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有道云aiokr提示词需本土化优化：替换英文直译词为中文高频动词短语，删减礼貌冗余词，嵌入政务/教育/电商等场景关键词与规则，强制指定标点、字数及否定约束以控输出。
有道云aiokr提示词默认面向通用场景设计，但国内用户常遇到中文语义歧义、专业术语不匹配、政务/教育/电商等垂直场景支持弱等问题，直接套用容易返回空泛或偏离预期的结果。
替换基础词根，适配中文表达习惯
将英文直译类提示词（如“summarize”“extract key points”）改为中文高频动词短语。例如把“请提取核心信息”换成【请用3句话说清这件事的起因、关键动作和结果】——后者明确限定句式与逻辑维度，避免模型自由发挥导致信息散乱。
删掉“please”“kindly”等礼貌冗余词。中文提示中加“请”反而削弱指令感，直接用“列出”“对比”“按时间顺序整理”更高效。
嵌入国内典型场景关键词
方法一：政务公文处理
在提示词开头加入角色限定，例如：“你是一名市级政务服务中心窗口人员，请将这份群众诉求转写成标准《信访事项受理告知书》格式，含‘依据《信访工作条例》第X条’字样。”
方法二：中小学作业辅导
对数学题提示词，必须声明学段和教材版本：“按人教版小学五年级上册小数除法知识点，分三步讲解这道题：①先判断商是几位小数；②列竖式时如何补零；③验算用乘法还是估算？”【漏写‘人教版’会导致模型按北师大版逻辑解题，答案错位】
方法三：电商客服话术生成
输入“生成一条回复：顾客投诉快递破损”，需补充平台规则：“按京东《客户服务基本规范》第4.2条，首句必须致歉并带订单号，结尾提供两种补偿方案供选择。”
控制输出结构，规避中文长文本失控
第一步：强制指定标点与分隔符
用“用中文顿号分隔”“每项后加✅”“用【】框住结论”等指令锚定格式，防止模型自动换行或插入无关符号。
第二步：限制字数并绑定场景
“用不超过80字说明医保报销流程，面向60岁以上老人，禁用‘参保人’‘结算单’等术语，改用‘看病后拿单子去哪办’‘能报多少钱’等口语表达。”
第三步：堵住幻觉漏洞
添加否定约束：“不编造政策条文编号，不确定的内容写‘建议咨询当地社保局’，不出现‘据悉’‘据了解’等模糊信源表述。”
