应添加角色标签、排除干扰项、加引号锁定关键功能，并用结构化动词和“当……就……”句式明确规则，末尾注入领域知识以提升语义权重。
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当你在码上飞输入“做一个库存管理系统”，AI却优先生成带外卖骑手调度模块的版本，说明搜索结果相关性排序没对齐你的业务场景——这不是模型能力问题，而是你没触发它的精准语义锚定机制。
用角色+约束锁定核心意图
第一步：在需求句首明确添加角色标签，例如【仓储主管】想做一个库存管理系统，支持多仓调拨、效期预警、呆滞料自动标记。角色词必须前置，不能放在句末或括号里，否则AI会默认按通用SaaS逻辑泛化。
第二步：紧接着用“不包含”排除干扰项，例如不包含外卖调度、不包含直播带货、不包含会员积分体系。这步能直接切断AI从训练数据中调取高频但无关的模块组合路径。
第三步：关键字段加引号强制匹配，比如把“效期预警”写成““效期预警””，让AI识别这是必须实现的硬性功能点，而非可选描述词。未加引号的“效期预警”可能被降权为风格偏好词，最终生成的系统只在设置页有个灰色开关。
用结构化动词替代模糊表述
方法一：把“管理”换成具体动作动词。例如将“库存管理”改为“实时扫描入库→自动校验批次号→触发效期倒计时→超7天未出库标黄→满30天推送采购部”。AI对连续动作链的解析准确率比抽象名词高62%（CodeFlying 2025 Q3平台实测数据）。
方法二：用“当……就……”句式绑定触发条件与响应行为。“当某SKU库存低于安全值时，就自动向采购员企业微信发送含补货链接的模板消息”。这种结构能让AI准确识别业务规则边界，避免生成需要人工二次配置的半成品流程。
【注意：不要用“希望”“想要”“大概”等弱约束词，AI会将其识别为低优先级修饰语而直接忽略】
注入领域知识提升语义权重
在需求末尾追加一句领域事实，例如：“本系统需对接金蝶K3 WISE v14.1的API，库存主表名为ICStockBill，字段StockID对应仓库编码”。这步操作会让AI自动激活ERP领域微调参数，把金蝶字段名、版本号、表结构作为排序加权因子，使生成方案中数据库设计、接口字段映射等环节的相关性大幅提升。
这一步操作起来很简单，直接把你知道的系统名称和关键字段粘贴在最后就行。没有技术背景也不用担心写错，哪怕只写“要连我们公司正在用的金蝶系统”，AI也会主动追问具体版本和表名。
确认需求描述后，点击发送，等待AI返回优化后的方案列表。
