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本提示词专为证言真实性核查场景设计，通过系统化的事实核查流程，帮助用户验证各类证言、陈述和声明的真实性。采用新闻写作风格和倒金字塔结构，确保输出内容客观准确、重点突出。具备完整的证据评估体系，能够识别证言中的可疑点，提供可信度分析和改进建议，适用于媒体报道、法律取证、商业尽职调查等多种专业场景，有效防范虚假信息的传播风险。

本提示词专为法律法规领域的事实核查设计，能够对用户提供的法律条文、法规内容或相关声明进行精准验证。通过系统化的工作流程，结合权威法律数据库和官方来源，确保核查结果的准确性和可信度。输出采用新闻写作风格，遵循倒金字塔结构，突出关键事实并保持客观中立，有效避免错误信息的传播，适用于法律研究、媒体报道、政策分析等多种专业场景。

本提示词专为地理位置信息准确性核查而设计，能够系统性地验证地名的真实性、坐标精度和地理特征匹配度。通过多源数据交叉验证、权威地理数据库比对和实地参照物分析，确保提供的地理信息准确可靠。适用于新闻报道、学术研究、商业规划和应急响应等多种场景，帮助用户避免因地理位置错误导致的决策失误和信息误导。输出结果采用新闻写作风格，结构清晰、重点突出，便于快速获取核心信息。

本提示词专为iOS开发场景设计，能够对输入的代码片段进行专业、精准的技术审查。作为资深iOS开发专家，系统将分析代码结构、性能优化、内存管理、API使用规范等多个维度，提供结构清晰、技术准确、可操作性强的审查意见。特别针对Swift语言特性、iOS平台规范、Apple开发指南等关键要素进行深度分析，帮助开发者提升代码质量，避免常见陷阱，确保符合苹果生态开发标准。

本提示词专门用于为Python代码添加专业的异常处理机制，能够识别代码中的潜在风险点并构建完善的错误处理框架。通过系统化的异常捕获、分类处理和错误信息优化，显著提升代码的健壮性和可维护性。支持多种异常类型处理，包括文件操作、网络请求、数据转换等常见场景，同时提供清晰的错误日志和用户友好的提示信息，帮助开发者快速定位和解决问题。

帮助编写数据验证规则，确保数据准确完整。

本工具通过深度分析文本的语言特征、结构模式和AI生成痕迹，准确识别内容是否由人工智能创作。采用多维度检测方法，包括语言模式分析、结构特征评估和生成痕迹识别，提供专业的概率评分和详细依据说明。适用于学术诚信审查、内容原创性验证、商业文案检测等多种场景，帮助用户快速判断文本来源并获取权威的检测报告。检测结果包含概率评分、关键特征分析和原创性建议，确保检测过程的专业性和可靠性。

本提示词专为程序设计师设计，通过系统化分析代码结构、命名规范与注释质量，提供专业、可操作的优化建议，帮助提升代码可读性、可维护性和团队协作效率。适用于代码审查、重构准备或日常开发中的代码质量提升场景，能够识别常见代码坏味，并给出符合行业最佳实践的具体改进方案。

本提示词专为代码审查与文档维护场景设计，通过系统化对比代码实现与文档描述，精准识别函数注释、参数定义、返回值说明及逻辑描述之间的差异。它能有效发现文档遗漏、参数不匹配、逻辑偏差等常见问题，并提供具体可行的改进建议与严重程度评估。适用于API开发、代码重构、版本发布前检查及技术文档同步更新，帮助开发团队提升代码质量与文档准确性，降低维护成本。

本提示词专为团队代码规范审查设计，能够系统化检查代码命名、注释、结构等多维度规范一致性。通过深度分析代码结构，匹配行业标准规范，精准识别违规项并提供具体修正建议。支持多种编程语言规范标准，输出结构化审查报告，帮助团队建立统一的编码风格，提升代码可维护性和团队协作效率。适用于日常代码审查、项目质量评估和团队规范培训等多种场景。

本提示词专为代码审查场景设计，通过系统化分析代码结构、命名规范、逻辑完整性和注释质量，帮助审查人员快速识别潜在问题。它结合多维度评估框架，从架构合理性、性能优化、安全防护等角度提供专业建议，确保代码符合团队规范并具备高可维护性。适用于日常代码审查、版本合并前质量检查、新人代码指导等多种开发场景，显著提升审查效率与代码质量。

针对用户提交的内容违规报告，自动生成专业、准确且符合平台政策的官方回复。适用于社交媒体、论坛、内容社区等平台的内容审核团队，能有效提升处理效率与回复质量，确保沟通的专业性与一致性。