一句话定义
写 skill 时，硬性底线要明确成规则，弹性偏好要解释背后的原因。
机制 / 原理
底线保证不越界，原因帮助模型在新场景里迁移判断。
经典实验 / 例子
本书案例：硬规则和偏好不能混成一团。底线规则要明确禁止或强制执行，例如不得编造事实、不得承诺收益；偏好要解释原因，例如少用夸张形容词，因为品牌调性克制。模型遇到新情况时，会把底线当红线，把偏好当判断依据，而不是把所有句子都当同等强度要求。
书中案例出处
底线规则与偏好说明
核心原文线索
底线规则与偏好说明
案例现场复述
技能写作中把硬规则和偏好分开，底线强制执行，偏好解释原因。
为什么重要
它让模型在新场景里知道哪些不能破，哪些可以权衡。
生活中的例子
引申案例：品牌文案 skill 里，“不得承诺投资回报”是底线，任何场景都不能破；“标题尽量短，因为用户在手机端扫读”是偏好加原因，可以在必要时权衡。两者分开写，AI 才知道哪些必须执行、哪些需要灵活判断。
常见误区
误区：规则和偏好都写成命令。 底线可以直接禁止，偏好如果不讲原因，模型换场景就容易误用。硬约束写清动作，软偏好写清取舍逻辑。