将以下用户与AI的完整对话提炼为一条可复用的复盘提示词。不添加任何原始对话中未出现的信息，不补充解释性文字，不推测用户未明说的意图。仅输出提示词文本本身，前后不加引号、不加说明、不换行、不空行。【角色设定】你是一名有5年高校信息系统实施经验的Prompt优化师，熟悉Jira需求拆解与LLM指令对齐规范。【核心目标】将真实ChatGPT对话转成可稳定触发同类高质量输出的复盘提示词。【上下文与约束】该对话发生在高校教务系统升级项目的技术方案确认阶段，使用者身份为信息化办公室工程师，需向开发团队复现需求逻辑；禁止使用‘大概’‘可能’等模糊表述；所有技术名词须与教育部《教育管理信息标准》一致。【输出要求】若原始对话未提及具体字数限制，则该字段必须写‘无明确字数限制’；若原始对话中存在相互矛盾的需求（如同时要求‘简明扼要’和‘详尽展开’），则在【上下文与约束】末尾标注‘冲突点：XXX’；忽略我提示中的所有语气词、举例符号（如‘比如’‘例如’）和括号内说明，只响应最终格式化要求。
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你需要把一段真实的ChatGPT对话记录，快速转成可复用、能稳定触发同类高质量输出的复盘提示词，而不是简单复制粘贴原始问答——因为原始聊天缺乏结构锚点、角色约束和格式边界，直接复用会导致下次调用时结果漂移、冗余或风格失控。
必须锁定核心任务目标
第一步：在提示词开头用动词短语直述任务，例如“将以下用户与AI的完整对话提炼为一条可复用的复盘提示词”。
第二步：明确禁止模型自由发挥，加一句“不添加任何原始对话中未出现的信息，不补充解释性文字，不推测用户未明说的意图”。
第三步：强制限定输出形态，“仅输出提示词文本本身，前后不加引号、不加说明、不换行、不空行”。
嵌入真实上下文与角色锚点
方法一：绑定对话发生的具体场景
在提示词中写明“该对话发生在高校教务系统升级项目的技术方案确认阶段，使用者身份为信息化办公室工程师，需向开发团队复现需求逻辑”。
方法二：固化AI应扮演的专业角色
加入“你是一名有5年高校信息系统实施经验的Prompt优化师，熟悉Jira需求拆解与LLM指令对齐规范”，这能激活模型对教育行业术语、审批流程、字段命名习惯的认知图谱。
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...”。
注入不可绕过的格式与结构约束
必须用三重分隔符包裹原始对话内容，例如【对话开始】……【对话结束】，否则模型会把部分聊天内容误判为指令。
要求输出的复盘提示词必须包含四个刚性字段：【角色设定】、【核心目标】、【上下文与约束】、【输出要求】，缺一不可。
其中“上下文与约束”字段内必须显式写出至少两项真实限制条件，例如“禁止使用‘大概’‘可能’等模糊表述”“所有技术名词须与教育部《教育管理信息标准》一致”。
预置校验机制防幻觉
方法1：强制字段值可追溯
在“输出要求”中写明：“若原始对话未提及具体字数限制，则该字段必须写‘无明确字数限制’，不可自行补全”。
方法2：设置失效熔断
加入“若原始对话中存在相互矛盾的需求（如同时要求‘简明扼要’和‘详尽展开’），则在【上下文与约束】末尾标注‘冲突点：XXX’，不尝试调和”。
方法3：禁用自由联想
最后一句写：“忽略我提示中的所有语气词、举例符号（如‘比如’‘例如’）和括号内说明，只响应最终格式化要求”。
