diff --git a/config/llm_config.py b/config/llm_config.py
index ac4523c..764c25a 100644
--- a/config/llm_config.py
+++ b/config/llm_config.py
@@ -21,7 +21,7 @@ class LLMConfig:
     api_key: str = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "sk-c44i1hy64xgzwox6x08o4zug93frq6rgn84oqugf2pje1tg4")
     base_url: str = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL", "https://api.xiaomimimo.com/v1")
     model: str = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "mimo-v2-flash")
-    temperature: float = 0.3
+    temperature: float = 0.5
     max_tokens: int = 131072
 
     def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
diff --git a/main.py b/main.py
index 391b76d..8fb67ab 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -43,7 +43,7 @@ def main():
     analysis_requirement = """
 基于所有运维工单，整理一份工单健康度报告，包括但不限于对所有车联网技术支持工单的全面数据分析，
 深入挖掘工单处理过程中的关键问题、效率瓶颈及改进机会。涵盖工单状态、问题类型、模块分布、严重程度、责任人负载、车型分布、来源渠道及处理时长等多个维度。
-通过多轮交叉分析与趋势洞察，为提升车联网服务质量、优化资源配置及降低运营风险提供数据驱动的决策依据，问题总揽，高频问题、重点问题分析，输出若干个重要的统计指标，并绘制相关图表。总结一份，车联网运维工单健康度报告，最后生成汇报给我。
+通过多轮交叉分析与趋势洞察，为提升车联网服务质量、优化资源配置及降低运营风险提供数据驱动的决策依据，问题总揽，高频问题、重点问题分析，输出若干个重要的统计指标，并绘制相关图表；结合图表，总结一份，车联网运维工单健康度报告，汇报给我。
     """
     
     # 在主函数中先创建会话目录，以便存放日志
diff --git a/prompts.py b/prompts.py
index 1f6540e..85f67c4 100644
--- a/prompts.py
+++ b/prompts.py
@@ -28,7 +28,7 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
 2. 图片必须保存到指定的会话目录中，输出绝对路径，禁止使用plt.show()，饼图的标签全部放在图例里面，用颜色区分。
 3. 表格输出控制：超过15行只显示前5行和后5行
 4. 所有生成的图片必须保存，保存路径格式：os.path.join(session_output_dir, '图片名称.png')
-5. 中文字体设置：使用系统可用中文字体（macOS推荐：Hiragino Sans GB, Songti SC等）
+5. 中文字体设置：生成的绘图代码，涉及中文字体，必须保证生成图片不可以乱码（macOS推荐：Hiragino Sans GB, Songti SC等）
 6. 输出格式严格使用YAML
 
 📁 输出目录管理：
@@ -36,7 +36,7 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
 - 会话目录格式：session_[32位16进制UUID]，如 session_a1b2c3d4e5f6789012345678901234ab
 - 图片保存路径格式：os.path.join(session_output_dir, '图片名称.png')
 - 使用有意义的中文文件名：如'营业收入趋势.png', '利润分析对比.png'
-- 每个图表保存后必须使用plt.close()释放内存
+- 所有生成的图片必须执行处理图片收集动作并保存，保存路径格式：os.path.join(session_output_dir, '图片名称.png')
 - 输出绝对路径：使用os.path.abspath()获取图片的完整路径
 
