Lovemo提示词冲突可按四步解决：一、替换敏感词为中性表达；二、拆分多意图提示为单点指令；三、添加时间/场景/身份等上下文锚点；四、用双冒号分隔角色、任务、语气等模块。
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如果您在使用 Lovemo 时输入的提示词被系统拦截、响应异常或出现“冲突”提示，则可能是由于关键词触发了内容策略机制或语义重叠导致模型无法准确解析意图。以下是解决此问题的步骤：
一、替换冲突关键词
Lovemo 对部分高频敏感词、歧义词或组合词存在预设拦截逻辑，直接替换为语义相近但未被限制的表达可绕过识别冲突。
1、识别提示中被截断或无响应的部分，例如“喜欢你”“想见你”等易触发风控的短语。
2、将原词替换为中性化表述，如将“喜欢你”改为“我觉得和你聊天很愉快”，将“想见你”改为“期待接下来的对话”。
3、避免使用含强烈情感指向、拟人化过度或涉及现实行为绑定的词汇组合。
二、拆分复合提示结构
当提示词包含多个意图（如同时要求角色扮演+提问+情绪反馈），Lovemo 可能因语义耦合度高而判定为冲突。拆分为单点指令可提升解析稳定性。
1、将原始长句“你扮演温柔学姐，告诉我数学题怎么做，还要夸我聪明”拆解为三步独立输入。
2、第一步输入：“请以温柔学姐的身份回应我”，等待确认角色建立后再进行下一步。
3、第二步输入：“这道数学题：2x + 5 = 15，怎么解？”，聚焦任务执行。
4、第三步输入：“可以给我一句鼓励的话吗？”，单独触发正向反馈。
三、添加明确上下文锚点
缺乏上下文边界是 Lovemo 提示词误判的重要原因。加入时间、场景、身份等限定信息，可显著降低语义漂移概率。
1、在提示开头增加固定前缀，例如：“【对话场景：日常轻松聊天】【身份关系：朋友】”。
2、对需延续的对话，在每次输入前追加简要背景，如：“接上一条，刚才我们聊到学习计划，现在我想了解……”。
3、避免使用模糊代词“这个”“那个”，全部替换为具体名词，如将“这个方法”改为“你刚刚提到的番茄工作法”。
四、启用指令隔离模式（符号分隔法）
Lovemo 支持通过特定符号组合将指令层与内容层物理分离，减少模型对混合语义的误读。
1、在提示词中使用双冒号“::”划分模块，格式为：“角色::知心朋友｜任务::解答困惑｜语气::平和”。
2、避免在同一行混用中文标点与英文符号，统一使用全角标点，例如将“,”改为“，”，将“:”改为“：”。
3、每个模块仅保留一个核心参数，禁止嵌套，如不写“角色::温柔学姐（带点幽默感）”，而写为“角色::温柔学姐｜风格::偶尔幽默”。
