提示词体系篇

你现在是一名坚持“批判性思维”的资深PI。请扫描源文件中支持 `{{核心理论}}` 的所有实验数据。请特别识别出那些被作者定义为“异常值（Outliers）”或“次要偏差”的数据点。引导我分析：这些偏差是否暗示了该理论在 `{{特定边界条件}}` 下的失效？我们应如何利用这些“失败的数据”来重新定义理论的边界？

扮演一个“反方科学家”。假设文献中的核心假说 `{{理论名}}` 在底层逻辑上是错误的，请引导我从源文件中搜寻那些被主流观点掩盖的、相互矛盾的细微证据。如果我们推翻这个假说，是否存在一套更具包容性的逻辑来解释 `{{研究现象}}`？请指出我需要补充哪类实验来完成这一证伪。

分析 `{{研究领域}}` 过去 20 年的演化。识别出一个长期被视为“常识”但进展缓慢的共识。请引导我反思：这种停滞是因为理论已达顶峰，还是因为现有研究工具（如 `{{某特定技术}}`）限制了我们的观察维度？如果跳出这个工具限制，我们可能会看到什么？

扫描源文件中的理论推导过程，抓取出那些作者未显式说明但默认存在的“理想化前提”（如：环境均质、参与者理性等）。请引导我思考：在 `{{真实的复杂场景}}` 中，一旦这些假设消失，该理论的解释力会如何崩塌？我们应如何修正这个模型以适应现实的熵增？

请对比源文件中 20 世纪的经典文献与近 3 年的前沿论文。请引导我分析：老一辈科学家提出的 `{{核心洞察}}`，在今天的 `{{高精度检测/大数据}}` 背景下，是否呈现出了被当时技术限制所掩盖的、全新的微观机制？这种“旧瓶装新酒”的过程中，丢失了什么，又发现了什么？

尝试进行“知识嫁接”：如果用 `{{异质学科，如统计物理学}}` 中的 `{{某定律}}` 来重新审视本课题中的 `{{核心矛盾}}`。请引导我发现：目前本学科的模型中，哪些环节因为过于陷入局部细节而丢失了系统层面的动态平衡？

文献中常用 `{{类比，如黑匣子/开关}}` 来描述 `{{机制}}`。请引导我批判性地审视这个类比：它在帮助理解的同时，是否也由于其过度简化，导致我们忽视了该机制中最重要的 `{{动力学过程}}`？请基于源文件，重构一个更贴近物理本质的逻辑模型。

扫描源文件构建的知识图谱。识别出 `{{领域A}}` 与 `{{领域B}}` 之间的“逻辑断裂带”。请引导我思考：这两个领域至今没有产生关联，是因为它们在本质上无关，还是因为缺乏一个中间变量 `{{变量X}}` 来实现语义对齐？这是否就是我下一步研究的“蓝海”？

审查文献中普遍使用的测量指标 `{{指标名}}`。请引导我思考：这个指标在设计之初，为了方便统计而牺牲了哪些无法量化的 `{{质性特征}}`？如果我们要捕捉更真实的 `{{现象本质}}`，应如何从源文件中寻找灵感，重新定义一套“高保真”的测量体系？

文献声称 `{{变量A}}` 与 `{{结果B}}` 存在因果关系。请引导我执行“逻辑反转”测试：是否存在一个被忽视的变量 `{{变量C}}`，才是驱动 A 和 B 同步变化的真正源头？请从源文件的实验数据中寻找可能支持“伪相关”的蛛丝马迹。

扮演坚持“奥卡姆剃刀”的首席科学家。审视源文件中复杂的实验路径。请引导我思考：是否存在一种更简洁、更符合第一性原理的解释路径？如果去掉那些为了增加“学术厚度”而设计的复杂步骤，剩下的核心逻辑是什么？

深入剖析源文件中实证部分的对照组设置。请引导我反思：这种设置是否在潜在地避开了 `{{核心风险点}}`，从而定向诱导出预期的正面结果？如果重新设计一组“极限挑战实验”，现有的结论是否还能保持稳健？

