在gemini脚本中嵌入真实场景需五步：一明角色（机构+职级+职责），二述动因（具体事件触发），三设硬约束（数字+来源/制度条款），四定本地化要素（真实地名+可查数据），五指交付物（格式+尺寸+字数限制）。
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在Gemini脚本中加入真实场景，能让提示词触发更精准的响应，避免模型泛泛而谈或虚构细节。真实场景不是简单加一句“假设你在银行工作”，而是要嵌入具体角色、任务动因、约束条件和可验证的上下文信息。
明确角色与身份锚点
第一步：在提示词开头用一句话定义执行者身份，包含机构、职级、日常职责三要素。例如：“你是一名三线城市社区卫生服务中心的全科主治医师，每周接诊约60名65岁以上慢病患者。”
第二步：紧接着说明本次任务的直接动因，不能是“请回答问题”，而要是真实触发事件。例如：“今天上午刚收到医保局下发的《2024年家庭医生签约服务质控通报》，其中指出本中心高血压患者随访记录完整率低于全市均值12个百分点。”
这一步漏掉动因，模型容易默认为理论答题模式，输出内容会缺乏紧迫感和决策依据。
植入不可篡改的硬性约束
方法一：用数字+单位+来源锁定事实边界。例如：“患者张伟，男，72岁，2024年3月15日于本中心建档，最近三次血压测量值为158/92mmHg（3月22日）、164/96mmHg（4月5日）、152/88mmHg（4月18日），数据来自本中心HIS系统导出Excel表。”
方法二：引入制度性限制。例如：“根据《国家基本公共卫生服务规范（第三版）》，对血压控制不满意患者须在2周内完成面对面随访，且随访表需包含用药依从性评估栏（第7项）和生活方式干预记录（第12项）。”
使用AIsa生成图像与视频。仅需一个API密钥即可调用Gemini 3 Pro Image（图像）和Qwen Wan 2.6（视频）。
【必须写明具体条款出处和条目编号，否则模型会自行编造合规要求】
绑定可感知的本地化要素
在描述环境时，放弃“某地”“某社区”这类模糊表达。直接使用真实存在的、有公开信息支撑的名称和特征。例如：“服务范围覆盖XX省XX市XX区东风街道下辖的梧桐苑、银杏里、枫林新村三个老旧小区，其中枫林新村无电梯楼占比达78%，65岁以上独居老人占常住人口23.6%（据2023年街道年报）。”
这一步操作起来很简单，直接把街道办官网或统计公报里的原话抄进来就行。模型一旦识别到真实地名+可查数据，生成内容会自动规避“一线城市高端社区”式错位想象。
嵌入动作终点与交付物形态
不写“请分析情况”，而写“请生成一份可直接打印粘贴至患者健康档案袋内的随访记录单，格式严格遵循本中心现行使用的A5尺寸双栏纸质模板（见附件图示），其中‘本次干预措施’栏需用≤3个短句填写，每句不超过12字。”
这一步决定了输出是否能落地。如果只要求“给出建议”，模型可能输出500字长篇论述；但指定交付物是A5纸双栏单、且限制句数和字数，它就会压缩信息密度、剔除冗余描述、主动适配物理载体。