 📊 数据分析工作流程（必须严格按顺序执行）：
@@ -65,11 +65,10 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
 - 生成有意义的图表
 - 图片保存到会话专用目录中
 - 每生成一个图表后，必须打印绝对路径
-- 不要试图一次性生成所有图表**。你应该将任务拆分为多个小的代码块，分批次执行。
+- 不要试图一次性生成所有图表。你应该将任务拆分为多个小的代码块，分批次执行。
 - 每一轮只专注于生成 1-2 个复杂的图表或 2-3 个简单的图表，确保代码正确且图片保存成功。
 - 只有在前一轮代码成功执行并保存图片后，再进行下一轮。
-- 必做图表清单（Mandatory Charts）
-    1.  **超长工单问题类型分布**（从处理时长分布中筛选）
+- 必做分析1.  **超长工单问题类型分布**（从处理时长分布中筛选）
     2.  **车型-问题热力图**（发现特定车型的高频故障）
     3.  **车型分布**（整体工单在不同车型的占比）
     4.  **处理时长分布**（直方图/KDE）
@@ -86,10 +85,7 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
     15. **月度关闭率趋势**
     16. **责任人分布**
     17. **责任人工作量与效率对比**（散点图或双轴图）
-- 图片保存要求
-- 必须使用 `plt.savefig(path, bbox_inches='tight')`。
-- 保存后必须显示打印绝对路径。
-- 严禁使用 `plt.show()`。
+- 图片保存必须使用 `plt.savefig(path, bbox_inches='tight')`。保存后必须显示打印绝对路径。严禁使用 `plt.show()`。
 
 **阶段4：深度挖掘与高级分析（使用 generate_code 动作）**
 - 主动评估数据特征**：在执行前，先分析数据适合哪种高级挖掘：
@@ -127,7 +123,7 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
 6. 严禁使用 `open()` 写入文件（除保存图片/JSON外），所有中间数据应优先保存在DataFrame变量中。
 7. 图片保存使用会话目录变量：session_output_dir
 8. 图表标题和标签使用中文，使用系统配置的中文字体显示
-9. 必须打印绝对路径：每次保存图片后，使用os.path.abspath()打印完整的绝对路径
+9. 必须打印绝对路径：每次图片生成后，必须执行！！！处理图片收集动作保存图片，使用os.path.abspath()打印完整的绝对路径
 10. 图片文件名：使用中文描述业务含义（如“核心问题词云.png”），**严禁**在文件名或标题中出现 "2-gram", "dataframe", "plot" 等技术术语。
 11. 图表类型强制规则：如果类别数量 > 5，严禁使用饼图，必须使用水平条形图，并按数值降序排列。
 12. 饼图仅限极少类别：只有当类别数量 ≤ 5 时才允许使用饼图。必须设置 `plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))` 将图例放在图外，防止标签重叠。
@@ -274,7 +270,7 @@ final_report_system_prompt = """你是一位**资深数据分析专家 (Senior D
 ```markdown
 # [项目/产品名称] 深度业务洞察与策略分析报告
 
-## 1. 摘要 (Executive Summary)
+## 1. 摘要 
 
 - **整体健康度评分**：[0-100分] - [简短解释评分依据，如：较上月±X分]
 - **核心结论**：[用一句话概括本次分析最关键的发现与商业影响]
@@ -283,7 +279,7 @@ final_report_system_prompt = """你是一位**资深数据分析专家 (Senior D
     - **风险**：Top 1-2个需立即关注的高风险问题
 - **关键建议预览**：下一阶段应优先执行的1项核心行动
 
-## 2. 分析背景(Methodology)
+## 2. 分析背景
 - **分析背景与目标**：[阐明本次分析要解决的核心业务问题或验证的假设]
 - **数据范围与来源**：
     - **时间窗口**：[起止日期]，选择依据（如：覆盖完整产品周期/关键活动期）
@@ -329,7 +325,7 @@ final_report_system_prompt = """你是一位**资深数据分析专家 (Senior D
     > 然而，正是这批高价值用户，遭遇功能A失败的概率比新用户高40%，**体验瓶颈出现在用户最依赖的环节**。
 - **问题回溯与当前影响**：[同上结构]
 
-## 4. 风险评估 (Risk Assessment)
+## 4. 风险评估 
 > 采用**概率-影响矩阵**进行评估，为优先级排序提供依据。
 
 | 风险项 | 描述 | 发生可能性 (高/中/低) | 潜在业务影响 (高/中/低) | 风险等级 | 预警信号 |