必须用可测可验证的三元组标准替代模糊形容词，每条标准需含问题现象、检测方法、数值阈值，并强制JSON输出格式及证据定位。

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要让Gemini对一段文案做出稳定、可比、不飘忽的评价，必须砍掉所有模糊形容词和主观判断句式，否则每次输出的“好”“一般”“有待提升”背后标准完全不同，根本没法横向对比两版改写效果。

先剥离非评价要素

打开你手头正在用的评价提示词，逐句标出与【指标是否可测+结果是否可验证】无关的内容。删掉所有“语言生动”“逻辑清晰”“富有感染力”这类无法用工具校验的表述——它们不是评价标准，是审美幻觉。

遇到“用户看完会点头认同”这种描述，直接删掉。Gemini不会读心，也无法模拟用户点头动作；但可以检查“是否包含至少2个真实学员原声短语”，这个能数、能查、能回溯。

用三元组锚定每条标准

每一条评价标准必须拆成明确的结构，缺一不可。

方法一：从“问题现象”反推标准
原文出现“简历投了石沉大海”→检测是否嵌入学员原声短语该短语来自《2026Q1咨询对话抽样》第7页第3条原始消息命中则得1分，未命中得0分

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方法二：用数值卡死模糊地带
统计动词密度全文共428字动词数量≥63个（即每6.8字含1个动词），低于则标注“动作感不足”

【动词必须是真实行为动词，如“删掉”“塌陷”“崩”“卡顿”，禁用“体现”“展现”“传达”等伪动词】

绑定校验动作并强制输出格式

第一步：在提示词末尾加硬性指令：“仅输出JSON对象，字段为{score: number, flaws: string[], evidence: string[]}，不得包含任何解释性文字或Markdown格式。”

第二步：要求evidence字段必须引用原文位置，例如“第2段第3行‘改完bug又崩’符合学员原声要求”。

第三步：追加失败拦截句：“若flaws数组为空，则自动补入‘未检测到具体问题点’并重评。”这一步不做，Gemini常默认输出“整体不错”，等于没评。