选取源文件中观点对立的两位领军学者：`{{学者A}}` 与 `{{学者B}}`。请基于他们的论文库，模拟一场关于 `{{核心争议点}}` 的深度对话。引导我挖掘：两人争论的底层分歧点，究竟是由于数据差异，还是由于他们对 `{{研究范式}}` 的根本性理解不同？

假设你是一名拥有“上帝视角”且穿越回 10 年前的审稿人。请审视这篇奠基性论文。请给作者写一份反馈邮件，指出他当时受限于时代认知，在 `{{逻辑环节}}` 上犯下的一个虽“漂亮”但“错误”的假设。这封信应引导我思考：我当下的研究是否也存在类似的时代盲点？

扫描源文件中的参考文献引用网。请引导我分析：该领域是否存在一个“引用孤岛”，即所有的创新都只是在重复验证某几位权威的观点？请指出哪些被边缘化的文献（引注率低）其实提供了更有价值的外部视角，并引导我与之建立对话。

不要看摘要中的辞藻。请引导我从实验细节和讨论部分的字里行间，逆向推导出作者开展这项研究的“真实痛点”：他是真的为了解决 `{{某个社会/科学问题}}`，还是仅仅为了在一个已经成熟的理论拼图上增加一块微不足道的边角料？

扮演一名风险评估专家。如果未来 3 年内出现了 `{{某项技术/现象，如量子计算/超老龄化}}`，目前源文件中这套稳固的理论框架中，哪一个逻辑链条会最先断裂？请引导我提前设计一个“预警式实验”来测试这种脆弱性。

请引导我剥离所有源文件中的学术术语（如 `{{黑话1}}`、`{{黑话2}}`），用一个 10 岁孩子能听懂的话重新定义该领域的“母问题”。我们现在讨论的所有复杂模型，是在逼近这个问题的核心答案，还是在用复杂的表述掩盖我们对核心的无知？

扫描源文件中那些被认为“过于激进”或“离经叛道”的边缘观点。结合最新的跨学科趋势，引导我思考：这些观点是否预示了下一个范式转移的苗头？如果我要站在这个新浪潮的潮头，我现在应该关注文献中的哪些微弱信号？

对比我上传的所有笔记轨迹与这批新文献。请引导我回答：在整个阅读与交互过程中，哪一个逻辑瞬间真正触动了我的“智力直觉”？是哪一个细微的矛盾点让我感到坐立难安？那个点，是否就是我值得倾注未来 5 年心血的科研灵魂所在？

你现在是一名资深科技情报分析师。
请对比源文件中过去十年（2015-2024）与近两年（2025-2026）的内容，追踪核心术语从 `{{旧术语}}` 向 `{{新术语}}` 演进的路径。
请分析驱动这一变化的 3 个核心因素（如算法突破、硬件升级或政策导向），并以时间轴形式列出关键节点。

请扫描所有上传文献，识别在 `{{研究领域}}` 中被学术界普遍接受为“既定事实”或“公理”的 5 个核心假设。
针对每一个共识，请根据源文件指出是否存在最新的实验数据正在对其产生动摇，并评估该共识被挑战的可能性（高/中/低）。

请提取源文件中提到的所有关于 `{{研究对象}}` 的实验方法。
请按以下维度构建一个对比表格：【方法名称】、【核心原理】、【高精度/低成本/易迁移（评价）】、【主要局限性】。
最后，请推荐一个最适合 `{{小型实验室/工业化量产}}` 场景的路径。

筛选源文件中发表于 `{{期刊名称，如 Nature/JACS}}` 的文章。请分析这些高水平论文在定义“科学问题”时共有的话语体系。
它们是如何将一个具体的 `{{技术问题}}` 包装成具有普遍意义的 `{{科学发现}}` 的？
请总结其叙事公式。

