必须主动用结构化指令压缩冗长回复：【】框定区块、限字数、定内容类型、列排除项；分层摘要法标出事实/指令/交付物后删减；api调用时设max_tokens、repetition_penalty及system压缩规则。
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当你在千问AI中进行多轮对话后得到一段冗长回复，而实际只需要核心结论、关键步骤或可执行要点时，必须主动干预压缩过程——模型不会自动精简，它默认按完整逻辑链输出。
用结构化指令强制截断并提取重点
在当前轮次提问末尾直接加入压缩指令，不依赖模型自发理解“重点”含义。
输入：“请将上一轮关于《压强》教学设计的全部回答，压缩为不超过80字的【课堂实施要点】，仅保留教师操作动作和学生行为反馈，删除原理说明与理论引用。”
这一步的关键在于：用【】框定输出区块名称+明确字数上限+限定内容类型+排除项清单。缺任一要素，模型仍可能返回大段原文。
若首次压缩后仍超长，追加一句：“上文共132字，超出42字，请严格删减至80字内，优先保留动词短语。”
分层摘要法（适用于6轮以上长对话）
当多轮对话已积累大量信息，需人工介入做阶段性归并。
第一步：通读全部历史消息，用荧光笔标出3类必留信息——【已确认的事实】（如“学生前测错误率72%”）、【用户明确指令】（如“教案须含生活实例”）、【模型承诺交付物】（如“提供三道分层习题”）。
第二步：对未被标记的段落，整段删除，不逐句删减。冗余解释、类比延伸、重复强调一律舍弃。
第三步：将标记内容改写为无主语短句，合并同类项。例如把“学生容易混淆压强与压力”和“前测中68%学生将单位写成N”合并为“学生混淆压强/压力概念，单位误写率68%”。
第四步：检查是否含动作主体。若出现“应”“需”“建议”，一律改为“教师演示”“学生填写”等主谓结构，确保每句都可直接进教案。
API调用时用参数控制输出密度
如果你通过DashScope API接入千问Plus，可在请求体中直接约束生成粒度。
设置max_tokens=150，防止模型自由延展。
开启repetition_penalty=1.35，抑制相同逻辑点反复包装。
最关键的一步：在system角色设定中嵌入压缩规则——“你是一名教研组长，每次输出必须满足：①首句为结论；②后续每点以‘→’开头；③总长度≤120字符；④禁用‘可以’‘应该’等模糊动词。”
这条规则会覆盖所有后续assistant回复，无需每轮重复声明。
