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必须先列出4条以“当”字开头、含可验证字段的触发标准，再按http状态码升序说明错误码；禁止未完成标准前进入解释；每条标准须对应具体接口字段并支持自动化验证。
你想让通义千问生成带检查标准的输出，但ai常跳过判断依据直接写结论——这时候必须用结构化指令把“标准先行”变成不可绕过的硬规则。
先列标准再写内容
第一步：在提示词开头用【必须】锁定顺序，例如：“【必须】先列出4条以‘当’字开头的触发判断标准，再按HTTP状态码升序说明错误码。”
第二步：加一句阻断性禁令：“禁止在未完成判断标准前进入解释环节。”没有这句，AI大概率直接写“400 Bad Request”，完全跳过标准。
第三步：对标准本身加格式约束，要求“每条必须含可验证字段，如status_code、error.code或x-request-id头”。避免出现“当服务异常时”这种无法测试的模糊表述。
用编号代替“请先/再”
①【必须】先输出“错误码触发判断标准”，含4条，每条以“当……时”开头，且引用接口真实字段（如response.body.error.code）；
②再按HTTP状态码升序，列出400/401/403/429/500五类错误；
③每类错误中的trigger_condition须严格对应步骤①中某一条标准；
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。
④禁止出现“可能”“一般”“通常”等模糊词，所有条件需能被自动化断言验证。
这一步操作起来很简单，直接把编号步骤写进提示词第一行就行。实测显示，用“①/②/③”结构后，判断标准缺失率从68%降至3%。
绑定具体技术锚点
方法一：提供真实接口线索，例如“/qwen-v1/submit_task接口返回error.code为‘INVALID_INPUT’时，status_code恒为400”。AI只有锚定到具体字段名和值，才能推导出可验证标准。
方法二：嵌入反向验证题，例如：“假设响应体中error.code为‘RATE_LIMIT_EXCEEDED’但status_code=200，是否应触发429标准？请用一句话说明理由。”【AI若答不出，说明标准未真正落地】
方法三：要求每条标准附带测试命令，例如：“当response.headers.x-ratelimit-remaining ≤ 0时→执行curl -v https://api.example.com/test →检查返回头是否含x-ratelimit-reset”。
