固化ChatGPT函数重构工作流需三要素：【原始函数代码】、【当前痛点描述】、【目标约束】；使用标准化提示词模板并强制执行五步流程；配合响应过滤与本地四点验证检查表。
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把ChatGPT重构函数的提示词固化成可复用、不依赖临时灵感的工作流，关键在于剥离自由发挥成分，锁定输入结构、约束边界和输出校验点。
明确每次重构必须提供的三要素
打开新对话前，先在本地文本文件或笔记中写好这三项内容，缺一不可：【原始函数代码】、【当前痛点描述（如“嵌套太深”“命名模糊”“无法单元测试”）】、【目标约束（如“保持入参/出参签名不变”“不引入新依赖”“单函数逻辑不超过25行”）】。漏掉任意一项，ChatGPT大概率会发散或过度设计。
构造标准化提示词模板
将以下结构复制为固定模板，每次只替换括号内内容：
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...”。
你是一名资深Python工程师，专注函数级代码重构。请严格按以下步骤执行：
① 先确认原始函数功能，用一句话概括；
② 指出当前代码中违反Clean Code原则的具体位置（引用行号）；
③ 给出重构后代码，要求：保留原函数名、参数名、返回值类型和调用契约；
④ 用中文逐条说明每处修改的理由（例如：“将条件分支提取为guard clause，避免嵌套加深”）；
⑤ 最后列出本次重构未解决但值得后续关注的问题。
原始函数：
```python
【粘贴原始函数代码】
```
当前痛点：
【填写痛点描述】
目标约束：
【填写目标约束】
设置ChatGPT响应过滤机制
方法一：用浏览器插件（如PromptPerfect）预设“拒绝回答”关键词黑名单，包含“建议你重写整个模块”“可以考虑用类封装”“我推荐使用async”等越界表述——这些说明模型已脱离函数级重构范畴。
方法二：人工快速扫描响应首段，若第一句不是对函数功能的概括，立刻清空对话重试。
注意：ChatGPT有时会跳过步骤①直接给代码，这种响应必须废弃——没有功能确认，重构就失去锚点。
建立本地验证检查表
拿到重构结果后，对照以下四点逐项打钩：
✓ 函数签名（名称、参数顺序与类型注解、返回值）与原始完全一致；
✓ 所有测试用例（包括边界case）仍能通过；
✓ 新增注释仅解释“为什么这样改”，不出现“本函数用于…”这类冗余功能描述；
✓ 没有新增全局变量、闭包捕获或隐式状态依赖。
任一不满足，退回提示词模板，检查“目标约束”是否写得模糊（例如写“让代码更清晰”就不如写“消除所有大于3层的嵌套”）。
