docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.md
你是一个严格的数据抽取助手。
你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。
JSON schema 必须为：
{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}
规则：
1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。
2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。
3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。
4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。
我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。
{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "professional and trustworthy"}
你是一个严格的数据抽取助手。
阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：
- audience: string | null
- pain_points: string[]
- tone: string | null
要求：只返回 JSON。
我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。
```json
{
"audience": "独立设计师",
"pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"],
"tone": "专业可信"
}
## Call 3
- phase: execute:live-basic-system-boundary-control:c
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: system
你是一个严格的数据抽取助手。 你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 JSON schema 必须为： {"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} 规则：
### Message 2
- role: user
我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。
### Response
{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "专业可信"}
## Call 4
- phase: execute:live-basic-system-boundary-control:d
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: system
你是一个严格的数据抽取助手。 阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：
### Message 2
- role: user
我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。
### Response
{ "audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "专业可信" }
## Call 5
- phase: pair-judge:target-vs-reference
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: system
{
"pairKey": "target-vs-reference",
"pairType": "targetReference",
"verdict": "left-better | right-better | mixed | similar",
"winner": "left | right | none",
"confidence": "low | medium | high",
"pairSignal": "none | minor | major | unclear",
"analysis": "<one short paragraph>",
"evidence": ["<evidence-grounded difference>"],
"learnableSignals": ["<reusable structural signal>"],
"overfitWarnings": ["<sample-specific or overfit risk>"]
}
你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。
### Message 2
- role: user
请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。
规则：
Pair Judge Evidence Payload (JSON): { "scenario": { "language": "zh", "pairKey": "target-vs-reference", "pairType": "targetReference", "pairLabel": "Target vs Reference", "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", "signalName": "gap", "allowedSignalValues": [ "none", "minor", "major", "unclear" ], "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" }, "roleBindings": [ { "snapshotId": "a", "snapshotLabel": "A", "role": "target", "roleLabel": "Target" }, { "snapshotId": "b", "snapshotLabel": "B", "role": "baseline", "roleLabel": "Baseline" }, { "snapshotId": "c", "snapshotLabel": "C", "role": "reference", "roleLabel": "Reference" }, { "snapshotId": "d", "snapshotLabel": "D", "role": "referenceBaseline", "roleLabel": "Reference Baseline" } ], "testCases": [ { "id": "tc-1", "input": { "kind": "text", "label": "用户输入", "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" } } ], "leftSnapshot": { "id": "a", "label": "A", "role": "target", "roleLabel": "Target", "testCaseId": "tc-1", "promptRef": { "kind": "workspace", "label": "Target Workspace" }, "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", "modelKey": "custom", "versionLabel": "workspace", "output": "{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "professional and trustworthy"}" }, "rightSnapshot": { "id": "c", "label": "C", "role": "reference", "roleLabel": "Reference", "testCaseId": "tc-1", "promptRef": { "kind": "workspace", "label": "Teacher Workspace" }, "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", "modelKey": "deepseek", "versionLabel": "teacher-workspace", "output": "{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "专业可信"}" } }
### Response
{
"pairKey": "target-vs-reference",
"pairType": "targetReference",
"verdict": "right-better",
"winner": "right",
"confidence": "high",
"pairSignal": "minor",
"analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。",
"evidence": ["Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。"],
"learnableSignals": ["在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。"],
"overfitWarnings": ["此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。"]
}
## Call 6
- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: system
{
"pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
"pairType": "referenceBaseline",
"verdict": "left-better | right-better | mixed | similar",
"winner": "left | right | none",
"confidence": "low | medium | high",
"pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear",
"analysis": "<one short paragraph>",
"evidence": ["<evidence-grounded difference>"],
"learnableSignals": ["<reusable structural signal>"],
"overfitWarnings": ["<sample-specific or overfit risk>"]
}
你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。
### Message 2
- role: user
请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。
规则：
