Monica AI评价标准需明确量化锚点与角色约束。应删除模糊形容词，替换为带分值和原文定位的动作指令；绑定权威评分体系，引用课标或量表条目并标注编号；禁用模糊副词，锁死比较基准，关闭主观解释权限。
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Monica AI评价标准提示词缺乏明确好坏边界，导致模型输出结果忽高忽低、同一提示词多次运行评分波动大，根本原因是提示词中缺少可量化锚点和角色约束。
把模糊描述转成可验证动作
将“写得好一点”“更专业”这类主观表述全部删掉，替换成具体动作指令。例如把“请专业地评价这篇作文”改成“请按中考作文评分标准，从立意（0–10分）、结构（0–10分）、语言（0–10分）三方面打分，并指出每项扣分的具体句子”。【没有可拆解的评分维度，Monica无法稳定调用对应评估逻辑】
这一步操作起来很简单，直接把原提示词里的形容词全部圈出来，挨个替换成带分值、带原文定位要求的动词短语。
强制绑定权威评分体系
方法一：嵌入教育部/考试院公开文件关键词
在提示词开头加一句：“你是一名持有《义务教育语文课程标准（2022年版）》解读资质的初中语文教研员”。【不写明依据来源，Monica会默认使用网络杂糅经验，而非真实课标条目】
方法二：引用真实量表缩略名
比如加入“参照《PISA阅读素养评估框架》中的‘文本证据提取’子项进行判断”，比写“要有依据”管用十倍。
方法三：指定输出格式必须含原始条文编号
要求输出中每项评价后紧跟类似“（对应课标第三学段‘表达与交流’第3.2条）”的标注，倒逼模型调取结构化知识库而非自由发挥。
封死自由发挥空间
第一步：禁用模糊副词
删除所有“可能”“大概”“相对”“较为”等缓冲词，强制用“是/不是”“达到/未达到”“符合/违反”二元判断。
第二步：锁死比较基准
不写“比上一篇好”，改写为“与2023年北京中考满分作文第2段相比，在修辞密度上低0.8处/百字（计算方式：比喻/拟人句数÷总句数×100）”。
第三步：关闭解释权限
在提示词末尾加一句：“禁止使用‘我觉得’‘个人认为’等主观表述；所有结论必须对应前文所引标准条目，无对应条目则写‘此项未设评分依据’。”
