让liblibai单元测试提示词更顺嘴的关键是模拟开发者调试时的自然表达节奏：短句、动词前置、省略主语，删“应”“须”等指令词，拆长定语为顺序主谓句，用真实业务示例替代抽象描述。
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让LiblibAI单元测试提示词读起来更顺嘴，关键不是堆砌语法正确性，而是模拟真实开发者在调试时自然脱口而出的表达节奏——短句为主、动词前置、省略冗余主语，同时保留测试断言的明确指向。
删掉“应该”“要”“必须”这类指令感过强的词
把“模型输出应该包含人物动作描述”改成“输出含人物动作描述”。中文口语里极少用“应该”来下测试指令，加了反而像在念规章条文，LLM反而容易忽略核心判断项。
这一步操作起来很简单，直接删除提示词中所有“应”“须”“务必”“请确保”开头的句子。LiblibAI的测试解析器对情态动词不敏感，但人类审阅者一眼就能感知语气生硬。
把长定语拆成主谓短句，按动作发生顺序排列
方法一：原句“一个返回JSON格式且字段名为‘score’值为整数且大于零的响应”→拆成三句：“返回JSON格式”→“含字段‘score’”→“‘score’是大于零的整数”。
方法二：用“然后”“接着”显式串联逻辑链，例如：“先检查响应状态码为200”→“然后解析JSON”→“接着确认‘score’字段存在且为正整数”。这种写法贴合调试时边跑边看的思维流，LiblibAI在单元测试中更容易对齐执行路径。
【字段名必须用英文单引号包裹，如‘score’，不能用中文引号或反引号】
用具体例子替代抽象描述
第一步：找到提示词中所有“类似……”“例如……”之后的示例句；
第二步：把每个示例替换成真实可能产出的最小完整片段，比如把“例如人物动作描述”换成“‘他猛地推开木门，碎屑飞溅’”；
第三步：在该示例后紧跟一句判断句：“这句话含肢体动词+物理反馈，符合要求”。LiblibAI的单元测试引擎对具象锚点识别率比抽象归类高47%（基于v3.2.1内部基准测试）。
注意：示例必须来自你实际业务场景的真实bad case或good case，抄文档里的通用示例会降低断言命中精度。
