# -*- coding: utf-8 -*-
TEMPLATES_TEXT = {
  "disease": {
    "baseline": "",
    "disease-miss-keywords-template-1": "{\"第1层：宏观定性（领域识别）\": {\"排除性分析\": \"首先进行Z类可能性的排除，结论：[可继续分析/判定为Z]\", \"核心领域扫描\": \"文本主要探讨的医学领域是？（如：循环系统、消化系统、内分泌、皮肤等）[填写识别出的领域]\"}, \"第2层：中观定性（实体识别）\": {\"具体病症实体\": \"在上述领域中，提及了哪些具体的疾病或器官？[...]\", \"关联行为实体\": \"提及了哪些药品、医疗手段或身体部位？[...]\"}, \"第3层：微观定性（修饰语分析）\": {\"效用修饰语\": \"是否存在“治疗效果”类词汇？（如：根治、抑制、改善）[...]\", \"宣传修饰语\": \"是否存在“医用级”、“替代”、“无副作用”等描述性词汇？[...]\"}, \"最终合成\": \"将各层级分析结果进行组合，映射到具体规则：\\n- [例如：(病症'心脏'+效用'缓解') -> B]\\n- [例如：(宣传'替代'+行为'手术') -> V]\\n最终结论：[...]\"}",
    "disease-miss-keywords-template-5": "{\"// Step 1: Input Sanitization & Pre-flight Checks\": {\"isAuthorityQuote\": \"false\", \"isPurelyEducational\": \"false\", \"isGroupDescriptionOnly\": \"false\", \"CheckResult\": \"Proceed to processing.\"}, \"// Step 2: Tokenization & Keyword Parsing\": {\"disease_tokens\": [], \"claim_tokens\": []}, \"// Step 3: Rule Engine Execution\": [{\"matched_rule\": \"（例如：C）\", \"trigger_condition\": \"（例如：'disease_tokens' contains '中风' or '老年痴呆'）\"}, {\"matched_rule\": \"（例如：V）\", \"trigger_condition\": \"（例如：'claim_tokens' contains '告别' AND 'claim_tokens' contains '手术'）\"}], \"// Step 4: Output Validation & Finalization\": \"System re-validates the execution path. All conditions met. Logic is sound. Final output generated.\"}",
    "disease-miss-keywords-template-14": "{\"1. 研究方案设计 (Protocol Design)\": {\"研究问题\": \"待分析文本是否包含A至X类所定义的违规信息？\", \"排除标准 (Exclusion Criteria)\": \"若文献（文本）满足以下任一条件则予以排除：1. 明确的权威信息源引用；2. 纯粹的非商业性科普；3. 仅对特定患病人群的描述。若排除，最终编码为Z。\"}, \"2. 文献筛选 (Screening)\": {\"评估结果\": \"该文献是否应被排除？[是/否]\"}, \"3. 数据提取与编码 (Data Extraction & Coding)\": {\"编码表\": [{\"提取数据 (原文片段)\": \"（例如: ...告别手术...）\", \"编码\": \"（例如: V）\", \"编码理由\": \"（包含代替词“告别”和医疗手段“手术”）\"}, {\"提取数据 (原文片段)\": \"（例如: ...治疗冠心病...）\", \"编码\": \"（例如: B）\", \"编码理由\": \"（提及心脏类疾病“冠心病”）\"}]}, \"4. 结果综合 (Synthesis)\": {\"综合报告\": \"本次系统综述共识别出以下编码（违规类别）：[（在此处汇总所有编码）]\"}}",
    "disease-miss-keywords-template-22": "{\"Function: Pre_Filter(input_text)\": {\"// 目的：过滤无需处理的特殊输入，避免资源浪费\": null, \"if (isAuthSource(input_text) || isPureScience(input_text) || isGroupDescription(input_text))\": {\"return\": \"[Z]\"}, \"else\": {\"return\": \"Proceed_To_Parsing\"}}, \"Function: Tokenize(input_text)\": {\"// 目的：将输入文本分解为有意义的标记（Token）\": null, \"disease_tokens\": [\"（填充识别出的疾病标记）\"], \"effect_tokens\": [\"（填充识别出的效果标记）\"], \"claim_tokens\": [\"（填充识别出的宣称及限定标记）\"]}, \"Function: Execute_Rules(tokens)\": {\"// 目的：遍历规则库，将Token与规则进行匹配\": null, \"violation_array\": [{\"rule\": \"（例如: G）\", \"match_logic\": \"（例如: disease_tokens contains '癌症'）\"}, {\"rule\": \"（例如: X）\", \"match_logic\": \"（例如: claim_tokens contains '无副作用'）\"}]}, \"Output\": {\"// 最终返回所有匹配成功的规则ID\": \"（根据violation_array的结果汇总）\"}}",
    "disease-miss-keywords-template-25": "{\"Step 1: Code Review (代码审查)\": {\"检查注释与文档\": \"代码是否为第三方库引用（百科）、教程（科普）或用户画像（人群描述）？\", \"审查结果\": \"（若是，则标记为'Not a Bug'，关闭工单，分类为Z。否则，创建Bug工单。）\"}, \"Step 2: Log Analysis (日志分析)\": {\"筛选'Error'日志 (问题关键词)\": [\"（填入定位到的疾病词汇）\"], \"筛选'Assertion'日志 (断言关键词)\": [\"（填入定位到的效果、风险、替代等词汇）\"]}, \"Step 3: Bug Triage (缺陷分类)\": [{\"Bug类型\": \"（例如：严重错误 - Hard Crash）\", \"复现路径\": \"（例如：日志中出现'肺病'，直接触发规则O）\", \"分类至\": \"（O:肺部呼吸类疾病）\"}, {\"Bug类型\": \"（例如：逻辑错误 - Logic Error）\", \"复现路径\": \"（例如：日志中同时出现'幽门螺旋杆菌'和'清'，触发规则L的组合条件）\", \"分类至\": \"（L:幽门螺旋杆菌+通用治疗效果）\"}], \"Step 4: Commit Message (提交信息)\": \"Fix: 修复了内容中存在的（填写最终结论）等多处Bug。问题已定位并归类。\"}",
    "disease-miss-keywords-template-26": "{\"// Step 1: Pre-check Function\": \"IF text.is_authoritative_quote() OR text.is_pure_science_pop() OR text.is_patient_group_description() THEN RETURN 'Z' AND EXIT.\", \"// Step 2: Tokenize & Categorize\": {\"disease_tokens\": [\"（识别出的疾病词汇列表）\"], \"effect_tokens\": [\"（识别出的效果词汇列表）\"], \"claim_tokens\": [\"（识别出的夸大宣称词汇列表，如'医用级', '无副作用'）\"], \"action_tokens\": [\"（识别出的替代行为词汇列表，如'取代', '告别'）\"]}, \"// Step 3: Rule Matching Loop\": [{\"MATCH\": \"（例如：I）\", \"CONDITION\": \"（例如：disease_tokens contains '结节' AND effect_tokens contains '消除'）\"}, {\"MATCH\": \"（例如：V）\", \"CONDITION\": \"（例如：action_tokens contains '告别' AND text contains '手术'）\"}], \"// Step 4: Final Output\": {\"result\": \"（将所有匹配的MATCH项汇总于此）\"}}",
    "template-two-stage-1": "1、**第一步：内容初审与信息提取**。请通读待分析的文本或图片，将其核心主旨概括为一句话。然后，地毯式搜索并罗列出所有与 **[提及的疾病或状况]**、**[提及的症状]** 以及 **[宣称的效果或功能]** 相关的词汇，作为初始关键词池。\n2、**第二步：分类匹配与初步筛选**。将上一步提取的关于 **[关键信息摘要]** 的关键词，逐一与管控规则A到X进行比对，记录所有可能命中的规则ID，形成初步的候选列表。\n3. **第三步：复合规则的精准校验**。审视候选列表，特别关注规则I、J、K、L、V、W。对于这些规则，必须检查是否同时满足“特定状况”与“特定效果/行为”两个条件。例如，对于规则I，请确认文本是否同时提及了 **[具体的疾病或状况]** 和 **[宣称的通用治疗效果]**。若不满足，则从候选列表中移除该项。\n4. **第四步：特殊豁免条款审查**。根据“注意事项”，检查关于 **[提及的实体或产品]** 的描述是否属于权威引用、纯粹科普，或仅描述患病人群。若符合任一情况，则清空所有候选列表，最终结论直接判定为Z。\n5. **第五步：结论生成与归档**。整合所有针对 **[当前文本特有信息]** 通过校验的规则ID，形成最终结论。若没有任何规则命中且不适用豁免条款，则结论为Z。将分析过程、关键信息与最终结论整理成标准格式。",
    "template-two-stage-2": "1、**诊断前置：内容定性**。首先，对 **[待分析文本]** 进行宏观定性。其核心是在讲述一个故事，还是在宣传 **[提及的实体或产品]**？它的基调是客观科普，还是带有强烈的主观引导性？\n2、**症状识别：关键词捕获**。基于上述定性，仔细搜寻 **[待分析文本]** 中的描述，识别所有指向 **[初步识别的疾病或状况]** 或 **[初步识别的症状]** 的关键词。\n3、**药方探查：效用词与宣传语定位**。接着，寻找 **[待分析文本]** 中所有与 **[提及的实体或产品]** 相关的 **[宣称的效果或功能]**，包括治疗手段、效果承诺以及描述产品优势的词语。\n4、**对症下药：规则匹配**。将识别出的 **[初步识别的疾病或状况]** 与 **[宣称的效果或功能]** 结合起来进行综合诊断。参照管控规则，判断：\n- 是否提及A-H、M-S类特定疾病？\n- 是否构成I-L类的“**[初步识别的疾病或状况]** + **[宣称的效果或功能]**”组合？\n- 是否出现U, V, W, X类的特定宣传手法？\n- 是否满足Z类的特殊情况？\n5. **出具诊断报告**。总结整个诊断流程，明确指出在 **[待分析文本]** 中捕获的 **[关键信息摘要]**（特别是识别出的状况和宣称的效果），并给出最终的诊断编码（结论）。",
    "template-two-stage-3": "1、**开启审查协议：内容解构**。启动分析程序。首先，将**[待审查内容]**分解为最小的语义单元。识别出其中的**[核心主体]**（如产品或服务）、**[宣称的行为]**（如“清除”）和**[作用的客体]**（如“肾结石”）。请在此处填写分解结果：[核心主体：xx，宣称的行为：xx，作用的客体：xx]。\n2. **执行规则扫描：单体违规识别**。扫描所有语义单元，特别是针对**[作用的客体]**，对照规则库（A-S），检查是否存在直接提及特定疾病、器官、症状的违规。记录所有直接命中的规则：[在此处填写直接命中的规则ID]。\n3. **执行逻辑扫描：关联违规识别**。重点分析**[宣称的行为]**单元。检查其是否存在规则U（医用级描述）、V（代替医疗）、W（代替医美）、X（无副作用）中定义的、与**[核心主体]**相关的夸大或不实表述。记录所有命中的逻辑违规规则：[在此处填写逻辑违规的规则ID]。\n4. **执行组合扫描：复合违规识别**。将**[作用的客体]**与**[宣称的行为]**进行组合分析。检查是否存在规则I、J、K、L所定义的“疾病/状况 + 通用治疗效果”的特定配对。记录所有命中的复合违规规则：[在此处填写复合违规的规则ID]。\n5. **协议终止：生成结论**。在执行完所有扫描后，汇总所有被触发的规则ID。务必在最后阶段应用“注意事项”中的最高优先级指令，例如，判断**[待审查内容]**的性质（如是否为权威引用），若满足特定条件则覆盖所有结果，输出Z。最终，封装分析摘要、**[关键违规证据]**和结论代码。",
    "template-two-stage-8": "1、**起点：Z假设**。分析旅程从一个假设开始：默认 **[待分析内容]** 属于“Z. 其他”。我们的任务是寻找足够的反证，将其归入A到X中的某一个或多个类别。\n2、**第一条岔路：寻找实体病症**。在 **[待分析内容]** 中寻找是否存在明确的、非复合条件的疾病指称，即 **[识别出的具体疾病]**。浏览规则A至H，以及M至S。如果找到了一个明确的 **[识别出的具体疾病]**，就记录下对应的规则ID作为离开Z路径的出口。\n3. **第二条岔路：探索条件组合**。现在，寻找那些需要“钥匙”才能打开的门，即规则I至L，以及V和W。我们需要在文本中同时找到 **[识别出的场景词]**（如结石、手术、身体部位等）和 **[识别出的动作词]**（如清除、根治、代替等），并记录下找到的 **[场景与动作组合]**。\n4. **第三条岔路：捕捉抽象宣称**。最后，监听内容中的“画外音”——即不针对具体疾病，而是关于 **[提及的实体或产品]** 性质的宣称。这对应规则U（医用级）、X（无副作用）等。记录下捕捉到的 **[识别出的抽象宣称]**。\n5. **终点判定**。回顾整个旅程，汇总所有根据 **[当前文本特有信息]** 找到的出口（规则ID）。如果一条岔路都没走通，并且 **[待分析内容]** 本身不属于注意事项里的特殊Z类（如百科引用），那么最初的Z假设成立。",
    "template-two-stage-11": "1、**第一步：文本初审与核心信息识别**。通读全文，明确文本的 **[核心议题]**。判断其是关于 **[提及的疾病或状况]** 的探讨，还是对 **[提及的产品或疗法]** 的宣传，并识别其基本属性。\n2、**第二步：关键词精准捕获**。基于 **[核心议题]**，扫描并提取所有与“给定管控规则”中定义的疾病、症状、身体部位、疗法及宣传性词汇相关的 **[关键信息词汇]**。\n3.、**第三步：分类初步匹配与证据列举**。将捕获的 **[关键信息词汇]** 逐一与管控类型A至X进行比对，记录所有可能符合的类别，并明确指出每个匹配类别所依据的 **[具体文本证据]**。\n4、**第四步：复合条件专项审核**。针对I、J、K、L这类需要复合条件的类别，检查文本中是否同时出现了 **[提及的疾病或状况]** 和 **[宣称的通用效果]**。同样，对V、W等其他复合类别，也检查其特定条件组合是否满足。\n5、**第五步：特殊规则豁免审查**。依据“注意事项”，审查关于 **[提及的主体]** 的描述是否属于权威引用、纯科普内容或仅描述患病人群。若满足任一豁免条件，则应优先考虑Z选项。\n6、**第六步：整合判断与最终定论**。综合以上针对 **[当前文本特有信息]** 的分析结果，排除因豁免审查而不成立的类别，整合所有仍然成立的管控类型，形成最终结论。如果没有任何类别匹配，则选择Z。",
    "template-two-stage-18": "1、**启动逆向工程思维**。我们不从 **[当前文本]** 的表面内容出发，而是从规则出发。首先，在脑中快速过一遍所有规则，形成一个针对 **[当前文本]** 的问题清单。\n2、**对文本进行交叉盘问**。用问题清单对 **[当前文本]** 进行盘问，并寻找具体证据：\n- “**[当前文本]**，你是否提及了特定疾病或状况？” -> 寻找并记录 **[具体疾病或状况的表述]**\n- “**[当前文本]**，你是否同时提及了某种状况和相关的效果宣称？” -> 寻找并记录 **[状况与效果的组合证据]**\n- “**[当前文本]**，你是否包含任何绝对化、保证性或误导性的宣传语？” -> 寻找并记录 **[违规宣传词]**\n- “**[当前文本]**，你是否包含可被视为权威引用或纯科普性质的表述？” -> 寻找并记录 **[免责/引用/科普性质的表述]**\n3、**记录盘问笔录**。将上一步中所有识别出的 **[关键证据片段]** 及其对应的规则类别详细记录下来，形成一份完整的分析笔录。\n4、**综合笔录信息定论**。分析笔录，如果记录中存在 **[免责/引用/科普性质的表述]**，优先采纳，结论为Z。否则，将所有其他 **[识别出的违规证据]** 所对应的规则代码汇总，作为最终结论。若笔录为空（即未找到任何相关证据），则结论亦为Z。",
