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需为gemini提供角色、三层上下文及输出约束：明确sre身份，说明医保平台api网关场景、p95延迟2100ms等指标、已排除数据库等问题，并限定面向副局长的180字内三句式故障简报。
当你需要gemini把“系统响应延迟高”这样一句话扩展成一段可用于故障报告的说明时，必须提供足够支撑扩写方向的背景信息，否则ai会默认按通用技术语境填充，大概率偏离你的真实场景。
明确角色与专业身份
在提示词开头直接设定Gemini的身份，例如：“你是一位有6年SRE经验的云平台运维工程师”。这一步决定了术语粒度、问题归因倾向和表达分寸——若只写“技术专家”，它可能混用DevOps、DBA或前端视角的解释逻辑。
不写角色时，Gemini常默认采用教科书式中立口吻，比如把“延迟高”归因为“网络波动或服务器负载”，而实际你正排查的是K8s Pod资源配额被静态限制这一具体原因。
注入三层上下文锚点
方法一：业务系统层级
说明当前语句所属的系统位置，例如：“该描述出自某省医保结算平台的API网关监控告警日志”。没有这层信息，Gemini可能扩写出电商秒杀场景的CDN缓存策略，而非医疗系统特有的国密SM4加解密耗时问题。
方法二：可观测数据切片
给出真实指标片段，例如：“P95延迟从320ms突增至2100ms，持续17分钟，同期CPU使用率稳定在41%”。【缺少具体数值区间会导致扩写空泛，比如只说‘延迟明显上升’，Gemini就无法判断是毛刺还是雪崩】
方法三：已排除项清单
列出已被验证排除的原因，例如：“已确认非数据库慢查询、非LB健康检查失败、非客户端重试风暴”。这能强制模型避开常见但不适用的归因路径，避免重复劳动。
Gemini Notebook网页版是一款基于AI的智能笔记工具，其核心功能是让用户上传个人文档（如PDF、文本等），并以此为基础进行交互。它能针对你的资料进行总结、解答疑问、生成新内容，让信息处理更高效。该版本为在线使用，无需下载安装。
绑定输出用途与受众
第一步：声明使用场景
写明扩写结果将用于何处，例如：“用于向CTO汇报的一页纸故障简报”。这会抑制技术细节堆砌，自动聚焦影响范围、恢复动作和阻断建议。
第二步：指定读者身份
例如：“读者为非技术出身的医保局分管副局长”。此时Gemini会主动替换“TCP重传率”为“用户提交单据后等待时间变长”，并把“服务降级”转化为“部分参保人需改用线下窗口办理”。
第三步：限定长度与结构
例如：“控制在180字内，分三句：现象定位→关键影响→紧急动作。禁用英文缩写”。没有这条，它可能生成带Prometheus查询语句的500字分析段落。
