合格提示词需三步锚定：先用一句话明确定义输入输出，再剔除所有非核心依赖确保纯标准库运行，最后手动模拟最简用例反推逻辑完整性。
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你想用ChatGPT练手写代码，但每次写的提示词一发出去就跑偏——项目太大、边界模糊、没法真跑起来，最后只产出一堆伪代码。你需要的是一个能当天动手、3小时内跑通、带明确输入输出、不依赖外部API的小型可执行项目。
先锁死最小可行边界
第一步：用一句话定义输入和输出，中间不许出现“可能”“支持”“包括”这类模糊词。例如：“输入是单行字符串，输出是JSON格式的错误位置列表，键名固定为errors，值为[起始索引, 结束索引]组成的数组。”
第二步：剔除所有非核心依赖。如果提示词里写了“调用requests获取网页”，立刻删掉；如果写了“保存到MySQL”，改成“打印到控制台”。【项目必须能在Python 3.10+纯标准库环境下直接运行】
第三步：手动模拟一次最简用例。比如输入"(hello)world【test】"，预期输出{"errors": [[0, 7], [13, 20]]}。写完这个例子，再反推提示词里是否遗漏了括号类型判断逻辑。
三段式强制锚定法
方法一：角色→任务→约束
① 角色：你是一个专注写小工具的Python开发者，只写可复制粘贴就能跑的单文件脚本。
② 任务：写一个函数check_brackets(text: str) -> dict，严格按上面定义的输入输出格式实现。
③ 约束：不用正则；用栈；中文全角括号(()、【】、〔〕、《》)必须全部识别；遇到未闭合括号时，结束索引设为-1。
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...”。
反向约束法（适合总被AI加功能的人）
开头就写：“禁止以下行为：生成main函数以外的其他函数；引入任何第三方包；处理多行输入；返回字符串而非字典；在输出里添加解释性文字。”这比正向描述更有效。
这一步操作起来很简单，直接把禁令条款放在提示词最前面，模型会优先遵守否定指令，大幅减少冗余代码。
验证提示词是否合格
把写好的提示词丢给ChatGPT，拿到代码后立刻做三件事：
1. 复制粘贴进VS Code新文件，不改任何字符，直接运行；
2. 用你手动写的那个最简用例输入，看输出是否完全匹配；
3. 故意输一个空字符串、只有一半括号、嵌套超深的字符串，确认不报错也不卡死。【只要其中任意一步失败，就说明提示词没锁死边界】