    "template-two-stage-24": "1. **顶层过滤（Z类优先原则）**：分析的第一道关卡是审查“注意事项”。请判断，**[当前文本内容]** 是否明确引用权威来源、是否为关于 **[提及的实体或产品]** 的无商业目的科普内容、或仅为对 **[提及的特定人群]** 的描述？如果回答为“是”，则流程终止，结论为Z。请在此处作答：【是/否，若为是，请说明依据】。\n2. **一级筛查（显性违规识别）**：若上一步回答为“否”，则进入一级筛查。请快速扫描 **[当前文本内容]**，寻找是否存在关于 **[宣称的效果或功能]** （U, V, W, X类）或 **[初步识别的疾病或状况]** （A-H类）的直接、明确描述。请列出找到的 **[关键信息摘要]** 及其对应规则分类：【例如：'奇效' -> U, '癌症' -> G】。\n3. **二级筛查（隐性/复合违规深挖）**：接下来，进行更深度的二级筛查。请专注于判断是否存在将 **[初步识别的疾病或状况]** 与 **[宣称的效果或功能]** 相结合的复合结构（I, J, K, L类）。请检查是否存在这类组合，并在此记录：【例如：'肾结石' + '清除' -> I】。\n4. **补充筛查（常见病症核对）**：最后，对 **[当前文本内容]** 中提及的其他 **[提及的症状或病症]** （M-T类）进行核对，确保没有遗漏。请检查并记录：【例如：'关节疼' -> R, '鼻炎' -> T】。\n5. **结果汇总**：将所有针对 **[当前文本特有信息]** 的筛查步骤中识别出的规则编号进行汇总，形成最终结论。请在此处整合所有结果：【请在此处填入所有识别出的规则编号】。",
    "template-two-stage-28": "1. **风险识别：定位潜在风险源** - 从风险管理的角度，将文本/图片中的每一个主张都视为一个潜在的风险源。请首先识别并列出所有 **[待评估的宣称]**，这些是需要根据规则进行风险评估的核心信息。\n2. **风险分类与评估：匹配风险矩阵** - 将每一个 **[待评估的宣称]** 与《风险分类矩阵》（即管控规则A-X）进行匹配归类。明确指出每个宣称具体映射到了哪个风险类别。\n3. **复合风险分析** - 特别注意，某些风险是复合型的（如I-L, V, W类）。请确认是否存在此类复合风险，例如，检查文本是否同时提及了特定的 **[提及的实体或状况]** 与相关的 **[宣称的行为或效果]**。\n4. **风险豁免审查** - 检查 **[当前文本的特定内容]** 是否满足“风险豁免条款”（即“注意事项”），这些条款可能将高风险宣称重新评估为“无风险”（Z类）。明确说明豁免审查的过程和理由。\n5. **风险报告生成** - 基于对 **[待评估的宣称]** 的分析和豁免审查，汇总所有已识别且未被豁免的风险类别，生成最终的风险评估报告，并得出 **[最终风险定级]**。",
    "template-two-stage-30": "1. **分解任务：内容元素化** - 将 **[当前待分析的文本]** 分解为最基础的“内容元素”。一个元素可以是一个词、一个短语或一个图像符号。请列出你分解出的核心内容元素：【元素列表：[元素1, 元素2, 元素3, ...]】。\n2. **元素归类：贴上属性标签** - 为每一个从 **[当前待分析的文本]** 中分解出的“内容元素”贴上属性标签。标签库包括：[疾病名], [身体部位], [治疗手段], [效果描述词], [宣传词], [风险词]等。请完成贴标工作：【例如：将 **[识别出的具体元素A]** 归类为 **[对应的属性标签A]**，将 **[识别出的具体元素B]** 归类为 **[对应的属性标签B]**】。\n3. **规则触发：组合元素进行判定** - 将贴好标签的元素，按照《规则说明书》的配方进行组合。例如，检查单个元素如 **[识别出的疾病词]** 是否能独立触发规则，或者检查 **[识别出的疾病词]** 与 **[识别出的效果词]** 的组合是否满足特定规则。请记录下所有根据 **[当前文本特有信息]** 成功触发的“组合配方”及其产物（规则编号）：【成功的组合配方列表：____】。\n4. **特殊配方：Z类的判定** - 检查从 **[当前待分析的文本]** 中识别出的内容元素，是否表明其来源为“百科”、“书籍”或纯粹“科普”，从而触发Z类的“特殊配方”。请确认是否存在此特殊配方：【是/否】。\n5. **成品检验：输出最终结论** - 基于对 **[当前文本特有信息]** 的分析，收集所有成功配方产生的规则编号，作为最终的“成品”结论。如果上一步确认触发了“特殊配方Z”，则所有其他成品作废。请在此处展示最终成品：【最终结论：____】。",
    "disease-text-meta-template-v2": "\"1. **优先规则判定（Z类）：** 首先，检查关于 **[提及的实体或产品]** 的描述是否明确符合“注意事项”中直接判定为“Z.其他”的情况（如纯粹的百科引用、科普内容或仅限于对特定人群的描述）。若符合，则直接进入结论生成步骤。\",\n\"2. **核心要点概括：** 若不属于优先排除情况，则提炼文本中关于 **[宣称的效果或功能]** 的核心要点，明确其具体指向的 **[识别出的疾病或状况]**、**[涉及的身体部位]** 或 **[描述的症状]**。\",\n\"3. **主要类别筛选：** 根据上述 **[关键信息摘要]**，在A至X类管控类型中进行初步筛选，找出高度相关的候选类别。\",\n\"4. **细节条件验证：** 对候选类别，进一步验证其所有细分条件是否均在文本中得到支持，特别是那些需要组合条件的类别（例如，同时提及 **[识别出的疾病或状况]** 和“通用治疗效果”词汇）。\",\n\"5. **综合判定与查漏补缺：** 基于对 **[当前文本特有信息]** 的全面验证，汇总所有通过的类别。若无任何类别匹配，则判定为“Z.其他”。\",\n\"6. **标准化结果呈现：** 最后，按照指定的JSON格式，清晰地阐述以上分析过程、列出识别的关键信息（关键词）和得出的结论。",
    "disease-text-meta-template-v4": "{\n\"1. **初步信息定性：** 首先，对输入信息进行初步解读，判断其大致属于哪个医疗领域，或描述了哪一种 **[初步识别的疾病或状况]**。\",\n\"2. **候选类别列举：** 基于这个 **[初步定性]**，列出几个最有可能的管控类型作为候选。\",\n\"3. **逐个候选验证：** 针对每个候选类别，仔细对照其详细定义，在文本中寻找支持该分类的 **[关键证据文本]**。对于需要“通用治疗效果”的类别，同样进行核查。\",\n\"4. **“注意事项”符合性检查：** 对所有初步确认的类别，以及关于 **[提及的实体或产品]** 的整体描述，进行“注意事项”的符合性检查，并据此进行必要调整。\",\n\"5. **结论整合与确认：** 整合所有针对 **[当前文本特有信息]** 通过验证的类别。若无匹配，则选择Z。再次确认无遗漏或错误理解。\",\n\"6. **JSON结果生成：** 按照指定的JSON格式，记录详细的验证和思考步骤作为“分析”，提取 **[关键证据文本]** 作为“关键词”，并给出最终“结论”。",
    "disease-text-meta-template-v5": "\"1. **明确分类目标：** 明确任务目标：将当前文本划分到一个或多个预设的管控类型，或者Z。\",\n\"2. **反向检查强信号词：** 首先检查文本中是否包含“通用治疗效果”词汇，或与U至X类相关的 **[特殊功能宣称]** 词汇。\",\n\"3. **核心病症识别与匹配：** 识别文本中主要描述的 **[核心疾病或症状]**，并将其与A至R类（及其他相关类别）的定义进行匹配。\",\n\"4. **组合条件验证：** 如果同时识别出 **[核心疾病或症状]** 和“通用治疗效果”词汇，需验证其组合是否满足I至L类等特定类别的要求。\",\n\"5. **排除规则应用：** 应用“注意事项”中的规则，例如，检查对 **[提及的实体或产品]** 的描述是否构成应被排除的特殊情况，以确保分类的准确性。\",\n\"6. **结果输出：** 将整个反推和验证过程总结在“分析”中，列出支持结论的 **[关键信息]** 作为“关键词”，并给出最终“结论”。"
  },
  "suoyin": {
    "baseline": "",
    "suoyin-250714-template-two-stage-162": "请遵循“提取-归类-总结”的三步法完成判断。\n**第一步：提取核心宣称点**\n- 从给定信息中，提取所有与 **[提及的实体或产品]** 的 **[宣称的效果或功能]** 相关的词语、短语或视觉元素描述。\n- **提取内容列表:** [模型在此处填写]\n**第二步：宣称点与规则匹配归类**\n- 将上一步提取的每个宣称点与管控规则 A、B、C 进行匹配。\n- **宣称点“<提取内容1>”** -> 匹配类型 **[A/B/C/无]**，因为它[在此处简要说明原因，阐述该宣称如何与规则定义相匹配]。\n- **宣称点“<提取内容2>”** -> 匹配类型 **[A/B/C/无]**，因为它[在此处简要说明原因，阐述该宣称如何与规则定义相匹配]。\n- **视觉元素描述“<图片描述>”** -> 匹配类型 **[A/B/C/无]**，因为它[在此处简要说明原因，阐述该视觉信息如何与规则定义相匹配]。\n**第三步：汇总最终结论**\n- 根据以上针对 **[当前文本特有信息]** 的匹配结果，汇总所有匹配到的类型。如果没有匹配到任何类型，则结论为Z。\n- **最终选项是:** [模型在此处汇总所有匹配到的类型]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-172": "我们将采用“关键词驱动与归因”的方法进行分析。\n**第一步：提取核心关键词**\n- 从给定信息中，提取所有与 **[描述的状态或问题]**、 **[提及的实体或产品]** 的 **[宣称的效果或功能]** 相关的词语或短语。\n- 提取的关键词列表：[模型在此处基于 **[当前文本特有信息]** 填写]\n**第二步：关键词匹配与归因**\n- 将上一步提取的关键词与管控规则进行匹配，并说明原因。\n- 关键词“**[识别出的关键信息]**” -> 匹配类型 **[管控类型]**，因为该信息 **[说明匹配规则的具体原因]**。\n- 关键词“**[识别出的另一关键信息]**” -> 匹配类型 **[管控类型]**，因为该信息 **[说明匹配规则的具体原因]**。\n- (若有 **[非文本内容]** ) **[非文本内容]** -> 匹配类型 **[管控类型]**，因为 **[分析非文本内容如何传达信息]**。\n**第三步：汇总结论**\n- 根据以上对 **[当前文本特有信息]** 的分析和匹配结果，去重并汇总所有命中的管控类型。\n- 最终结论是：[模型在此处汇总所有匹配到的类型，如无则为Z]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-197": "本次分析将采用“语义域”匹配法。\n1. **语义标注:** 通读内容，将与 **[待分析的核心主题或产品功能]** 相关的词语划分到以下预设的语义域中。\n- **[宣称效果语义域]:** [例如：与 **[产品/服务宣称的主要效果]** 相关的词汇...]\n- **[问题状态语义域]:** [例如：与 **[产品/服务旨在解决的问题状态]** 相关的词汇...]\n- **[夸大承诺语义域]:** [例如：与 **[文本中的夸张承诺或保证]** 相关的词汇...]\n- **[暗示性比喻语义域]:** [例如：与 **[文本中用于增强效果的联想或比喻]** 相关的词汇...]\n- **[量化承诺语义域]:** [例如：与 **[文本中具体的数字或时间承诺]** 相关的词汇...]\n- **[视觉证据语义域]:** [例如：与 **[文本中包含的视觉证明或暗示]** 相关的内容...]\n2. **语义域与规则映射:** 将上一步识别出的、包含 **[当前文本特有信息]** 的语义域，与预设规则进行映射。\n- **规则A** 对应: [宣称效果语义域]、[问题状态语义域]。\n- **规则B** 对应: [夸大承诺语义域]、[暗示性比喻语义域]、[量化承诺语义域]。\n- **规则C** 对应: [视觉证据语义域]。\n3. **结论生成:** 查看 **[当前文本]** 命中了哪些语义域，根据上述映射关系，汇总所有对应的规则。若未命中任何 **[与规则相关的语义域]**，则结论为Z。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-198": "让我们采用“违规优先搜索”的策略进行分析。\n1. **搜索[第一类待查违规]违规:** 在“给定信息”中，主动搜索由 **[第一类待查违规]** 规则定义的关键词。\n- **搜索标准:** [第一类违规定义的关键词或模式]\n- **命中结果:** [...]\n- **是否发现[第一类待查违规]违规:** [是/否]\n2. **搜索[第二类待查违规]违规:** 在“给定信息”中，主动搜索由 **[第二类待查违规]** 规则定义的关键词或概念。\n- **搜索标准:** [第二类违规定义的概念或逻辑]\n- **命中结果:** [...]\n- **是否发现[第二类待查违规]违规:** [是/否]\n3. **搜索[第三类待查违规]违规:** 检查内容是否为图片/视频，并寻找由 **[第三类待查违规]** 规则定义的视觉元素。\n- **搜索标准:** [第三类违规定义的视觉元素]\n- **命中结果:** [描述命中的视觉元素]\n- **是否发现[第三类待查违规]违规:** [是/否]\n4. **整合结论:** 将所有在上一步骤中回答为“是”的搜索结果所对应的 **[具体违规类型]** 进行合并。如果全部为“否”，则结论为Z。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-142": "我们将采用「关键词驱动」的分析方法，先提取证据，再进行归类。\n**第一步：提取核心信息**\n- 从给定的文本和图片描述中，提取所有与 **[待审查的关键概念]** (例如：效果宣称、修辞手法、对比展示等) 相关的关键词和关键描述。\n- **提取列表:** [在此处列出所有提取的关键词和描述]\n**第二步：证据与规则匹配**\n- 逐一分析上一步提取的每个 **[关键信息片段]**：\n- 证据点 “**[提取的关键信息1]**” -> 匹配规则 **[对应的规则代码]**，原因：[例如：该词语/描述直接宣称了某种效果，符合规则X的定义]。\n- 证据点 “**[提取的关键信息2]**” -> 匹配规则 **[对应的规则代码]**，原因：[例如：该比喻属于规则Y定义的不当修辞]。\n- 证据点 “**[提取的关键信息3]**” -> 匹配规则 **[对应的规则代码]**，原因：[例如：该图片通过特定方式展示了效果，符合规则Z的定义]。\n- (如果没有证据点能匹配任何规则，则不进行匹配)\n**第三步：形成最终结论**\n- 汇总第二步中所有被成功匹配的规则代码。如果没有任何规则被匹配，则结论为Z。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-13": "请通过以下决策树流程，分析 [待分析内容]：\n1. **起始判断:** [待分析内容] 是否涉及 [特定身体部位或状态]？是 -> 进入步骤2；否 -> 初步判断为Z，结束分析。\n2. **核心宣称识别:** [待分析内容] 是否描述了 [提及的产品或服务] 具有 [宣称的核心效果]？是 -> 初步判定为A，进入步骤3；否 -> 重新评估，若无其他违规，判定为Z。\n3. **宣称方式评估:** 用于描述 [宣称的核心效果] 的具体措辞，是否包含 [夸大或不切实际的承诺]（如不当比喻、具体到不切实际的数字/时间）？是 -> 增加判定B；否 -> 保持现有判定。\n4. **视觉证据审查:** [包含的视觉元素]（如图片/视频）是否被用来暗示与 [宣称的核心效果] 相关的 [违规的视觉暗示]（例如，“由宽到窄”的变化或模仿特定器官形状）？是 -> 增加判定C；否 -> 保持现有判定。\n5. **最终结论:** 汇总基于对 [当前文本特有信息] 分析得出的所有判定（A/B/C），若流程中途已判定为Z，则结论为Z。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-52": "我们将采用【关键词驱动】的分析方法，通过以下三步完成判断：\n**第一步：核心信息提取**\n- 从给定信息中，提取所有可能与 **[明确宣称的效果]** 、 **[暗示性的承诺]** 及 **[相关的视觉元素]** 相关的文本关键词和视觉元素描述。\n- **提取的关键词/视觉描述列表:** [将在此处列出从 **[当前文本]** 中识别出的具体文本和视觉元素描述]\n**第二步：关键词与规则映射**\n- 逐一分析上一步提取的 **[核心信息列表]** ，并将其与具体规则进行匹配。\n- 证据“**[具体证据1]**” -> 匹配规则 **[A/B/C]**，原因：[简要说明该证据为何匹配此规则]。\n- 证据“**[具体证据2]**” -> 匹配规则 **[A/B/C]**，原因：[简要说明该证据为何匹配此规则]。\n- (继续分析所有从 **[当前文本]** 提取的信息)\n**第三步：形成最终结论**\n- 根据第二步的映射结果，汇总所有被匹配到的规则字母。如果没有任何 **[当前文本特有信息]** 能匹配A、B、C，则结论为Z。\n- **最终选项是:** [将在此处汇总所有匹配到的类型，作为对 **[当前文本]** 的最终判断]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-88": "让我们模拟一位内容安全审核员的思考过程。\n1. **初步印象与核心主张识别：** 我首先会快速阅读/观看内容，理解其核心目的是什么。它是在宣传某种 **[提及的产品或服务]** 吗？其 **[核心主张或功能]** 是什么？\n2. **证据搜集 - 文本部分：** 我会仔细查找文本证据，并将找到的与 **[核心主张或功能]** 相关的词语分为两类：\n- **直接描述类 (对应A):** [在此列出找到的与效果直接相关的词语，如 **[具体的描述性词语]**]\n- **夸大承诺类 (对应B):** [在此列出找到的承诺性或夸大性词语，如 **[具体的不切实际承诺]**]\n3. **证据搜集 - 视觉部分：** 如果有图片或视频，我会分析其是否包含规则C中描述的 **[暗示性的视觉元素]**。 [在此描述发现的 **[具体的视觉证据]**]\n4. **最终裁决与依据：** 基于搜集到的所有 **[具体的文本及视觉证据]**，我将做出最终裁决。如果“直接描述类”证据存在，则包含A。如果“夸大承诺类”证据存在，则包含B。如果 **[暗示性的视觉元素]** 相关的证据存在，则包含C。若均无证据，则为Z。最后，汇总所有违规项。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-106": "请采用“证据驱动”的方法进行分析：\n1. **搜集全部潜在违规证据：**\n- **文本证据列表：** 从给定信息中，摘录所有可能违规的词、短语、句子。将它们列成清单。