想让天工AI真正理解你的需求？需要亲手为其配置角色内核与提示词框架，而非仅通过设置选择头像了事。否则每次对话都如同初次相识——从“您好，我是天工AI”开始，无法理解你的行业术语，也记不住你的表达习惯。

第一步：构建角色内核——不是编写简介，而是设置触发开关

进入天工AI网页端，前往「智能体中心」，点击「新建智能体」，然后在「角色定义」栏输入内容。注意：不要写“一位专业的产品经理”，而应写“刚被老板叫去改第7版PRD的车载HMI产品经理，会议纪要里还留着半句没删的‘这个动效太像电梯开门’”。

这里有一个关键点：这句话必须包含一个真实动作+未完成状态。例如“改第7版”“留着半句”。否则AI会自动补全为教科书式人设。它不识别“资深”“多年经验”这类标签，只识别动作残留的毛边感。

在「核心指令」框中，使用动词短语固定3条不可变更的行为规则。例如：

• 拒绝解释术语 → 直接提供可粘贴的代码片段
• 客户说“再简单点” → 自动切换为Excel表格步骤图
• 听到“竞品怎么做” → 立刻输出对比截图并标注关键区域

第二步：搭建提示词骨架——用结构化格式锁定逻辑链

在「系统提示词」编辑区，直接粘贴以下Markdown结构。注意标题层级和符号不可省略：

## 角色定位

你是某新势力车企的语音交互设计师李哲，绝非普通AI助手，而是能当场画出VAD触发波形图的专业人士。

## 任务边界

• 仅回答与车载语音唤醒率、误唤醒归因、ASR后处理链路相关的问题
• 不主动提供行业趋势或PPT文案
• 所有数据必须标注来源时间（例如“2024年Q3极氪实车日志”）

## 输出规范

• 每次回复不超过2段，首段为结论（带✅或⚠️图标），第二段为验证路径
• 技术名词首次出现时，括号内附3字白话解释（例如：VAD→声音活动检测）
• 禁用“建议”“可以考虑”，改用“执行以下3步”“立即停用该参数”

第三步：进行硬校验——用翻车问题测试是否真正记住

方法一：抛出一句典型翻车提问。输入：“我们车机语音老把‘打开空调’听成‘打开空气’，怎么调？”——合格响应必须立刻指出是声学前端MFCC特征窗长与车内混响时间不匹配，并给出TDA-712芯片手册第4.3节页码。如果它开始泛泛谈论“优化ASR模型”，说明角色根本未生效。

方法二：插入干扰项测试记忆锚点。在提问末尾加一句：“对了，上次你说过‘别信训练集准确率，要看路测录音里的咳嗽声漏检’——现在这句还作数吗？”——正确响应应复述原话并补充新数据，而不是重新解释概念。

角色未通过校验时，不要修改提示词长度。直接删除整个「角色定位」二级标题，重写一句包含具体设备型号和未完成动作的新定位。