Gemini 3 多模态任务实战：提示词模板、工作流与评估方法

{
  "需求目标": "",
  "核心功能": [],
  "涉及页面": [],
  "接口依赖": [],
  "潜在风险": [],
  "需要确认的问题": []
}

你是资深产品和前端工程师。请分析这张后台管理页面截图。

请按以下结构输出：
1. 页面主要功能
2. 页面中的核心模块
3. 表单字段及含义
4. 可能的交互流程
5. 前端实现时需要注意的状态
6. 至少 5 个可用性问题或边界情况

要求：
- 不确定的地方标记为“需要确认”
- 不要编造截图中不存在的按钮或字段
- 输出使用 Markdown 表格

角色：
你是{领域角色}，擅长{能力范围}。

任务：
基于给定材料完成{具体任务}。

输入：
{粘贴材料，或说明图片/文档/代码内容}

输出格式：
请严格按以下结构输出：
{
  "summary": "",
  "key_points": [],
  "risks": [],
  "actions": []
}

约束：
- 只能基于输入材料回答
- 不确定的信息写入 risks，不要猜测
- 每条 actions 必须包含负责人角色、动作和验收标准
- 如果输入不足，先列出需要补充的信息

你是技术项目经理。请把会议纪要整理成可执行的研发任务。

输出格式：
| 模块 | 任务 | 负责人角色 | 依赖 | 验收标准 | 风险 |
|---|---|---|---|---|---|

要求：
- 任务必须是可以执行的动词短语
- 验收标准必须可检查
- 如果会议纪要没有明确负责人，只写角色，不要编造姓名
- 把争议点单独列到“风险”列

你是后端排障工程师。请分析这张报错截图。

输出：
1. 错误类型
2. 关键报错信息
3. 可能原因，按概率从高到低排序
4. 排查命令或检查项
5. 临时止血方案
6. 长期修复方案

要求：
- 如果截图文字不清晰，请指出无法识别的部分
- 不要只给泛泛建议，每条排查项都要能执行

你是前端架构师。请根据截图生成页面实现说明。

请输出：
- 页面路由建议
- 组件拆分
- 状态管理设计
- 表单校验规则
- API 数据结构草案
- 空状态、加载态、错误态
- 响应式布局注意事项

约束：
- 截图中无法确认的交互不要补全为确定事实
- API 字段用 camelCase

你是 Python 后端工程师。请实现一个函数 parse_price。

函数签名：
def parse_price(text: str) -> int | None

需求：
- 输入可能是 "¥12.30"、"12.3元"、"免费"、"价格待定"、"USD 9.99"
- 只处理人民币
- 返回单位为“分”的整数
- 免费返回 0
- 无法识别人民币价格返回 None

要求：
- 给出完整 Python 代码
- 使用 pytest 写测试用例
- 至少覆盖 8 个边界情况
- 不要依赖第三方库

import re

def parse_price(text: str) -> int | None:
    if not text:
        return None

    value = text.strip()

    if value == "免费":
        return 0

    if "USD" in value.upper() or "$" in value:
        return None

    match = re.search(r"(?:¥|￥)?\s*(\d+(?:\.\d{1,2})?)\s*(?:元|人民币)?", value)
    if not match:
        return None

    # 避免把没有人民币语义的纯数字误识别为价格，可按业务需要放宽
    has_rmb_signal = any(token in value for token in ["¥", "￥", "元", "人民币"])
    if not has_rmb_signal:
        return None

    amount = float(match.group(1))
    return int(round(amount * 100))

import pytest

@pytest.mark.parametrize(
    "text, expected",
    [
        ("¥12.30", 1230),
        ("￥12.3", 1230),
        ("12.30元", 1230),
        ("人民币 8.88", 888),
        ("免费", 0),
        ("价格待定", None),
        ("USD 9.99", None),
        ("12.30", None),
        ("", None),
    ],
)
def test_parse_price(text, expected):
    assert parse_price(text) == expected

任务一：从材料中抽取事实
请用表格列出事实、来源位置、可信度，不要做推断。

任务二：基于事实归纳问题
只允许使用任务一中的事实，输出问题列表和影响范围。

任务三：给出行动建议
每条建议必须关联至少一条事实来源。

pip install google-genai

import os
from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
MODEL = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-3")

def ask_gemini(prompt: str) -> str:
    response = client.models.generate_content(
        model=MODEL,
        contents=prompt,
    )
    return response.text

if __name__ == "__main__":
    prompt = """
你是代码审查助手。请检查下面的 Python 函数是否存在边界问题，
并按“问题 / 影响 / 修复建议”输出。

def divide(a, b):
    return a / b
"""
    print(ask_gemini(prompt))

from google import genai
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
MODEL = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-3")

image_file = client.files.upload(file="ui-screenshot.png")

prompt = """
请分析这张后台页面截图，并输出：
1. 页面模块
2. 主要交互
3. 前端组件拆分
4. 需要和后端确认的接口字段
"""

response = client.models.generate_content(
    model=MODEL,
    contents=[image_file, prompt],
)

print(response.text)

import json
from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError

class TaskItem(BaseModel):
    module: str
    task: str
    acceptance: str
    risk: str | None = None

class TaskOutput(BaseModel):
    tasks: list[TaskItem] = Field(default_factory=list)

def parse_model_json(text: str) -> TaskOutput:
    data = json.loads(text)
    return TaskOutput.model_validate(data)

try:
    result = parse_model_json(model_text)
except (json.JSONDecodeError, ValidationError) as exc:
    # 这里可以触发重试：把错误信息发回模型，要求修正为合法 JSON
    print("模型输出不符合结构：", exc)

{
  "case_id": "ui-review-001",
  "input_type": "image+text",
  "task": "根据后台截图生成前端实现说明",
  "score": {
    "accuracy": 4,
    "completeness": 5,
    "actionability": 4,
    "traceability": 3
  },
  "failed_points": [
    "把一个不可见字段推断成必填项",
    "没有说明加载态"
  ],
  "fix_prompt": "增加约束：只描述截图中可见字段，不确定项写入待确认列表。"
}

实现邮箱密码登录接口，只包含：
- POST /login
- 输入 email 和 password
- 密码使用 bcrypt 校验
- 登录成功返回 JWT
- 连续失败 5 次锁定 10 分钟
- 使用 FastAPI
- 生成 pytest 测试

请把结论分成三类：
- 确定：输入中直接出现的信息
- 推断：基于输入可以合理推测，但没有直接证据
- 待确认：缺少信息，不能判断