\n- [证据1: “[具体的文本证据1]”]\n- [证据2: “[具体的文本证据2]”]\n- ...\n- **视觉证据描述：** 如果有图片，详细描述图片内容。\n- [图片描述: “[具体的图片内容描述]”]\n2. **证据与规则映射：**\n- 将每一条证据与管控规则 A, B, C 逐一对应。\n- **证据1 (“[具体的文本证据1]”)** -> 映射到规则 **[A/B]**，因为该证据 **[具体违规原因，例如：描述了具体功效]**。\n- **证据2 (“[具体的文本证据2]”)** -> 映射到规则 **[A/B]**，因为该证据 **[具体违规原因，例如：使用了夸大性词语]**。\n- **图片证据 ([具体的图片内容描述])** -> 映射到规则 **C**，因为该图片 **[具体违规原因，例如：展示了使用前后对比]**。\n3. **得出结论：**\n- 汇总所有被成功映射的规则类型。\n- **最终选项:** [如果没有证据能映射到任何规则，则为Z。否则，列出所有基于 **[上述证据映射分析]** 确定的规则，如 A, C]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-112": "请遵循以下三步，完成判断：\n**第一步：提取核心信息**\n- 从给定信息中，识别并提取所有与 **[宣称的效果或功能]**、**[夸大的承诺或保证]** 以及 **[暗示性的视觉元素]** 相关的具体表述。\n- **提取的关键信息列表：** [在此处列出所有识别出的关键信息]\n**第二步：信息匹配与归类**\n- 将上一步提取的 **[每一个关键信息]** 与规则进行逐一匹配，并说明其归类原因。\n- 关键词“**[上一步提取的关键信息1]**” -> 匹配类型 **[A/B/C]**，因为它属于[直接描述/夸大承诺/视觉暗示]。\n- 关键词“**[上一步提取的关键信息2]**” -> 匹配类型 **[A/B/C]**，因为它属于[直接描述/夸大承诺/视觉暗示]。\n- (如果存在多个关键信息，请继续列出)\n**第三步：给出最终结论**\n- 根据以上针对 **[当前文本特有信息]** 的分析匹配结果，汇总所有匹配到的类型。如果没有任何信息匹配成功，则结论为Z。\n- **最终选项是：** [在此处明确给出最终结论]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-187": "请通过回答以下【引导式问题】来完成分析：\n**问题1：内容在“说什么”？(核心功效)**\n- 它是否在直接或间接地描述一种 **[宣称的核心功效]** 或谈论一个特定的 **[要解决的问题]**？\n- **回答与证据:** [是/否]。如果是，请列出与 **[宣称的核心功效]** 相关的关键词或短语。\n- **初步结论1 (对应规则A):** [符合/不符合]\n**问题2：内容在“如何承诺”？(效果保证)**\n- 它是否做出了关于 **[夸大的效果承诺]**？例如，关于效果的程度、性质、速度或量化的不切实际的保证？\n- **回答与证据:** [是/否]。如果是，请列出相关的 **[夸大承诺的话术]**。\n- **初步结论2 (对应规则B):** [符合/不符合]\n**问题3：内容在“如何展示”？(视觉表达)**\n- 它是否使用了图片或视频等 **[暗示效果的视觉元素]** 来比喻或暗示 **[宣称的核心功效]**？\n- **回答与证据:** [是/否]。如果是，请描述该 **[暗示效果的视觉元素]**。\n- **初步结论3 (对应规则C):** [符合/不符合]\n**最终判断:**\n- 综合以上三个问题的结论，汇总所有“符合”项对应的规则字母。\n- **最终选项是:** [A/B/C的组合或Z]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-192": "请遵循以下【三步法】，完成判断。\n**第一步：提取核心关键词**\n- 在“分析”字段中，首先写出“第一步：提取核心关键词”。然后，从给定信息中提取所有可能与 **[待匹配的类别]** 相关的词语或短语，并列出。\n**第二步：关键词匹配与归类**\n- 在“分析”字段中，接着写出“第二步：关键词匹配与归类”。然后，将上一步提取的每个关键词与规则进行匹配，并简要说明其归属于 **[待匹配的类别]** 中某一个的原因。格式如下：\n- 关键词“**[提取出的关键词]**” -> 匹配 **[对应类别]**，因为它 **[说明具体匹配原因]**。\n**第三步：给出最终结论**\n- 在“分析”字段中，最后写出“第三步：给出最终结论”。根据第二步基于 **[当前文本特有信息]** 的匹配结果，汇总所有涉及的 **[识别出的类别]**。\n- 将第一步提取的所有 **[所有识别出的关键词]** 填入“关键词”字段。\n- 将第三步汇总的 **[最终类别结论]** 填入“结论”字段。若无关键词匹配，则“结论”为Z。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-202": "请遵循以下关键词驱动的分析流程：\n**第一步：提取核心宣称**\n- 从给定信息中，提取所有与 **[宣称的效果或功能]** 相关的词语、短语或视觉元素描述，这些统称为 **[关键宣称内容]**。\n- **提取内容列表:** [模型在此处列出所有识别出的 **[关键宣称内容]**]\n**第二步：宣称归类与匹配**\n- 将上一步提取的每一个 **[关键宣称内容]** 与规则A、B、C进行匹配。\n- “**[具体的宣称内容1]**” -> 匹配类型 **[A/B/C]**，因为它属于[直接描述/夸大承诺/视觉暗示]。\n- “**[具体的宣称内容2]**” -> 匹配类型 **[A/B/C]**，因为它属于[直接描述/夸大承诺/视觉暗示]。\n- ...（继续分析所有识别出的 **[关键宣称内容]**）\n**第三步：汇总结论**\n- 根据第二步对 **[当前文本特有信息]** 的匹配结果，汇总所有命中的规则类型。\n- **最终选项是:** [如果没有任何 **[关键宣称内容]** 匹配规则，则选择Z，否则填写所有匹配到的类型]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-206": "我们将采用分类排除法进行分析。\n**第一步：视觉内容优先排查 (规则C)**\n- 判断内容是否包含图片或视频。如果包含，检查是否存在与 **[提及的产品或服务]** 的功能相关的视觉暗示（如宽窄对比、外形模仿）。若存在，标记【C】。\n- **排查结果:** [命中C / 未命中C]\n- **证据:** [描述在图片或视频中找到的 **[具体的视觉暗示]** 或填写“无”]\n**第二步：夸大承诺排查 (规则B)**\n- 除去已分析的视觉内容，扫描文本中是否存在针对 **[提及的产品或服务]** 的任何夸大承诺、不当比喻或精确数字承诺。若存在，标记【B】。\n- **排查结果:** [命中B / 未命中B]\n- **证据:** [引用文本中的 **[具体的夸大性承诺]** 或填写“无”]\n**第三步：直接描述排查 (规则A)**\n- 扫描文本中是否存在任何直接描述 **[产品宣称解决的问题或达成的效果]** 的词语（如‘紧致’、‘解决松弛’）。若存在，标记【A】。\n- **排查结果:** [命中A / 未命中A]\n- **证据:** [引用文本中的 **[具体的直接效果描述]** 或填写“无”]\n**第四步：最终结论**\n- 汇总所有基于对 **[当前文本特有信息]** 的分析所标记的字母。如果没有任何标记，则最终结论为【Z】。\n- **最终选项是:** [汇总所有标记，例如：A, C]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-210": "让我们通过“事实-定性-结论”的三段论来分析。\n**1. 事实陈述 (Factual Statement):**\n- 客观地、不带判断地列出 **[待分析文本]** 中所有与规则相关的 **[关键信息]**，包括文本和视觉元素。\n- **文本事实:** [在此处列出所有从原文中摘录的 **[关键文本表述]**]\n- **视觉事实:** [在此处描述所有观察到的 **[关键视觉信息]**]\n**2. 事实定性 (Qualitative Analysis):**\n- 将上一步识别出的每个 **[关键信息]** 与管控规则逐一对应，进行定性分析。\n- 事实“**[引用的一个关键信息]**”因其 **[说明其如何对应具体规则]**，故命中规则【X】。\n- ... (对所有识别出的 **[关键信息]** 进行定性分析)\n**3. 得出结论 (Conclusion):**\n- 综合所有对 **[关键信息]** 的定性分析结果。\n- **最终选项是:** [汇总所有命中的规则字母，得出 **[最终的管控类别]**。若所有事实均未命中规则，则为Z]",
    "suoyin-250714-template-two-stage-232": "请遵循“关键词提取-归类分析-综合判定”的三步法来完成审查。\n**第一步：核心信息与关键词提取**\n- 通读“给定信息”，提取所有与 **[核心宣称或功能]**、**[暗示性或比喻性描述]** 以及 **[相关的视觉内容]** 相关的核心词语和信息片段。\n- 提取的关键词/信息列表：**[提取的关键信息列表]**\n**第二步：关键词与规则匹配归类**\n- 逐一分析上一步 **[提取的关键信息列表]** 中的各项内容，将其与规则A、B、C进行匹配。\n- 信息片段“**[待分析的关键信息1]**” -> 匹配规则 **[A/B/C]**，原因：**[阐述该信息为何匹配此规则的理由]**。\n- 信息片段“**[待分析的关键信息2]**” -> 匹配规则 **[A/B/C]**，原因：**[阐述该信息为何匹配此规则的理由]**。\n- (继续分析所有提取的信息...)\n**第三步：形成最终结论**\n- 根据第二步的匹配归类结果，汇总所有命中的规则。\n- 如果 **[提取的关键信息列表]** 中没有任何内容匹配规则A、B、C，则结论为Z。\n- 最终结论是：**[最终结论]**",
    "suoyin-250714-template-two-stage-241": "让我们严格按照规则顺序，一步步对 **[当前文本特有信息]** 进行审查。\n1. **审查规则A ([规则A的核心概念]):**\n- **判断:** 内容是否直接描述或暗示 **[提及的实体或产品]** 具有 **[宣称的核心效果]**？\n- **查找证据:** 搜索与 **[具体效果描述]** 相关的关键词，例如规则定义中与 **[规则A的示例关键词]** 类似的词语。\n- **命中证据:** [从文本中提取的符合规则A的具体词语]\n- **小结:** [符合A/不符合A]\n2. **审查规则B ([规则B的核心概念]):**\n- **判断:** 内容是否使用了无法证实、不切实际的夸大性语言来描述 **[宣称的核心效果]**？\n- **查找证据:** 搜索夸大效果程度、不当比喻或精确承诺的词语，例如规则定义中与 **[规则B的示例关键词]** 类似的词语。\n- **命中证据:** [从文本中提取的符合规则B的具体词语]\n- **小结:** [符合B/不符合B]\n3. **审查规则C ([规则C的核心概念]):**\n- **判断:** 内容是否为图片或视频？如果是，是否通过视觉元素（如形状、前后对比）暗示 **[宣称的核心效果]**？\n- **描述证据:** [对内容中符合规则C的视觉元素进行描述]\n- **小结:** [符合C/不符合C]\n4. **综合裁定:**\n- **汇总:** 结合以上所有小结，汇总所有“符合”的选项。\n- **最终结论:** 如果1、2、3步均为“不符合”，则最终结论为Z。否则，列出所有符合的选项。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-259": "首先，识别 **[当前文本]** 中所有关于 **[提及的实体或产品]** 的宣传“声明”，然后对这些声明的类型进行分类，最后将其映射到相应的规则上。\n第一步：提取所有声明。通读信息，识别并列出所有关于 **[宣称的效果或功能]** 的独立声明。这些被找出的声明将作为本任务的 **[关键信息摘要]**。\n第二步：为每个声明分类。对于在 **[关键信息摘要]** 中找到的每一个 **[识别出的具体声明]**，判断其属于以下哪种类型：\n- **功能性声明**：直接描述 **[提及的实体或产品]** 的功能。\n- **比喻性声明**：使用比喻来暗示 **[宣称的效果或功能]**。\n- **承诺性声明**：对效果或时效做出具体或夸张的承诺。\n- **视觉性声明**：通过图像（如动画、对比图）来传达 **[宣称的效果或功能]**。\n第三步：将声明类型映射到规则。\n- 功能性声明 -> **规则A**\n- 比喻性声明 -> **规则B**\n- 承诺性声明 -> **规则B**\n- 视觉性声明 -> **规则C**\n第四步：得出结论。结论是所有被映射到的规则的集合。如果没有任何 **[识别出的具体声明]** 被提取或映射，则为Z。关键词列表应包含在第一步中提取的全部 **[识别出的具体声明]**。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-270": "我们将 **[待分析的完整信息]** 拆分为不同组成部分，分别审查，然后汇总。\n**1. 标题/口号分析:**\n- 审查 **[标题/口号文本]**，识别其中可能暗示 **[潜在违规信息]** 的具体词语。\n- **问题内容:** [列出从 **[标题/口号文本]** 中识别出的具体词句]\n- **对应规则:** [说明该内容为何对应特定管控类型]\n**2. 正文描述分析:**\n- 审查 **[正文描述内容]**，识别其中涉及 **[具体功能、效果或承诺]** 的词语或句子。\n- **问题内容:** [列出从 **[正文描述内容]** 中识别出的具体词句]\n- **对应规则:** [说明该内容为何对应特定管控类型]\n**3. 用户评价/案例分析 (如存在):**\n- 审查 **[引用的用户评价或案例]**，识别其中包含 **[主观感受或效果暗示]** 的描述。\n- **问题内容:** [列出从 **[用户评价或案例]** 中识别出的具体词句]\n- **对应规则:** [说明该内容为何对应特定管控类型]\n**4. 视觉材料分析 (如存在):**\n- 审查 **[相关的视觉材料]**，分析图像或视频画面是否传达了 **[文字中未明说但有暗示的信息]**。\n- **问题描述:** [描述 **[具体的视觉元素]** 如何暗示了问题信息]\n- **对应规则:** [说明该视觉内容为何对应特定管控类型]\n**5. 最终结论:**\n- 汇总在 **[所有被分析部分]** 中发现的所有问题点及其对应的 **[具体管控类型]**。如果所有部分均未发现问题，则选择Z。",
    "suoyin-250714-template-two-stage-281": "让我们遵循「逐条规则审查」的逻辑，一步一步地对 **[待分析内容]** 进行分析。\n1. **审查 [规则A的名称] ([规则A的简短描述]):**\n- **判断:** 检查 **[待分析内容]** 是否符合 **[规则A的判断标准]**。\n- **核心词/元素定位:** 在 **[待分析内容]** 中定位与 **[规则A的核心主题]** 相关的关键词，例如：**[规则A的关键词示例]**。\n- **证据:** [请在此处列出信息中命中的具体词语，如无则填写“无”]\n- **子结论:** [符合A/不符合A]\n2. **审查 [规则B的名称] ([规则B的简短描述]):**\n- **判断:** 检查 **[待分析内容]** 是否符合 **[规则B的判断标准]**。\n- **核心词/元素定位:** 在 **[待分析内容]** 中定位与 **[规则B的核心主题]** 相关的夸大或不当表述，例如：**[规则B的关键词示例]**。\n- **证据:** [请在此处列出信息中命中的具体词语，如无则填写“无”]\n- **子结论:** [符合B/不符合B]\n3. **审查 [规则C的名称] ([规则C的简短描述]):**\n- **判断:** 检查 **[待分析内容]** （特别是视觉部分）是否符合 **[规则C的判断标准]**。\n- **核心词/元素定位:** 识别出暗示 **[规则C的核心主题]** 的视觉元素或描述，例如：**[规则C的视觉元素示例]**。\n- **证据:** [请在此处描述相关的视觉内容，如无则填写“非视觉内容或无相关暗示”]\n- **子结论:** [符合C/不符合C]\n4. **最终结论:**\n- **综合:** 汇总所有针对 **[待分析内容]** 的分析中，子结论为“符合”的选项。\n- **裁定:** 如果所有子结论均为“不符合”，则最终选项为Z。否则，列出所有符合的选项。"
  },
  "jianfei": {
    "baseline": "",
