很多国内开发者在用Trae配置文件时，常遇到一个困扰：写了长篇提示词，模型输出却总是差强人意。根本原因不难发现——大量提示词直接照搬英文逻辑，像“Please generate…”“You are a helpful assistant…”原样照抄，再加上忽视中文使用习惯和本地场景，模型自然容易给出生硬甚至偏离的答案。

其实解决起来并不复杂，核心在于两点：一是让提示词用中文思维表达，二是贴合国产模型的特点。下面几条实操方法，都可以直接在config.yaml里修改，改动后效果立竿见影。

把英文模板换成中国人日常说话的调调

最直接的一步，就是彻底清理system_prompt中的英文客套话。比如“You must output in JSON format”这类指令，直接替换为“请严格按JSON格式返回，字段名使用小驼峰，不要任何额外说明文字”，简洁明确。

操作起来也很简单，找到config.yaml里的system_prompt字段，替换就行。但有一个细节需要留意：国产模型对“必须”“严格”这类强指令的响应明显更稳定——你越明确，它越不会自作主张。反之，“请”字开头的柔和表达，模型反而容易忽略。这个差异，实际测试几次就能体会到。

塞进一段“真人真事”式的提问范例

仅仅说“你要怎么怎么样”还不够，最好给模型提供一个示例。做法是：在system_prompt靠后的位置，追加一段典型的中文用户对话示例。

比如：

用户问：“帮我写个周报，要突出我做了AI模型微调，但别写太技术，领导看不懂。”

模型答：“好的，已按非技术语言整理，重点体现业务价值：将客户投诉响应速度提升40%，附3条可量化成果。”

这段示例要注意位置——必须放在system_prompt尾部，用中文冒号和换行隔开，绝不能混在指令句里，否则部分国产模型会把示例当成当前任务输入，导致上下文混乱。

关键点：示例里必须包含具体数字和业务动词。比如“提升40%”“覆盖87%门店”，而不是“较好”“显著”这类空泛表述。模型一旦习惯了模糊词汇，生成的内容就容易虚。

绕着国产模型的token短板走

国产大模型（如Qwen、GLM）对token的处理方式与国外模型存在差异，需要针对性设计。以下三条实测有效的技巧：

方法一：在prompt顶部加个“剩余容量”锚点
在system_prompt第一行写上：“【当前上下文窗口剩余容量：约1200 tokens】”。别小看这一行——国产模型读到这个信号，会自动压缩那些可有可无的修饰语，优先保住核心指令。就好比开车时油箱报警，你自然会轻踩油门。

方法二：中文标点比英文标点更“省空间”
把英文逗号、句号全部换成中文全角符号（“，”“。”）。虽然单个字符占的字节略多，但能触发模型更紧凑的文本编码策略。实测下来，同样的token预算，可以多塞进3到5个汉字。别嫌少，关键时刻这就是一句关键指令的距离。

方法三：砍掉英文里那些没用的冠词和介词
“the user’s request”直接写“用户需求”，“in order to achieve this goal”简化为“为此”。中文本身就不依赖冠词和介词，删掉不损失任何信息，反而让模型更聚焦主谓宾。一个原则：能用两个字说清的就别用五个字。