用“人话”描述问题、明确重构边界、提供风格样本、强制说明权衡，能让ChatGPT生成自然可读、贴合上下文、开箱即用的重构代码，避免教科书式刻板方案。
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让ChatGPT帮你重构函数时，提示词写得太像说明书，它就会返回教科书式的刻板代码——变量名带下划线、注释堆满五行、还自动拆出六个私有辅助函数。你需要的是自然可读、贴合项目上下文、改完就能塞进现有代码里的结果。
用“人话”描述当前函数的问题
别写“请优化时间复杂度并增强可维护性”。直接说：【这个函数现在读起来像在解谜：用了三个嵌套for循环遍历同一个列表，中间还混着正则替换和状态标记，我每次改都要重读两遍才敢动】。
这句里藏着真实上下文：嵌套深、重复遍历、逻辑混杂。ChatGPT会据此聚焦“扁平化流程+消除副作用”，而不是泛泛而谈“提升性能”。
明确指定重构边界和约束
方法一：用“保留但简化”锚定核心行为
“只改实现方式，不改变函数签名、输入输出类型、错误抛出逻辑，也不新增外部依赖。”
方法二：用“必须保留”锁定关键片段
“第12行的 try/catch 块不能删，里面捕获的是第三方SDK特有的 TimeoutError，需要原样保留处理逻辑。”
方法三：用“禁止出现”堵住常见雷区
【禁止引入 async/await、禁止拆分成多个新函数、禁止使用 reduce 替代 for 循环】——这些限制能立刻过滤掉教科书式“优雅解法”，逼它在你熟悉的范式里工作。
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...”。
给它一个可模仿的风格样本
第一步：复制一段你团队里公认写得清爽的同类型函数（比如另一个处理用户权限的函数）
第二步：在提示词里直接贴出这段代码，加一句：“请按这种风格重构目标函数：变量名用语义化驼峰、每个 if 块控制在4行内、空行分隔逻辑段。”
这比说“写得简洁些”管用十倍。模型不是靠抽象概念理解风格，而是靠模式匹配。你给它样本，它就照着纹理长。
强制它暴露权衡取舍
在提示词末尾加一句：“请用一行说明本次重构主要牺牲了什么（例如：多了一次数组遍历，但换来了可读性提升）”。
这一步会倒逼模型放弃“完美解法”幻觉。它必须承认 trade-off，也就更可能给出真实工程中可用的方案——比如宁可多建一个临时对象，也不用位运算压缩可读性。