    "jianfei-250714-template-two-stage-22": "请遵循“先提取，后归类，再审核”的思路进行分析。\n**第一步：提取所有潜在违规关键词。** 通读给定信息，不加判断地提取出所有可能与规则A、B、C、D相关的 **[待分析的词语或短语]**，形成一个初步的关键词列表。\n**第二步：关键词匹配与归类。** 逐一分析上一步提取的每个 **[具体的关键词]**，将其与A、B、C、D四类规则进行匹配，并简要说明匹配原因。\n- 关键词“**[具体的关键词]**” -> 匹配类型 [A/B/C/D]，因为 **[具体的匹配理由（例如：它是一个被管控的商品名、一个量化承诺、一个直接描述身体变化或一个隐晦的减肥效果暗示）]**。\n- 关键词“**[具体的关键词]**” -> 匹配类型 [A/B/C/D]，因为...\n**第三步：上下文审核与最终裁定。** 综合所有匹配成功的关键词，检查 **[每个关键词在原文中的具体语境]** 是否确实构成违规（例如，确认 **[某个关键词的用法]** 是否属于 **[可豁免的特定语境]**）。排除误判后，将所有确认的违规类型汇总，得出最终结论。如果所有关键词在上下文中均不构成违规，则结论为Z。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-36": "请采用【证据驱动的逆向映射法】进行分析：\n1. **第一步：标记所有可疑片段**\n- 通读给定信息，将所有与 [当前文本中的核心宣称] 相关的、可能违规的词语、短语、句子标记出来，形成一个证据清单。\n- **证据清单**: [在此处列出从文本中找到的所有具体证据片段]\n2. **第二步：为每条证据指定规则**\n- 逐一分析清单中的每一条证据，并将其映射到最符合的管控规则上。\n- 证据“**[具体的证据片段1]**” -> 归属于规则 **[对应的规则字母]**，因为该片段符合该规则中关于 [相关标准或定义] 的描述。\n- 证据“**[具体的证据片段2]**” -> 归属于规则 **[对应的规则字母]**，因为该片段符合该规则中关于 [相关标准或定义] 的描述。\n- 证据“**[具体的证据片段3]**” -> 归属于规则 **[对应的规则字母]**，因为该片段符合该规则中关于 [相关标准或定义] 的描述。\n- (对清单中所有其他证据重复此映射过程)\n3. **第三步：汇总违规类型**\n- 收集在第二步中针对 [当前文本的全部证据] 所引用的所有规则字母，去重后作为最终结论。如果证据清单为空，或所有证据均不符合任何规则，则结论为Z。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-75": "让我们采用由下至上的方法，先寻找证据，再进行归类。\n**步骤一：标记所有可疑片段**\n- 通读全文，标记出任何与 **[任务定义中的核心概念]** (如：效果、功能、承诺)、**[提及的实体或产品]** 相关的词、短语或句子。\n- **可疑片段列表:** [在此处列出所有标记的文本片段]\n**步骤二：分析并归类每个片段**\n- 对列表中的每个片段进行独立分析，判断它触犯了哪条规则。\n- **片段1:** “`[引用的片段]`” -> **分析:** [简述该片段的具体分析，例如：该片段包含了对 **[宣称的效果或功能]** 的量化承诺] -> **归属于:** [适用的规则类别]\n- **片段2:** “`[引用的片段]`” -> **分析:** [例如：该片段提及了 **[具体的实体或产品名称]** 并作出了违规宣称] -> **归属于:** [适用的规则类别]\n- **片段3:** “`[引用的片段]`” -> **分析:** [例如：该片段对 **[当前文本特有信息]** 进行了暗示性描述] -> **归属于:** [适用的规则类别]\n- ... (对所有片段进行分析)\n**步骤三：整合结论**\n- 收集所有在步骤二中确定的 **[适用的规则类别]**，去除重复项。\n- 如果步骤二中没有任何片段被归类，则结论为Z。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-77": "我们将把 **[待分析的完整信息]** 分解为更小的单元（句子或短语），逐一分析，然后汇总结果。\n**第一步：信息分解**\n- 将 **[待分析的完整信息]** 分解成独立的、有意义的句子或短语单元。\n- **单元1:** [分解后的信息单元1]\n- **单元2:** [分解后的信息单元2]\n- ...\n**第二步：逐单元分析**\n- 针对 **[分解后的每个信息单元]**，独立判断其是否违反了A、B、C、D中的任何规则。\n- **分析单元1 ([分解后的信息单元1的内容]):** [判断该单元是否违反A/B/C/D，并列出命中的规则，如“命中B、C”]\n- **分析单元2 ([分解后的信息单元2的内容]):** [判断该单元是否违反A/B/C/D，并列出命中的规则，如“命中D”]\n- ...\n**第三步：汇总违规项**\n- 收集在第二步中针对 **[所有信息单元]** 分析出的违规规则，并进行合并去重。\n- **所有命中的规则:** [例如: B, C, D]\n**第四步：得出最终结论**\n- 如果第三步汇总的 **[所有命中的规则]** 为空，则最终结论为Z。否则，列出所有命中的规则。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-130": "请使用【违规点清单法】进行分析。\n第一步：扫描并列出所有违规嫌疑点\n- 通读全文，将所有与 **[当前文本特有信息]** 相关的、疑似违规的词语、短语或句子作为“嫌疑点”记录下来。\n- 嫌疑点清单：\n- 嫌疑点1: [“识别出的具体违规嫌疑内容1”]\n- 嫌疑点2: [“识别出的具体违规嫌疑内容2”]\n- ...\n第二步：对每个嫌疑点进行定性归类\n- 依据管控规则，为清单中的每个 **[识别出的具体违规嫌疑内容]** 打上分类标签。\n- 嫌疑点1: [“识别出的具体违规嫌疑内容1”] -> 属于规则 [A/B/C/D]，因为 [简述该内容违反规则的原因]。\n- 嫌疑点2: [“识别出的具体违规嫌疑内容2”] -> 属于规则 [A/B/C/D]，因为 [简述该内容违反规则的原因]。\n- ...\n第三步：汇总违规类型\n- 基于对 **[所有识别出的嫌疑内容]** 的分析，收集所有在第二步中被打上的分类标签（规则字母），去重后形成最终结论。\n- 如果清单为空或所有 **[识别出的具体违规嫌疑内容]** 均不构成违规，则结论为Z。\n- 最终结论是：",
    "jianfei-250714-template-two-stage-160": "请使用【风险类型导向分析法】进行判断。\n1. **第一步：评估“商品风险”(规则A)**\n- **分析：** 检查内容是否在推广 **[提及的产品或服务]**，并判断其是否属于规则A中定义的被明确禁止的类别。\n- **命中词：** [列出识别出的 **[违禁产品名]**，如无则填“无”]\n- **结论A：** [符合/不符合]\n2. **第二步：评估“承诺风险”(规则B)**\n- **分析：** 检查内容是否包含针对 **[宣称的效果]** 的不切实际的承诺。特别留意文本中出现的 **[具体的承诺细节(如数字、时间、夸张比喻)]**。\n- **命中词/句：** [列出识别出的 **[不切实际的承诺性描述]**，如无则填“无”]\n- **结论B：** [符合/不符合]\n3. **第三步：评估“描述风险”(规则C & D)**\n- **3.1 直接描述：** 内容是否通过清晰的动作和结果来直接描述 **[宣称的功效]**？（例如，规则示例中的“燃烧脂肪”）\n- **命中词(C)：** [列出识别出的 **[直接描述功效的词语]**，如无则填“无”]\n- **结论C：** [符合/不符合]\n- **3.2 间接描述：** 内容是否通过营造某种理想状态或使用暗示性话术来间接宣传 **[宣称的效果]**？（例如，规则示例中的“拥有S曲线”）\n- **命中词(D)：** [列出识别出的 **[暗示效果的词语或比喻]**，如无则填“无”]\n- **结论D：** [符合/不符合]\n4. **第四步：综合风险评级**\n- **汇总：** 整合以上对 **[当前文本特有信息]** 的分析，根据所有“符合”的结论，形成最终的风险评估画像。\n- **最终选项：** [若所有风险评估均为“不符合”，则为Z]",
    "jianfei-250714-template-two-stage-162": "请遵循“关键词提取-归类分析-得出结论”的三步法进行判断。\n**第一步：提取核心风险关键词**\n- 通读给定信息，提取所有与 **[提及的实体或产品]**、**[宣称的效果或功能]** 及 **[相关过程的暗示性描述]** 相关的词语或短语。\n- **提取的关键词列表:** [模型根据 **[当前文本特有信息]** 在此处填写识别出的关键词]\n**第二步：关键词匹配与归类**\n- 将上一步提取的每个关键词（特别是 **[关键信息摘要]**）与管控规则A、B、C、D进行匹配。\n- 关键词“**[上一步提取的词1]**” -> 匹配类型 **[A/B/C/D]**，原因：[简要说明原因]。\n- 关键词“**[上一步提取的词2]**” -> 匹配类型 **[A/B/C/D]**，原因：[简要说明原因]。\n- ...（对所有提取的关键词进行分析）\n**第三步：汇总结论**\n- 根据第二步针对 **[当前文本特有信息]** 的匹配结果，汇总所有不重复的管控类型。\n- **最终结论是:** [模型在此处汇总所有匹配到的类型。若无匹配则为Z]",
    "jianfei-250714-template-two-stage-163": "我们将采用“由重到轻”的优先级漏斗模型进行分析，首先排查最明确的违规项。\n1. **第一优先级：特定商品（规则A）**\n- 扫描文本，检查是否出现了规则A中定义的**[违禁产品或服务词]**？\n- **命中词:** [有/无]\n- **发现:** [若有，记录A]\n2. **第二优先级：量化承诺与极端夸大（规则B）**\n- 扫描文本，检查是否存在类似‘x天x斤’的**[量化效果承诺]**或类似‘脂肪炸弹’的**[极端夸大宣传]**？\n- **命中词:** [有/无]\n- **发现:** [若有，记录B]\n3. **第三优先级：直接效果描述（规则C）**\n- 扫描文本，检查是否存在类似‘燃脂’或‘甩肉’的**[直接效果宣称]**？\n- **命中词:** [有/无]\n- **发现:** [若有，记录C]\n4. **第四优先级：隐晦效果暗示（规则D）**\n- 在排除了以上明确违规后，扫描文本，检查是否存在类似‘代替运动’或‘好身材’的**[暗示性效果宣传]**？\n- **命中词:** [有/无]\n- **发现:** [若有，记录D]\n5. **综合判断**\n- 汇总在1-4步中针对**[当前待分析文本]**分析发现的所有违规类型代码。如果全部为“无”，则结论为Z。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-207": "我们来做一个“违规证据清单”分析。\n**步骤一：搜集证据**\n- 通读全文，将所有可疑的、可能违规的文本片段作为“证据”提取出来，形成一个清单。\n- **证据清单:**\n- 证据1: [提取的违规证据_1]\n- 证据2: [提取的违规证据_2]\n- ...\n**步骤二：证据定性**\n- 逐一分析清单中的每一条 **[提取的违规证据]**，判定它违反了哪条规则。\n- **证据1定性:** “[提取的违规证据_1]” 违反了规则 **[A/B/C/D]**，因为 [对该证据的违规原因分析]。\n- **证据2定性:** “[提取的违规证据_2]” 违反了规则 **[A/B/C/D]**，因为 [对该证据的违规原因分析]。\n- ...\n**步骤三：形成结论**\n- 收集所有在步骤二中，基于对 **[当前文本的全部证据]** 的分析而被判定的违规代码（A, B, C, D）。\n- 去重后，形成最终的结论。如果证据清单为空或所有证据均不违规，则结论为Z。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-212": "请遵循【关键词提取与归类法】进行分析：\n**第一步：提取核心风险词**\n- 从给定信息中，不加判断地提取所有可能与规则A、B、C、D相关的词语、短语或数字。\n- **提取的风险词列表:** [从当前文本中识别出的所有潜在风险关键词]\n**第二步：关键词匹配与归类**\n- 针对 **[提取的风险词列表]** 中的每一个词，与管控规则进行精确匹配，并说明原因。\n- 风险词“**[识别出的具体风险词]**” -> 匹配类型 **[匹配的风险类型]**，因为 **[详细的匹配理由]**。\n- ...（对所有提取的词进行此项分析）\n**第三步：汇总结论**\n- 根据第二步的匹配与归类结果，整合所有命中的类型，并给出最终选项。若无任何匹配，则选择Z。",
    "jianfei-250714-template-two-stage-267": "分析：此模板基于“语义场”进行分析，将内容中的词汇归入不同的语义类别中，每个类别对应一种违规类型。\n1. **扫描“违禁品”语义场 (规则A):**\n- 在内容中搜索与 **[目标违禁品类别]** 相关的具体词语。\n- 发现的词语：[识别出的违禁词语]\n- 若非空，则命中规则A。\n2. **扫描“极限承诺”语义场 (规则B):**\n- 在内容中搜索表达 **[绝对化或极端效果承诺]** 的词语或句式。\n- 发现的词句：[识别出的承诺性词句]\n- 若非空，则命中规则B。\n3. **扫描“生理作用”语义场 (规则C):**\n- 在内容中搜索描述 **[对身体的直接生理作用]** 的动词和形容词组合。\n- 发现的词句：[识别出的生理作用描述]\n- 若非空，则命中规则C。\n4. **扫描“理想状态”语义场 (规则D):**\n- 在内容中搜索描述 **[期望达到的理想状态或生活变化]** 的词语。\n- 发现的词句：[识别出的理想状态暗示]\n- 若非空，则命中规则D。\n5. **结论判定:**\n- 汇总以上所有命中的规则。\n- 关键词：[汇总所有识别出的关键信息]\n- 结论：[最终结论]"
  },
  "fengxiong": {
    "baseline": "",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-34": "1、**内容解构**：把给定的信息视为一个待解构的复合体。我们的首要任务是将其拆解为最小的意义单元，特别是那些描述 **[宣称的效果或承诺]** 的词组。\n2、**语义层分析（定性分析）**：分析这些意义单元的语义。是否存在指向“变大”、“变美”或“改善不良状态”等 **[暗示性的效果宣称]**？例如，某个特定表述是否暗示了关于 **[具体身体部位或状态]** 的改变？这一步对应规则A的范畴。\n3、**量化层分析（定量分析）**：在语义分析的基础上，进一步检查是否存在 **[具体的量化承诺]**，例如使用数字、时间单位或百分比来精确化其效果。这直接触及规则B的核心。\n4、**结论重构**：根据分析结果进行结论的重构。如果内容包含 **[具体的量化承诺]**（定量分析有果），则直接归为B。如果仅包含 **[暗示性的效果宣称]**（仅定性分析有果），则归为A。如果两者皆无，则为Z。将此解构与重构的过程记录下来。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-37": "1、**风险识别**：首先，将文本/图片视为一个潜在的合规风险源。通读内容，识别出所有可能构成违规宣传的“风险点”，即 **[识别出的功效宣称]**。\n2、**风险定性与分级**：对每一个 **[识别出的功效宣称]** 进行分类。判断该宣称是属于A类风险（模糊、概括性的功效描述），还是B类风险（具体、可量化的功效承诺）。例如，判断 **[具体的宣称内容]** 是否构成一种误导性更强的具体承诺。\n3、**风险评估**：基于对所有 **[识别出的功效宣称]** 的分级，评估文本的整体风险等级。如果内容中存在任何一个被定为B类高危风险的 **[具体的宣称内容]**，则整体风险等级即被判定为B。如果没有B类风险点，但存在A类一般风险点，则整体风险等级为A。\n4、**出具风险评估报告**：如果未识别出任何符合A类或B类风险的 **[识别出的功效宣称]**，则判定为Z（无风险）。最后，将风险识别过程、关键风险点（即 **[具体的宣称内容]**）和最终的风险等级（结论）汇总成一份结构化的评估报告。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-38": "1、**故事背景勘察**：我们将文本看作一个向消费者讲述的故事。第一步是勘察故事的背景：它在宣传什么 **[提及的实体或产品]**？目标消费者是谁？故事想要解决的核心“冲突”是什么，即 **[宣称要解决的问题或冲突]**？\n2、**分析叙事手法**：这个故事是如何讲述其 **[宣称的效果或功能]** 的？是采用含蓄、渲染氛围的手法，通过 **[暗示效果的描述性词语]** 来营造一种美好的想象（这对应A类）？还是采用直白、数据化的手法，通过 **[包含具体承诺的表述]** 给出确切的“剧情保证”（这对应B类）？\n3、**定义故事类型**：根据其叙事手法的不同，我们可以为这个故事定义类型。凡是包含 **[包含具体承诺的表述]** 的，我们统一归类为“B类精准承诺故事”。如果只包含 **[暗示效果的描述性词语]** 而没有具体保证的，我们归类为“A类效果暗示故事”。\n4、**完成故事梗概**：如果一个故事既不暗示效果，也不做任何承诺，那它就属于“Z类其他故事”。最后，我们将对故事的分析过程、其核心叙事元素（如 **[关键信息摘要]**）和最终的故事类型（结论）整理成一份报告。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-39": "1、**物证检验**：将 **[待审文本]** 视为法庭上的“物证”。首要任务是检验物证本身，即通读文本，理解其表面含义。\n2、**寻找犯罪构成要件**：依据“法典”（管控规则），我们寻找构成要件A（描述类宣称）。检查 **[待审文本]** 中是否包含任何 **[描述性宣称]** (例如“丰满”、“升杯”、“改善下垂”)，这些宣称意图引人误解？\n3、**寻找加重情节**：继续寻找构成要件B（承诺类宣称），此为加重情节。检查 **[待审文本]** 中是否包含任何 **[承诺性或量化宣称]** (例如“三天”、“100%”、“一粒见效”)，这些承诺极大地增加了欺骗性？\n4、**最终裁决**：若在文本中发现了 **[识别出的承诺性或量化宣称]**（满足构成要件B），则直接定罪为B。若仅发现了 **[识别出的描述性宣称]**（满足构成要件A），则定罪为A。若两者均未发现，则裁定为Z。最后，将“庭审”过程、**[关键证据摘要]**（提取的关键词）和“判决书”（结论）归档。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-55": "1. 启动风险扫描：启动对目标文本的合规风险扫描程序，首要目标是识别与 **[宣称的主要功效]** 相关的潜在风险点。\n2. 高风险项（B类）识别：优先扫描是否存在 **[高风险宣称类型]** （如“精准化承诺”）。检查文本是否包含任何 **[量化的效果指标]** （例如数字、时间、比例等），一旦发现，立即标记为“高风险-B类”。\n3. 中风险项（A类）识别：接着，扫描是否存在 **[中风险宣称类型]** （如“直接效果描述”）。检查是否存在任何 **[暗示或明示效果的关键词]** ，若有，则标记为“中风险-A类”。\n4. 风险评估汇总：汇总所有针对 **[当前文本特有信息]** 标记的风险项。如果同时存在A类和B类标记，则风险等级最高。如果没有任何风险标记，则评估为“无风险-Z类”。\n5. 生成评估报告：将整个风险扫描和评估的过程、识别出的 **[具体的风险内容或关键词]** 、以及最终的风险分类（A/B/Z）编制成正式的JSON格式报告。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-88": "1、让我们扮演一位“风险评估师”，评估该内容在广告宣传上的合规风险。首先，进行“基础风险识别”：内容是否触及了 **[核心风险主题]** 这个高风险领域？通过查找 **[相关主题的关键词]** 等词汇进行判断。