提示词需明确执行者身份、运行环境、硬性限制和实时报错现场，才能生成可直接落地的修复代码。例如：“你是一位刚接手物流调度系统的python运维工程师，正在centos 7.9上用python 3.11.9运行该脚本；无root权限，仅能调用sqlite3和datetime；脚本通过crontab每5分钟执行一次，stdin为空，日志必须输出到/var/log/scheduler.log；当从kafka消费到订单状态为‘pending_payment’的json消息时，在解析msg['order_id']时报keyerror；traceback显示file "/opt/scheduler/check_order.py", line 42, in order_id = msg['order_id'] keyerror: 'order_id'；应将msg['order_id']替换为msg.get('order_id', 'unknown')，避免中断消费循环。”
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你把豆包生成的代码粘进本地环境一跑就报错，却只看到“已修复”三个字，根本不知道哪行改了、为什么这么改、不改会怎样崩溃——这说明提示词里缺了真实使用场景的锚定。
先锁定谁在什么环境里跑这段代码
第一步：在提示词开头直接写明执行者身份和运行环境，例如“你是一位刚接手物流调度系统的Python运维工程师，正在CentOS 7.9上用Python 3.11.9运行该脚本”。【不写清环境，豆包默认按macOS+Python 3.12+VS Code调试器建模，可能给出pathlib.Path().resolve()这种在旧内核下会卡死的写法】
第二步：补充该环境的硬性限制，比如“无root权限，不能pip install新包，仅能调用系统自带的sqlite3和datetime模块”。这会让豆包自动过滤掉asyncio或pandas类依赖建议。
第三步：插入一句可验证的上下文参数：“脚本通过crontab每5分钟执行一次，stdin为空，所有日志必须输出到/var/log/scheduler.log”。豆包会据此把print()全替换成logging.info()，并加上文件锁防止并发写崩。
再绑定报错发生的实时现场
方法一：用“当……时”结构锚定触发时刻。例如：“当从Kafka消费到订单状态为‘pending_payment’的JSON消息时，脚本在解析msg[‘order_id’]字段时报KeyError”。这个句式强制豆包聚焦字段缺失路径，不会泛泛而谈“加try-except”。
方法二：贴出终端里真实的红色报错片段，必须带完整路径和时间戳，例如：Traceback (most recent call last):
File "/opt/scheduler/check_order.py", line 42, in
order_id = msg['order_id']
KeyError: 'order_id'
Mon Jun 10 16:23:18 CST 2026
Doubao-Seedream-5.0-lite是字节跳动发布的最新图像创作模型。该模型首次搭载联网检索功能，能融合实时网络信息，提升生图时效性。同时，模型的聪明度进一步升级，能够精准解析复杂指令和视觉内容。此外，模型在世界知识广度、参考一致性及专业场景生成质量上均有增强，可更好地满足企业级视觉创作需求。
注意：不要手动删掉“File”“line”“in”这些关键词，它们是豆包判断调用栈层级的关键信号。
最后让修改动作对应具体操作指令
① 报错定位 → 指出错误类型、触发位置、原始报错文本；
② 场景还原 → 说明“该脚本由systemd服务启动，stdout被重定向至journald，所以print()无法被监控平台捕获”；
③ 修改依据 → 逐行标注改动，例如“msg.get('order_id', 'UNKNOWN')（替换原msg['order_id']：避免KeyError中断整个消费循环，且UNKNOWN值可被下游告警规则识别）”。
禁止出现“建议增加容错”“可以考虑使用get方法”等弱动词表达，所有动作必须可执行、可验证、可回滚。