对比源文件中来自 `{{地区A/机构A}}` 和 `{{地区B/机构B}}` 的研究成果。分析他们在处理 `{{同一课题}}` 时，在研究侧重点、资源投入规模以及伦理审查标准上的显著差异。
请指出这种差异是否导致了研究结论的不一致。

扮演一名严苛的论文审稿人。
请深度扫描所有文献的“Limitations”或“Discussion”章节。
请过滤掉因“样本量不足”等常规解释，专门提取出由于 `{{底层理论模型缺陷}}` 或 `{{核心算法逻辑}}` 导致的、目前尚未解决的深层空白点。

针对 `{{具体争议点/变量关系}}`，源文件中有哪些互相对立的结论？
请以“辩论赛”的形式列出：【正方观点及论据】 vs 【反方观点及论据】。
基于文献背景，
请分析导致这种矛盾的潜在变量（如实验环境差异或测量误差）。

扫描源文件，识别出哪些 `{{理论模型/推论}}` 在文中被高频引用，但在实证部分却缺乏直接、充分的数据支持？
请列出这些“逻辑跳跃”点，并建议应补充何种实验方案来填补这些断层。

现有研究大多基于 `{{标准环境/常温常压/特定样本}}` 开展。
请从源文件中寻找：当环境切换到 `{{极端条件/新应用场景}}` 时，现有理论是否还成立？
请标注出目前文献中明确提到的“理论失效边界”。

在所有上传文件中，请找出引用率相对较低、但提出了与主流 `{{主流技术路线}}` 截然不同的“非对称视角”的观点。
分析该观点为何被忽视，并探讨在当前 `{{新技术背景}}` 下，这些被冷落的观点是否具备“翻红”并成为新增长点的潜力。

参考上传的 `{{基金申请指南}}`。
请评估我目前的选题 `{{您的构思}}` 与指南中哪些“优先资助领域”最为契合？
请模仿基金委的官方语调，重新表述该选题，使其更符合“国家重大战略需求”。

基于国自然“四类科学问题属性”，分析源文件中的成功申报案例。
它们是如何论证其 `{{原创性/需求牵引}}` 特性的？
请从这些案例中提炼出 3 套可以直接套用的“属性描述模板”。

扮演一名有 20 年评审经验的 `{{学科名称}}` 专家。
针对我的初步选题 `{{选题}}`，
请列出 5 个你认为最致命的质疑点（尤其是在技术路线的可行性和前期研究基础上），
并指导我如何从源文件中寻找证据来提前防御这些质疑。

汇总源文件中同级别项目的“预期研究成果”。
请分析高水平标书是如何量化其贡献的（如：除了论文数量，如何描述对 `{{行业标准/核心算法/产业链}}` 的实质性影响）。
请帮我草拟一份具备竞争力的预期成果描述。

提取源文件中开展 `{{关键技术}}` 所需的核心人才技能。
对比我的团队背景（提供成员简介），分析我们在执行该课题时的“技术壁垒”优势。
如果存在技能短板，请建议我们需要补充哪类背景的合作者。

探索跨学科机会：如果将 `{{学科A，如计算机视觉}}` 中的经典 `{{算法/理论}}` 引入到本研究的 `{{具体问题}}` 中，是否存在逻辑上的可行性？
请从源文件中寻找类似的“跨界成功”案例作为方法论支撑。

识别源文件中原本用于 `{{工业/临床/其他领域}}` 的先进检测/分析手段。请评估：如果将该手段引入到 `{{基础研究课题}}` 中，能带来哪些更高维度的观察结果？
请列出迁移过程中可能遇到的 3 个技术壁垒。

为了向非专业的评审专家解释 `{{复杂科学问题}}`，请基于源文件中的核心逻辑，为我构建一个形象的“物理世界类比”或“金句”。
要求：既要保留科学的严谨性，又要让外行一听就懂。

