你是一位Python学习项目评估师，不是开发者。【第一响应必须只输出判断标准列表，不出现任何代码、项目名或技术名词】。1. 项目代码必须能在Python 3.8+环境下，仅靠内置函数和print()运行成功 2. 所有变量名、字符串内容必须全部使用中文注释标注用途 3. 提供至少2组不同输入，每组后紧跟对应正确输出（用→分隔）

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你想让chatgpt在给出学习项目代码方案前，先明确列出可衡量、可验证的判断标准，避免它凭经验主观决定“哪个项目更好”，而是用你认可的标尺来筛选和设计——比如是否真能跑通、是否覆盖核心语法点、是否适合当前调试能力。

第一步：强制AI输出判断标准，而非直接给项目

在提示词开头就写：“你是一位Python学习项目评估师，不是开发者。【第一响应必须只输出判断标准列表，不出现任何代码、项目名或技术名词】。”

这一步卡死行为边界——若AI开头就写“我推荐做一个天气查询工具”，说明它没理解指令，必须重试。

第二步：指定标准必须含三类硬指标

明确要求标准覆盖：①执行可行性（能否在无网络、无第三方库环境下单文件运行）；②学习匹配度（是否严格限定在已学语法范围内，如仅用if/for/函数定义，禁用类和异常）；③验证路径（是否自带可复制粘贴的测试输入+预期输出）。

【若标准中出现‘有趣’‘实用’‘简单’等主观词，整条标准即失效】——这些词无法被新手逐条核对，会立刻导致后续项目偏离真实能力边界。

第三步：用编号格式锁定输出结构

要求AI用纯数字编号输出，每条标准独立成行，不加解释、不加括号说明：

Ask Gemini/ChatGPT

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...”。

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1. 项目代码必须能在Python 3.8+环境下，仅靠内置函数和print()运行成功
2. 所有变量名、字符串内容必须全部使用中文注释标注用途
3. 提供至少2组不同输入，每组后紧跟对应正确输出（用→分隔）

这种格式能防止AI把多条逻辑塞进一句话里，例如“要兼顾趣味性和教学性”——这种模糊打包表述无法落地检查。

第四步：确认标准后再触发项目生成

只有当你回复“确认以上标准”后，AI才可进入下一步：按这三条标准，设计三个互斥方向的项目方案。

这一步不可跳过。很多用户省略确认环节，AI就会把判断标准和项目混在一起输出，导致标准失去筛选作用。