钉钉版用感叹号+括号补充业务影响，飞书版用编号锚定数据指标，企业微信版代入tech lead身份并插入“咱们”“你看下”等口语化表达。
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你需要让Claude生成的技术债优先级评估提示词，在不同平台（比如钉钉、飞书、企业微信）里读起来不像AI写的，而是像那个平台里真实的产品经理或研发TL在说话——语气不一致，技术债排序结果就没人信。
先搞清各平台的真实语境
钉钉群聊里大家习惯用短句+感叹号+括号补充说明，比如“这个接口超时问题得压一周！（影响订单创建）”；飞书文档评论区偏理性，爱用分点+数据锚定，比如“① 支付失败率从0.3%升至1.7%（近3天）→建议P0”；企业微信私聊则带点人情味，常夹杂“咱们”“辛苦了”“你看下是否合理”。【提示词没贴合平台语境，Claude输出再准也容易被当成冷冰冰的机器人结论】
这一步操作起来很简单，直接打开你常用的那个平台，翻5条最近的技术相关讨论记录，抄下3个最典型的句式结构和标点习惯。
钉钉版提示词：用感叹号切重点，括号塞上下文
方法一：把“优先级”替换成钉钉高频动作词
把“建议优先处理”改成“必须本周堵住！”、“排进下周迭代！”，把“影响范围”压缩成括号里的事实，比如“（日均200单卡在支付回调）”。
方法二：强制Claude模仿钉钉消息节奏
在提示词末尾加一句：“输出格式严格按：【P0/P1/P2】+冒号+动词开头短句+！+（括号补充业务影响）。不换行，不加项目符号，不用‘建议’‘应当’这类词。”
飞书版提示词：用编号锚定数据，动词藏在句首
第一步：要求Claude先列影响指标再给结论
在提示词里明确写：“每条技术债输出必须包含：① 当前可观测指标（如：CI构建失败率↑40%，耗时↑2.3倍）；② 关联业务后果（如：新功能提测延迟平均1.8天）；③ 优先级判定（仅用P0/P1/P2）。”
第二步：禁用模糊描述词
加约束：“禁止出现‘较严重’‘有一定风险’‘可能影响’。所有判断必须基于你刚列出的具体指标数值或可验证现象。”
第三步：用飞书文档特有的分段逻辑
告诉Claude：“用‘▶’符号开头每条结论，后面紧跟编号项，例如：▶ P0：① 构建失败率37%（昨日）；② 导致3个模块无法冒烟；③ 阻塞灰度发布。”
企业微信版提示词：塞进协作感，弱化AI感
方法一：开头加身份代入
在提示词最前面写：“你现在是咱们后端组的Tech Lead，正在跟架构师同步本周技术债清单，语气要像微信里边发语音边敲字那种自然感。”
方法二：混入口语连接词
要求Claude在每条结论里插入“咱们”“其实”“你看下”“辛苦你核对下”等短语，比如：“这个数据库连接池泄漏，咱们上周就观察到OOM频次翻倍（附截图），你看下是否排进周四评审？”
注意：括号里的“附截图”不是真让Claude发图，而是逼它写出可验证线索，避免空泛结论。