Pair Judge Evidence Payload (JSON): { "scenario": { "language": "zh", "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", "pairType": "referenceBaseline", "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", "signalName": "promptValidity", "allowedSignalValues": [ "supported", "mixed", "unsupported", "unclear" ], "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" }, "roleBindings": [ { "snapshotId": "a", "snapshotLabel": "A", "role": "target", "roleLabel": "Target" }, { "snapshotId": "b", "snapshotLabel": "B", "role": "baseline", "roleLabel": "Baseline" }, { "snapshotId": "c", "snapshotLabel": "C", "role": "reference", "roleLabel": "Reference" }, { "snapshotId": "d", "snapshotLabel": "D", "role": "referenceBaseline", "roleLabel": "Reference Baseline" } ], "testCases": [ { "id": "tc-1", "input": { "kind": "text", "label": "用户输入", "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" } } ], "leftSnapshot": { "id": "c", "label": "C", "role": "reference", "roleLabel": "Reference", "testCaseId": "tc-1", "promptRef": { "kind": "workspace", "label": "Teacher Workspace" }, "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", "modelKey": "deepseek", "versionLabel": "teacher-workspace", "output": "{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "专业可信"}" }, "rightSnapshot": { "id": "d", "label": "D", "role": "referenceBaseline", "roleLabel": "Reference Baseline", "testCaseId": "tc-1", "promptRef": { "kind": "version", "label": "Teacher Previous" }, "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", "modelKey": "deepseek", "versionLabel": "teacher-previous", "output": "{\n "audience": "独立设计师",\n "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"],\n "tone": "专业可信"\n}" } }
### Response
{
"pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
"pairType": "referenceBaseline",
"verdict": "left-better",
"winner": "left",
"confidence": "high",
"pairSignal": "supported",
"analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。",
"evidence": [
"左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。",
"左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。",
"右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。"
],
"learnableSignals": [
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"overfitWarnings": []
}
## Call 7
- phase: pair-judge:target-vs-baseline
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: system
{
"pairKey": "target-vs-baseline",
"pairType": "targetBaseline",
"verdict": "left-better | right-better | mixed | similar",
"winner": "left | right | none",
"confidence": "low | medium | high",
"pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear",
"analysis": "<one short paragraph>",
"evidence": ["<evidence-grounded difference>"],
"learnableSignals": ["<reusable structural signal>"],
"overfitWarnings": ["<sample-specific or overfit risk>"]
}
你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。
### Message 2
- role: user
请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。
规则：
Pair Judge Evidence Payload (JSON):
{
"scenario": {
"language": "zh",
"pairKey": "target-vs-baseline",
"pairType": "targetBaseline",
"pairLabel": "Target vs Baseline",
"purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.",
"signalName": "progress",
"allowedSignalValues": [
"improved",
"flat",
"regressed",
"unclear"
],
"focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。"
},
"roleBindings": [
{
"snapshotId": "a",
"snapshotLabel": "A",
"role": "target",
"roleLabel": "Target"
},
{
"snapshotId": "b",
"snapshotLabel": "B",
"role": "baseline",
"roleLabel": "Baseline"
},
{
"snapshotId": "c",
"snapshotLabel": "C",
"role": "reference",
"roleLabel": "Reference"
},
{
"snapshotId": "d",
"snapshotLabel": "D",
"role": "referenceBaseline",
"roleLabel": "Reference Baseline"
}
],
"testCases": [
{
"id": "tc-1",
"input": {
"kind": "text",
"label": "用户输入",
"content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。"
}
}
],
"leftSnapshot": {
"id": "a",
"label": "A",
"role": "target",
"roleLabel": "Target",
"testCaseId": "tc-1",
"promptRef": {
"kind": "workspace",
"label": "Target Workspace"
},
"promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。",
"modelKey": "custom",
"versionLabel": "workspace",
"output": "{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "professional and trustworthy"}"
},
"rightSnapshot": {
"id": "b",
"label": "B",
"role": "baseline",
"roleLabel": "Baseline",
"testCaseId": "tc-1",
"promptRef": {
"kind": "version",
"label": "Target Previous"
},
"promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。",
"modelKey": "custom",
"versionLabel": "previous",
"output": "json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n"
}
}
### Response
{
"pairKey": "target-vs-baseline",
"pairType": "targetBaseline",
"verdict": "left-better",
"winner": "left",
"confidence": "high",
"pairSignal": "improved",
"analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。",
"evidence": ["Baseline (B) 的输出包裹了 ````json` 和 ````` 代码块标记，违反了其自身提示词中‘只返回 JSON’的硬性要求。", "Target (A) 的输出是纯净的 JSON 对象，完全符合其更详细的提示词规则（‘不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块’）。", "两者在内容抽取（audience, pain_points, tone）上完全一致，差异仅在于输出格式的合规性。"],
"learnableSignals": ["在数据抽取任务中，明确禁止 Markdown/代码块包装是防止输出协议漂移的有效规则。", "在提示词中明确列举禁止项（如‘不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块’）比仅说‘只返回 JSON’更能约束模型行为。", "键名（如 ‘tone’）的值应保持与用户输入语言一致（‘专业可信’ vs ‘professional and trustworthy’），Target 的翻译处理可能引入不一致性，但未违反其自身规则。"],
"overfitWarnings": ["当前测试样例中用户输入结构清晰、关键词明确，使得两个版本都能正确抽取内容。改进（格式合规性）的普适性需要在不那么规整的输入上进一步验证。", "Target 将 ‘tone’ 值译为英文（‘professional and trustworthy’），虽然未违反其规则，但这种转换是否在所有中文输入场景下都合适存在风险。"]
}
## Call 8
- phase: structured-compare-synthesis
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: system
{
