workbuddy提示词需补全任务类型、约束条件和最小示例三维度，并用“角色+动作+交付物”重写、剔除冗余词、插入分隔符；禁用礼貌词开头，通过首句关键词和禁令验证有效性。
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WorkBuddy里提示词写得太短，模型往往抓不住核心任务，容易生成泛泛而谈、偏离目标或格式错乱的结果。这不是模型“不聪明”，而是你没给它足够清晰的指令锚点。
补全提示词的三个关键维度
第一步：明确任务类型——先判断当前需求属于哪一类，再针对性补全。比如是“改写文案”就补风格+受众+长度限制；是“提取信息”就补字段名+原文结构特征；是“生成列表”就补数量+排序逻辑+排除项。
第二步：加入具体约束条件。没有约束的提示词像放养，模型自由发挥空间过大。例如“写一段产品介绍”效果差，“用3句话、每句不超过20字、面向宝妈群体、突出安全无毒特性”就能锁定输出边界。
第三步：提供1个最小可行示例。不是让你写长案例，而是直接给1行符合要求的样例，比如你要生成带emoji的标题，就在提示词末尾加一句：“示例：✅ 3步搞定收纳｜小户型救星”。模型会立刻对齐这个格式和语气。
把模糊需求转成可执行提示词
方法一：用“角色+动作+交付物”三要素重写
原提示：“帮我写个会议纪要” → 改为：“你是一名行政助理，整理今天销售部晨会录音文字稿（已附后），提取3项待办事项，每项含负责人、截止日、一句话目标，用表格呈现。”
方法二：反向剔除冗余词
腾讯云代码助手CodeBuddy旗下WorkBuddy 4.24.8版本正式发布。本版本重点修复了上下文压缩异常、冷加载时偶现历史消息丢失、任务停止卡死等问题，并深度优化了Windows沙箱(lightSandbox)的日志写入与误弹窗逻辑，提供更安全稳定的AI协作体验。
删掉所有形容词堆砌和空泛动词，比如“非常好地”“尽可能详细地”“努力完成”。这些词对模型无意义，反而稀释关键指令。保留名词、动词、数字、专有名词即可。
方法三：插入分隔符强制聚焦
在提示词中用【】或---把背景、指令、示例三部分隔开。模型对视觉区块敏感，比纯文本更易识别重点。例如：
【背景】客户投诉物流延迟
【指令】生成150字内致歉话术，含补偿方案，语气诚恳不推诿
【示例】很抱歉…我们将为您补发一张10元优惠券…
验证提示词是否有效的快速测试法
① 把提示词复制进WorkBuddy，不加任何额外说明，直接发送。
② 观察首句输出是否命中你写的第一个关键词或动词。如果首句是“好的，我来帮您…”或“根据您的要求…”——说明提示词还没生效，缺主语或动作指令。
③ 检查结果中是否存在你明确禁止的内容。出现即代表约束条件没写进提示词，或写得不够硬性。例如你写了“不要用专业术语”，结果仍有“ROI”“链路”等词，就要把禁令改成“禁用所有英文缩写及行业黑话，全部替换为日常口语表达”。
【禁用“请”“麻烦”“谢谢”等礼貌词开头】——WorkBuddy不靠客气提升质量，反而会弱化指令强度，让模型误判这是请求而非任务。