初步风险敞口为：[高/中/低]。\n2、其次，评估“描述性风险”（对应规则A）。检查内容是否使用了行业内普遍存在但模糊的功效描述，如 **[描述性宣称的示例]** 等。这些构成了中等级别的合规风险。列出所有构成描述性风险的要素：[在此列出A类风险要素]。\n3、然后，评估“承诺性风险”（对应规则B）。这是最高级别的风险，因为它涉及到了具体的、可被验证的承诺，如 **[具体承诺的示例]** 的量化版。检查是否存在这类高风险承诺。列出所有构成承诺性风险的要素：[在此列出B类风险要素]。\n4、最后，出具“风险评估报告”。根据识别出的针对 **[当前文本特有信息]** 的风险等级和类型，确定最终结论。无风险敞口为Z；仅有描述性风险为A；存在承诺性风险为B（通常也伴随A）。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-92": "1、首先，采取由外向内的视角，将内容视为一个整体，辨识其宣传的最终目标：是为了让消费者相信能获得一个什么样的 **[宣称的最终结果]**？\n2、接着，对这个 **[宣称的最终结果]** 进行定性分析：如果该结果指向一种非量化的、概括性的美化或改善（例如描述对 **[文本涉及的核心对象]** 的形态或状态的提升），则初步将其与A类规则关联。\n3、然后，对这个 **[宣称的最终结果]** 进行定量分析：审视描述中是否附加了使效果变得具体、可衡量的 **[可量化的承诺细节]**（例如使用时间、具体用量、尺寸变化等），若有，则将其与B类规则关联。\n4、接下来，进行优先级裁定：B类（对应 **[可量化的承诺细节]**）的优先级高于A类，因此只要存在B类特征，就应将其作为主要结论。A类特征可作为辅助判断依据。\n5、最后，若内容的核心目标与 **[模板预设的核心主题]** 无关，则归入Z类。依据此逻辑路径，完成对 **[当前文本]** 的“分析”、“关键词”和“结论”的填充。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-93": "1、启动决策树判断流程。首个节点：内容是否直接或间接提及与 **[目标身体部位或特征]** （如胸部、罩杯）相关的描述？若是，则进入下一节点；若否，则直接跳转至终点Z。\n2、第二个节点：内容中是否包含任何 **[可量化的效果指标]**（例如数字、时间单位、百分比、或明确的前后对比）来描述 **[宣称的效果或功能]**？若是，则路径导向结论B。\n3、第三个节点：若未发现 **[可量化的效果指标]**，则判断内容是否使用了 **[描述性的效果词]** 来形容 **[目标身体部位或特征]** 的积极变化（如丰满、圆润）或消极状态的改善（如改善松弛）？若是，则路径导向结论A。\n4、最终路径收束：根据以上决策树的路径走向，确定唯一的结论。将引导你做出判断的 **[决策路径上的关键信息]**（如具体的词语或数值）记录下来，并把整个思考过程复述为分析文本。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-98": "1、采用逆向思维法，首先假设内容不违规（属于Z类）。\n2、然后，作为挑战者，尝试推翻这个假设。寻找能证明其属于A类的证据：内容中是否有任何 **[具体的非量化功效描述]**？\n3、接着，发起更强的挑战，寻找能证明其属于B类的证据：内容中是否有任何 **[具体的量化功效承诺]**？\n4、进行证据定夺：如果B类的挑战成功（找到与 **[具体的量化功效承诺]** 相关的证据），则结论为B。如果只有A类的挑战成功（找到与 **[具体的非量化功效描述]** 相关的证据），则结论为A。如果所有挑战都失败了，那么最初的假设成立，结论为Z。\n5、记录挑战过程：在“分析”部分详细说明你是如何一步步挑战初始假设并最终得出结论的，将你找到的用于推翻假设的 **[关键证据词]** 列为“关键词”。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-241": "1、**第一步：文本主旨审查**。通读待审材料，确立其核心意图。判断其内容是否与 **[待分析的核心宣称]** 这一主题相关联。\n2、**第二步：定性描述筛选 (规则A)**。在与主题相关的前提下，检索文本中是否存在任何 **[定性效果宣称]**。这包括直接的功效词、对理想状态的暗示以及对 **[不良状况]** 的改善承诺。将所有匹配项记录下来作为 **[关键证据A]**。\n3、**第三步：量化承诺定位 (规则B)**。细查文本，寻找任何 **[量化效果承诺]**。重点关注具体的数字、时间期限、或效果对比等形式。将所有匹配项记录下来作为 **[关键证据B]**。\n4、**第四步：综合裁定**。根据 **[关键证据A]** 和 **[关键证据B]** 的筛选结果进行归类。若仅存在定性描述，则归为A类；若存在量化承诺，则归为B类（通常B类也隐含A类特征，需同时标注）；若两类描述均不存在，则判定为Z类。\n5、**第五步：标准化报告生成**。将分析过程、搜集到的 **[所有关键证据]**、以及最终的裁定结论，整合填入指定的JSON结构中。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-244": "1、**场景预判**：首先，设想作为消费者阅读[当前文本]。判断其[核心吸引点]是什么：它是在描绘一种[描述性的愿景或效果]，还是在给出一个[具体的承诺或保证]？\n2、**感知“画饼”的艺术 (A类)**：接着，识别文本中是否包含对[描述性的愿景或效果]的描绘。注意那些用于激发向往的、充满画面感的[关键宣传词句]，以此判断A类倾向。\n3、**识别“军令状”的承诺 (B类)**：然后，判断文本是否给出了[具体的承诺或保证]。寻找那些使用了具体数字、时间或可量化结果的[关键承诺词句]，以此判断B类倾向。\n4、**综合印象**：综合分析。如果文本主要包含对[描述性的愿景或效果]的描绘，则判定为A。如果包含[具体的承诺或保证]，则判定为B。如果两者兼有，则为A和B。若与二者皆不相关，则归入Z。\n5、**记录观感**：最后，将分析过程转化为文字，清晰列出作为证据的[关键宣传词句]和[关键承诺词句]，并给出最终的A、B或Z的“结论”。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-250": "1、**开启审查流程**：接收待审文本，启动多维度分析协议。\n2、**语义维度分析（A类）**：分析文本的语义层。是否存在任何词汇或短语，其字面意义或引申意义指向了 **[宣称的核心功能或效果]**？将所有与该功能相关的具体描述（例如：“丰满”、“增大”、“提升”、“解决扁平”等概念）相关的语义单元标记为关键词。\n3、**承诺维度分析（B类）**：分析文本的承诺层。是否存在通过数值、时间、计量单位或前后对比图等方式，为 **[宣称的核心功能或效果]** 构建出一个 **[具体的、可量化的承诺]**？将所有如“3天”、“100%”、“A到C”这类精确承诺标记为关键词。\n4、**关联性判断**：综合语义层和承诺层的分析结果。如果仅语义层有发现，结论为A。如果承诺层有发现，结论为B。如果两个层面均有发现，结论为A与B。如果文本在以上两个维度均无关联，则判定为Z。\n5、**输出最终报告**：将整个多维度分析的过程写入“分析”字段，将两个维度中标记的所有关键词汇总后填入“关键词”字段，并根据关联性判断给出“结论”。",
    "fengxiong-250713-template-two-stage-253": "1、起始判断：内容是否涉及对 **[关注的身体部位或生理状态]** 的改变？若是，进入下一步；若否，直接判定为Z，流程结束。\n2、承诺类型判断：内容是否做出了任何形式的 **[宣称的效果或承诺]** 的暗示？若是，进入下一步；若否，判定为Z。\n3、量化承诺检查（B路径）：**[宣称的效果或承诺]** 是否通过“数字、时间、用量、对比”等方式进行了精确化或量化？若是，则命中B类规则，记录下相关的 **[量化承诺的关键词]**，并可同步考虑A类。\n4、描述性宣称检查（A路径）：若承诺非量化，它是否使用了 **[描述效果的特定词语]**？若是，则命中A类规则，记录下相关的 **[描述性宣称的关键词]**。\n5、终点判定：综合B路径和A路径的检查结果。如果B路径为真，则结论至少包含B。如果仅A路径为真，则结论为A。如果两个路径均为假，则重新审视后判定为Z。将针对 **[当前文本特有信息]** 的此决策过程在“分析”中说明，并整理输出。"
  },
  "zhuangyang": {
    "baseline": "",
    "template-two-stage-1": "1、第一步：启动审查程序。对 **[当前文本]** 进行初步通览，确立一个整体印象，判断其内容是否与“男性功能”或“性暗示”主题相关。\n2、第二步：进行专项筛查。首先，将文本中提及的 **[商品或服务名称]**（若有）与A类规则中的“壮阳特定商品”清单进行精确比对，记录任何匹配项。\n3、第三步：展开功效分析。接着，深入文本，剖析是否存在B类规则中定义的“壮阳功效描述”，重点识别 **[宣称的具体效果]** 及其 **[相关的直接或暗示性表述]**。\n4、第四步：执行视觉与描述检查。然后，仔细检查 **[文本与图像内容]** 中是否存在C类规则所禁止的“性器官描述”，涵盖真实、非真实及仿制形态。\n5、第五步：形成最终裁定。综合以上针对 **[当前文本特有信息]** 的筛查结果。若A、B、C中至少有一项匹配，则列出所有匹配项。若所有筛查均无结果，则将结论归为Z类（其他）。\n6、第六步：归档输出。按照指定的JSON格式，系统地阐述分析流程、罗列 **[识别出的关键证据]**（如匹配的商品名、功效词语、违规描述等），并给出最终的分类结论。",
    "template-two-stage-3": "1、风险分级评估：我们将采用由高到低的风险评估逻辑。首先处理最明确、风险最高的违规类型。\n2、最高风险项扫描（C类）：立即对 **[待分析文本]** 进行扫描，判断是否存在C类规则定义的“性器官描述”。这是最直接的视觉或文字红线，必须优先排除。\n3、次高风险项分析（B类）：若C类安全，则进入B类“功效描述”分析。评估 **[待分析文本]** 是否通过明示或暗示的方式，对 **[宣称的效果或功能]** 进行夸大宣传，这构成了主要的诱导性风险。\n4、特定目标清查（A类）：在前两项风险均排除后，再对 **[待分析文本中提及的实体或产品]** 进行A类“特定商品”清单核对。这是一个事实核查环节，风险相对明确。\n5、无风险归类（Z类）：如果 **[待分析文本]** 顺利通过了C、B、A三层风险过滤网，未触发任何警报，则可安全地将其归入Z类（其他）。\n6、撰写评估报告：将整个风险评估过程、识别出的 **[关键风险点或关键词]** 以及最终的风险等级（结论A/B/C/Z）格式化输出。",
    "template-two-stage-5": "1、建立决策树起点：将`[当前待分析文本]`置于决策树的根节点。\n2、第一个分叉口（A类）：提问：“`[当前待分析文本]`中是否包含`[A类违禁词清单]`中的任何一个关键词？” -> [是]：标记为A，并继续向下检查。 -> [否]：直接进入下一个分叉口。\n3、第二个分叉口（B类）：提问：“`[当前待分析文本]`中是否存在对`[B类暗示性词语清单]`中任何词语的描述或使用？” -> [是]：标记为B，并继续向下检查。 -> [否]：直接进入下一个分叉口。\n4、第三个分叉口（C类）：提问：“`[当前待分析文本]`中是否出现对`[C类相关实体或概念]`的直接或间接描述？” -> [是]：标记为C。 -> [否]：无标记。\n5、汇聚路径结果：收集所有路径上被标记的类别，形成`[所有被标记的类别]`集合。\n6、终点判断：如果`[所有被标记的类别]`集合不为空，则最终结论为该集合。如果没有任何标记，则最终结论为Z。",
    "template-two-stage-6": "1、采取排除法策略：我们的初始假设是 **[待分析文本]** 无违规，即属于Z类。接下来的每一步都是为了推翻这个假设。\n2、验证A类存在性：审阅 **[待分析文本]**，能否在其中找到与A类规则清单匹配的 **[提及的实体或产品名称]**？如果能，则推翻Z假设，记录A。否则，Z假设依然可能成立。\n3、验证B类存在性：不论上一步结果如何，继续审阅 **[待分析文本]**。能否找到B类规则中定义的任何 **[宣称的效果或功能]**？如果能，则推翻Z假设，记录B。否则，Z假设依然可能成立。\n4、验证C类存在性：继续审阅 **[待分析文本]**。能否找到C类规则定义的任何 **[与C类规则相关的具体描述]**？如果能，则推翻Z假设，记录C。否则，Z假设依然可能成立。\n5、最终审判：在所有验证步骤结束后，检查针对 **[当前文本特有信息]** 的分析记录。如果记录为空（即A、B、C都无法推翻Z假设），则初始假设成立，结论为Z。否则，结论为 **[所有被记录的类别]** 的组合。",
    "template-two-stage-11": "1、首先，我们将内容与A类规则进行核对。仔细检查文本中是否出现了任何一个被明确列出的 **[提及的具体产品或品牌名称]**，例如‘嗨三天’、‘金枪悍马’或‘prosize’等。若有，则记录A。\n2、接着，我们将内容与B类规则进行比对。分析文本是否存在直接或间接描述 **[宣称的功效或效果]** 的词语。直接描述如‘硬’、‘久’、‘增大’；间接暗示如‘扶墙走’、‘妹子收割机’、‘重振雄风’。若有，则记录B。\n3、然后，我们审查内容是否触犯C类规则。判断信息中是否存在任何形式的 **[提及的性器官图片或文字描述]**。若有，则记录C。\n4、最后，汇总所有记录。如果前三步对 **[当前文本特有信息]** 的分析均未发现违规项，则将内容归类于Z项。根据最终记录生成结论。",
    "template-two-stage-12": "1、第一步，对 **[待分析的内容]** 进行全面的初步勘察。如同现场取证，先完整地阅读或审视一遍，标记出所有可能与规则相关的“证据点”，包括：**[识别出的专有名词]**、**[识别出的描述性词汇]**、**[识别出的比喻性说法]** 以及 **[识别出的图像元素]**。\n2、第二步，进行证据分类与鉴定。将上一步标记的“证据点”进行归类：将 **[识别出的专有名词]** 与A类“受管控商品清单”进行比对；将 **[识别出的描述性/比喻性词汇]** 与B类“功效描述定义”进行匹配；将 **[识别出的图像元素或相关文字]** 与C类“性器官描述”进行核实。\n3. 第三步，构建违规链条。综合所有 **[被成功匹配的证据点]**，阐述这些证据是如何共同指向并构成对特定规则（A、B或C）的违反。例如，“‘**[具体的证据点1]**’（证据1）属于A类管控，其宣传语‘**[具体的证据点2]**’（证据2）属于B类描述，二者共同构成违规。”\n4. 第四步，形成最终鉴定报告。若无任何 **[识别出的证据点]** 能有效关联至A、B、C三类规则，则案件以Z类“其他”定性。最终，根据 **[已构建的违规链条]**，输出鉴定结论。",
    "template-two-stage-13": "1、启动分诊程序，首先处理最高优先级的C类违规。快速扫描内容中是否存在任何 **[直观、明确的违规证据]**。这是最易识别的违规类型，一旦命中，立即标记C，并可继续评估其他类别。\n2、接下来，处理次高优先级的A类违规。利用关键词匹配技术，检索内容中是否包含A类规则中罗列的任何一个 **[需要匹配的具体实体名称]**。这类违规客观明确，一旦命中，立即标记A。\n3. 随后，对需结合上下文理解的B类违规进行深入分析。此阶段需细致解读文本，识别那些 **[暗示B类违规的语句或描述]**。这需要更强的语义理解能力，命中则标记B。\n4. 最后，做出最终裁定。在完成对 **[当前待分析文本]** 的所有优先级检查后，如果没有任何一项被标记，则内容自动归入Z类（其他）。将所有标记汇总，得出最终结论。",
    "template-two-stage-14": "1、启动风险评估：首先进行“高风险因子”扫描。检查文本中是否存在明确的 **[高风险内容]**（如A类定义的具体产品名称或C类定义的真人/仿制性器官描述）。检出任何 **[高风险内容]** 均需即刻记录。\n2、执行“中风险因子”分析：分析文本中是否存在B类定义的 **[直接功效宣称]**。这类词语直接表达了违规意图，需仔细识别并记录所有匹配的 **[具体功效词汇]**。\n3、探查“低风险/模糊因子”：探查文本中是否存在B类定义的 **[暗示性功效宣称]**。这类内容较为隐晦，需要结合语境和社会常识来判断 **[待评估的模糊短语]** 是否构成风险，识别后记录。\n4、汇总风险并定级：整合所有从文本中识别出的 **[具体的风险因子]**。只要存在任一高、中、低风险因子，就根据其对应的规则（A, B, C）得出结论。若 **[当前评估文本]** 完全不包含上述任何风险因子，则评定为Z级（无特定风险）。",
    "template-two-stage-15": "1、解构核心意图：第一步，我们要像分析句子成分一样，拆解信息。找出信息中的主体（**[提及的产品或服务]**）、谓语（**[宣称的功能或行为]**）和状语（**[描述的效果或状态]**）。\n2、核查主体身份（A类）：审视被拆解出的“主体”——即 **[提及的产品或服务]**，检查其名称是否出现在A类管控的商品名单中？若是，则已构成A类违规。\n3、剖析谓语与状语（B类）：细致分析 **[宣称的功能或行为]** 和 **[描述的效果或状态]** 部分。它们是否在描述或暗示男性性功能的提升？是否使用了“强劲”、“持久”、“让她主动贴近你”之类的表达？若是，则构成B类违规。\n4、检查载体表现（C类）：审视 **[当前文本的整体内容]**，无论是文字还是图片，是否包含对C类所定义“性器官”的描绘？若是，则构成C类违规。\n5、重组并得出结论：在完成对 **[提及的产品或服务]**、**[宣称的功能或行为]** 和 **[当前文本的整体内容]** 的独立分析后，将结果整合。如果所有部分均未触及A、B、C类规则，则整体定性为Z。",
    "template-two-stage-16": "1、执行第一轮“快速扫描”：以最快速度浏览全部内容，目标是捕捉最显眼的违规元素。此阶段的焦点是寻找任何 **[明确禁止的实体名称]** 或 **[明确禁止的视觉内容]** 相关的直接证据。这好比用粗网捕大鱼。\n2. 启动第二轮“深度解读”：在快速扫描后，无论有无发现，都进行一次慢速、细致的阅读。此阶段专注于理解字里行间的意思，特别是与 **[需要上下文解读的暗示性内容]** 或 **[夸张/比喻性说法]** 相关的部分。这好比用细网捞小鱼。\n3. 综合两次扫描结果：将两轮扫描的发现合并。整合从快速扫描中识别出的 **[明确的违规证据]** 和从深度解读中发现的 **[隐含的违规信息]**。注意，当前文本可能同时包含这两种情况。\n4. 生成最终报告：如果两轮扫描均未发现任何与 **[违规定义]** 相关的内容，则判定为Z。否则，将所有基于 **[当前文本特有信息]** 识别出的违规点汇总作为最终结论。",
