clawdbot理解准确性可通过四类prompt技巧提升：一、显式定义术语与上下文锚定；二、结构化约束嵌套指令；三、注入system层角色指令；四、few-shot示例强制模式对齐。
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如果您向Clawdbot发送一条含有多义词、模糊指代或隐含前提的指令，AI可能生成偏离预期的结果。以下是提升其理解准确性的具体Prompt技巧：
一、显式定义术语与上下文锚定
通过前置声明强制模型锁定专业领域与关键概念含义，避免默认高频义项覆盖真实意图。该方法直接干预模型对歧义单元的初始消解路径。
1、在指令开头插入领域锚定语句，格式为：“【领域】：金融/法律/医疗/软件开发等”
2、对存在多义可能的词汇单独释义，例如：“【bank】：此处特指金融机构，非地理意义上的河岸”
3、若涉及缩写，明确全称与使用规范，例如：“【API】：保留英文缩写，首次出现时标注‘应用程序编程接口’”
二、结构化约束嵌套指令
利用分层指令格式将模糊性转化为可执行判断条件，使模型必须按逻辑顺序验证每项约束，而非自由发挥。
1、使用编号列表明确步骤依赖关系，例如：“① 先识别指令中所有代词指代对象；② 对每个指代对象确认其所属实体类型；③ 仅在类型匹配时执行后续操作”
2、为输出格式添加不可绕过的校验条件，例如：“若无法唯一确定‘它’所指代对象，则返回‘歧义未解：请明确‘它’对应前文第几项内容’”
3、设置字段级容错规则，例如：“表格中任一单元格若缺乏权威来源支撑，必须填入未公开，禁止推断或留空”
三、注入SYSTEM层角色指令
覆盖Clawdbot默认的SYSTEM设定，将AI重置为具备歧义识别能力的专业协作者角色，而非通用应答引擎。
1、在请求中加入--system参数调用定制人格，例如：“--system ‘你是一名术语校验专员，职责是主动发现并质询用户指令中的指代不明、术语泛化、上下文缺失三类问题’”
2、要求模型在执行前输出“歧义诊断报告”，包含三项内容：“待澄清词汇列表”“潜在解释分支”“建议补充信息”
3、设定响应触发机制：仅当报告中“潜在解释分支”数量≤1时，才进入正式执行阶段；否则暂停并等待用户确认
四、few-shot示例强制模式对齐
提供正反例对比样本，让模型从输入-输出映射中自主归纳歧义处理范式，降低对抽象规则的理解门槛。
1、构造一组三元组：原始歧义指令 + 错误响应（体现典型误读） + 正确响应（含显式澄清动作）
2、在Prompt中以“示例开始”“示例结束”包裹该组，例如：“示例开始｜指令：‘优化这个’｜错误响应：直接修改代码｜正确响应：未明确‘这个’指向，请提供目标代码片段及性能瓶颈指标｜示例结束”
3、在主指令后追加指令：“严格遵循上述示例中‘正确响应’的行为模式，对以下指令进行同等程度的歧义拦截与澄清”
