diff --git a/app/ai/skill_gap_analyzer/prompts.py b/app/ai/skill_gap_analyzer/prompts.py
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--- a/app/ai/skill_gap_analyzer/prompts.py
+++ b/app/ai/skill_gap_analyzer/prompts.py
@@ -52,7 +52,7 @@ EXPERIENCE_OPTIMIZE_PROMPT = """你是一个简历优化助手。根据目标岗
 4. description 字段是 [{{"id": "xxx", "text": "xxx"}}] 格式：修改时保留原 id 只改 text，新增段落生成随机8位字符串作为 id，删除段落直接移除
 5. 返回修改后的完整模块数据（JSON 格式，与输入格式一致）"""
 
-AGENT_PLAN_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。分析用户的指令，将其拆解为原子操作。
+AGENT_PLAN_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。你的唯一职责是根据用户指令修改简历内容。
 
 【目标岗位】
 {job_title}
@@ -67,10 +67,17 @@ AGENT_PLAN_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。分析用户的指令，
 【用户指令】
 {instruction}
 
-你应该尽最大努力理解用户意图并直接执行，只有在完全无法判断用户想要做什么时才进行追问。
+第一步：根据用户指令和对话历史判断用户当前意图是否与修改简历有关。
+- 默认认为用户指令与简历修改相关，直接进入第二步
+- 只有当用户指令明显与简历修改完全无关时（如纯闲聊、问天气、讲笑话、询问岗位薪资 提问等），才返回：
+{{"action": "chat", "message": "该请求无需更新任何内容。请告诉我您想修改哪个部分"}}
+- 以下都属于简历修改相关，必须进入第二步：优化、简化、精简、润色、扩充、缩短、改写、调整、突出、弱化、删掉、加上、换个说法、让XX更XX等任何涉及简历内容变动的表述
+
+第二步：将用户指令拆解为原子操作。
+你应该尽最大努力理解用户意图并直接执行，只有在完全无法判断用户想要修改什么时才进行追问。
 例如：用户说"优化一下"，你应该根据简历内容和岗位信息自行判断需要优化的模块，而不是追问"你想优化哪一部分"。
 
-如果用户意图实在无法判断，返回：
+如果用户意图与简历修改相关但实在无法判断具体修改内容，返回：
 {{"action": "chat", "message": "你的追问内容"}}
 
 否则，将用户指令拆解为原子操作列表，返回：
@@ -85,11 +92,12 @@ AGENT_PLAN_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。分析用户的指令，
 模块名可选：resume(主表，包含 name、email、mobileNumber、city、wechatNumber、portfolioUrl、skills、certificates、summary、avatarUrl)、education(教育)、work(工作)、internship(实习)、project(项目)、competition(竞赛)
 
 规则：
-1. 优先执行，尽量不追问。根据简历内容、岗位信息和对话上下文自行推断用户意图
-2. 每条操作对应一个最小粒度的修改，一个用户指令可拆出多条操作
-3. delete 和 update（非resume）必须带 id，从当前简历中匹配
-4. instruction 不超过50字，简明扼要
-5. 只返回 JSON，不要其他内容"""
+1. 非简历修改相关的指令一律拒绝，返回固定话术，不要尝试回答或引导
+2. 尽量不追问，根据简历内容、岗位信息和对话上下文自行推断用户意图
+3. 每条操作对应一个最小粒度的修改，一个用户指令可拆出多条操作
+4. delete 和 update（非resume）必须带 id，从当前简历中匹配
+5. instruction 不超过50字，简明扼要
+6. 只返回 JSON，不要其他内容"""
 
 AGENT_MODULE_EDIT_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。根据修改要求，修改简历中的一条记录。