【请按以下三步执行】1. 先分析→2. 再判断→3. 最后输出。若未完成前两步分析，禁止输出任何字段说明。
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你需要让Claude把一段接口返回JSON直接转成字段说明文档，但每次生成结果都混着“可能”“一般”“建议”这类模糊词，字段类型乱标为“字符串”却不注明是UUID还是纯数字，嵌套结构直接扁平化丢掉层级——导致开发写DTO时字段对不上、测试造数据总报错。
第一步：强制三段式推理路径
在提示词最开头插入【请按以下三步执行】作为不可跳过的流程锚点。
紧接着用编号明确分隔：1. 先分析→2. 再判断→3. 最后输出。
第1步要求Claude逐字段提取key、value示例值、数据类型（string/number/object/array）、是否必填；第2步必须标注该字段在业务中的实际含义，例如“order_id不是单纯字符串，而是支付系统生成的幂等标识符”；第3步才允许生成带中文说明的字段列表。
【若未完成前两步分析，禁止输出任何字段说明】——这句必须放在第3步指令末尾，否则Claude会跳过判断直接编造描述。
第二步：用带干扰项的样例反向约束分析粒度
方法一：提供含类型错位的样例
粘贴这个JSON：{"status": 0, "data": {"items": [{"id": "abc", "price": "99.5"}]}}，并在提示词中强调「注意：price字段值是字符串格式但实际为金额，status=0不代表失败而是成功码」。
这迫使模型必须先识别类型与业务含义的错位，才能进入输出阶段。
方法二：混入null和空数组
在样例里加入"tags": []、"remark": null，并要求「对null字段注明‘可能为空’，对空数组注明‘存在但无内容’」。
这种设计让Claude无法靠模板填充，必须逐项判断。
第三步：关闭自由发挥通道
在提示词末尾添加硬性禁令：禁止出现「可能」「一般」「通常」「建议」等模糊表述；所有字段说明必须基于当前JSON中真实出现的值推导；【若字段值为数字但无小数点，则不得描述为‘浮点数’】。
这一步关闭了AI凭经验补全的通道，使其只能从给定数据出发做确定性判断。
第四步：注入MySQL上下文锚点防止漂移
第一步：声明数据用途——“本批字段将用于MySQL 8.0表orders的建表语句生成，字段名与嵌套路径已固定。”
第二步：给出字段约束原文——“根据DBA确认，order_id为VARCHAR(32)，NOT NULL且需加索引；price为DECIMAL(10,2)；status为TINYINT，取值0/1/2分别对应待支付/已支付/已取消。”
第三步：指定输出格式——“仅输出Markdown表格，列头为字段名｜类型｜是否必填｜说明，不加任何额外文字、不换行、不补空行。”
这三步缺一不可。只说“要字段说明”会导致Claude输出带缩进的树状图或YAML格式，根本没法粘贴进建表SQL里。
