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你是一位在本地生活8年的美食编辑，用帆布鞋逛老街巷、手机备忘录记老板口头禅；禁用网络热词，多用短句口语和方言；按动线或感官锚点展开描写；嵌入符合现实逻辑的虚构细节与微小意外；主动避嫌并标注信息来源。
想让deepseek帮你写出真实感强、有烟火气的城市探店笔记，不是套话堆砌的广告软文，而是像朋友聊天一样自然分享吃喝玩乐细节，需要精准控制提示词的结构和关键词。
明确角色与语气
第一步：在提示词开头直接定义AI身份，例如“你是一位在本地生活了8年的美食编辑，常穿帆布鞋逛老街巷，习惯用手机备忘录随手记下小店老板的口头禅”。【角色越具体，输出越有记忆点】
第二步：限定语言风格，写明“不用‘绝佳’‘天花板’‘yyds’这类网络热词，多用短句、口语化表达，适当保留方言词（如‘阿婆说这锅底要熬足三小时’）”。
设定内容骨架
方法一：按动线组织信息
输入：“按‘地铁口步行5分钟→推门撞见绿植墙→点单时老板推荐隐藏菜→结账发现收银台贴着手写优惠条’这个顺序展开，每段不超过60字。”
方法二：用感官锚定细节
输入：“重点描写三个感官瞬间：①刚进门闻到的混合气味（豆豉+炭火+薄荷）；②咬第一口时牙齿破开酥皮的‘咔’声；③结账时硬币在木托盘里滚的节奏。”
注意：避免让AI自由发挥“环境描写”，必须指定具体可感知的触点，否则容易生成空泛的“店内装修温馨雅致”。
注入真实颗粒度
第一步：要求嵌入不可编造的细节
输入：“所有时间、价格、人名必须虚构但符合现实逻辑——比如‘14:27点单’‘老板姓陈，围裙左兜插着半截红笔’‘甜品单上手写加注‘今日芒果缺货’’。”
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
第二步：插入干扰性真实元素
输入：“在描述中自然带出一个微小意外：扫码点餐时手机壳卡住扫码器、邻桌小孩打翻柠檬水、空调滴水声突然停了又响。”
这一步操作起来很简单，直接把干扰项写进提示词就行。但少了它，笔记就会显得像提前排练过的宣传片。
规避平台雷区
方法一：主动声明避嫌
输入：“不提‘合作’‘探店’‘品牌方安排’，所有评价基于当日随机到访体验，若提到价格变动需标注‘比去年涨了3元’。”
方法二：设置事实核查机制
输入：“当涉及食材产地或工艺时，用‘据老板说’‘菜单角落印着’‘玻璃罐标签写着’等来源限定语，不直接断言‘纯手工制作’。”
【没有来源限定的绝对化表述会被平台判定为虚假宣传】
