要提升360智脑回答质量，需三步：①提问前设定精准角色（如“跨境电商独立站运营总监”）；②用结构化指令引导输出（限定格式/分步拆解/指定依据）；③通过?反馈+修正说明实时校准。
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想让360智脑大模型给出更准确、更实用、更贴合你真实需求的回答，不能只靠提问后直接等结果——它需要你主动提供上下文、约束条件和反馈信号。
明确角色与身份设定
在对话框上方点击「对话角色」按钮→选择「技术专家」「财务顾问」「中学语文老师」等预设人设→或点击「自定义角色」输入具体身份描述，例如：“你是一名有10年跨境电商经验的独立站运营总监，熟悉Shopify+Google Ads+TikTok Shop全链路。”
不设角色时，360智脑默认以通用知识模型作答，容易泛泛而谈；设定了精准身份，它会自动调用对应领域的推理路径和术语体系，回答立刻变“懂行”。
【角色设定必须在提问前完成，中途切换会导致当前对话上下文重置】
用结构化指令引导输出
方法一：限定格式
直接在问题末尾加上明确格式要求，例如：“请用表格对比2024–2026年国产大模型在代码生成能力上的评测得分，列含模型名称、测试集、准确率、响应延迟。”
方法二：分步拆解
把复杂问题拆成逻辑链，例如：“第一步：列出当前主流AI绘图工具对中文提示词的理解缺陷；第二步：针对每项缺陷，给出3个绕过该缺陷的英文提示词改写技巧；第三步：用你刚总结的技巧，重写‘水墨风格江南古镇雨景’这个提示词。”
方法三：指定依据来源
追加一句：“所有结论请基于360智脑4.0官方白皮书（2024年Q3版）及信通院《可信AIGC评估报告》第17页数据。”
大模型 Token 成本节约工具。在请求到达大模型之前自动压缩 prompt 和上下文，减少 60-95% 的 token 消耗，直接降低 API 成本。支持 Claude/OpenAI/Gemini 等主流模型，提供代理模式、CLI 包装、Python SDK 和 MCP Server 四种接入方式。内置一键安...
这三种写法能强制模型激活检索增强（RAG）模块，而非仅依赖参数内记忆——尤其当问题涉及时效性数据或行业规范时，效果差异极为明显。
实时校准与迭代优化
第一步：对不满意回答，直接点击右下角「?」按钮→在弹出框中选择具体问题类型（如“事实错误”“脱离上下文”“未按格式输出”）→补充1–2句修正说明，例如：“你提到的‘LoRA360已停服’错误，实际该功能仍在360安全浏览器v15.2中可用。”
第二步：复制原问题+你的修正说明，重新提交一次，观察新回答是否吸收了反馈信息。
第三步：若连续两次未改进，删掉历史对话，新建会话→开头第一句写：“请严格遵循以下三条规则：①不编造未公开参数；②所有技术名词需标注出处；③若不确定，回答‘暂无权威信源支持该说法’。”
360智脑的反馈闭环是实名制绑定的，你每一次?+文字反馈都会进入微调训练队列——但仅对当前账号生效，不会影响他人会话。
