要提升Clawdbot Prompt响应质量，需四步：一、明确角色与上下文，如“你是一名资深科技专栏编辑”，并限定读者、术语、格式；二、分层嵌套指令，用冒号、分号、序号标清任务层级与硬性约束；三、注入具象锚点，如模仿指定文风、参照长度或对标经典风格；四、激活元认知提示，要求模型自检前提、验证逻辑、反向校验错误。
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如果您希望Clawdbot Prompt生成高质量、精准且富有创意的响应，关键在于指令的设计逻辑与语言表达方式。以下是提升指令表现力的具体操作路径：
一、明确角色与上下文设定
为AI指定清晰的身份和任务边界，能显著减少歧义输出，增强响应的专业性与一致性。角色设定相当于为模型建立临时认知框架，使其在限定范围内调用知识与风格。
1、在指令开头使用“你是一名……”句式定义身份，例如：你是一名资深科技专栏编辑，擅长将复杂技术概念转化为通俗易懂的大众语言。
2、紧接着补充场景约束，如：本次输出需面向完全没有编程基础的中学生读者，避免使用任何英文缩写和技术术语。
3、可附加输出格式要求，例如：每段不超过60字，全文控制在300字以内，结尾以一个反问句收束。
二、分层嵌套指令结构
将主任务拆解为逻辑递进的子目标，并通过标点或连接词显式标注层级关系，有助于模型识别优先级与执行顺序。
1、使用冒号引导核心任务，例如：请解释量子纠缠现象：先用一句话定义，再列举两个生活化类比，最后指出它与经典物理的根本差异。
2、在复合指令中用分号分隔不同维度要求，例如：生成一首七言绝句：主题为秋夜观星；押平水韵“十一尤”部；第三句必须含动词“垂落”；末句需出现“银汉”一词。
3、对关键限制条件添加强调标记，例如：输出必须严格满足以下三点：①不出现“可能”“或许”等模糊表述；②所有数据引用2023年以后的公开研究报告；③每个论点后紧跟一个具体案例。
三、注入具象锚点与参照系
提供可感知的参照对象（如风格样本、长度标尺、质量标杆），能有效压缩模型的自由发挥区间，使输出更贴近预期质地。
1、直接嵌入参考文本片段，例如：模仿以下文字节奏写作：“晨光斜切过咖啡杯沿，泡沫塌陷的弧度像一句未说完的话。”——请以相同句式描写地铁站黄昏人流。
2、设定物理尺度参照，例如：用相当于手机短信长度（约70汉字）描述黑洞吸积盘的发光原理。
3、指定对比对象强化特征，例如：用《红楼梦》王熙凤的语言风格，重写这段现代职场通知：“请于周五前提交Q3项目复盘报告”。
四、激活元认知提示机制
引导模型对自身推理过程进行阶段性自检，可降低事实错误率与逻辑断层，尤其适用于需要多步推演的任务。
1、插入验证节点，例如：在给出最终结论前，请先确认：①是否所有变量单位已统一为国际标准；②计算步骤是否符合热力学第二定律；③结果数量级是否符合常识判断。
2、要求显式暴露假设前提，例如：在分析该政策影响时，请首先列出三条隐含前提，每条前提后标注“（基于XX机构2024年数据）”或“（依据常规经济学假设）”。
3、设置反向校验指令，例如：完成回答后，请自行检查是否存在以下问题：时间状语矛盾、主谓搭配不当、专业术语误用，并在末尾用【校验】标注修正结果。
