天工AI模型对比需聚焦可验证细节：①用具体任务场景替代功能罗列；②禁用评价词，改用动作指令如标token位置、填表格；③引入失败案例并字符级分析错误；④限定结论仅源于测试输出。
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写天工AI模型对比文章时，提示词如果套用“性能强劲”“效果卓越”“行业领先”这类空泛表述，读者一眼就能看出是模板填充，根本看不出真实差异。你需要让提示词直接锁定可验证、可感知、可截图的操作细节，逼出具体行为和边界条件。
第一步：用任务场景代替功能罗列
不要写“请对比天工AI与Qwen在代码生成能力上的优劣”，这种问法默认二者都在“生成代码”，但实际测试中，天工可能在Python函数补全上响应快，Qwen在调试报错定位上更准——你得把场景钉死。比如：“给一段含IndexError的Python列表操作代码，要求模型指出错误位置、解释原因，并重写为安全版本，对比天工AI和Qwen给出的修复建议是否包含try/except兜底逻辑”。
这一步的关键是【必须包含具体输入+明确输出要求+可判断对错的判定标准】，否则模型会自动补全模糊形容词来凑数。
第二步：禁用评价性词汇，改用动作指令
方法一：把“哪个模型更优秀”改成“列出天工AI与Qwen对同一问题的三处不同响应，标出每处差异对应的token位置（如第17–23个字）”。
方法二：要求“截取两个模型对‘如何用pandas合并重复行并求和’的回答，用表格左列写天工AI原文，右列写Qwen原文，中间列填‘是否出现agg()函数示例’‘是否说明keep=’first’参数作用’‘是否给出错误示例’三项事实核查结果”。
提示词里一旦出现“更优”“更强”“更好”，模型就会启动赞美模式，开始堆砌“显著提升”“深度优化”之类虚词。而“标出token位置”“填表格”“写原文”全是不可糊弄的硬动作。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
第三步：强制引入失败案例
① 找一个天工AI明确答错的问题（例如让它把“SELECT * FROM users WHERE age > 30 ORDER BY name LIMIT 5”翻译成MongoDB语句，它可能漏掉sort()调用）。
② 再找一个Qwen翻车的点（例如让它用正则提取带括号的电话号码，它可能没转义圆括号）。
③ 要求模型对比这两个失败案例：“分别写出天工AI和Qwen的原始错误输出→标注错误类型（语法错误/逻辑缺失/概念混淆）→指出修正所需改动的最小字符数”。
只夸优点的文章没人信，但写清楚“天工AI在第42字符处漏写.sort()”就没人能质疑。这一步不靠主观判断，靠字符级纠错痕迹说话。
第四步：限定输出格式，砍掉自由发挥空间
在提示词末尾加一句：“所有结论必须来自上方三个测试案例的原始输出比对，禁止添加任何未出现在测试中的新例子或泛泛而谈的总结句。”
这句话直接堵死模型编造套话的后门。它没法再写“综上所述，两大模型各有所长”，因为你的指令已经锁死了结论来源范围。
