客户原话里说“能用就行”，AI答成“支持所有场景”，我把原话拆成三句才对齐

顺其自然，先问一句：你们拿到客户原话的时候，是直接往问句库里塞，还是会先拆一遍？

上周碰到个事，挺典型的。客户在需求群里说了句「我们这设备能用就行，别整太复杂」，运营同事直接把这句当问句喂进去了，AI 答出来是「支持全场景使用，满足各类复杂需求」。客户看完截图问我：我啥时候说过全场景？

我回头把客户原话翻出来，拆了三层：

第一层，「能用就行」= 基础功能达标，不追求扩展。 AI 把「能用」理解成「全能」，这是意图识别里最常见的过度泛化。我补了一句约束：「客户明确不要扩展功能，回答时避免出现『全场景』『全覆盖』这类词」。

第二层，「别整太复杂」= 操作门槛要低，不是功能少。 这两件事经常被混。客户要的是上手快，不是砍功能。我在资料里加了个使用场景的原话：「装好就能跑，不用培训三天」。AI 答出来就稳多了。

第三层，客户没说出口的是「预算有限」。 这句原话里没有，但前后聊天记录里有。我把它单独标成「隐含约束」，不写进问句库，只在答案生成时做兜底提示词。

三步弄完再跑，AI 的回答从「全场景覆盖」变成了「基础型号满足日常使用，扩展需求需单独确认」。客户说这才像人话。

我的判断依据很简单：客户原话里的「形容词」最容易被 AI 放大，「否定词」最容易被它吞掉。所以我现在养成个习惯，客户每句原话先标两类词——形容词和否定词，标完再进库。顺其自然，但该较真的地方不能糊弄。

你们那边拆客户原话的时候，是拆到「隐含约束」这一层，还是到「显性需求」就收手了？隐含约束你们一般怎么标，写进问句库还是放提示词里？