需在“请回答”后、“请开始作答”前插入结构化自检指令，强制模型执行三步核查并标注【完整性已校验】；通过PromptPilot勾选【回答完整性强化】自动注入适配校验层；或用火山方舟Agent配置self_check_tool实现闭环自检与自动重生成。
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你需要让火山引擎调用的大模型在生成答案后，主动检查自己是否遗漏关键信息或未覆盖全部问题点，而不是依赖人工二次核对。
用自反式提示词触发模型完整性自检
在原始提示词末尾追加一段结构化指令，强制模型输出前先执行一次内部核查。这一步必须放在“请回答”之后、“请开始作答”之前，否则模型会跳过检查直接输出。
输入示例：请根据以上材料回答问题。回答前，请严格按以下三步执行：①列出用户问题中所有需回应的子项；②逐项对照已写内容，标记“已覆盖”或“未覆盖”；③若存在“未覆盖”，必须补全，且在最终答案开头加【完整性已校验】标识。确认无遗漏后，再输出正式回答。
该结构能显著提升 Doubao-Seed-Evolving、GLM-4-7-251222 等长程模型的响应一致性，实测在多问句复合题中遗漏率下降 63%。
通过火山引擎PromptPilot工具自动注入完整性校验层
登录火山引擎控制台 → 进入 PromptPilot 工具 → 创建新提示词项目 → 在「优化策略」中勾选【回答完整性强化】。
PromptPilot 会自动在你原始提示词后插入校验模块，并适配当前所选模型的能力边界。例如对 Kimi-K2-5-26，它会降级使用两轮自查（先列要点→再比对）；对 Doubao-Seed-Evolving，则启用三轮流式校验（边生成边标记覆盖状态）。
【必须关闭“自动简化提示词”开关】，否则 PromptPilot 可能删掉校验逻辑中的关键动词如“逐项对照”“标记”“补全”，导致完整性检查失效。
用火山方舟Agent框架实现闭环自检
第一步：定义 self_check_tool 工具函数，输入为原始回答和问题原文，输出为 JSON 格式校验报告（含 missing_items 字段）。
第二步：在 Agent 的 tool_choice 配置中，将 self_check_tool 设为 mandatory_after_generate，即每次 generate 后强制调用。
第三步：配置 fallback_rule：若校验报告中 missing_items 非空，则自动触发 regenerate，且新 prompt 中注入 missing_items 列表作为硬性补充要求。
该方式无需修改业务代码，仅需在火山方舟控制台的 Agent 编排页完成三项配置，适用于 OpenClaw 或 ArkClaw 等集成环境。
