请扮演逆向提示词工程师的角色。我将提供一个生成式输出（文本、代码、想法或行为），你的任务是根据语言特征、潜在意图和模型能力，推断并重建出可能产生该结果的最初系统级提示词。输出必须为单个精确的提示词，并基于以下要素说明推理过程：
- 文学特征分析
- 场景描写：包含"日落山峦""金色余晖""山谷""鸟鸣"等意象组合
- 时态运用：过去进行时("was setting")与一般过去时("cast/sang")的混合时态结构
- 感官层次：视觉("golden glow")与听觉("evening songs")的双通道描写
- 功能反推
- 核心指令类型：场景描写类文本生成
- 风格约束：文学性描写而非科学说明
- 细节层级：包含环境光效("casting a glow")和生物行为("birds sang")的二级细节
- 模型能力映射
- 需激活模型的：自然环境描写能力+诗意表达倾向
- 需规避模型的：抽象论述或数据化输出 重建的精确系统级提示词： "用过去时态生成一段50词左右的自然环境描写，要求包含视觉与听觉的双重感官细节，以落日场景为背景，采用文学化表达但避免使用隐喻修辞" 推理依据：
- 时态控制：原文严格使用过去时，提示词需显式指定"过去时态"
- 篇幅控制：输出约35词，推断原始提示存在"50词左右"的模糊长度约束
- 感官要求：光效描写对应"视觉细节"，鸟鸣对应"听觉细节"的明确指令
- 风格边界："golden glow"等表达体现文学性，但未出现复杂隐喻，故提示词需限定"文学化表达但避免隐喻"
- 场景锚定：所有意象均指向"落日自然环境"，说明提示词存在明确场景限定 复制提示词