精准诊断需五类提示词：一、错误锚点定位型，聚焦异常现象三层归因；二、多维对比归因型，通过正异常样本差异分析；三、约束回溯型，倒推并验证前提条件；四、上下文切片型，分段检验自洽性与状态连续性；五、领域规则注入型，硬编码业务规则强制校验。
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如果您在使用 DeepSeek 模型进行问题分析时，输出结果泛化、偏离核心故障点或遗漏关键上下文，则可能是由于提示词未聚焦诊断目标、缺乏错误锚点或缺少结构化归因路径。以下是实现精准诊断的多种提示词设计方法：
一、错误锚点定位型提示词
该方法通过显式嵌入已知异常现象（如报错信息、日志片段、行为偏差），强制模型将推理锚定在具体失效点，避免宽泛归因。适用于堆栈报错、运行时异常、逻辑输出不符等场景。
1、在提示词开头明确粘贴原始错误信息，格式为“【错误锚点】：”后接完整报错文本（含行号、异常类型、关键变量值）。
2、要求模型仅围绕该锚点展开三层归因：第一层为直接触发条件，第二层为上游依赖状态，第三层为配置/环境隐含约束。
3、禁止输出任何与锚点无关的推测性描述，所有结论必须可被该锚点反向验证。
二、多维对比归因型提示词
该方法通过提供“正常样本”与“异常样本”的并列输入，引导模型执行差异驱动分析，识别微小但决定性的变量偏移。适用于性能退化、边界行为异常、A/B测试结果不一致等场景。
1、以表格形式组织输入，左列为“正常行为快照”（含输入参数、执行环境、输出结果），右列为“异常行为快照”，两列字段严格对齐。
2、指令中明确要求模型逐字段比对，仅标出差异项，并对每个差异项标注其是否属于根本原因候选或伴随现象。
3、最终输出必须按差异显著性降序排列，且每项标注对应影响路径（如“参数X偏移→触发缓存穿透→引发超时”）。
三、约束回溯型提示词
该方法从预期结果倒推必要前提条件，再逐一验证各前提是否被满足，形成逻辑闭环验证链。适用于业务规则校验失败、契约接口不兼容、合规性检查告警等场景。
1、在提示词中明确定义“成功标准”，采用布尔表达式或状态机描述（例如：“订单状态=已支付 ∧ 支付时间≤发货截止时间 ∧ 库存余量≥订单数量”）。
2、指令要求模型生成前提检查清单，每一项对应一个可验证的事实断言（如“支付时间戳存在且格式合法”、“库存服务返回响应码=200”）。
3、对每项断言，输出当前实际值、预期值、偏差方向（缺失/超限/类型错误），并用高亮标出首个失效断言。
四、上下文切片型提示词
该方法将长上下文按时间线或调用链分段截取，要求模型在每个切片内独立判断局部一致性，并识别切片间状态跃迁异常点。适用于分布式系统追踪、多轮对话意图漂移、异步任务流中断等场景。
1、将原始上下文划分为逻辑单元（如“用户初始请求”、“中间服务A响应”、“服务B调用前状态”、“最终返回体”），每单元标注序号与时间戳。
2、指令要求模型对每个单元执行“自洽性检验”：该单元内部是否存在矛盾字段、非法状态组合或不可达转换。
3、特别检查相邻单元间的状态连续性断点（如前单元输出字段缺失，导致后单元无法解析；或前单元返回code=202，但后单元未处理异步回调）。
五、领域规则注入型提示词
该方法在提示词中硬编码领域特定约束（如金融交易的幂等性要求、医疗文本的术语一致性规范、IoT设备的通信协议时序），使模型诊断过程受真实业务规则约束，而非通用逻辑推演。
1、在提示词起始位置插入“【领域规则集】”区块，逐条列出3–5条不可违反的核心规则（例如：“所有资金操作必须携带trace_id且全局唯一”、“体温值字段必须为35.0–42.0之间浮点数”）。
2、指令明确要求模型将每条规则映射到输入内容的具体位置（字段名、JSON路径、日志行号），并标注是否被违反。
3、对违反规则的条目，必须指出其违反的是强约束（阻断性）还是弱约束（告警性），并引用规则原文编号。
