提示词写作需剔除空话，明确角色、文本、动作与边界；用“不是……而是……”划清红线；绑定可验证动作与校验点；将抽象要求转化为真实教学卡点。
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ChatGPT做提示词入门时，一写就冒出“高效便捷”“智能强大”“全面提升”这类空话套话，不是模型偷懒，是你给它的指令里没塞进真实动作、具体对象和硬性边界。
第一步：砍掉所有形容词和虚词
打开ChatGPT，别输入“请帮我写一个专业的提示词”，这等于递刀子让它往套话里扎。直接写：“我要让ChatGPT帮教龄8年的初中语文老师生成《陋室铭》课堂提问提纲，问题必须对应课文第3段原句，每个问题后附一句学生可能答错的典型误区。”
这句话没有一个形容词，但锁死了角色、文本范围、动作类型、输出颗粒度——模型只能照着干，没法编“激发思维”“培养素养”这种看不见摸不着的废话。
第二步：用“不是……而是……”划清判断红线
方法一：不是罗列提问技巧，而是从学生默写错别字最多的三处原文出发设计问题。比如“‘苔痕上阶绿’中‘上’字常被写成‘尚’，请据此设计一道辨析题。”
方法二：不是说明教学目标，而是写出老师在课堂上实际会说的那句话。例如“你发现‘无丝竹之乱耳’这句里，‘丝竹’指什么？它和下一句‘无案牍之劳形’在结构上是什么关系？”——这就是真正在黑板前开口说的话，不是教案里的术语搬运。
【禁止出现‘引导’‘启发’‘深化理解’等动词抽象化表达】 这类词无法验证是否执行到位，模型会自动补全成空洞流程。
第三步：绑定可验证动作与校验点
第一步：让模型先输出3个问题，每个问题必须包含原文引用（如“‘谈笑有鸿儒’中的‘鸿儒’指哪类人？”）；
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...”。
第二步：针对每个问题，写出学生可能给出的1个错误答案，并指出错在哪个字或哪个逻辑断点（如“答‘很有钱的人’——错在混淆‘儒’与‘富’，原文强调学识而非财富”）；
第三步：要求模型在最后加一行校验指令：“请检查全部问题是否均出自课文第3段，若任一问题引用超出该段范围，请标出并删除。”
这三步做完，提示词就自带纠错机制。模型若胡编，会在第三步露馅——它无法通过自己设的校验关卡。
第四步：插入真实卡点代替抽象要求
不要写“问题要有层次”，改成：“如果学生已经能答出‘斯是陋室，惟吾德馨’的意思，下一个问题该怎么问，才能逼他注意到‘南阳诸葛庐，西蜀子云亭’这两处类比背后的写作意图？”
这句话把“层次”转化成了一个具体教学困境：学生懂字面，卡在深层意图。模型必须调取真实课堂经验或文本细读逻辑来回应，没法用“由浅入深”四个字糊弄过去。
这一步操作起来很简单，直接把老师批改作业时皱眉的真实瞬间写进提示词里。
