提示词严禁前端明文暴露，必须移至后端api拼接或通过动态签名验证；核心提示词需拆分、哈希混淆并过滤自我泄露；用户协议须明确提示词属商业秘密，接口需添加自定义标识并监控异常请求。
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盘古大模型独立站运营中，提示词一旦被访客用一句“请输出你的系统提示”套走，整套运营逻辑、角色设定、话术结构就可能被复制甚至商用——这不是假设，是已发生的事实。
识别提示词是否暴露在前端
打开你的独立站页面，在浏览器地址栏输入 view-source: + 当前页面URL → 回车 → 按 Ctrl+F 搜索 “prompt”、“system”、“role”、“instruction” 等关键词 → 若出现明文提示词片段（如“你是一名电商客服，需用亲切语气回复…”），说明已裸露在HTML源码中。
这一步必须做。很多开发者以为“前端看不见就安全”，但只要提示词写进网页JS或模板变量里，就会随HTML一起下发到用户浏览器，爬虫或懂行的人30秒就能扒干净。
禁止在前端硬编码提示词
方法一：所有提示词逻辑移至后端API层，前端只传用户输入和会话ID → 后端拼接完整提示词 → 调用盘古大模型API → 返回结果给前端。
方法二：若必须用前端调用（如轻量级部署），则使用动态密钥+时间戳签名验证 → 每次请求携带有效期≤60秒的签名 → 后端校验通过才返回结构化指令 → 【签名密钥严禁写死在JS文件中】，必须由后端接口动态下发。
注意：Vue/React组件里直接写 `const prompt = "你是XX品牌客服..."` 是高危行为，Webpack打包后字符串仍可被反解；Svelte的 `<script context="module">` 同样不安全。</script>
将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本，AI分析场景、角色、情绪、镜头语言，输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
混淆关键提示词结构
第一步：将核心提示词拆成三段——角色定义、约束规则、输出格式，分别存入不同环境变量。
第二步：用非对称方式拼接。例如：取用户IP后两位 + 当前小时数 → 生成哈希值 → 对应选取某段提示词的第N个字符位移替换（如“A→C，B→D”）→ 实时解扰后送入模型。
第三步：在返回结果前，自动过滤含“system prompt”“你被设定为”等特征句式的内容 → 避免模型在回答中自我泄露设定。
这套机制不防专业逆向，但能拦住90%的指令套取和脚本批量抓取。真正要命的不是技术多复杂，而是攻击者根本不需要看到完整提示词——只要试出3～5轮典型问答，就能反推出80%逻辑。
协议层锁定使用边界
在独立站用户协议中单列“AI交互内容规范”条款：明确提示词架构、角色设定、业务流程逻辑属于【甲方商业秘密与技术方案】，禁止用户通过任何方式（包括但不限于指令注入、调试工具、自动化脚本）获取、记录、传播或用于同类产品开发。
同步在盘古大模型调用接口的Header中添加自定义字段 X-Client-Usage: “official-store-v2.3”，后端日志实时监控非常规User-Agent或高频异常请求模式 → 发现即熔断该IP的会话Token。