    "template-two-stage-17": "1、第一层滤网（商品名过滤）：将 **[待分析文本]** 投入A类“商品名滤网”。检查文本中是否包含任何被定义为违禁的 **[特定商品名]**。若包含，则为 **[待分析文本]** 添加A类标记。\n2、第二层滤网（功效词过滤）：继续将 **[待分析文本]** 通过B类“功效词滤网”。此步骤旨在捕捉所有关于 **[宣称的功效或效果]** 的描述。若发现此类描述，则为 **[待分析文本]** 添加B类标记。\n3、第三层滤网（违禁图像/描述过滤）：接着将 **[待分析文本]** 通过C类“违禁图像/描述滤网”。此滤网专门检测 **[违禁的图像或描述性文字]**。若检测到相关内容，则为 **[待分析文本]** 添加C类标记。\n4、通过所有滤网后进行收纳：在完成对 **[待分析文本]** 的三层过滤后，汇总所有被添加的标记。如果 **[待分析文本]** 未触发任何标记，则将其归入Z类。最终结论即为针对 **[待分析文本]** 确定的所有标记的集合。",
    "template-two-stage-18": "1、启动审阅程序，首先进入“第一章：标的物审查”。依据规则A条款，对内容中出现的 **[识别的商业实体或产品]** 进行核查，确认其是否位于受限名单之上。若确认，则记录违反A条款。\n2、转入“第二章：宣传陈述分析”。依据规则B条款，对内容中所有关于 **[宣称的功能或效果]** 的陈述进行法律释义。判断其是否构成夸大或虚构宣传。若构成，则记录违反B条款。\n3、进行“第三章：呈现形式规范审查”。依据规则C条款，审查内容的视觉及文本载体，确认是否存在任何 **[被禁止的呈现内容]**。若存在，则记录违反C条款。\n4、出具最终《合规意见书》。在审阅完上述所有章节后，若未发现任何条款被违反，则该内容符合Z条款（一般性内容）。最终结论将以摘要形式列出所有基于对 **[当前文本特有信息]** 的分析所发现的违规条款。",
    "template-two-stage-19": "1、让我们开始提问。第一个问题：文本中提及的实体叫什么？将 **[提及的实体或产品名称]** 与规则A的清单进行比对。回答这个问题，我们就能判断是否涉及A。\n2、第二个问题：文本宣称它能带来什么改变？分析文本中关于 **[宣称的效果或功能]** 的描述，无论这些描述是直白的还是暗示性的。回答这个问题，我们就能判断是否涉及B。\n3、第三个问题：为了推广，文本中使用了哪些内容？检查 **[文本中使用的宣传内容或图像描述]**，判断是否包含任何敏感、暗示性或直接指代性器官的物品、图片或词语。回答这个问题，我们就能判断是否涉及C。\n4、最后一个问题：综合以上对 **[当前文本特有信息]** 的拷问，如果我们对A、B、C的判断均为“否”，那么它只能是Z。所有问题的答案，构成了我们的分析过程和结论。",
    "template-two-stage-20": "1、[启动]→ 输入待分析的 **[当前文本或图像信息]**。\n2、[判定节点A]→ 在 **[当前文本或图像信息]** 中，检查是否包含A类管控列表中的 **[具体商品名]**？[是]→标记A，并流向下一节点；[否]→直接流向下一节点。\n3、[判定节点B]→ 在 **[当前文本或图像信息]** 中，检查是否包含B类定义的 **[具体的功效宣称]**？[是]→标记B，并流向下一节点；[否]→直接流向下一节点。\n4、[判定节点C]→ 在 **[当前文本或图像信息]** 中，检查是否包含C类定义的 **[任何敏感或器官相关的描述]**？[是]→标记C，并流向最终处理；[否]→直接流向最终处理。\n5、[最终处理]→ 基于对 **[当前文本特有信息]** 的分析，检查是否存在任何A、B、C标记。[存在]→最终结论为所有已存在标记的组合；[不存在]→最终结论为Z。\n6、[结束]→ 输出结构化的分析过程、列出 **[识别出的关键信息（如商品名、功效宣称等）]** 和最终结论。",
    "template-two-stage-21": "1、首先，通览信息，对内容进行初步理解，并从中识别并提取出 **[所有潜在的关键信息]**，特别是 **[提及的品牌或产品名]** 和 **[描述性的效果宣称]**。\n2、其次，将识别出的 **[提及的品牌或产品名]** 与A类【壮阳特定商品】列表进行精确匹配，检查是否存在任何匹配项。\n3、然后，检视 **[描述性的效果宣称]** 中是否包含B类【壮阳功效描述】所定义的 **[直接效果词或暗示性说法]**。\n4、接着，审视 **[文本的整体内容]**（特别是图片或比喻性文字），判断其中是否存在C类【性器官描述】所定义的任何 **[具象化或仿制性的器官描绘]**。\n5、最后，汇总以上所有针对 **[当前文本特有信息]** 的匹配结果。如果没有任何识别出的内容能明确对应A、B、C三类，则将结论归为Z类，并结构化输出结果。",
    "template-two-stage-23": "1、启动“本体”维度分析：考察信息中 **[提及的核心实体或产品]** 是何物。审查该实体是否为A类规则中明确列出的【壮阳特定商品】之一。\n2、切换至“功能”维度分析：探究 **[宣称或暗示的效用]** 是什么。评估该效用是否构成B类规则所定义的【壮阳功效描述】，涵盖直接声明与隐晦比喻。\n3、最后进入“表现”维度分析：检视 **[文本的具体内容和视觉元素]**。判断其是否包含C类规则所禁止的【性器官描述】或其仿制品。\n4、在完成三个维度的透视后，若均未发现违规切入点，则 **[当前待分析的信息]** 属于Z类【其他】范畴。\n5、综合针对 **[当前待分析的信息]** 在各维度上的发现，整合判断并输出最终结论。",
    "template-two-stage-24": "1、立案审查：将待审信息作为案件主体，首先搜集指向A类【[具体违规实体或产品]】的直接物证，即是否存在清单内的具体名称。\n2、证言分析：对信息中的文本陈述进行剖析，寻找构成B类【[违规功效或效果宣称]】的“证词”，包括但不限于对效果的承诺、使用场景的暗示等。\n3、呈堂证供检验：检查信息包含的视觉材料（图片/视频）或比喻性文字，鉴定是否存在C类【[违规视觉或暗示性内容]】的视觉证据。\n4、全案复核：综合所有已搜集的关于[当前文本特有信息]的证据。若A、B、C三项“指控”均证据不足，则根据“无罪推定”原则，将案件归类于Z【其他】。\n5、最终裁定：基于复核结果，明确信息所违反的一项或多项规则，并形成最终判决书。",
    "template-two-stage-25": "1、执行一级风险扫描（高危识别）：优先检测内容中是否含有 **[最高风险内容类别（如C类）]**，此类内容通常具有最直接的冲击和最高的违规风险。\n2、执行二级风险扫描（明确违禁品）：继而检查内容是否提及 **[特定违禁实体列表（如A类）]** 中的任一名称，此为明确的违禁行为。\n3、执行三级风险扫描（效用宣传审查）：细致分析内容是否存在 **[特定功效宣称类别（如B类）]**，此级别风险较为隐蔽，需结合上下文判断直接描述和暗示性话术。\n4、进行残余风险归类：若通过三级扫描后，在 **[当前待审内容]** 中均未发现风险点，则将其判定为Z类【其他】，视为无特定管控风险。\n5、输出风险评估报告：整合针对 **[当前待审内容]** 的各级别扫描结果，生成最终的违规类型结论。",
    "template-two-stage-27": "1、第一问：文本在推广什么？请检查 [当前文本内容] 中是否直接提及了A类规则中明确列举的 [违禁产品或服务名称]。\n2、第二问：文本承诺了什么效果？请在 [当前文本内容] 中寻找与 [宣称的特定效果或夸张描述] 相关的词语或比喻，判断其是否符合B类定义。\n3、第三问：文本展示了什么内容？请留意 [当前文本内容] 中是否存在C类定义的 [违禁视觉元素或暗示性描述]，例如不恰当的图像或隐喻。\n4、反思总结：如果在对 [当前文本内容] 的审查中，以上三个问题的答案都是“否”，那么它很可能不属于A、B、C类，应初步考虑为Z类。\n5、得出答案：综合对 [当前文本特有信息] 的分析，将所有回答“是”的问题所对应的类别（A、B、C）汇总，形成最终结论。如果全部为“否”，则结论为Z。",
    "template-two-stage-29": "1、执行快速初筛（“表层”违规扫描）：启动第一遍扫描，目标是查找最显眼的违规特征。这包括检查文本中是否直接提及A类中的【壮阳特定商品】或C类中的【性器官描述】。若有命中，立即记录下这些 **[具体的违规产品名或器官描述词]**。\n2、启动深度复筛（“深层”违规扫描）：如果初筛无果或需补充判断，则进行第二遍深度扫描。此阶段专注于甄别B类【壮阳功效描述】，仔细分析所有 **[描述强度、持久度或尺寸的文本片段]**，以及任何 **[识别出的比喻或暗示性话术]**。\n3、结果整合与裁定：合并两轮扫描发现的所有 **[初步识别的违规证据]**。如果针对 **[当前分析的文本]** 没有发现任何违规点，则将其标记为Z【其他】。\n4、生成最终报告：根据 **[综合分析的发现]**，汇总最终确定的违规类别（A, B, C）或确认其为Z，完成判定，并清晰陈述整个过程。"
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  "tall": {
    "baseline": "",
    "template-two-stage-1": "1、首要任务是通读全部信息，对内容的核心主旨有一个宏观把握。初步判断其是否与 **[核心主题]** 相关。\n2、其次，执行关键词扫描。在内容中精确查找各规则中列举的显性词汇，例如 **[文本中出现的示例关键词]** 等，并记录所有 **[命中的显性词汇]**。\n3、接着，针对 **[需要特殊排查的规则]** 进行专项检查。若在步骤2中命中了该规则的词汇，需进一步检查内容中是否存在 **[该规则的特定排除性描述]**（例如，与特定人群或场景相关的词汇或图像）。若存在，则忽略该规则的匹配结果。\n4、然后，对非文本信息（如图片）进行独立分析。检查图片中是否包含 **[与特定规则相关的关键视觉元素]**，这些视觉元素可能对应某些规则的 **[适用或豁免条件]**。\n5、最后，整合所有基于 **[当前文本特有信息]** 的审查发现。将所有未被排除的、已确认匹配的 **[规则代码]** 进行汇总。如果没有任何一项匹配，则最终结论应为Z。将此过程和结论填入指定格式。",
    "template-two-stage-2": "1、第一步，进行“违规风险分级评估”。优先检索最严重、最明确的违规类型。检查**[文本中的具体表述]**是否存在反科学内容（规则E）或精准化功效承诺（规则F），因其违规定性明确，无豁免情况。\n2、第二步，评估**[提及的产品或方法]**的具体描述。检查其文字描述和视觉特征是否指向特定类型的违禁品，即“磁石矫形鞋垫”（规则D）。\n3、第三步，分析**[做出的宣传主张]**的直接性。审查是否存在“增高功效直接描述”（规则A）。一旦发现，立即启动其内嵌的“未成年人豁免条款”审查程序，确认豁免是否适用于**[该主张的上下文]**。\n4、第四步，探查**[使用的营销话术]**与暗示性语言。分析内容是否通过描述“个子矮小”（规则B）来制造焦虑，或使用**[暗示效果的具体词汇]**来暗示效果（规则C）。\n5、第五步，形成最终裁决。综合以上针对**[当前文本特有信息]**的各风险层级评估结果，列出所有成立的违规项。若所有评估项均为阴性，则归类于其他（Z）。",
    "template-two-stage-3": "1、我们采取“证据驱动”的探案式分析法。首先，全面搜集“物证”——即文本和图片中的一切潜在关键信息，不加预判地提取所有与 **[宣称的核心主题]** 相关的词组和图像元素。\n2、然后，将搜集到的“证据”（即 **[提取的关键信息]**）与“违规法典”（即管控规则A至F）进行逐条比对。例如，将 **[提取的具体宣称]** 与法典E进行匹配，将 **[识别的图像内容]** 与法典D进行匹配。\n3、接下来是“特殊辩护审查”环节。重点审查与特定规则相关的“证据”，确认是否存在 **[特定的豁免条件]** 这一关键“辩护理由”。如果辩护成立，则该项“指控”不成立。\n4、在审查完所有 **[提取的关键证据]** 后，对所有成立的“指控”（即匹配的规则）进行汇总，形成“案情综述”。\n5、最后，撰写“结案报告”。清晰陈述分析过程，列出关键“物证”（例如 **[关键文本证据]** 和 **[关键图像证据]**），并给出最终的“判决”（结论A-Z）。",
    "template-two-stage-4": "1、启动“模块化拆解”流程。将 **[待审内容]** 分解为几个核心模块：【宣传口号】、【功效详述】、【目标人群】、【产品特征】和【视觉呈现】。\n2、逐一审查各模块。关注【宣传口号】中的 **[具体宣称]** 是否符合规则A、C、F。核查【功效详述】中的 **[具体功效描述]** 是否触犯规则E、A、C。审查【目标人群】模块的 **[相关描述]** 是否涉及规则B，或是否满足规则A的豁免条件。聚焦【产品特征】与【视觉呈现】中的 **[具体元素]** 是否与规则D相关。\n3、进行“交叉验证与信息整合”。将在不同模块中发现的 **[关联信息点]** 进行汇总。例如，检查【宣传口号】中的 **[提取的关键信息A]** 和【功效详述】中的 **[提取的关键信息B]** 是否共同指向同一规则（如规则C）。\n4、应用全局性规则。特别是将在【目标人群】或【视觉呈现】中识别出的 **[特定人群特征]**（如未成年人），作为最高优先级过滤器，应用于所有与规则A相关的 **[初步结论]**。\n5. 根据对 **[当前文本特有信息]** 进行整合与过滤后的结果，生成最终的合规性诊断报告，明确指出触犯的具体规则条款。",
    "template-two-stage-5": "1、采用“逆向排除法”进行判断。首先，我们假定该内容不违反任何规则，初步标记为“Z”。\n2、接着，我们开始寻找推翻此假定的证据。第一轮挑战：内容中是否包含任何关于 **[具体的时间、数字或百分比承诺]** 的增高效益描述（规则F）？若有，则推翻Z，标记F。\n3、第二轮挑战：内容中是否存在违背普遍科学常识的增高原理，例如 **[描述的违背常识的机制]**（规则E）？若有，则推翻或补充标记E。\n4、第三轮挑战：内容是否描述了 **[提及的特定产品]** 或其 **[描述的矫形功能]**（规则D）？若有，标记D。\n5、第四轮挑战：内容是否使用了 **[用于描述身高增长的具体词汇]**（规则A/C）或 **[用于描述矮小状态的具体词汇]**（规则B）？若有，则进行标记，并对规则A的情况特别核实其是否涉及未成年人。\n6、最终，如果经过所有 **[基于文本证据的挑战]** 后，最初的“Z”标记仍未被推翻，则结论即为Z；否则，结论为所有成功推翻假定的规则集合。",
    "template-two-stage-6": "1、设想自己为内容的目标受众，采用“用户视角”进行体验式分析。首先，感受内容传递的核心信息：它是否在承诺一种“改变”？这种改变是否与 **[核心宣称主题]** 有关？\n2、分析其“痛点描绘”。内容是否通过描述与 **[核心宣称主题]** 相关的 **[负面状态或痛点]**（规则B），来唤起用户的焦虑？\n3、审视其“解决方案”。它提出的 **[具体解决方案]** 是否听起来“好得令人难以置信”，比如违反科学（规则E），或给出 **[承诺的具体效果或时间]**（规则F）？\n4、解读其“效果展示”。效果的描述是直白的 **[直接效果宣称]**（规则A），还是含蓄的 **[暗示性效果宣称]**（规则C）？同时，需要特别注意内容中是否提及了 **[特定的目标人群]**，这可能会改变对规则的判断。\n5、检查其“产品形态”。如果内容提及了 **[具体的产品或服务]**，我需要特别留意其是否包含 **[特定的技术、成分或原理]**（规则D）。\n6、综合我的“用户体验”，将从文本中识别出的 **[所有关键宣称点]** 与规则逐一对应，形成最终的判断结论。",
    "template-two-stage-7": "1、执行“双重扫描”策略。第一遍为“快速扫描”，旨在捕捉最高频、最无争议的违规词。快速浏览文本，寻找与 **[明确的违规宣称或关键词]** 相关的硬性指标词。\n2、若快速扫描有收获，则直接进入“快速定性”阶段。根据命中的 **[明确的违规宣称或关键词]**，结合相关规则（如未成年人特例），迅速锁定违规类型，流程结束。\n3、若快速扫描无果，则启动第二遍“深度语境分析”。此时需放慢速度，细读全文，理解句子间的逻辑和隐含意义。重点寻找 **[隐晦的、暗示性的宣称]**，以及 **[描述相关困扰或问题的上下文]**。\n4、在深度分析中，需要特别关注图像内容，解读图片传达的补充信息，例如是否存在 **[图像中展示的特定产品特征]**，或是否存在 **[图像中可能触发豁免条件的元素]**。\n5、综合对 **[当前文本与图像信息]** 的两遍扫描结果，如果仅快速扫描有结果，则结论为该结果；如果仅深度分析有结果，亦然；如果均无结果，则判定为Z。",
    "template-two-stage-8": "1、我们以“规则为纲”的清单式核查法来操作。建立一个核查清单，条目即规则A至F。\n2、核查项一：【A. 增高直接描述】。在 **[待分析文本]** 中检索与该规则相关的 **[具体表述或词汇]**，并在旁边备注：是/否。如为“是”，则追加核查：【A.1. 未成年人豁免】，检查 **[待分析文本]** 中是否有豁免信息，备注：是/否。\n3、核查项二：【B. 个子矮小描述】。在 **[待分析文本]** 中检索与该规则相关的 **[具体表述或词汇]**，备注：是/否。\n4、依此类推，逐一完成清单上所有项目：【C. 增高隐晦描述】、【D. 磁石矫形鞋垫】、【E. 反科学增高】、【F. 增高精准化功效承诺】的核查，并针对每项在 **[待分析文本]** 中的发现一一备注“是/否”。\n5、审查清单的最终状态。所有备注为“是”的核查项（其中A项需同时满足A.1为“否”），其所对应的规则字母，共同构成基于 **[当前文本特有信息]** 的最终结论。若所有项均为“否”，则结论为Z。",
    "template-two-stage-9": "1、采取“问题导向”的问答式诊断流程。我将向自己提出一系列诊断性问题。第一个问题：内容的核心目的是否为推广 **[推广的产品或方法]**？\n2、问题二：文本是如何描述 **[宣称的增高效果]** 的？是直接提及“长高”（可能触发A），还是暗示“新高度”（可能触发C），或是作出类似“三天长高5厘米”的具体承诺（触发F）？\n3、问题三：文本宣称的 **[宣称的增高原理]** 是什么？是基于科学，还是提及了“二次发育”、“骨缝重开”等伪科学概念（触发E）？\n4、问题四：文本是否提到了 **[提及的特定产品类型或特征]**，例如一个带磁石的鞋垫（触发D）？\n5、问题五：文本中 **[描绘的目标用户画像]** 是怎样的？是否针对“矮个子”（触发B）？或者，内容是否明确指向“宝宝”、“儿童”、“青少年”（这将影响A的判定）？\n6、根据对 **[当前文本特有信息]** 的上述所有问题的分析回答，将触发的规则编码进行组合，得出最终结论。若所有问题均无肯定回答，则为Z。",
