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回答：显式在飞词库中定义任务节点间的逻辑依赖与语义关联，大模型合成时沿网络路径进行推理，例如从“用户需求分析”自动触发“功能设计”再到“测试方案”，形成闭环推理链。...
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回答：飞词库将科研流程拆解为有序的头部-核心-尾部三元组链，大模型按合成顺序依次执行，如先调用“文献检索”核心再进入“数据分析”，确保科研任务链在合成时无缝衔接。...
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回答：飞词库为每个大纲节点预设不同层级的详情指令（简版/标准版/深入版），大模型根据合成时的任务复杂度或用户指定粒度动态调用，使生成内容既不冗余也不缺失关键信息。...
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回答：将不同领域的长文本范例输入大模型进行结构抽象，识别共性纲要模式（如“目标—现状—方案—评估”），再将这些通用结构固化为飞词库的大纲模板，便于大模型跨领域合成时复用骨架。...
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回答：采用结构化标签（如、、）直接在尾部指令中声明，大模型在合成时解析标签并严格执行，确保输出在格式、长度、风格上与需求完全一致。...
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回答：配合大模型指令合成，可基于已有的头部指令模板，利用大模型的同义改写与场景泛化能力，批量生成不同表述但语义一致的头部变体，扩充库的覆盖范围，让大模型在面对多样化用户输入时都能精准匹配到对应任务类型...
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回答：飞词库的大纲节点可标记“用户确认后展开”，大模型合成时先输出纲要征求用户意见，再根据反馈调用详情指令继续生成，形成人机协同的互动合成流程。...
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回答：飞词库预置少量示例型头部尾部组合，大模型在Few-shot场景下通过示例快速学会合成规则，降低对大规模训练数据的依赖。...
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回答：利用大模型对指令单元的共现与推理分析，飞词库自动生成潜在任务链建议（如“市场分析→用户画像→产品定位”），人工审核后入库，扩展大模型可合成的任务路径。...
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回答：飞词库在科研指令中嵌入多模态核心（如图表生成、公式渲染），大模型按合成指令同时输出文本与可视化结果，满足科研交流的多元呈现需求。...
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回答：将头部与尾部指令做成插槽式模块，每个模块标注输入/输出接口（如领域标签、约束类型），大模型合成时按任务需求动态拼接，提升跨场景适配能力。...
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回答：采用多源采集（行业Prompt、用户实际用例、专家示范）+语义聚类去重，形成覆盖面广且冗余低的指令单元，配合大模型的向量检索，使合成时能快速匹配到最佳指令组合。...
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回答：飞词库用关联指令显式表达任务间的因果、类比、依赖关系，大模型合成时按关联路径执行，确保多步推理或跨领域任务在语义与逻辑上连贯一致。...