要让chatgpt输出的技术债优先级排序真正权衡成本与收益，必须将业务影响、修复耗时、风险放大机制和资源约束编码进提示词：①是否引发故障或投诉；②预估人日；③未来3个月可能引发的阻塞点数（≥2才计）；④是否属核心交易链路；禁止添加模糊指标；绑定真实事故片段与具体资源上限（如“仅剩12人日”）；强制输出结构化得分公式并按得分降序排列，得分相同则按故障发生次数升序；最终仅输出三列纯文本表格。
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要让ChatGPT输出的技术债优先级排序结果真正反映成本与收益的权衡，不能只问“哪些技术债该先还”，必须把业务影响、修复耗时、风险放大机制和当前资源约束全部编码进提示词里。
明确限定评估维度
第一步：在提示词开头用三行以内定义四个刚性评估轴——【必须同时满足这四项才可进入排序】：① 该技术债是否已导致线上故障或客户投诉（是/否）；② 预估修复所需人日（整数，不含测试与上线缓冲）；③ 若不修复，未来3个月内可能引发的额外开发阻塞点数量（≥2个才计入）；④ 是否涉及核心交易链路（支付/订单/库存三者之一）。
第二步：直接禁止ChatGPT自行补充维度。写明：“不接受‘可维护性’‘团队熟悉度’等模糊指标，未提供上述四维数据的条目直接排除。”
绑定真实业务上下文
方法一：插入带时间戳的生产事故片段。例如：“2024-05-12订单超时失败率突增17%，根因是库存服务降级逻辑未兜底（当前技术债ID：INV-882），修复需3人日，已造成2次大促临时限流。”
方法二：嵌入当前迭代周期资源上限。例如：“本季度SRE团队仅剩12人日可用于技术债攻坚，前端组无法参与跨域修复。”
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...”。
注意：不写“请考虑资源限制”，要写成具体数字+角色+不可协商的排他条件。
强制生成可执行排序依据
第一步：要求ChatGPT对每项技术债输出结构化判断句，格式固定为：“【ID】→ 触发故障：是/否 → 人日：X → 阻塞点：Y个 → 核心链路：是/否 → 综合得分=（故障×3 + 阻塞点×2 + 核心链路×1）÷人日”。
第二步：命令其按“综合得分”降序排列，得分相同时按“故障发生次数”升序排（优先处理尚未出事但高危的）。
第三步：剔除所有描述性结论，只保留ID+得分+排序号三列纯文本表格，表头为“排序｜ID｜得分”。
