设计更加鲁棒的提示模板以应对不同类型的错误和复杂的上下文，可以采取以下策略：
动态提示生成：根据输入文本的特征（如长度、复杂度等）动态生成提示，确保提示能够适应不同的上下文和错误类型。
多样化输出格式：设计多种输出格式的提示，例如直接纠正文本和错误纠正对的JSON格式，以便于后续处理和分析。这样可以提高模型的灵活性和适应性。
错误类型标注：在提示中明确标注可能出现的错误类型（如拼写错误、标点错误、逆文本规范化等），引导模型更有针对性地进行纠正。
上下文引导：在提示中加入上下文信息的引导，例如提供前后句的内容，帮助模型更好地理解文本的整体含义，从而提高纠正的准确性。
用户反馈机制：引入用户反馈机制，根据用户的纠正意见不断优化提示模板，使其更加符合实际应用场景的需求。