必须用【】框定唯一问题类型、顿号分隔禁用项、真实故障锚点校验，再以符号分段或json强制结构化输出，并用失败案例反向清洗。
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你想用360AI搜索查AI编程类问题，但每次返回结果里总夹着“怎么安装Python”“PyTorch和TensorFlow哪个好”这种基础泛问，和“Copilot补全后model.eval()触发CUDA error”这种硬核报错混在一行里，根本没法直接分拣进Notion知识库——这不是AI乱给，是你没把“只收哪类问题、剔除哪类问题、按什么逻辑切分”这三道闸门一次性焊死在提示词里。
锁定问题类型边界
第一步：在提示词开头用【】框定唯一类型，例如：【只收AI编程工具链故障类问题】。这句话必须顶格写，后面不加空格、不加句号、不换行。若漏掉【】或写成“仅限”“仅包括”，AI会当成普通修饰语忽略，继续混入环境配置、学习路径等无关项。
第二步：立刻跟上否定排除清单，用顿号分隔：“禁用安装教程、禁用版本对比、禁用学习建议、禁用‘如何入门’‘怎么开始’类泛问”。注意顿号必须是中文全角，英文逗号会导致整段被识别为标点分隔而非指令。
第三步：插入一个真实故障锚点作为校验样本：“参考样式：‘Kimi粘贴长文本后自动截断，但Ctrl+V在VS Code中正常’”。AI会以该句为模板匹配语义结构，自动过滤掉所有不含具体工具名+具体动作+具体异常现象的句子。
强制输出结构化分隔
方法一：用符号分段法生成可直接复制的块
输入：“请生成10个AI编程工具链故障问题，按以下格式输出：① 工具名（如‘Cursor’）→② 故障动作（如‘Ctrl+Enter执行代码块’）→③ 异常现象（如‘光标卡在第3行不跳转，终端无任何输出’）→④ 环境线索（如‘Win11 23H2 + Cursor v0.42.3’）。每组用三个短横线‘---’分隔。”
方法二：用JSON数组兜底防粘连
末尾追加：“严格输出为JSON数组，每个元素为字符串，格式为['工具名+故障动作+异常现象+环境线索']，不加任何解释文字，不加换行符，不加缩进。”这一步操作起来很简单，直接复制整段提示词提交就行。360AI搜索当前对JSON格式的解析稳定性高于纯文本分段。
用失败案例反向清洗输出
第一步：把你上次收到的混杂结果里最典型的错误条目复制进来，例如：“怎么用通义千问写Python”“PyTorch和TensorFlow哪个好”。【必须原样粘贴，不能改写成‘泛问类问题’】——AI靠字符匹配识别无效模式，改写后就失去锚定能力。
第二步：在该错误条目后加一句硬约束：“以上两条为典型无效样本，若生成内容中出现与之语义相似（含‘怎么’‘哪个好’‘如何入门’任一组合）的问题，则整批结果作废，重新生成。”
第三步：要求AI自我验证：“生成后，请用一句话说明：所有问题是否均含至少一个具体工具名、一个明确动作动词、一个可观测异常现象。若否，立即删除该条。”
