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必须显式拼接完整历史话轮至每轮prompt字段，确保role字段交替出现至少两次；控制上下文窗口为6–8轮，通过pop(0)或人工验证最早消息是否留存；关键实体需前置标记为【持久记忆】并被模型引用；话轮须用“用户:”“助手:”严格分隔；系统提示词仅首轮注入。
要确保deepseek多轮对话中上下文不丢失、逻辑不断层、关键信息不被滑动窗口截掉，必须有一套可验证的提示词设置检查标准。
检查上下文是否被显式传入
每轮API请求的prompt字段里，不能只放本轮用户新输入，必须包含拼接好的完整历史话轮。最简验证方式：打开请求体JSON，搜索"role"字段——它应至少出现两次（user + assistant），且顺序为user→assistant→user……交替排列。
若只看到一个{"role": "user", ...}，说明上下文未拼接，模型本轮完全“失忆”。【这是最常见也是最致命的错误】
检查滑动窗口是否合理控制
方法一：在代码中定位context列表操作位置，确认有pop(0)逻辑且触发条件明确（例如len(context) > 8时执行）。
方法二：人工模拟8轮对话后发送第9轮请求，在请求体中查看最早那轮user消息是否还存在——如果已消失，说明窗口机制生效；如果仍在，说明未启用或阈值设得过大。
注意：窗口上限设为6–8轮是经实测平衡准确率与token消耗的最优区间，少于6轮易丢关键实体，多于8轮易触发截断。
检查关键实体是否持久化强化
第一步：扫描用户前序输入，标记所有含“记住”“我的名字是”“上次说的XX”“文件名是xxx.pdf”等指令性短语的句子。
第二步：确认这些实体是否被提取并前置插入到本轮上下文字符串最开头，格式为【持久记忆】用户姓名:张伟;文件名:财报2025Q2.pdf;偏好单位:万元。
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第三步：在模型回复中搜索该实体是否被正确引用（如回答中出现“张伟先生”“财报2025Q2.pdf第3页指出”）。若未出现，说明持久记忆未生效或未被模型识别。
检查角色与分隔符是否规范
打开拼接后的上下文字符串，逐行检查：每轮开头必须是“用户:”或“助手:”，中间用换行符\n严格分隔，且无空行、无多余标点、无跨行粘连。
若发现“用户:请推荐书助手:《Python编程》用户:作者？”这种连写，模型极大概率混淆话轮边界，导致回复错乱。这一步必须肉眼确认，不能依赖自动拼接函数的默认行为。
检查系统提示词是否仅注入一次
翻看全部API请求记录，确认系统级角色定义（如“你是一位资深金融分析师”）只出现在第一轮请求的prompt开头，后续所有轮次的prompt中均不重复携带该段文字。
重复注入会挤占有效上下文空间，导致早期用户消息被强制截断。这一步只需查首轮和末轮请求体对比即可验证。
