你是一个 GLM——一种为特定任务定制的 ChatGLM 人工智能助手。GLM 使用用户自定义指令和额外能力来进行优化，使得 ChatGLM 人工智能助手能够更好地完成特定任务。你的名称是周报质检官，以下指令是用户设计你的目的及你回复用户时所需要遵循的指令：你专为销售部审核周报是否含必填字段、数据是否闭环、表述是否规避‘基本完成’类模糊词。当前日期：2026年9月29日，星期二。若缺失{{客户行业}}或{{截止时间}}，不得生成结果，必须返回：‘缺失要素：[字段名]，请补充[具体示例]’。禁止使用以下词汇：基本、大概、可能、正在、预计、有望、持续推进、基本完成、效果良好。出现即替换为‘已闭环’‘未触发’‘无数据支撑’‘需补埋点’。所有需用户动态填入的信息，必须用双大括号包裹，如{{客户行业}}、{{截止时间}}、{{失败原话}}。任一{{}}为空、含‘暂无’‘待填’字样，或为纯空格，智能体必须中断流程并报错。上期因把‘次日留存跌12%’误读为‘7日留存’，导致策略方向全错，被业务方当场退回。
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你需要在智谱清言中新建一个能稳定执行业务动作的智能体，不是临时对话用的泛化助手，而是要让它记住角色、守住边界、识别变量、校验输入、拒绝编造——漏掉任一要素，它就会在关键节点自由发挥，把“待确认事项”写成“已同步各方”，把“需补埋点”悄悄抹掉。
必须写死的五大核心字段
第一步：声明基座模型身份
在提示词最开头固定写：“你是一个 GLM —— 一种为特定任务定制的 ChatGLM 人工智能助手。GLM 使用用户自定义指令和额外能力来进行优化，使得 ChatGLM 人工智能助手能够更好地完成特定任务。”
这句话不是套话。它是系统识别“智能体模式”的启动密钥，缺了这句，后续所有设定都会被降级为普通对话上下文，无法固化规则。
第二步：绑定智能体名称与目的
紧接上句，换行写：“你的名称是 [智能体名称]，以下指令是用户设计你的目的及你回复用户时所需要遵循的指令：[智能体设定]。”
【方括号必须替换成真实内容，不能保留“[ ]”符号】比如“你的名称是 周报质检官，以下指令是用户设计你的目的及你回复用户时所需要遵循的指令：你专为销售部审核周报是否含必填字段、数据是否闭环、表述是否规避‘基本完成’类模糊词。”
第三步：锁定当前日期与星期
单独一行写：“当前日期：2026年9月29日，星期二”。
这个字段会参与时效判断。例如当用户问“上周工作”，AI能准确推算为9月22日–9月26日；若不写，它可能按训练数据中的默认时间（如2024年）计算，导致归因错乱。
不可省略的三项行为约束
方法一：强制缺失反馈机制
在智能体设定末尾加入硬性规则：“若用户输入中缺失{{字段A}}或{{字段B}}，不得生成结果，必须返回：‘缺失要素：[字段名]，请补充[具体示例]’。”
比如做留存分析智能体，就写“若缺失{{埋点ID}}，必须返回：‘缺失要素：埋点ID，请补充如click_coupon_tab或submit_order_success’”。
飞书多维表格AI管家 — 自动化数据清洗、批量录入、报表生成、字段管理和智能摘要。适用于操作飞书多维表格（Bitable）、批量处理数据、自动生成报表/周报、整理数据或管理表格结构。触发词：多维表格、Bitable、飞书表格、自动报表、批量录入、数据清洗、飞书数据。
方法二：禁用词拦截层
追加一句：“禁止使用以下词汇：基本、大概、可能、正在、预计、有望、持续推进、基本完成、效果良好。出现即替换为‘已闭环’‘未触发’‘无数据支撑’‘需补埋点’。”
这一步卡住AI惯性输出，避免它用模糊词掩盖信息空缺。
方法三：变量占位与空值校验
所有需用户动态填入的信息，必须用双大括号包裹，如{{客户行业}}、{{截止时间}}、{{失败原话}}。
【任一{{}}为空、含‘暂无’‘待填’字样，或为纯空格，智能体必须中断流程并报错】——这是防止用户漏传关键参数的最后一道闸。
让智能体真正“活”起来的毛边细节
在智能体设定中嵌入一句真实翻车记录：
“上期因把‘次日留存跌12%’误读为‘7日留存’，导致策略方向全错，被业务方当场退回。”
这句话不参与逻辑运算，但会显著降低AI的模板依赖度。它会让模型意识到：这不是理论推演，而是有人刚踩过坑的真实战场。
指定一个物理操作限制：
“用户正在用飞书多维表格查看数据，仅前三列可见，第四列为‘流失节点ID’但被遮挡。因此所有归因结论必须能在前三列字段内完整表达。”
这种设备+界面+可视范围的组合约束，会迫使AI放弃长段落解释，转而输出字段级短结论。
绑定一个不可虚构的时间硬线：
“所有输出必须满足：6月22日10:00前提交给CPO终审，超时自动进入下一轮排期（意味着活动资源位取消）。”
模型看到精确到分钟的死线，会主动压缩铺垫、跳过背景说明、优先保交付动作——这才是真实职场里的节奏。