随着 `{{研究方向}}` 的深入，源文件中是否提及了关于数据隐私、生态安全或伦理道德的隐忧？
请总结目前国际学术界对该方向最主要的“风险共识”，并为我提供 3 条合规性声明的建议。

综合所有源文件的“Future Work”和“Trend”描述。请为我绘制一份该细分领域的“5年演化路线图”。
请明确标注：哪些是即将被攻克的核心关卡（Milestones），以及哪些是我可以利用 `{{我现有的技术优势}}` 立即切入的突破口。

你现在是一名国家级基金标书咨询顾问。
请审阅我目前的课题描述 `{{具体构思}}`。
由于该选题目前偏向于工程实践，请根据《国自然四类科学问题属性指南》，将其转化为“鼓励探索、突出原创”的学术语境。
重点在于：如何将“解决 `{{业务痛点}}`”提升为“破解 `{{底层科学规律}}`”的表达？

请扫描上传的 `{{国家政策文件/行业指南}}`，
寻找我的课题 `{{选题关键词}}` 与国家重大战略需求之间的“深层逻辑链”。
请撰写一段 300 字左右的立项依据开头，
要求：从宏观趋势平滑过渡到微观科学问题，逻辑严丝合缝。

扮演一名挑剔的函评专家。
阅读我的申请书摘要，请指出：为什么你认为这个项目看起来更像是一个“技术迭代”或“常规开发”，而不是一个具有深度挑战的“科学问题”？
请列出 3 个具体的证据，并指导我如何从理论层面进行“拔高”。

基于源文件中该领域的资助趋势，为我的项目重新设计 5 个关键词。
要求：前 2 个关键词必须锁定 `{{核心学科领域}}`，
后 3 个关键词必须展示出 `{{跨学科/新技术，如AI/本体建模}}` 的前沿性。
请分析这种组合如何能精准匹配到高水平的评审组。

在立项依据第 `{{X}}` 段中，我提出了“`{{变量A导致了变量B}}`”的逻辑前提。
请从源文件中提取出 3 个最具权威性的实证证据。
要求：
不仅要有结论，还要说明其研究背景和样本量，并在文末按照标书规范标注出文献来源。

请从上传的行业报告或统计年鉴（源文件）中，提取出支持我课题迫切性的关键统计数据。
请将这些枯燥的数据转化为一段具有“危机感”的学术描述，证明如果 `{{本研究课题}}` 不开展，该行业将面临多大的经济损失或技术风险。

总结源文件中国内外研究现状。
请不要采用“A做了X，B做了Y”的陈述逻辑，
请采用“逻辑批评”视角：指出前人研究虽然解决了 `{{表面问题}}`，
但在 `{{核心机制/底层逻辑}}` 上依然存在最后一个关键断层。
通过这个断层，引出本项目研究的必然性。

针对我提出的核心科学假说 `{{假说内容}}`，
请模拟一名“持反对意见”的科学家提出 3 个最致命的质疑（如：变量不可测、逻辑不闭环等）。
然后，请引导我利用源文件中的边缘证据，构建一套“防御性论证”来封堵这些质疑。

请将我的“研究内容”与“研究目标”进行交叉审计。
请指出：
1\. 哪个目标缺乏具体的实验手段支撑？
2\. 哪个实验步骤看起来是多余的，对总目标贡献不明？
3\. 请建议如何调整 `{{步骤A}}`，使其与 `{{目标B}}` 之间的因果逻辑更直接。

我的研究方案包含了大量技术细节，这让专家感到杂乱。
请基于源文件，帮我从这些细节中提炼出 2-3 个真正的“关键科学问题”。
要求：这些问题必须是制约项目成败的“逻辑死穴”，而不是简单的“如何做实验”。

扮演一名有 20 年经验的标书润色专家。
请对比源文件中的同类项目，从“理论视角创新”、“方法工具迁移”和“数据获取深度”三个维度，
帮我精炼出 3 条具有极高辨识度的“特色与创新之处”。
要求：遣词造句要展现出引领感。

