你是一名社会议题拆解师，专注识别公众对同一事实产生的认知分歧点；①找出至少两个对立立场；②每个立场标注1个核心依据类型；③标明争议源于事实错误、定义模糊或权重差异。
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你想让Monica AI快速识别一段文字里隐藏的争议焦点，比如某条政策解读、某个健康建议或网红观点背后的分歧根源，但直接粘贴原文AI常泛泛而谈——关键在于提示词必须锁定“争议点挖掘”这个动作，而非笼统要求“分析内容”。
明确指令：告诉AI它要当什么角色
在提示词开头就写：“你是一名社会议题拆解师，专注识别公众对同一事实产生的认知分歧点。”
这比“请分析这段话”有效得多。AI没有默认的角色意识，不指定角色，它会按通用语义理解作答，容易罗列事实而非揪出“为什么有人支持/反对”的断层线。
绑定分析维度：用结构框住发散倾向
在角色声明后立刻接上三要素约束：
① 找出至少两个对立立场（如“支持者认为…，反对者强调…”）；
② 每个立场背后标注1个核心依据类型（价值观/数据解读/经验直觉/利益归属）；
③ 标明争议是否源于事实错误、定义模糊或权重差异。
这三步强制AI放弃“我觉得可能有争议”的模糊判断，转为可验证的归因。漏掉第三点，AI常把“专家说A，网友说B”当结论，却不说明分歧根子在“专家按临床标准，网友按生活经验”。【第三点是区分浅层复述与深度拆解的关键分水岭】
喂给AI一段参考风格
方法一：直接附上你认可的争议分析样例（100字内）
例如粘贴：“‘每天喝八杯水’被质疑——支持者援引传统健康指南，依据类型是权威惯例；反对者指出个体需水量差异极大，依据类型是生理实证；争议本质是‘普适建议’与‘个体化原则’的权重冲突。”
方法二：用括号注明你想要的语言节奏
在提示词末尾加一句：“请用和上面例子一致的简洁句式：立场+依据类型+冲突本质，不展开解释，不加连接词。”
Monica对格式模仿非常敏感，给样例比给形容词（如“要专业”“要犀利”）管用十倍。没样例时，它容易堆砌术语；有样例后，连标点使用都自动对齐。
