在大模型生成内容、打标签、调 Prompt 等实操工作中，即便打标签这类简单应用，也极易遭遇准确率偏低、Prompt 臃肿复杂、泛化能力弱等问题。作者结合实战踩坑经历，总结出 6 条核心教训，从构建完整判断逻辑、分而治之做分类，到让模型理解底层逻辑、补充项目上下文等，揭示大模型落地的关键并非单纯的 Prompt 技巧，而是对业务的深度理解、对模型边界的清晰认知和对系统设计的整体把握。