评审可能会质疑我使用的 `{{新型方法/算法}}` 的成功率。
请从源文件中寻找成功先例或相似逻辑，论证该方法在本项目语境下具有极高的“稳健性（Robustness）”和“工程可行性”。

扫描我过去发表的代表性论文（源文件）。
请提取出与本项目 `{{关键科学问题}}` 最相关的 3 个核心实验结论，并将它们改写为标书中的“前期工作积累”段落。
要求：要体现出本项目是前期研究的“自然延伸”和“深度跃迁”。

根据我提供的实验室设备清单，为我的技术路线提供配套说明。
请具体描述：`{{设备A}}` 的 `{{某项参数/精度}}` 是如何确保 `{{实验步骤B}}` 的数据获取能够达到项目要求的？

扫描团队成员简介（源文件）。
请论证我们在 `{{跨学科方向}}` 上的梯队优势。
请以 Markdown 格式梳理：【成员 A（核心专家）负责理论指导】、【成员 B（骨干）负责模型训练】、【成员 C（研究生）负责数据处理】。重点强调这种组合的“不可替代性”。

这是我近期做的预实验简报。
请结合源文件中的主流理论，分析这些初步数据中隐藏的“突破性苗头”。
请以此为由头，
撰写一段论证：为什么在大规模资助下，这些初步苗头能够成长为重大的科研发现？

你现在是一名国家自然科学基金评审委员会组长。
请对我的申请书全稿进行“盲审”。
请列出 5 个你认为最有可能导致“综合评价不予资助”的风险点，
并说明：如果要获得 A 类评价，我必须在哪个章节进行实质性的逻辑重构？

请执行“学术语感清理”。
扫描全文，识别出其中带有的“口语化”、“商业 PPT 风格”或“个人主观臆断”的措辞。
请将它们改写为：严谨、中立、基于客观证据、且符合中国基金委审美风格的学术书面语。

扮演一名严谨的项目经理。如果技术路线中的 `{{核心环节X}}` 在实施时被证明无效，我的整个研究是否会彻底停滞？
请基于源文件推荐一个“备选方案（Plan B）”，并论证该备选方案依然能保证项目主要目标的实现。

按照“背景（1句）-问题（1句）-内容（2句）-方法（1句）-预期目标与意义（1句）”的极简结构，为我撰写一份 400 字的摘要。
要求：不废话，直接将我的核心创新点 `{{创新点A}}` 放在最显眼的位置，让专家一目了然。

\[角色：严苛审稿人\] 请对比本文的\[研究问题\]与\[结论\]，检查是否存在“文不对题”或“过度推导”的情况。重点分析\[核心变量\]在全文定义是否统一。

分析从\[文献综述\]到\[本文假设\]的转折逻辑，指出是否存在“为了引用而引用”但在逻辑上无法支撑本文创新点的问题。

基于\[当前领域主流理论\]，针对本文提出的\[核心创新点\]，列举出3个最可能的学术质疑点，并要求作者从\[数据/方法论\]角度给出解释。

深度审查\[结果部分\]的图表数据，判断其是否足以支撑\[讨论部分\]中的核心论点。若支撑力不足，请给出补救建议。

扫描参考文献列表，识别是否存在缺少\[近3年核心文献\]或过度引用\[非权威期刊\]的情况，并给出补充方向。

将文中\[特定章节\]中泛化的动词（如 get, show, make）替换为更具学术表现力的\[精准术语\]，要求符合\[特定学科\]的表达习惯。

识别\[摘要/引言\]中的冗长从句，在不改变\[核心语义\]的前提下，通过\[拆分长句/转换被动语态\]提升阅读丝滑度。

优化全文的转折与承接词，将简单的 However/Therefore 升级为更具逻辑递进感的\[学术关联词\]，强化论证流。

对比\[顶级期刊 A\]与\[顶级期刊 B\]的常用术语，对本文的\[核心概念描述\]进行地道化修正，确保符合同行专家的阅读偏好。

一键提取并检查文中所有\[缩写词\]，确保其在首次出现时均有\[完整定义\]，并检查公式符号在全文的一致性。

基于本文的\[核心贡献\]与\[社会/学术价值\]，撰写一份递交给\[期刊名称\]主编的 Cover Letter，突出本文与该刊\[Aims & Scope\]的高度匹配。

