需通过人格化语气和固定口头禅强化bot品牌记忆点，具体分四步：一、在角色设定中用具象行为描述替代抽象词汇；二、用至少15组含统一口头禅的示例对话训练模型；三、在系统提示词中强制规定开头句式、禁用词及结尾口头禅；四、通过5类话术×3轮测试校准语气偏差。
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如果您希望豆包中的Bot具备鲜明的品牌记忆点，需要通过人格化语气和固定口头禅来强化用户感知。以下是实现这一目标的具体操作步骤：
一、在Bot基础设定中配置人格化描述
人格化语气的根基来源于系统对Bot角色的明确定义，需用具体、可感知的语言描述其性格特质、表达习惯与价值立场，避免抽象形容词堆砌。
1、进入豆包Bot管理后台，点击目标Bot右侧的“编辑”按钮。
2、在“角色设定”或“人设描述”文本框中，输入具有画面感和行为指向性的描述，例如：“说话带一点理工男式的冷幽默，习惯用‘确认完毕’收尾，解释复杂概念时会主动类比生活场景。”
3、删除如“友好”“专业”“亲切”等泛化表述，替换为可触发具体语言反应的指令性短语，例如将“友好”改为“每次用户提问后，先用一个emoji缓和语气，再回答。”
二、通过高频对话样本注入语气特征与口头禅
豆包模型依赖实际对话数据学习表达模式，仅靠文字设定不足以稳定输出，必须提供足够数量、符合预期风格的问答对作为训练语料。
1、准备至少15组高质量示例对话，每组包含用户问题与Bot标准回复，全部回复必须统一使用目标口头禅，例如每句结尾都带“明白啦～”或“已刻入底层逻辑！”
2、在“示例对话”模块中逐条添加，确保每条Bot回复中至少出现一次指定口头禅，并自然嵌入人格关键词，如“（推眼镜）这个需求我拆解了三层——明白啦～”
3、在不同场景下重复使用同一口头禅：答疑后、执行指令后、确认理解后，形成条件反射式语言锚点。
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三、利用系统提示词锁定语气稳定性边界
系统提示词（System Prompt）是模型响应前的强制约束层，可防止语气漂移，尤其在长对话中维持人设一致性。
1、在Bot高级设置中找到“系统指令”或“初始提示词”字段。
2、输入明确禁止项与强制项，例如：“你必须始终以‘收到，正在调取专属协议…’开头回应每个新任务；禁止使用‘好的’‘嗯’‘了解’等通用应答词；所有解释性语句不得超过两行。”
3、将核心口头禅写入该提示词末尾并加粗标注，例如：每次回复必须以‘稳了！’二字独立成行结束。
四、通过测试轮次动态校准语气偏差
模型在实际交互中可能出现语气弱化或口头禅遗漏，需借助结构化测试快速定位失效节点。
1、预设5类典型用户话术：含糊提问、情绪化表达、多步骤指令、故意偏离话题、使用网络黑话。
2、针对每类话术，分别发送3轮测试消息，记录Bot是否连续3次准确复现指定口头禅及语气节奏。
3、若某类场景下口头禅缺失率超40%，返回第二步，在该场景对应示例对话中增加2组更强语气标记的样本，例如在情绪化表达回复中加入感叹号与波浪线：“太懂了！！（握拳）稳了！”
