问题出自这里： 

问题概括：
我有一个相对成熟的提示词，能将中、日、英语音频的转录文本精准切分成语义段落（按标点、空格、语义换行)等结构，并确保切分后拼接100%还原原文。但它们在其他语言的切分上失效严重。 
具体提示词如下：
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中文提示词
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日文提示词
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英文提示词
我的思路：
设计一个二阶段提示词架构： 

第一阶段（写一个元提示词）：输入目标文本 → 让大模型分析该语言特征（核心标点、语法断点）→ 动态生成一个针对此语言的专属切分提示词。
第二阶段（执行新生成的切分提示词）：用生成的提示词实际切分文本 → 保证拼接结果=原文。

遇到的困难：

如何确保元提示词生成的规则覆盖所有语言的核心语法？
如何避免模型因幻觉导致生成的新切分提示存在细节错误？

求教点：

有没有按语言切分的成熟框架可以借鉴？或者有没有佬能搓一个出来 😂？
有没有别的更好的解决思路？

提前谢谢各位佬了！