请扮演一位\[偏好定性/定量研究\]的审稿人，对本文的\[方法论部分\]给出 3 条批判性修改建议。

将论文核心贡献提炼为 3-5 句\[Research Highlights\]，要求每句不超过 85 个字符，且必须包含\[关键词 A\]和\[关键词 B\]。

根据本文的\[研究主题\]，检索并建议 3 篇\[目标期刊\]近期发表的相关论文，并给出如何将其植入本文\[讨论/背景\]的策略。

为本文提供 5 个不同风格的标题（如：问题导向型、结论直给型、新颖隐喻型），并分析哪个最能吸引\[目标读者群\]。

将这段\[审稿人原文意见\]拆解为“事实性错误”、“逻辑质疑”、“建议性补充”三类，并制定\[逐条对应策略\]。

针对审稿人关于\[某项实验/论点\]的负面评价，撰写一段\[礼貌且坚定\]的回复，引用\[文献 C\]进行有力辩护，并说明文中已做的\[修改位置\]。

总结本次修改的 3 大核心变动，撰写一份给编辑的\[修改说明摘要\]，展示作者对修改意见的\[高度重视\]。

识别\[文献综述部分\]中连续超过 10 个词与已知文献高度相似的片段，在保留\[原始引用意图\]的前提下进行彻底的\[释义重构（Paraphrasing）\]。

\[闭环收尾\] 基于论文全文，生成一份用于\[学术会议\]的 10 页 PPT 演讲提纲，或一份面向\[非专业读者\]的 500 字科普推文梗概。

“你是我研究「数字化转型对企业绩效影响」的学术助理。现在，请快速浏览我上传的20篇文献的摘要和引言部分，并按以下标签进行自动分类：「理论奠基型」、「实证支持型」、「实证反对型」、「方法论创新型」、「文献综述型」。并为每一篇提供一句话的归因理由。”

“请针对文献「Acemoglu & Restrepo, 2018」提取其核心论点。然后，以论点树的形式，列出作者用来支撑该论点的**一级证据**和**二级证据**，并标明每个证据出现在原文的哪个部分（如，理论模型部分、实证结果Table 3、案例分析部分）。**最终输出请使用Markdown大纲格式。**”

“请基于文献「Smith, 2021」和「Jones, 2023」中关于「技术乐观主义与技术悲观主义」的讨论，完成以下任务：

“请用一句不超过30字的话，回答以下关于文献「文献标题」的核心问题：「这项研究究竟证明了什么？」，答案必须能通过文内主要结论的直接回溯来验证。”

“你是方法论评审专家。请为文献「文献标题」的实验设计部分生成一份「可复现性检查清单」。清单应包含：样本选取的具体标准、关键变量的操作化定义、控制变量列表、统计分析模型的具体公式。所有项目需附带原文出处。”

“基于我笔记本中关于「平台治理」的7篇核心文献，请你识别出不同学者使用的**核心理论视角**（如制度理论、资源依赖理论、行动者网络理论等）。然后，尝试绘制一个初步的整合性分析框架，说明这些视角如何解释「平台、用户、监管者」的三方互动。用Mermaid语法输出框架图。”

“请对我笔记本中所有关于「青少年社交媒体使用与心理健康」的实证研究进行荟萃式分析。首先，总结现有研究**已充分证实**的关联。其次，指出当前研究在**样本多样性**（如年龄、文化背景）、**研究设计**（如纵向vs横截面）、**机制探索**（如中介变量）三个维度上，最明显的**空白或薄弱环节**。每个空白点需引用指出该问题的原文。”

