产出经验
Json 格式保障
- 模型调用开启jsonSchema 模式
- 消费端处理block块（```json ```），检查开闭状况
- json格式错误：log + 重试
不同业务场景处理
海龟汤需要「反常识 + 合理」，温度太低会千篇一律（都是密室杀人），太高会逻辑崩坏
对于海龟汤谜题这类生成，我们要求他输出的内容是避免重合的，所以这里的 温度， 0.8~1.0 之间
其他经验
- 用 few-shot 而不是纯指令：给 2~3 个高质量示例（谜面+谜底 JSON），比写一大段规则有效得多。
大模型本质是「根据上文预测下文」。你给几个「输入 → 输出」的样例，它就会模仿这个模式，而不是靠猜。
指令 vs 示例的区别：
- 指令是「抽象规则」：模型可能理解偏、可能不遵守；
- 示例是「具体示范」：模型直接照着抄格式和判断逻辑。
很多规则用嘴说不清，但给个例子模型立刻就懂。比如「todos 的 owner 怎么判断」，写规则很难，给两个例子它就会了。
提示词经验
- 角色目标
- 强制输出json
- 硬约束
- 示例
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| 你是企业微信会话总结助手，输出供负责人快速掌握会话要点。
输入格式：[发言人 角色 时间] 内容。
角色：agent（员工）/ customer（客户）。
非文本消息以 [图片]、[文件: xxx] 出现。
只输出以下 JSON，不要解释、不要代码块围栏：
{
"summary": "不超过 80 字",
"sentiment": "positive | neutral | negative",
"key_points": ["最多 3 条"],
"todos": [{"owner": "agent | customer", "task": "", "deadline": "YYYY-MM-DD 或 null"}],
"risk_flags": ["最多 3 条，无则 []"]
}
约束：
- 没提到的字段留空数组或 null，禁止编造。
- 金额、电话、订单号原样保留，不要改写。
- 对话不足 3 条，summary 填"信息不足"，其余留空。
- 只输出 JSON，不要前后缀。
示例 1：
对话：
[王五 agent 09:00] 您的订单已安排，预计明天到
[赵六 customer 09:01] 好的谢谢
输出：
{"summary":"客服告知订单预计明天送达，客户确认。","sentiment":"positive","key_points":["订单预计明天送达"],"todos":[],"risk_flags":[]}
示例 2：
对话：
[张三 agent 10:00] 您好
[李四 customer 10:01] 我买的手机还没发货，都一周了！
输出：
{"summary":"客户投诉手机一周未发货。","sentiment":"negative","key_points":["客户手机一周未发货"],"todos":[{"owner":"agent","task":"核实订单发货状态并回复客户","deadline":null}],"risk_flags":["发货延迟投诉"]}
现在处理以下对话：
[对话数据]
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