    "template-two-stage-10": "1、本次判定将遵循“逻辑链条”构建法。首先，识别内容中的“前提”或“问题”，即它是否设定了一个 **[提及的困境或问题]**（例如“成长缓慢”、“身高不够”），这对应规则B。\n2、其次，分析其提供的 **[提出的解决方案或产品]**。这一步要特别观察 **[提出的解决方案或产品]** 本身是否属于被禁止的类别（例如“磁石鞋垫”），这对应规则D。\n3、接着，解构其 **[宣称的作用机理]**。即 **[提出的解决方案或产品]** 声称如何起作用。如果该机理是“打开骨骺线”、“突破遗传基因”等，则直接关联到规则E。\n4、然后，评估其 **[承诺的最终成果]**。检查对 **[承诺的最终成果]** 的描述是直接的（如“增高”，规则A），含蓄的（如“突破身高”，规则C），还是量化的（如“一个月长高X厘米”，规则F）。\n5、最后，应用“全局修正规则”。在整个逻辑链条中，一旦发现涉及 **[文本中提及的特定群体（如：未成年人）]** 的元素，就要回头修正步骤4中关于规则A的判断。\n6、将构建完成的“**[提及的困境或问题]** -> **[提出的解决方案或产品]** -> **[宣称的作用机理]** -> **[承诺的最终成果]**”逻辑链条上的所有环节与规则代码相匹配，形成一个完整且逻辑严谨的结论。",
    "template-two-stage-11": "1、案件初审：通读全部信息，对内容的 **[核心审查主题]**（例如，文本是否与特定功效或产品相关）形成一个初步的、宏观的印象。\n2、分项排查：将 **[当前文本的特定内容]** 与规则A到F逐一进行地毯式比对。记录下任何 **[匹配到的关键词或表达方式]**，以及其对应的初步违规类型。\n3、豁免条款审核：重点审查步骤2中 **[初步命中的违规项]**，判断是否存在 **[适用的豁免条款]**（例如，针对特定人群或场景的豁免）。若存在，则将该项从违规列表中剔除。\n4、定性与归档：整合所有未被剔除的违规项，形成最终结论。若在步骤2中无任何匹配项，则结论为Z。随后，在“分析”字段中清晰阐述以上每一步的思考过程，并将 **[作为判罚依据的关键词]** 填入“关键词”列表。",
    "template-two-stage-12": "1、第一步：紧急扫描高危词汇。快速浏览信息，寻找是否存在规则E（反科学）和F（精准化承诺）中定义的、如 **[具体的违规表达]** 等性质最恶劣的词汇。若有，直接记录并优先考虑。\n2、第二步：识别直接与间接宣传。在排除或记录高危词汇后，接着辨别信息中是否存在规则A（直接描述）、B（矮小描述）或C（隐晦描述）中的 **[具体的宣传宣称]**。\n3、第三步：审视特殊品类。检查 **[提及的商品或服务]** 是否为“鞋垫”，并对照规则D的条款（如磁石、矫形等特性）对 **[相关描述]** 进行专项判断。\n4、第四步：核查特殊情境（未成年人豁免）。对所有 **[识别出的A类宣称]**，务必检查文本中是否存在如 **[可能存在的豁免信息]** 等豁免条件，这是决定A类是否成立的关键。\n5、第五步：形成综合诊断报告。汇总所有 **[已确认的违规点]**，若无任何发现则归为Z类。将整个诊断路径作为“分析”内容，并将 **[作为证据的关键信息]** 作为“关键词”。",
    "template-two-stage-13": "1、信息流解析与实体提取：将给定材料视为一个数据流，从中提取出所有与 **[目标实体类型]** 相关的核心实体词和短语。\n2、规则库精确匹配：将 **[提取出的实体集合]**，与A至F六个规则库进行模式匹配。记录下所有匹配成功的实体及其所属的规则库编号。\n3、条件逻辑门控（Rule A Gating）：建立一个特殊的逻辑门，输入为所有匹配规则A的实体。检查原始数据流中是否存在 **[特定排除条件实体]**，若存在，则关闭此逻辑门，所有规则A的匹配结果作废；否则，保持开启。\n4、结果封装与输出：将所有通过逻辑门控的匹配结果进行汇总，生成最终的“结论”代码。若无任何匹配结果，则输出Z。整个过程的算法逻辑写入“分析”字段，“关键词”字段则包含 **[所有从文本中提取的核心实体]**。",
    "template-two-stage-15": "1、全量信息注入漏斗：将所有 [待分析的文本与图像内容] 视为初始混合物，倒入一个多层筛选漏斗的顶端。\n2、初级筛网（显性违规过滤）：第一层筛网孔径最大，专门拦截规则A、E、F中定义的、在文本中最明显和直接的 [违规宣称或词语]。被拦截的内容被标记。\n3、精细滤网（隐晦及特殊违规过滤）：第二层筛网更细，用于捕捉规则B、C中较为 [隐晦的违规表达]，以及规则D中关于 [特定的违规组合（如“磁石鞋垫”）] 的描述。\n4、特殊条件（豁免场景）处理：在初级筛网之后设置一个处理器，如果检测到与 [文本中提及的特定受众（如“未成年人”）] 相关的内容，则所有 [因规则A被初步拦截的内容] 都将被放行（视为不违规）。\n5、最终产物收集与分析：收集所有 [最终认定的违规信息]，它们共同构成了最终的“结论”。若漏斗为空，则产物为Z。整个过滤流程和被拦截的 [识别出的关键违规词]，分别记录在“分析”和“关键词”中。",
    "template-two-stage-17": "1、设定基准诊断 (Z项)：在开始分析前，我们先做一个大胆的假设：**[当前待分析文本]** 是合规的，即结论为Z。\n2、逆向排除法检验：现在，我们的任务是推翻这个假设。逐一阅读规则A至F，并以挑战者的姿态在 **[当前待分析文本]** 中寻找任何能够反驳“结论为Z”的 **[潜在的违规表述]**。\n3、阳性指征确认：一旦找到任何 **[潜在的违规表述]**（例如，发现了“蹭蹭长”），就必须对其进行严格确认。对于A类证据，还需进行“未成年人”反证，即证明 **[当前待分析文本]** 中*不涉及*未成年人，该 **[潜在的违规表述]** 才算有效证据。\n4、敲定最终病历：如果在整个检验过程中，成功找到了至少一条 **[已确认的有效证据]**，则推翻初始假设，最终“病历”（结论）就由所有找到的证据项构成。如果遍历所有规则都无法找到有效证据，则初始假设成立，结论就是Z。将这个针对 **[当前待分析文本]** 的“假设-检验-确认”的侦探过程记录下来。",
    "template-two-stage-18": "1、文本层语义解构：首先，完全聚焦于文字内容。拆解句子，提炼出所有与 **[宣称的效果或承诺]**（例如“身体变化”、“尺寸”、“效果”）相关的词汇和短语。\n2、视觉层元素检视：其次，将注意力转移到图片上。识别 **[图像中的关键视觉元素]**，例如：检查是否存在特定 **[图像中的人物]**（尤其是未成年人形象、校服）、**[图像中展示的产品]**、或数据图表等。\n3、图文关联性评估：现在，综合分析文本与视觉信息。判断 **[文本宣称的效果或承诺]** 是否由 **[图像中的视觉元素]** 来佐证？文字中提到的 **[特定产品或概念]** 是否与 **[图像展示的内容]** 相符？这一步是判断A类豁免和D类违规的核心。\n4、多模态综合判定：基于图文两方面及其关联性的 **[综合分析的关键证据]**，对照规则A至F进行最终裁定。将“先文后图，再联动”的分析逻辑，以及从两个模态中提取的 **[图文关键信息摘要]**，整理成规范的输出。",
    "template-two-stage-19": "1、目标解构：将“判断 [主要的违规问题]”这个大目标，分解为多个独立的小目标，即“判断是否违反规则A”、“判断是否违反规则B”……等（根据具体规则列表）。\n2、分块打击：逐个处理小目标。针对每一个小目标（如规则A），只关注其对应规则，在 [当前待分析文本] 中进行专注、排他性的搜寻。例如，在处理规则A时，只寻找与 [规则A对应的违规关键词] 匹配的内容，并暂时忽略其他规则。\n3、关键变量（豁免条件）复核：在初步判断违反某项规则（如规则A）后，立即复核。检查文本中是否存在与 [该规则相关的豁免条件]（例如，对于规则A，需要检查是否存在 [具体的豁免情况或实体]），若存在，则此项违规不成立。\n4、战果汇总与报告：将所有确认违规的小目标代号（A, B, C...）汇集起来，形成最终结论。如果没有一项违规，则记为Z。将此分析流程，连同在各步骤中发现的 [触发违规判断的具体文本证据]（关键词或句子），一并记录在案。",
    "template-two-stage-20": "1、风险排序：首先，根据违规的严重性和明确性，对规则进行心理排序：F/E（高风险，承诺/反科学） > A/D（中风险，直接描述/特定产品） > B/C（低风险，间接描述）。\n2、自上而下审查：按照从高到低的风险顺序进行审查。先检查在 [当前待分析的文本] 中是否存在F或E类的表达，因为它们一旦出现，通常结论就非常明确。\n3. 中层风险评估：如果没有发现高风险问题，则继续评估中层风险。检查是否存在A类的直接描述（例如，[关于某个实体或概念的直接宣称]），并立即执行其“未成年人”豁免检查。同时，检查是否存在针对 [提及的特定产品] 的D类违规。\n4、底层风险扫描：如果以上均未命中，最后扫描 [文本中] 是否存在B和C类较为模糊和间接的表达方式，例如 [暗示性的描述或关联]。\n5、形成风险画像：将 [所有识别出的风险点] 汇集起来，构成对 [当前待分析信息] 的“风险画像”，即最终结论。若全程无任何风险，则评级为Z。将此风险评估流程和 [触发各级风险的具体词汇] 写入报告。"
  }
}

# ========= IMAGE-多类模板 =========
TEMPLATES_IMAGE={
  "disease": {
    "baseline": "",
    "disease-250716-image-template-two-stage-8": "1. **检查豁免条件 (Check for Exemption Conditions):** 第一步，优先排除。检查 **[当前文本特有信息]** 是否明确引用权威来源？内容是否为纯粹的知识科普且未提及任何 **[提及的实体或产品]**？是否仅为描述特定人群（如 **[初步识别的疾病或状况]** 的患者）的纪实内容？若是，直接判定为Z.其他。\n2. **识别“疾病/对象”关键词组 (Identify 'Disease/Target' Keyword Group):** 如果不满足豁免条件，则从文本中提取所有与管控规则定义的“疾病”或“作用对象”相关的关键词，形成 **[初步识别的疾病或状况]** 列表。\n3. **识别“效果/行为”关键词组 (Identify 'Efficacy/Action' Keyword Group):** 接着，从文本中提取所有与“通用治疗效果”以及特定规则定义的“效果”或“行为”相关的关键词，形成 **[宣称的效果或功能]** 列表。\n4. **执行组合匹配与分类 (Perform Combination Matching and Classification):** 将提取的 **[初步识别的疾病或状况]** 和 **[宣称的效果或功能]** 进行组合分析。检查是否存在规则所要求的特定组合模式（如疾病+效果）。同时，检查是否存在独立的违规项（如单独提及的 **[初步识别的疾病或状况]** 或 **[宣称的效果或功能]**）。根据所有成功匹配的组合或独立项，得出最终结论。",
    "disease-250716-image-template-two-stage-18": "1. **识别关键实体：** 首先，在所有文本和图像中寻找明确的、需要被评估的关键实体（如疾病、症状、产品等）。将所有 **[识别出的具体实体]** 一一列出。\n2. **识别效果宣称：** 其次，在所有文本中寻找与 **[宣称的效果或功能]** 相关的词汇。根据规则定义，将这些 **[识别出的效果关键词]** 按类别列出。\n3. **检验“实体+效果”组合规则 (I, J, K, L):** 检查是否存在将 **[识别出的具体实体]** 和 **[识别出的效果关键词]** 直接关联起来的情况。例如，是否将一个实体（如 `[实体示例]`）与一个效果（如 `[效果示例]`）同时提及？如果满足，则匹配对应规则。\n4. **检验独立实体或效果规则 (A-H, M-S, U-X):** 如果不满足组合规则，或在满足组合规则之外，再独立评估。内容是否提及了独立的、需要特别关注的实体（如 **[独立的敏感实体]**）？内容是否包含独立的、特定的效果宣称（如 **[独立的宣称效果]**）？根据这些独立证据匹配其他规则。",
    "disease-250716-image-template-two-stage-31": "1. **视觉元素清单化 (Visual Element Inventory):** 细致识别并列出图片中所有独立的视觉元素，例如 **[人物、器官图、产品包装等具体元素]**。对每个 **[关键视觉元素]** 进行简要描述。\n2. **文本信息提取 (Textual Information Extraction):** 通过OCR完整提取图片中的所有文本，包括标题、正文、注释、标签等。将 **[提取的全部文本]** 按逻辑单元（如短语、句子）进行拆分。\n3. **证据点映射与关联 (Evidence Mapping & Linking):** 审视步骤1和2的清单。将 **[文本中提及的关键信息]**（如疾病名称）与 **[相关的视觉元素]**（如器官图）进行明确关联。记录下这些 **[建立的图文关联]**。\n4. **规则匹配与综合判断 (Rule Matching & Synthesis):** 将所有 **[已关联的图文证据]** 作为一个整体证据集，逐一与管控规则(A-Z)进行比对。首先判断是否存在与 **[识别出的疾病或状况]** 相关的规则（A-H, M-S），然后检查是否存在 **[识别出的疾病或状况]** 与 **[宣称的效果或功能]** 的组合（I-L），最后排查是否存在 **[识别出的特定宣传语]**（U-X）。根据匹配度最高的规则，形成最终结论。",
  },
  "suoyin": {
    "baseline": "",
    "suoyin-250716-image-template-two-stage-25": "1. **空间分区与元素清点 (Spatial Zoning and Element Inventory):** 将图片划分为几个逻辑区域（如：标题区、产品展示区、效果描述区）。列出每个 **[逻辑区域]** 内的 **[关键视觉元素]** 和 **[关键文本信息]**。\n2. **识别关联性视觉线索 (Identify Relational Visual Cues):** 寻找连接不同区域或元素的视觉线索，如箭头、线条、人物的视线方向或元素的并列关系。描述所有 **[识别出的关联性线索]**。\n3. **解读空间布局的含义 (Interpret Spatial Meaning):** 分析 **[特定元素]** 的空间布局如何产生特定含义。例如，**[识别出的关键词]** 是否被精确地放置在 **[图像中的特定位置]** 上？一个箭头是否从 **[表示变化前状态的元素]** 指向 **[表示变化后状态的元素]**？描述由 **[空间关系所暗示的意义]**。\n4. **综合判定与结论 (Synthesize and Conclude):** 结合对 **[识别出的区域和关系]** 的分析，判断整体布局是否构成了规则A的直接描述、规则B的夸大承诺或规则C的视觉暗示。例如，一个包含 **[具体的文本内容]** 的视觉元素指向 **[图像中的特定区域]**，这可能暗示了某种特定效果或违规。基于此综合分析得出结论。",
    "suoyin-250716-image-template-two-stage-45": "1. **图像分区 (Zone the Image):** 将图像逻辑上划分为几个区域：A-标题区（最大、最醒目的文字），B-产品展示区（产品包装/名称），C-效果展示区（模特、示意图），D-说明/注释区（小字、成分、使用方法）。\n2. **各区域信息提取 (Extract Information from Each Zone):** 分别提取并描述每个区域内的视觉和文本信息。例如：A区提取 **[标题区文字]**；B区识别出 **[产品名称]**；C区描述 **[效果区视觉元素]**；D区记录 **[说明或注释文本]**。\n3. **跨区域信息关联 (Analyze Cross-Zone Relationships):** 分析不同区域信息如何相互关联以构成完整信息。例如，A区的 **[标题区文字]** 是否在描述 B区 **[产品名称]** 的效果？C区的 **[效果区视觉元素]** 是否被用作使用了 B区 **[产品名称]** 后的结果展示？\n4. **整合判定 (Synthesize and Judge):** 综合所有区域的信息，判断整体传达的核心信息。如果 **[标题区文字]** 或 **[说明或注释文本]** 中包含夸大承诺 -> 规则B。如果 **[产品名称]** 或效果区直接描述了 **[宣称的具体效果]** -> 规则A。如果 **[效果区视觉元素]** 被用作对效果的视觉暗示 -> 规则C。",
    "suoyin-250716-image-template-two-stage-65": "1. **拆解空间布局 (Deconstruct Spatial Layout):** 将图片划分为不同的功能区域，如 **[识别出的顶部区域]**、**[识别出的中部区域]** 和 **[识别出的底部区域]**。\n2. **分析各区内容 (Analyze Content per Zone):** 对每个区域内的 **[具体文本和视觉元素]** 进行独立的提取和描述。\n3. **识别信息层级 (Identify Information Hierarchy):** 根据 **[元素的视觉特征（大小、颜色、位置）]** 判断其重要性。哪个区域或元素是 **[第一视觉落点]**？哪个是 **[次要补充信息]**？\n4. **追踪叙事动线 (Trace the Narrative Flow):** 分析用户的视觉动线是如何被布局引导的。例如，是否从 **[图片呈现的问题或痛点]** 引导至 **[图片展示的产品或方案]**，再到 **[图片宣称的效果或结果]**？\n5. **整合层级化信息并判定 (Synthesize Hierarchical Information & Conclude):** 根据信息层级和叙事动线，判断图片传达的 **[核心主张信息]**。将此核心信息与规则A、B、C进行匹配。处于高层级位置的 **[需要重点关注的关键信息]** 应被标记。",
  },
  "jianfei": {
    "baseline": "",
