要让AI教程有人味，需用真实踩坑口吻写作，嵌入具体报错、手动判断节点和最小却最疼的细节，删掉“清晰全面”等空洞指令，代之以“我昨天试了三次才跑通”等场景化要求。
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你想让ChatGPT写出的AI工作流教程，读起来不像机器堆砌的步骤清单，而像一个刚踩过坑、手还沾着咖啡渍的同事在 Slack 里给你发的实操笔记——不是教你怎么调 API，而是告诉你“哪一步卡住时该骂哪行代码”。
先砍掉所有“标准答案式”表达
打开你正在写的提示词，删掉“请提供清晰、结构化、专业、全面的教程”这类空洞要求。ChatGPT看到“清晰”就自动套模板，“全面”就拼命凑字数，结果全是“第一步：打开浏览器→第二步：访问官网→第三步：点击注册按钮……”这种连自己都不信的流程。
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...”。
把“请用通俗语言解释”换成具体指令：“用‘我昨天试了三次才跑通’的口吻写，提到一次报错信息（比如‘Error: workflow_id not found’），并说明这个错是因为漏填了 config.json 里的 【workflow_id 必须和部署后台完全一致，大小写敏感】。”
塞进真实动作链和决策点
真人写教程时，不会只写“上传文件”，而会说“我把 PDF 拖进左侧 upload 区，等进度条走到 70% 就卡住——后来发现是文件名带中文顿号（、），改成下划线就过了”。
方法一：用“当……就……否则……”句式锚定操作情境
当用户在 Zapier 里选完 Trigger 后，就立刻检查右上角是否显示「Connected」；否则即使后续步骤全绿，数据也根本不会触发。
方法二：插入一个必须手动判断的节点
第一步：运行 workflow_test.py
第二步：看终端输出最后一行是不是以 “✅ Ready for production” 结尾
第三步：如果不是，Ctrl+C 中断，打开 logs/latest_run.log，搜索 “timeout”，跳到第 12 行看 retry_count 值——【如果大于 3，说明 OpenAI key 权限不足，别改代码，先去平台重生成】
强制加入“非必要但关键”的细节
真人分享经验时，总会夹带私货：一句吐槽、一个截图位置、一个快捷键彩蛋。把这些塞进提示词里，模型才会学着“有人味”。
要求 ChatGPT 在每份教程里必须包含一项：“我踩过的最小但最疼的坑”，且不能是泛泛而谈的“注意网络连接”，而要精确到：“Mac 上用 Cmd+Shift+P 呼出命令面板时，如果弹出的是 VS Code 自带面板而非 Cursor 插件面板，说明插件没激活——此时关掉所有窗口，重装 v2.4.1 版本（别用 auto-update）。”
