招商单元测试提示词需明确五类硬性条件校验，定义合法/非法值域（含边界、类型、空值），强制json输出格式，并通过角色任务约束、示例驱动、话术归一化、跨条款冲突识别及上下文依赖处理提升模型准确率。
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用豆包做招商相关的单元测试提示词，核心是让大模型准确理解招商场景中的关键要素——比如招商对象类型（企业/个体户/连锁品牌）、入驻条件（面积/资质/行业限制）、优惠政策（免租期/装修补贴/税收返还）以及常见咨询问题（合同条款/物业费/退租流程），并能针对这些要素生成结构清晰、边界明确、可验证输出的测试用例。
明确招商单元测试的输入输出边界
第一步：列出本次招商项目必须校验的5类硬性条件，例如【行业准入清单】、【最小承租面积】、【营业执照有效期下限】、【法人信用分阈值】、【首年租金支付方式】。这5项缺一不可，漏掉任何一项都会导致测试覆盖失效。
第二步：为每类条件定义合法值域和非法值域。例如“最小承租面积”合法值为≥30㎡且为整数，非法值包括29.5㎡、-5㎡、文字“三十平米”。【非法值必须包含边界值、类型错误、空值三类，否则测试无法暴露模型对异常输入的容错缺陷】
第三步：确定输出格式强制要求——所有测试响应必须以JSON格式返回，字段固定为{“status”: “pass”/“fail”, “reason”: “字符串说明”, “suggestion”: “仅当fail时提供替代方案”}。不满足该格式即判定为失败。
构造典型招商问答的提示词模板
方法一：角色+任务+约束三段式写法
你是一名商业地产招商专员，请根据《XX园区2024年餐饮类商户入驻管理办法》第3.2条和附录B，判断以下商户资质是否符合入驻条件。只输出标准JSON，不加任何解释、不换行、不缩进。
方法二：示例驱动法
输入：{"business_type": "奶茶店", "area": 28, "license_validity_months": 11, "legal_person_credit_score": 620}
输出：{"status": "fail", "reason": "承租面积低于最低要求30㎡", "suggestion": "建议选择40㎡起租档位或申请面积豁免审批"}
现在请按同样格式处理新输入：{"business_type": "烘焙工坊", "area": 35, "license_validity_months": 15, "legal_person_credit_score": 710}
注意：示例中“license_validity_months”单位是月，若测试输入误写为“1年”，模型必须识别为类型错误并返回fail——这是最容易被忽略的隐性校验点。
注入真实招商话术干扰项
第一步：在用户提问中混入招商顾问常用模糊表达，例如“我们店不大，大概二十来平”、“执照快到期了，正在 renew”、“老板征信有点小问题，但不是老赖”。【模型必须将口语化表达归一化为结构化字段，否则无法进入后续规则判断】
第二步：插入跨条款冲突场景。例如输入同时满足面积和信用分要求，但所属行业在园区当季度负面清单内（如KTV、网吧）。此时模型不能仅因前两项达标就判pass，必须查最新负面清单。
第三步：添加多轮上下文依赖问题。第一轮：“我们想租A区一层临街铺”，第二轮：“改成B区负一层车库旁呢？”——模型需识别区域变更触发全新条款校验，而非沿用首轮结果。
