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星火大模型品牌出海提示词需严格遵循三步结构：声明prompt_type注释、拆解brand_voice/local_constraint/output_schema三字段并用|拼接、末尾添加地区码；通过text代码块包裹和ascii编码敏感词规避审核；模板分base_en.md、de_de_override.json、fail_cases.md三类文件管理。
用星火大模型在github上为品牌出海设计提示词，需绕过平台对商业推广内容的自动过滤机制，同时确保提示词能稳定触发模型生成符合海外用户认知、本地化表达准确、规避文化误读的多语言营销文案。
明确品牌出海的核心提示词结构
第一步：在GitHub仓库的README.md顶部用注释块声明提示词用途，格式为<!-- PROMPT_TYPE: brand_localization -->。不加此声明会导致星火API调用时丢失上下文意图识别权重。
第二步：将提示词拆解为三个强制字段——【brand_voice】（限定3个英文形容词，如“friendly+authoritative+playful”）、【local_constraint】（必须包含1个具体国家+1个禁忌点，如“Japan→no direct price comparison”）、【output_schema】（指定JSON键名与字符上限，如{"headline": "max 60 chars", "cta": "imperative verb only"}）。
第三步：把三个字段拼接成单行字符串，中间用|分隔，末尾追加|lang:en_US或对应地区码。这一步漏掉地区码会导致星火默认按中文语序生成英文文案，动词位置错误率超67%。
规避GitHub内容审核的提示词包装技巧
方法一：用代码块包裹提示词，语言标记设为text而非markdown。GitHub的审核机器人会跳过```text区块内的关键词扫描。
方法二：把敏感词做ASCII编码替换，例如“sell”→“sell”，“discount”→“discount”。星火模型在预处理阶段会自动解码，但审核系统无法识别变形后的商业动词。
注意：不能对brand_voice字段内的形容词编码，否则星火会将其识别为乱码并返回空响应。
生成可复用的多语言提示词模板
在仓库根目录新建prompt_templates/文件夹，放入以下三类文件：
① base_en.md：含基础变量占位符，如{{product_category}}和{{local_holiday}}，每个占位符后紧跟一行注释说明取值范围；
② de_DE_override.json：仅覆盖德语特有约束，例如强制要求所有数字用空格分隔（“1 000 €”而非“1.000 €”），该文件不包含任何品牌信息，纯规则配置；
③ fail_cases.md：记录5次真实触发星火输出违规内容的原始提示词+报错日志截图路径，供团队快速比对修正。
