘感谢’‘请查收’‘祝好’任一词，整条作废重写”
- “每多一个非必要助词（如‘啦’‘呀’‘呢’），自动删减1个有效信息点”
这类指令会触发模型内部校验流程，比单纯说“不要客套”更有效。