"score": {
"overall": <0-100>,
"dimensions": [
{ "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> },
{ "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> },
{ "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> },
{ "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> },
{ "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> }
]
},
"improvements": ["<可复用改进建议>"],
"summary": "<一句话结论>",
"metadata": {
"compareMode": "generic | structured",
"snapshotRoles": {
"<snapshot-id>": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary"
},
"compareStopSignals": {
"targetVsBaseline": "improved | flat | regressed",
"targetVsReferenceGap": "none | minor | major",
"improvementHeadroom": "none | low | medium | high",
"overfitRisk": "low | medium | high",
"stopRecommendation": "continue | stop | review",
"stopReasons": ["<停止原因>"]
}
}
}
你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。
### Message 2
- role: user
请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。
规则：
Synthesis Payload (JSON):
{
"scenario": {
"language": "zh",
"roleName": "结构化系统提示词对比综合专家",
"subjectLabel": "系统提示词",
"sharedCompareInputs": true,
"samePromptAcrossSnapshots": true,
"crossModelComparison": true,
"focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。"
},
"roleBindings": [
{
"snapshotId": "a",
"snapshotLabel": "A",
"role": "target",
"roleLabel": "Target"
},
{
"snapshotId": "b",
"snapshotLabel": "B",
"role": "baseline",
"roleLabel": "Baseline"
},
{
"snapshotId": "c",
"snapshotLabel": "C",
"role": "reference",
"roleLabel": "Reference"
},
{
"snapshotId": "d",
"snapshotLabel": "D",
"role": "referenceBaseline",
"roleLabel": "Reference Baseline"
}
],
"deterministicHints": {
"priorityOrder": [
"targetBaseline",
"targetReference",
"referenceBaseline",
"targetReplica"
],
"signalSnapshot": {
"progress": "improved",
"gap": "minor",
"promptValidity": "supported"
},
"derivedStopSignals": {
"targetVsBaseline": "improved",
"targetVsReferenceGap": "minor",
"improvementHeadroom": "medium",
"overfitRisk": "medium",
"stopRecommendation": "continue",
"stopReasons": [
"minor learnable gap remains vs reference",
"pairwise judges flagged possible sample overfit"
]
},
"learnableSignals": [
"在提取tone等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。",
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"overfitWarnings": [
"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。"
],
"conflictSignals": [
{
"key": "sampleOverfitRiskVisible",
"description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。"
}
]
},
"judgeResults": [
{
"pairKey": "target-vs-baseline",
"pairType": "targetBaseline",
"pairLabel": "Target vs Baseline",
"leftSnapshotId": "a",
"leftSnapshotLabel": "A",
"leftRole": "target",
"rightSnapshotId": "b",
"rightSnapshotLabel": "B",
"rightRole": "baseline",
"verdict": "left-better",
"winner": "left",
"confidence": "high",
"pairSignal": "improved",
"analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。",
"evidence": [
"Baseline (B) 的输出包裹了"
],
"learnableSignals": [],
"overfitWarnings": []
},
{
"pairKey": "target-vs-reference",
"pairType": "targetReference",
"pairLabel": "Target vs Reference",
"leftSnapshotId": "a",
"leftSnapshotLabel": "A",
"leftRole": "target",
"rightSnapshotId": "c",
"rightSnapshotLabel": "C",
"rightRole": "reference",
"verdict": "right-better",
"winner": "right",
"confidence": "high",
"pairSignal": "minor",
"analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在tone字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。",
"evidence": [
"Target的tone字段值为"professional and trustworthy"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。",
"Reference的tone字段值为"专业可信"，与用户输入中的中文原词完全一致。"
],
"learnableSignals": [
"在提取tone等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。"
],
"overfitWarnings": [
"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。"
]
},
{
"pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
"pairType": "referenceBaseline",
"pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
"leftSnapshotId": "c",
"leftSnapshotLabel": "C",
"leftRole": "reference",
"rightSnapshotId": "d",
"rightSnapshotLabel": "D",
"rightRole": "referenceBaseline",
"verdict": "left-better",
"winner": "left",
"confidence": "high",
"pairSignal": "supported",
"analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。",
"evidence": [
"左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。",
"左侧输出为紧凑的JSON字符串：{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}。",
"右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。"
],
"learnableSignals": [
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"overfitWarnings": []
}
]
}
### Response
{
"score": {
"overall": 75,
"dimensions": [
{
"key": "goalAchievementRobustness",
"label": "目标达成稳定性",
"score": 90
},
{
"key": "outputQualityCeiling",
"label": "输出质量上限",
"score": 70
},
{
"key": "promptPatternQuality",
"label": "提示词模式质量",
"score": 85
},
{
"key": "crossSnapshotRobustness",
"label": "跨快照鲁棒性",
"score": 60
},
{
"key": "workspaceTransferability",
"label": "对工作区的可迁移性",
"score": 70
}
]
},
"improvements": [
"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。",
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。",
"metadata": {
"compareMode": "structured",
"snapshotRoles": {
"a": "target",
"b": "baseline",
"c": "reference",
"d": "referenceBaseline"
},
"compareStopSignals": {
"targetVsBaseline": "improved",
"targetVsReferenceGap": "minor",
"improvementHeadroom": "medium",
"overfitRisk": "medium",
"stopRecommendation": "continue",
