美团认证第三代提示词效果被指一代不如一代

背景

近期在 LINUX DO 的技术社区 AI 板块，有用户持续尝试通过精心构造的提示词，绕过或利用美团平台内置的 AI 系统的审查与认证机制。该用户之前已发布过两代“破甲”提示词，旨在让模型给出类似“美团认证”的特定输出。第三代版本被命名为“一代更比一代弱”，带有明显的自嘲意味，暗示其效果逐代递减。此次作者特别在提示词中直接嵌入关键字 GLM（智谱 AI 的开源大模型），测试能否再次获得美团官方系统的“认证”反馈。

核心内容

原文主体非常简短，核心事实如下：

1. 用户发布了第三代“破甲”提示词，并明确表示这一代直接包含了关键字 GLM，意图测试该关键字是否能触发美团系统的官方认证（可能指系统自带的安全/标识判断逻辑）。
2. 帖子中附带了可点击展开的提示词详情（(click for more details)），但原文未直接展示完整提示词内容。
3. 用户称自己也已被美团认证（暗示自己的提示词曾经或当下成功触发了认证反馈）。
4. 用户发现美团在后台悄悄增加了系统提示词（即 AI 底层预设的不可见指令），用于对抗这类外部注入。
5. 用户总结：当前这种提示词攻击的力度仍不够，需要大量上下文配合才能有效突破美团的防御。

帖子共 3 个参与者的 3 条回复，但原文未展开具体回复内容。

关键要点

• 该提示词是作者对美团 AI 系统的针对式提示注入（prompt injection）尝试，其目标可能是让模型输出“美团认证”等特定标记。
• 第三代提示词明确使用了 GLM 这一模型名称，表明作者在利用模型本身的身份信息或训练数据中的特有模式来构造攻击。
• 美团平台已经对 AI 系统做了防御升级：偷偷增加了系统提示词（即被隐藏的基底指令），用于检测和对抗来自用户端的提示词注入。
• 作者判断现有攻击方案的力度不够，必须配合大量上下文（例如更长的对话历史、更复杂的场景伪装）才能绕过新加的防御。
• 帖子整体体现了非公开的 prompt 攻防对抗：“破甲”一方持续迭代，“护盾”一方实时加固，且防御方掌握系统级控制权，具有不对称优势。

意义与影响

这一简短分享折射出当前 AI 应用落地中典型的提示词安全博弈：用户试图通过自然语言指令突破 AI 的行为边界，而企业（如美团）则通过动态添加系统提示词、敏感词过滤、上下文检测等方式进行反制。更值得注意的是，作者将此类尝试称为“美团认证”，暗示这种攻防行为在某些技术爱好者圈子里已被视为一种类似于“破解认证”的趣味挑战，而非简单的恶意攻击。

从实际影响来看：

• 对美团等平台：这说明其 AI 系统的安全策略需要持续覆盖上下文级别的注入手段，而非仅靠关键词过滤。系统提示词的添加是一种常见且有效的短期方案，但需考虑用户可能通过大量上下文信息稀释其效果。
• 对 AI 开发社区：这类案例为提示工程（prompt engineering）的边界研究提供了真实对抗样本。尤其是“大量上下文配合”这一要点，揭示了攻击者可能不再依赖单一诱骗指令，而是通过构建复杂对话场景来误导模型。
• 对模型厂商：提示词内嵌模型名（如 GLM）作为一种攻击手法，可能利用了模型训练数据中对自身名称的特定关联。这提醒模型发布方需要在训练阶段就加入对自身名称、认证标记等特殊单词的响应逻辑加以保护。

总的来说，该帖子虽短但信息密度较高，它揭示了当前主流商业 AI 应用中普遍存在的非公开安全对抗现状，也预示了下一阶段提示注入会朝更依赖上下文和场景构造的方向演化。