请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。

要求：
1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。
2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。
3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。
4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。
5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。
6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。
7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。
8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。
9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。
10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。
11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。
12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。
13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。
14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。
15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。
16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。
17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。
18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。

Rewrite Payload (JSON):
{
  "scenario": {
    "language": "zh",
    "evaluationType": "compare",
    "evaluationTypeLabel": "对比评估",
    "subjectLabel": "系统提示词",
    "mode": {
      "functionMode": "basic",
      "subMode": "system"
    },
    "overallScore": 35
  },
  "sourcePrompts": {
    "workspacePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。",
    "referencePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。"
  },
  "compressedEvaluation": {
    "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。",
    "dimensionScores": [
      {
        "key": "goalAchievementRobustness",
        "label": "目标达成稳定性",
        "score": 20
      },
      {
        "key": "outputQualityCeiling",
        "label": "输出质量上限",
        "score": 40
      },
      {
        "key": "promptPatternQuality",
        "label": "提示词模式质量",
        "score": 15
      },
      {
        "key": "crossSnapshotRobustness",
        "label": "跨快照鲁棒性",
        "score": 30
      },
      {
        "key": "workspaceTransferability",
        "label": "对工作区的可迁移性",
        "score": 25
      }
    ],
    "improvements": [
      "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。",
      "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。",
      "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。"
    ],
    "patchPlan": [],
    "compareStopSignals": {
      "targetVsBaseline": "regressed",
      "targetVsReferenceGap": "major",
      "improvementHeadroom": "high",
      "overfitRisk": "high",
      "stopRecommendation": "review",
      "stopReasons": [
        "target regressed vs baseline",
        "major learnable gap remains vs reference",
        "reference-side evidence does not support the prompt change",
        "pairwise judges flagged possible sample overfit"
      ]
    },
    "compareInsights": {
      "pairHighlights": [
        {
          "pairKey": "target-vs-baseline",
          "pairType": "targetBaseline",
          "pairLabel": "Target vs Baseline",
          "pairSignal": "regressed",
          "verdict": "right-better",
          "confidence": "high",
          "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。"
        },
        {
          "pairKey": "target-vs-reference",
          "pairType": "targetReference",
          "pairLabel": "Target vs Reference",
          "pairSignal": "major",
          "verdict": "left-better",
          "confidence": "high",
          "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。"
        },
        {
          "pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
          "pairType": "referenceBaseline",
          "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
          "pairSignal": "unsupported",
          "verdict": "mixed",
          "confidence": "medium",
          "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。"
        }
      ],
      "progressSummary": {
        "pairKey": "target-vs-baseline",
        "pairType": "targetBaseline",
        "pairLabel": "Target vs Baseline",
        "pairSignal": "regressed",
        "verdict": "right-better",
        "confidence": "high",
        "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。"
      },
      "referenceGapSummary": {
        "pairKey": "target-vs-reference",
        "pairType": "targetReference",
        "pairLabel": "Target vs Reference",
        "pairSignal": "major",
        "verdict": "left-better",
        "confidence": "high",
        "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。"
      },
      "promptChangeSummary": {
        "pairKey": "reference-vs-reference-baseline",
        "pairType": "referenceBaseline",
        "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline",
        "pairSignal": "unsupported",
        "verdict": "mixed",
        "confidence": "medium",
        "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。"
      },
      "evidenceHighlights": [
        "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”",
        "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。",
        "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。",
        "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。",
        "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。",
        "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。"
      ],
      "learnableSignals": [
        "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。",
        "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。",
        "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。",
        "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。",
        "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。"
      ],
      "overfitWarnings": [
        "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。",
        "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。",
        "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。"
      ],
      "conflictSignals": [
        "regressionOutweighsCosmeticGains",
        "sampleOverfitRiskVisible"
      ]
    },
    "rewriteGuidance": {
      "recommendation": "rewrite",
      "reasons": [
        "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。",
        "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。"
      ],
      "focusAreas": [
        "contract-repair",
        "generalization"
      ],
      "priorityMoves": [
        "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。",
        "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。"
      ]
    },
    "focusSummaryLines": [
      "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化...",
      "参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则...",
      "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生..."
    ],
    "conflictLines": [
      "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。",
      "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。"
    ],
    "learnableSignalLines": [
      "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。",
      "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。",
      "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。",
      "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。",
      "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。"
    ],
    "overfitWarningLines": [
      "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。",
      "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。",
      "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。"
    ],
    "supportEvidenceLines": [
      "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规...",
      "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不...",
      "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左...",
      "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”"
    ]
  }
}
