三步剥离法可精准定位提示词问题：第一步删修饰词，只留“动词+对象”主干；第二步检查每条指令是否含字段名、命令行或接口响应等可验证信号；第三步用原始输入反向验证模型输出是否真实引用其中字段、服务名、错误码。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

直接用“三步剥离法”定位提示词问题，不绕弯、不试错。

第一步：砍掉所有修饰词，只留主干动作

把提示词里“请务必”“希望能够”“有助于提升”这类表达全删掉，只保留“动词+对象”结构。比如把“请帮助用户更好地理解Python作用域概念”压缩成“画出变量生命周期图→标注LEGB顺序→修改局部变量验证边界”。如果删完后句子变空或只剩模糊名词（如“提升能力”），说明原提示词没定义真实行为，模型只能自由发挥。

第二步：检查是否绑定了可验证信号

每条指令必须带一个能立刻查证的锚点：

千问文生图

阿里云千问文生图模型（Qwen-Image）技能，支持图像生成。当用户要求AI生成图片、画图、文生图、text-to-image，或提到千问、阿里云生图时使用。支持中英文提示词，可指定画面尺寸、风格参数等。

下载

• 字段名：如order_status、risk_decision=PASS
• 命令行：如grep -A2 'risk_decision=PASS' /var/log/app/risk.log
• 接口响应：如HTTP 200且response.body.code == 0

没有这些，输出就是“检查支付流程”“验证风控逻辑”这种无法执行的空话。

第三步：对照原始输入反向验证

把提示词中引用的原始材料（事故报告段落、客户原话、日志截断行）复制出来，逐句比对模型输出是否用了其中的真实字段、服务名、错误码。例如客户说“找不到保存按钮”，输出却建议改“导出功能文案”，就说明模型根本没读进去——它在套模板，不是在响应。