领域特定 Prompt 工程
Domain-Specific Prompt Engineering
为不同业务领域设计专用 prompt 模板，动态注入运行时数据驱动 Agent 行为
子问题
1.模板变量注入
2.领域规则嵌入
3.多语言prompt
4.终止信号设计
5.Prompt 与工具层规则一致性维护
6.运行时数据格式的市场适配（中文名称、USDT 计价等）
7.Agent 自主终止判断的可靠性保障
各项目的解法1 solutions
Signals
横向对比
| 维度 | AI-Trader |
|---|---|
| 模板架构 | 三文件隔离，每市场独立模块（prompt + 组装函数） |
| 变量注入 | Python str.format 6 变量，每次会话实时拉取 JSONL |
| 领域规则 | A股 prompt 内嵌 T+1/整手/涨跌停，emoji+正反例强化 |
| 多语言策略 | A股中文 prompt + 中文股票名称，美股/加密英文 |
| 终止信号 | FINISH_SIGNAL 字符串匹配 + max_steps 双重兜底 |
| 规则校验层级 | Prompt 前置引导 + 工具层 buy/sell 兜底双重校验 |
最佳实践
1.将领域规则直接写入 prompt 约束而非依赖后处理校验
2.用 emoji + ✅/❌ 正反例在 prompt 中强化 LLM 对规则边界的理解
3.Prompt 前置规则引导 + 工具层兜底校验的双重保障模式
4.每次会话重新组装 prompt 而非缓存，确保数据实时性