必须先用ocr提取文字再粘贴输入，kimi无法直接读取pdf、图片或语音稿；整理为“步骤编号+动作+参数”格式的纯文本，删除模糊表述；采用角色+目标+约束三段式提示词或示例引导法；分阶段生成目录、逐模块填充、交叉验证参数。
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你需要在48小时内完成一份含研究对象筛选标准、数据采集工具清单、预处理流程图、分析技术路线四要素的研究方法章节，但手头只有零散的实验笔记和几页模糊的手写方案草稿，人工整理容易遗漏关键参数或混淆操作顺序。
把原始材料转成Kimi能读懂的纯文本
扫描件PDF、手写笔记照片、微信语音转文字稿——这些Kimi全都不认。【必须用OCR工具先提取文字，再粘贴进对话框】。这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
合并所有材料为单个TXT文件：按“步骤编号+动作+参数”格式重写，例如“③用SPSS 26.0做信度检验→Cronbach’s α阈值设为≥0.75→剔除题项Q7后α升至0.82”。删掉“老师说应该”“我们觉得可能”这类模糊表达，只保留可执行的动作和数值。
构建带执行约束的提示词
方法一：角色+目标+约束三段式指令
“你是一名有12年实证研究经验的社科方法论专家，正在为《社区老年数字素养干预效果评估》撰写研究方法章节。输出必须满足：①严格按‘研究对象→数据采集→预处理→分析技术’四模块组织；②‘研究对象’须注明抽样方法（如分层整群抽样）、样本量计算公式（含Z值、p值、d值具体取值）及最终入组人数；③‘分析技术’每项须匹配软件版本与命令行示例（如Stata 17.0中xtreg y x1 x2, fe robust）。”
方法二：示例引导法
先粘贴你自己写的合格段落：“【数据采集】使用经Cronbach’s α=0.91验证的《数字技能自评量表》（修订版），通过平板端问卷星嵌入式发放，设置逻辑跳转规则（答‘从未使用过智能手机’则跳过全部操作类题目），回收有效问卷327份。”→紧接着输入“请按此颗粒度与技术细节，补全‘预处理’模块。”
一键设置，在 OpenClaw 和 Claude Code CLI 中使用 Kimi K2.5 (Kimi Code) 作为编程模型。Kimi Code 兼容 Anthropic Messages API——替换……
注意：避免使用“科学合理”“严谨规范”等空泛形容词，Kimi无法据此判断操作边界。
分阶段生成并校验内容
第一步：让Kimi先输出完整目录结构
输入：“仅输出本研究方法章节的四级标题树，不含任何解释性文字。一级标题为‘3 研究方法’，二级标题为‘3.1 研究对象’‘3.2 数据采集’‘3.3 预处理’‘3.4 分析技术’，三级标题须体现操作动词（如‘3.1.1 确定抽样框架’‘3.2.2 设置问卷逻辑跳转’），四级标题须含参数（如‘3.1.1.1 Z0.025=1.96, p=0.5, d=0.05’）。”
第二步：逐模块填充内容
确认目录无误后，对每个二级标题单独提问：“请严格按以下要求补全3.2 数据采集部分：①列出3种主数据源（含原始文件名）；②说明每种源的数据格式（如CSV/JSON/XML）、字段数、时间跨度；③标注清洗时需删除的异常值类型（如连续3天无登录记录视为失访）。”
第三步：交叉验证关键参数
将Kimi生成的“样本量计算公式”复制到计算器中验算，把“Stata命令行”粘贴进本地软件测试是否报错。若发现公式中p值取0.5但你的预实验显示基线响应率仅38%，立即要求重算并标注依据来源。
