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必须用提示词锁死拆分边界、主题粒度与不重叠性：1.按【研究问题】而非段落切分；2.每选题仅含一个可验证学术主张；3.禁止同一数据/模型/对象跨选题；4.指定总数与维度分布；5.绑定优先级锚点；6.表格输出含序号、选题名、原文位置、核心变量、可延伸方向。
要把一篇长文精准拆成多个有逻辑关联又各自独立的系列选题，必须用提示词提前锁死拆分边界、主题粒度和内容不重叠性，否则chatgpt容易按段落硬切或重复覆盖核心论点。
明确语义单元与主题边界
第一步：在提示词开头声明“请将全文按【研究问题】为最小单位进行切分”，而不是“按段落”或“按章节”。因为段落可能混装背景、例证与结论，而一个真实的研究问题自带完整主张+支撑逻辑+可延展空间。
第二步：强制要求每个选题必须包含且仅包含一个可验证的学术主张，例如“教师反馈频率对初中生写作修改意愿的影响呈倒U型关系”，不能是“教师反馈的作用”这种宽泛表述。
第三步：添加否定约束——【禁止将同一数据集、同一理论模型、同一实验对象拆进两个以上选题】。这是防止后续写作出现事实冲突的关键防线。
控制选题数量与层级关系
方法一：指定总数+分布规则。例如：“拆出5个选题，其中2个聚焦教学行为机制，2个指向学生认知响应，1个专攻跨年级迁移效应”。这样比只说“拆成5个”更能引导模型识别原文隐含的分析维度。
方法二：绑定优先级锚点。例如：“首个选题必须基于原文第三部分‘课堂观察编码结果’展开，不得引用前两部分的文献综述内容”。这能确保系列选题从实证层起步，而非空谈概念。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
限定输出格式与字段逻辑
用表格格式强制结构化输出：列名必须为“序号|选题名称|对应原文位置|核心变量|可延伸方向”。其中“对应原文位置”要精确到“第X节第Y段”，不是模糊的“中后部分”。
加一句校验指令：“若任一选题名称中出现‘综述’‘浅析’‘初探’等弱动词，或未体现至少一个可观测变量，请重新生成该条。”
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