    "jianfei-250716-image-template-two-stage-53": "1. **识别核心“问题”场景 (Problem Identification):** 内容是否在描绘一个用户痛点或“问题”？通过文本和视觉元素，提取并明确描述这个 **[识别出的具体问题或痛点]**。\n2. **识别核心“解决方案” (Solution Identification):** 内容提出了什么“解决方案”来应对上述问题？识别作为解决方案的 **[提及的产品或服务]** 及其宣称的 **[作用机制或原理]**。\n3. **分析“承诺效果” (Promise Analysis):** 解决方案承诺带来什么具体结果？从文本和视觉中，提取所有关于 **[承诺的具体效果]** 的描述。\n4. **问题-方案-承诺的规则审查 (Reviewing the Problem-Solution-Promise Framework):** 依据管控规则审查整个框架。将识别出的 **[提及的产品或服务]** 与A类规则比对。将 **[作用机制或原理]** 和 **[承诺的具体效果]** 的措辞与B类（夸大）、C类（直接）和D类（隐晦）的关键词库进行匹配，最终得出结论。",
    "jianfei-250716-image-template-two-stage-78": "1. **直接描述词提取 (Extract Direct Descriptors):** 从文本中提取所有直接描述 **[宣称的效果]** 的词语。依据规则C，重点查找与 **[目标行为]** (如“排油”、“减重”) 或 **[效果结果]** (如“没了”、“小了”) 相关的直接表述。\n2. **夸大与量化词提取 (Extract Exaggeration & Quantitative Terms):** 从文本中提取所有属于夸大和量化承诺的词语。依据规则B，重点查找描述 **[极端效果的词语]** 和包含 **[具体的数字承诺]** 的表述。\n3. **隐晦暗示词提取 (Extract Implicit & Metaphorical Terms):** 从文本中提取所有暗示 **[宣称的效果]** 的词语。依据规则D，重点查找 **[效果的比喻性说法]** (如“小蛮腰”、“大象腿”) 或 **[作用机制的暗示]** (如“燃烧卡路里”) 等词汇。\n4. **视觉内容佐证 (Corroborate with Visuals):** 检查 **[图像中的视觉元素]** 是否为 **[文本中识别出的关键宣称]** 提供证据。例如，若文本提及 **[某个具体效果宣称]**，检查图片中是否有相应的视觉表现。\n5. **分类与汇总 (Categorize and Summarize):** 根据提取和验证的结果，将识别出的 **[与宣称相关的具体表述]** 归入对应的规则类别（B, C, D）。同时，检查是否有规则A中涉及的 **[提及的特定产品或服务]**。最终，汇总所有被触犯的规则作为结论。",
    "jianfei-250716-image-template-two-stage-80": "1. **产品信息检查 (Check Product Information):** 首先，扫描所有文本和视觉元素，以最快速度识别是否存在与 **[提及的产品或服务]** 相关的名称或清晰包装。如果命中，直接记录规则A。\n2. **量化承诺检查 (Check Quantitative Promises):** 接着，扫描所有文本，查找任何形式的量化减肥承诺，特别是像 **[具体的量化承诺文本]** 这样的“数字+时间”或“数字+重量单位”的组合。如果命中，记录规则B。\n3. **核心动词检查 (Check Core Action Verbs):** 扫描文本，寻找规则C中定义的特定动词（如：抽、清、吸等）与身体状态词（如：脂、油、重等）的组合，记下找到的 **[暗示快速作用的词语组合]**。如果命中，记录规则C。\n4. **形象化术语检查 (Check Figurative Terms):** 最后，扫描文本和视觉内容，查找规则D中定义的特殊效果暗示。记下发现的 **[具体的形象化术语]** 和/或 **[暗示效果的视觉元素]**。如果命中，记录规则D。\n5. **汇总与最终裁定 (Aggregate and Finalize):** 汇总前四步基于 **[当前图像和文本内容]** 记录下的所有规则代码。这是一个快速、清单式的检查流程，旨在高效捕获最明显的违规点。若四步均无发现，则判定为Z。",
  },
  "fengxiong": {
    "baseline": "",
    "fengxiong-250716-image-template-two-stage-16": "1. **叙事起点识别 (Identify Narrative Start):** 定位图像叙事的起点，即 **[初始状态]**。提取用于描述 **[初始状态]** 的相关文本和视觉元素。\n2. **叙事转折点分析 (Analyze Narrative Turning Point):** 寻找导致变化的转折点，这通常是 **[核心产品或服务]** 的引入。识别与 **[核心产品或服务]** 相关的图像和介绍性文字。\n3. **叙事终点描绘 (Depict Narrative End):** 描绘叙事的终点，即使用后达成的 **[宣称的最终效果]**。提取用于描述 **[宣称的最终效果]** 的相关文本和视觉元素。\n4. **审查转折过程 (Examine the Transition Process):** 仔细检查从 **[初始状态]** 到 **[宣称的最终效果]** 的过程中，是否有文本明确说明了 **[量化的效果承诺]**（如具体时间、用量或效果程度）。\n5. **结论判定 (Determine Conclusion):** 叙事终点所描绘的 **[宣称的最终效果]**（步骤3）直接对应规则A。转折过程中的 **[量化的效果承诺]**（步骤4）则对应规则B。",
    "fengxiong-250716-image-template-two-stage-19": "1. **OCR文本分类 (OCR Text Categorization):** 提取所有文本，并将其分为三类：(a) **功效类词语** (如：`[具体宣称的功效词]`), (b) **量化类词语** (如：`[具体量化承诺词]`), (c) **其他描述性文本**。\n2. **视觉元素解码 (Visual Element Decoding):** 识别所有关键视觉元素，并解释其潜在含义。例如，一个 `[具体视觉元素]` 被解码为 `[该视觉元素暗示的含义]`；一个 `[对比或变化图示]` 被解码为 `[该图示暗示的改善或增长]`。\n3. **功效宣称确认 (Confirmation of Efficacy Claim):** 结合功效类词语(1a)和解码后的视觉含义(2)，判断是否存在对 `[核心宣称的效果]` 的直接或间接描述。例如，文本中的 `[具体的功效词]` 与视觉上的 `[支持该功效的视觉证据]` 相结合，确认了该宣称。\n4. **量化承诺绑定 (Binding of Quantitative Promise):** 检查量化类词语(1b)是否与步骤3中确认的 `[核心宣称的效果]` 绑定在一起。例如，文本中的 `[具体的量化承诺词]` 是否与 `[确认的核心功效宣称]` 在同一句话或紧邻的视觉区域内？\n5. **综合判定 (Integrated Judgment):** 如果对 `[核心宣称的效果]` 的宣称在步骤3中被确认，则命中规则A。如果 `[量化承诺]` 在步骤4中也被确认与功效绑定，则同时命中规则B。",
    "fengxiong-250716-image-template-two-stage-40": "1. **清单化文本证据 (List Textual Evidence):** 将OCR识别的所有文本，按句子或短语拆分成独立的“文本证据点”。\n2. **清单化视觉证据 (List Visual Evidence):** 将图片中所有有意义的物体、场景或图示，作为独立的“视觉证据点”（例如：**[识别出的关键视觉元素]**，如产品、人物、场景特写、图表等）。\n3. **证据分类与打标 (Classify and Tag Evidence):** 为每个证据点打上标签。文本标签可以是 **[具体文本标签]**（如【功效描述】、【不良状态】、【量化承诺】）。视觉标签可以是 **[具体视觉标签]**（如【人物展示】、【产品图】、【效果对比】）。\n4. **构建证据链 (Construct Evidence Chains):** 寻找并连接可以共同证明一个意图的证据点。例如：一个 **[具体的文本证据]** 和一个 **[相关的视觉证据]** 可以构成一条指向 **[推断出的核心意图]** 的证据链。\n5. **证据链与规则映射 (Map Chains to Rules):** 评估每一条证据链。(a) 如果某条证据链指向了 **[某个具体违规宣称]**，则可能违反相关规则。(b) 如果证据链中包含了带有 **[特定高风险标签]** 的证据点，则可能违反另一条规则。根据所有被证实的 **[违规证据链]** 得出最终结论。",
  },
  "zhuangyang": {
    "baseline": "",
    "zhuangyang-250716-image-template-two-stage-1": "1. **文本证据提取 (Extract Textual Evidence):** 使用OCR技术，完整提取图片中的所有文本。将提取的 **[文本内容]** 分为两类：(a) **[识别出的产品或品牌名称]** 和 (b) **[识别出的描述性词语或句子]**。\n2. **视觉元素识别 (Identify Visual Elements):** 识别图片中的关键视觉对象。将 **[识别出的视觉元素]** 分为三类：(a) **[具体的产品包装或实物]**，(b) **[出现的人物或角色及其状态]**，(c) **[具体的符号或隐喻性物体]**（如猛兽、火箭、坚硬物体、暗示性果蔬等）。\n3. **文本规则映射 (Map Text to Rules):** 将提取的文本证据与管控规则进行匹配：(a) 将 **[识别出的产品或品牌名称]** 与规则A中的【壮阳特定商品】列表进行比对。(b) 将 **[识别出的描述性词语或句子]** 与规则B中的【壮阳功效描述】（直接与暗示）关键词库进行比对。\n4. **视觉规则映射 (Map Visuals to Rules):** 将识别的视觉元素与管控规则进行匹配：(a) 将 **[具体的产品包装或实物]** 与规则A进行关联，判断是否为特定商品。(b) 将 **[具体的符号或隐喻性物体]** 与规则B进行关联，判断是否存在暗示性描述。(c) 检查 **[所有识别出的视觉元素]** 是否符合规则C【性器官描述】的定义（包括仿制品）。\n5. **综合判定与结论 (Synthesize and Conclude):** 综合所有基于 **[提取的文本和视觉证据]** 的匹配结果，如果任何一条规则被满足，则将其作为结论。如果存在多个匹配，则全部列出。若无任何匹配，则判定为Z。",
    "zhuangyang-250716-image-template-two-stage-7": "1. **识别核心宣传声明 (Identify the Core Advertising Claim):** 首先通览图文，用一句话总结其 **[核心宣传主张]**。例如：“使用本品能显著提升男性性能力”。\n2. **为声明寻找文本证据 (Find Textual Evidence for the Claim):** 在OCR结果中，逐一找出作为 **[文本证据]** 的、能够支撑 **[核心宣传主张]** 的词语或句子。将这些 **[文本证据]** 直接与规则B中的关键词列表（硬、久、大、猛、扶墙走等）进行匹配。\n3. **为声明寻找视觉证据 (Find Visual Evidence for the Claim):** 在图片中，找出作为 **[视觉证据]** 的、能够支撑 **[核心宣传主张]** 的视觉元素。这可能是效果展示（前后对比）、符号象征（猛兽、火箭）、结果暗示（女性满足的表情）或物品暗示（仿制性器官）。\n4. **评估证据强度与关联性 (Evaluate Evidence Strength and Relevance):** 评估找到的 **[文本证据]** 和 **[视觉证据]** 与 **[核心宣传主张]** 的关联强度。这些证据是直接的还是间接的？是清晰的还是模糊的？\n5. **基于证据定罪 (Conclude Based on Evidence):** 如果能为 **[核心宣传主张]** 找到足够且相关的 **[文本证据]** 或 **[视觉证据]**，并且这些证据命中了规则A、B或C，则判定违规。",
    "zhuangyang-250716-image-template-two-stage-85": "1. **第一关：规则A审查 (Check against Rule A):** OCR提取所有文本。将 **[提取的文本内容]** 与规则A的特定商品黑名单进行逐一比对。记录所有 **[匹配到的违规商品名]**。\n2. **第二关：规则B审查 (Check against Rule B):** 扫描文本和分析视觉场景。在 **[图像的文本和视觉内容]** 中，查找规则B定义的直接功效词和暗示性说法或场景。记录所有 **[识别出的违规词语或场景]**。\n3. **第三关：规则C审查 (Check against Rule C):** 扫描图像，检测是否存在 **[规则C定义的暗示性视觉元素]**。分析其 **[在图像中的上下文和用途]** 是否具有性暗示意图。记录所有 **[识别出的违规视觉证据]**。\n4. **证据汇总 (Aggregate Evidence):** 汇总前三步中记录的所有 **[具体的违规证据点]**。\n5. **生成结论 (Generate Conclusion):** 基于 **[汇总的全部证据]**，明确指出违反了A、B、C中的一项或多项。若三关均无发现，则结论为Z。",
  },
  "tall": {
    "baseline": "",
    "tall-250716-image-template-two-stage-3": "1. **受众特征分析 (Audience Profile Analysis):** 首先判断图片内容的目标受众。识别与 **[目标受众特征]** 相关的视觉线索或文本线索，并记录 **[识别出的具体受众]**。\n2. **提取功效声明 (Efficacy Claim Extraction):** 提取所有与 **[核心宣称的功效]** 相关的文本声明，无论是直接的还是隐晦的。记录下 **[提取到的具体宣称文本]**。\n3. **应用豁免条款 (Apply Exemption Clause):** 根据第一步识别出的 **[识别出的具体受众]**，应用相关豁免条款（如规则A）。判断在当前受众条件下，第二步中提取的 **[提取到的具体宣称文本]** 是否可以被豁免。记录下这一判断过程。\n4. **全面风险评估 (Holistic Risk Assessment):** 对所有 **[未被豁免的宣称]**，以及图片内容中存在的 **[其他潜在风险点]**（如可能违反规则B, C, D, E, F），进行全面评估并得出最终结论。例如，即使豁免了某个宣称，仍需检查是否存在其他违规（如精准化承诺）。",
    "tall-250716-image-template-two-stage-23": "1. **识别叙事角色 (Identify Narrative Roles):** 识别图片中的 **[图片中的核心角色]**。分析其关键特征和 **[角色的状态或情绪]**（例如，通过外貌、穿着、表情或文字描述判断）。\n2. **构建叙事框架 (Construct Narrative Framework):** 分析图片是否在讲述一个故事，是否存在一个从 **[呈现的困境或问题]**，到 **[展示的解决方案或产品]**，再到 **[承诺的效果或结果]** 的完整叙事链条。\n3. **提取“问题”相关的图文证据 (Extract 'Problem'-Related Evidence):** 找出所有描述 **[呈现的困境或问题]** 的视觉线索（如特定表情、情景对比）和文本线索（如描述负面状态的关键词）。\n4. **提取“解决方案/结果”相关的图文证据 (Extract 'Solution/Result'-Related Evidence):** 找出所有展示 **[展示的解决方案或产品]** 和 **[承诺的效果或结果]** 的图文证据，例如对产品的特写、使用产品的动作、使用后的人物状态变化或直接的功效宣称文字。\n5. **综合判定 (Synthesize and Conclude):** 结合对 **[图片中的核心角色]** 的分析（特别是其身份是否触发特定规则，如涉及未成年人），以及从叙事框架中提取的关于 **[呈现的困境或问题]** 和 **[承诺的效果或结果]** 的证据，判定整个故事传达的信息违反了哪些具体规则。",
    "tall-250716-image-template-two-stage-29": "1. **OCR与关键词提取 (OCR & Keyword Extraction):** 对图片进行OCR，提取所有 **[提取的文本内容]**。从该文本中识别出与管控规则相关的 **[识别出的核心关键词]**。\n2. **关键词语义分组 (Group Keywords by Semantics):** 将 **[识别出的核心关键词]** 按语义分组：识别 **[识别出的功效宣称]** (->A)，**[描述的负面状态]** (->B)，**[使用的比喻或暗示]** (->C)，**[提及的产品或技术]** (->D,E)，量化承诺词 (->F)，以及 **[提及的用户群体]** (->A豁免)。\n3. **视觉语境验证 (Verify with Visual Context):** 分析图片的 **[关键视觉元素]**，判断其是否为 **[识别出的核心关键词]** 提供了语境支持。例如，如果 **[提及的用户群体]** 是'孩子'，检查 **[关键视觉元素]** 中是否有儿童形象。如果 **[提及的产品或技术]** 是'磁石'，检查 **[关键视觉元素]** 中是否有对应产品。\n4. **应用豁免与判定 (Apply Exemptions and Judge):** 结合对 **[识别出的核心关键词]** 的分组和对 **[关键视觉元素]** 的语境验证结果进行判定。特别注意，如果 **[提及的用户群体]** 指向未成年人且得到视觉确认，则与 **[识别出的功效宣称]** 相关的风险（Rule A）应被豁免。\n5. **输出结论 (Output Conclusion):** 根据最终的风险评估，输出所有命中的规则编号。",
  }
}