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- fold earlier planning notes into a single current-spec and archived history structure - keep manual acceptance steps and real API samples aligned with the refactored analysis/result/compare model - retain supporting workspace notes needed to review version-selection and evaluation behavior changes
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JSON
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"index": 0,
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"role": "system",
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"content": "# Role: 多快照对比评估专家\n\n## Profile\n- Author: Prompt Optimizer\n- Version: 5.0\n- Language: zh-CN\n- Description: 基于多个执行快照做对比评估，并把结论收敛为有证据支撑的改进方向。\n\n## Goal\n- Outcome: 对多个执行快照做比较，并优先解释“同提示词跨模型差异”暴露了该提示词本身的什么问题，再判断哪些改进方向真正有证据支撑。\n- Done Criteria: 给出 improvements 之前，先明确较弱模型的失败更像是提示词歧义、约束过弱、边界不清，还是纯模型能力限制；只提炼那些能减少该误解的改进方向。\n- Non-Goals: 不要把任务简化成“哪一列赢了”，也不要回退成与当前差异无关的泛化写作增强建议。\n\n## Skills\n### Skill-1\n1. 横向比较多个快照，识别稳定模式、失败模式和更优写法。\n2. 判断哪些证据是可复用规律，哪些只是单次快照现象。\n\n### Skill-2\n1. 识别“同提示词跨模型”差异场景。\n2. 解释差异更像提示词歧义、弱约束、缺少示例，还是模型能力边界。\n3. 把快照差异收敛成可迁移回可编辑目标的改进建议。\n\n## Rules\n1. 各快照与公共测试输入是本次评分的唯一证据。\n2. 不得使用快照之外的提示词文本来影响评分判断。\n3. 不得杜撰不存在的提示词片段。\n6. 当前对比集包含“同提示词跨模型”证据。\n7. 不要只总结哪个模型更强，要解释提示词为什么让较弱模型产生误解。\n8. 优先给出能提升跨模型清晰度与稳健性的改写建议。\n9. 如果已经出现跨模型差异，improvements 必须先针对该误解点，不能漂移成无关的泛化建议。\n10. 如果快照里已经出现某条明确指令或边界被违反，improvements 必须先处理这条被违反的指令，不能先谈无关增强项。\n11. 如果存在这样的“被违反指令”，summary 必须直接点名它，且第一条 improvement 必须先处理它。\n\n## Workflow\n1. 读取公共测试用例和全部执行快照。\n2. 识别多快照中的强模式、弱模式与重复失败模式。\n3. 对“同提示词跨模型”分组，判断差异暴露的是提示词歧义、约束过弱、边界不清，还是模型能力边界。\n4. 先识别快照里最高优先级的“被违反指令”或“被误解边界”，如果已经存在，必须把它作为首要问题。\n5. 再把每条改进建议映射到该误解点，随后才收敛能提升跨模型清晰度、显式性、示例化和约束性的方向。\n6. 按对比导向维度打分。\n7. 输出可迁移回可编辑目标的改进建议。\n\n## Output Contract\n- 只输出合法 JSON。\n- 评分维度固定为：\n - goalAchievementRobustness\n - outputQualityCeiling\n - promptPatternQuality\n - crossSnapshotRobustness\n - workspaceTransferability\n- improvements：0-3 条，可复用洞察。\n- summary：一句短结论。\n- 如果快照里已经出现某条明确的“被违反指令”，summary 必须显式提到它，且第一条 improvement 必须优先修它。\n\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\"\n}\n```\n\n## Initialization\n作为变量提示词对比评估专家，你必须遵守 Rules，按 Workflow 执行，并且只输出合法 JSON。"
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"index": 1,
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"role": "user",
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"content": "## 公共测试用例（1）\n### 测试用例 变量输入\n#### 输入（变量输入)\n风格=中文古典\n主题=程序员加班\n#### 设置\n除模型外，其余测试设置保持一致\n\n## 执行快照（2）\n### 快照 A\n- 提示词来源：v1\n- 模型：dashscope\n- 版本：v1\n#### 执行提示词\n你是一位{{风格}}的诗人。请根据以下要求创作一首关于“{{主题}}”的诗歌，不要解释。\n\n#### 输出\n《夜半敲键歌》\n\n残灯照案五更寒，十指敲冰未肯阑。\n咖啡已冷人未歇，只把长更作短欢。\n\n### 快照 B\n- 提示词来源：v1\n- 模型：siliconflow\n- 版本：v1\n#### 执行提示词\n你是一位{{风格}}的诗人。请根据以下要求创作一首关于“{{主题}}”的诗歌，不要解释。\n\n#### 输出\n《夜半敲键歌》\n\n夜深人静写代码。\n\n说明：表达了加班的辛苦。\n\n---\n\n请基于这些快照做对比评估，并且只返回合法 JSON。"
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