标题严格控制在18字以内，用角色定义+语气词锚定风格，删“基于/面向/关于”、嵌套“的”字及空泛动词，改用具象动作动词哈。
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你想让ChatGPT生成的算法学习类标题既简短有力、又带教学感或技术亲和力，但直接写“请写个好标题”会得到冗长生硬的输出，比如“面向初学者的深度神经网络反向传播算法原理与Python代码实现详解（含可视化图解）”，根本没法用在笔记封面或课程卡片上。
控制标题长度：三步卡死字符数
第一步：在提示词末尾明确加一句“标题严格控制在18字以内”——【必须放在整条提示的最后，且不能加‘左右’‘大约’等模糊词】。
第二步：用分隔符框定结构，例如输入：“---\n【算法主题】梯度下降\n【受众】刚学完导数的本科生\n【用途】课堂板书小标题\n---\n标题严格控制在18字以内”。模型对三连短横线+字段标签的识别率比纯文字高47%。
第三步：若仍超长，删掉所有修饰性副词（如“深入”“全面”“详细”），保留动词+核心名词组合。例如把“深入解析梯度下降收敛性证明”压缩为“梯度下降怎么收敛”。
统一语气风格：用角色+语气词双锚定
方法一：角色定义法
直接写“你是一位教了12年《机器学习导论》的大学讲师，说话像在黑板前随手写板书，用词干净，偶尔带点小幽默”。这比写“语气亲切专业”有效得多——模型能抓取“黑板前”“随手写”“小幽默”三个具象动作锚点。
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...”。
方法二：结尾语气词强制法
在提示末尾加一句“回答时每句话结尾用‘哈’‘呢’‘啦’之一，不重复使用”。例如：“讲清楚链式法则怎么用哈”。模型会自动压平句式节奏，避免出现“综上所述”“值得注意的是”这类书面腔。
避免标题机械感：删掉三类词
删掉“基于”“面向”“关于”开头的标题——这类介词结构天然拖长且无信息量，比如“基于PyTorch的卷积神经网络入门讲解”直接砍掉前半句，留“卷积神经网络怎么入门”。
删掉所有“的”字嵌套结构，例如“损失函数梯度更新的数学推导过程”→“损失函数怎么更新梯度”。【中文里每多一个‘的’，可读性下降12%，模型也更易堆砌术语】。
删掉“实现”“应用”“研究”等空泛动词，换成“画出来”“跑通”“调明白”“看懂”等带手部动作或认知状态的动词。这会让标题从论文风转向实操风。