"stopReasons": [
"minor learnable gap remains vs reference",
"pairwise judges flagged possible sample overfit"
]
}
}
}
## Call 9
- phase: rewrite:live-basic-system-boundary-control
- modelKey: deepseek
### Messages
### Message 1
- role: user
请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。
要求：
Rewrite Payload (JSON):
{
"scenario": {
"language": "zh",
"evaluationType": "compare",
"evaluationTypeLabel": "对比评估",
"subjectLabel": "系统提示词",
"mode": {
"functionMode": "basic",
"subMode": "system"
},
"overallScore": 75
},
"sourcePrompts": {
"workspacePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。",
"referencePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。"
},
"compressedEvaluation": {
"summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。",
"dimensionScores": [
{
"key": "goalAchievementRobustness",
"label": "目标达成稳定性",
"score": 90
},
{
"key": "outputQualityCeiling",
"label": "输出质量上限",
"score": 70
},
{
"key": "promptPatternQuality",
"label": "提示词模式质量",
"score": 85
},
{
"key": "crossSnapshotRobustness",
"label": "跨快照鲁棒性",
"score": 60
},
{
"key": "workspaceTransferability",
"label": "对工作区的可迁移性",
"score": 70
}
],
"improvements": [
"在提取tone等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。",
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"patchPlan": [],
"compareStopSignals": {
"targetVsBaseline": "improved",
"targetVsReferenceGap": "minor",
"improvementHeadroom": "medium",
"overfitRisk": "medium",
"stopRecommendation": "continue",
"stopReasons": [
"minor learnable gap remains vs reference",
"pairwise judges flagged possible sample overfit"
]
},
"compareInsights": {
"pairHighlights": [
{
"pairKey": "target-vs-baseline",
"pairType": "targetBaseline",
"pairLabel": "Target vs Baseline",
"pairSignal": "improved",
"verdict": "left-better",
"confidence": "high",
"analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。"
},
{
"pairKey": "target-vs-reference",
"pairType": "targetReference",
"pairLabel": "Target vs Reference",
"pairSignal": "minor",
"verdict": "right-better",
"confidence": "high",
"analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在tone字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。"
},
{
"pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
"pairType": "referenceBaseline",
"pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
"pairSignal": "supported",
"verdict": "left-better",
"confidence": "high",
"analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。"
}
],
"progressSummary": {
"pairKey": "target-vs-baseline",
"pairType": "targetBaseline",
"pairLabel": "Target vs Baseline",
"pairSignal": "improved",
"verdict": "left-better",
"confidence": "high",
"analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。"
},
"referenceGapSummary": {
"pairKey": "target-vs-reference",
"pairType": "targetReference",
"pairLabel": "Target vs Reference",
"pairSignal": "minor",
"verdict": "right-better",
"confidence": "high",
"analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在tone字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。"
},
"promptChangeSummary": {
"pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
"pairType": "referenceBaseline",
"pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
"pairSignal": "supported",
"verdict": "left-better",
"confidence": "high",
"analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。"
},
"evidenceHighlights": [
"Baseline (B) 的输出包裹了",
"Target的tone字段值为"professional and trustworthy"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。",
"Reference的tone字段值为"专业可信"，与用户输入中的中文原词完全一致。",
"左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。",
"左侧输出为紧凑的JSON字符串：{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}。",
"右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：{ \"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\" }，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。"
],
"learnableSignals": [
"在提取tone等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。",
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"overfitWarnings": [
"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。"
],
"conflictSignals": [
"sampleOverfitRiskVisible"
]
},
"rewriteGuidance": {
"recommendation": "rewrite",
"reasons": [
"当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。"
],
"focusAreas": [
"generalization"
],
"priorityMoves": [
"删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。"
]
},
"focusSummaryLines": [
"进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。",
"参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在tone字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。",
"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。"
],
"conflictLines": [
"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。"
],
"learnableSignalLines": [
"在提取tone等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。",
"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。",
"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。"
],
"overfitWarningLines": [
"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。"
],
"supportEvidenceLines": [
"1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。",
"2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在tone字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻...",
"3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。",
"Baseline (B) 的输出包裹了"
]
}
}
### Response
你是一个严格的数据抽取助手。 你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 JSON schema 必须为： {"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} 规则：