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要避免高频堆砌词，需基于真实日志锁定可验证差异点，如自动补全模糊指令、主动提供数据源引用、分层解析中文歧义句，并转化为用户可感知的具体动作与界面反馈。
要让gemini产品卖点提示词不出现“智能”“高效”“强大”这类高频堆砌词，得从语义锚点和用户感知路径入手，而不是简单替换同义词。
先锁定真实差异点，再反向生成提示词
打开Gemini官方技术文档或API响应日志，找到它实际返回的、其他模型极少出现的输出特征——比如对模糊指令自动补全多轮上下文、在未明确要求时主动提供数据源引用、对中文长句歧义结构的分层解析结果。这些才是可验证的差异点，不是宣传稿里的形容词。
把这类特征写成短句：“能自动识别‘上个月对比’没说清比谁，接着追问销售部门还是区域维度”。这句就是提示词原型，不是卖点描述。
用这个原型反推提示词：把“自动识别……追问……”压缩成指令式短语，如“检测时间参照缺失→触发维度澄清提问”。【必须基于真实日志片段，不能凭空编造行为】
用用户动作代替功能形容词
方法一：把“智能推荐”改成“当用户连续两次修改同一字段时，自动弹出历史变更对比浮层”。
方法二：把“高效处理”改成“上传PDF后3秒内标出所有未签名页+签名栏坐标”。
方法三：把“强大兼容”改成“粘贴飞书表格时保留合并单元格样式与公式引用链”。
使用固定的 Next.js/Tailwind/Prisma 技术栈构建并记录独立 SaaS 项目，仅将 FastAPI 用于 Python 工作负载，并遵循严格的架构规范。
这三句都指向具体操作瞬间的界面反馈或数据状态，用户一眼能验证真假。形容词一旦脱离可感知动作，就立刻滑向重复表达。
建立三层过滤机制
第一步：删掉所有以“更”“最”“极”开头的词，包括“更精准”“最优解”“极致体验”。
第二步：对剩下句子做“谁在什么条件下做了什么”的主谓宾拆解，如果主语是“Gemini”且动词抽象（如“赋能”“驱动”“构建”），直接废弃整句。
第三步：把保留下来的句子输入到真实用户场景中测试——假设你是刚被老板催着交竞品分析的运营，看到这句话会立刻点开截图验证，还是下意识跳过？跳过即不合格。
