你的运行环境（版本号「点击帮助-关于-复制」）：
全版本内部大模型
问题描述（你遇到了什么问题？）：
内部大模型出现各种花式技能不读全，引用的文档不读全，输出各种精简，在提供解决方案后还多次不计其数的出现同样的问题，每次分析原因就是效率优先，导致很多细致的任务几乎全部精简和偷工减料输出，各种脱离模版花式输出。
复现步骤（如何才能重现这个 Bug/问题？）：
1.
2.
3.
报错信息或截图（如有）：
请在此处粘贴截图或日志代码
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看到你反馈的这个情况了，模型为了“效率”而牺牲“质量”确实挺让人头大的 
。这种“偷工减料”的行为通常和模型的推理策略或上下文窗口的处理有关。
针对这种 AI 输出过度精简、不按模板执行的情况，建议你尝试以下几个方向：
- 更换模型试试：不同的模型在遵循复杂指令（Instruction Following）上的表现差异很大。你可以点击对话框上方的模型选择器，换一个更强力的模型（比如 Pro 系列）看看效果。
- 拆分复杂任务：如果一个任务包含太多细致的要求，AI 可能会为了节省 Token 或提高响应速度而进行精简。试着把任务拆解成 2-3 个子步骤，引导 AI 一步步完成。
- 开启新对话：如果当前对话轮次过多，过长的上下文可能会干扰 AI 对当前指令的理解，导致它开始“敷衍”。开启一个全新的 Chat 窗口通常能让模型重新找回状态。
- 检查上下文引用：如果你引用的文档非常长，超出了该模型的单次读取上限，它可能会只读一部分。如果你使用的是国际版，可以关注下 MAX 模式，它支持更长的文件读取和更多的工具调用轮次。
为了能更精准地定位是哪个环节出了问题，还需要辛苦你提供一下具体的版本号和 Trace 信息：
需要你提供 AI Trace 信息来帮助定位问题：
在出问题的 AI 对话中，双击 AI 的头像即可自动复制 trace 信息，然后粘贴到这里发给我。
需要你提供设备信息：
- macOS：点击顶部系统状态栏的 TRAE → 关于 TRAE → 点击「复制」
- Windows：点击菜单栏 帮助 → 关于 → 点击「复制」
然后把内容粘贴出来（主要是为了确认具体的版本号和 Device Id）。
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辛苦发个具体case
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