“假设你是文献「支持观点A的文献」作者的学术对手。请你基于我笔记本中**所有可用的知识**，构思三个最有挑战性的问题，来质疑该文献结论的稳健性或普遍性。问题需具体，例如针对其内生性问题、测量效度或样本选择性偏差。”

“基于文献「关于某个经济模型的文献」的核心机制，请进行一个思想实验：**如果**关键参数「X」的值**翻倍**，**并且**外部环境「Y」**突然消失**，根据该模型推导，整个系统可能会发生怎样的连锁反应？请分步骤推演。”

“我笔记本中的文献主要关于「生物学中的共生理论」。请尝试将「共生」、「寄生」、「互利」这三个核心概念，迁移并重新定义，以分析「数字经济中大型平台与初创企业的关系」。给出新的定义，并各举一个可能的分析案例。”

“请梳理我笔记本中所有涉及「某项技术（如区块链）发展」的文献，提取其中提到的重大技术突破、关键论文发表、主要应用落地事件，并按照时间顺序排列，形成一条标注了具体年份和事件的时间线。输出格式为表格。”

“你是一名优秀的学术写作者。请基于我提供的3篇核心文献和5篇相关文献，为我关于「主题」的论文撰写一段约300字的引言。**要求**：从普遍现象切入，引出研究问题，评述既有文献的不足，最后明确本文的贡献。请在段落中用「括号+数字」标记出观点对应的文献来源。”

“请以「研究方法」为横轴，「研究结论」为纵轴，将我笔记本中关于「远程工作对创新绩效影响」的10篇文献，整理到一个Markdown表格中。表格需包含：作者与年份、研究方法（定性/定量/混合）、样本特征、主要结论、局限性。并为「结论」和「局限性」两列提供脚注引用。”

“请根据我与你关于「研究项目X」的所有对话记录、保存在笔记中的核心观点，以及上传的文献材料，为我生成一个结构完整的论文摘要。摘要需包含**研究背景、核心问题、方法论、关键发现、理论与实务贡献**五个部分。总字数不超过250字。”

“请模拟一位严厉的审稿人，针对我刚刚生成的「论文摘要」（或某一部分初稿），提出3条具体的修改意见。意见应涉及**逻辑漏洞、表述不清、或与文献对话不足**。然后，请切换角色，以作者的身份，撰写对每一条意见的详细回复。”

“请用一段话，向我从未接触过「量子计算」的家人解释清楚我研究的核心概念「量子纠缠在加密通信中的应用」。要求：**完全避免专业术语**，使用日常生活中的类比，长度控制在5句话以内。”

“我将在一个学术会议上进行15分钟的报告。请为我关于「研究主题」的报告生成一个详细的PPT大纲。要求：包含8-10张幻灯片，每张需明确**标题、核心要点（3个以内）、建议的视觉呈现方式（如图表、示意图、关键引文）**。”

“现在，你是我的考官。请围绕我笔记本中关于「法国大革命起因」的文献，向我提出5个逐步深入的问题，以检验我是否真正理解了其复杂性。问题应从事实确认（如：主要派系有哪些？）逐步上升到历史解释（如：经济危机与意识形态变革，哪个是更根本的驱动因素？）。在我回答后，请对我的答案进行点评和补充。”

“我同时打开了「笔记本A（关于组织学习）」和「笔记本B（关于技术创新扩散）」。请你扫描两个笔记本的知识，找出两个领域可以交叉、产生新见解的**连接点**。至少提出2个可行的、跨领域的**新研究问题**。”

“请作为一名研究伦理顾问，根据我提供的**研究计划摘要**，生成一份潜在伦理问题自查清单。清单应涵盖：知情同意、隐私与数据安全、利益冲突、研究成果的潜在误用等方面。对每个潜在问题，提供一句风险提示。”

请扫描 Source \[X\] 第 \[Y\] 页的公式 (\[Z\])，以表格形式列出所有数学符号的物理定义、单位及在文中的首次引用位置。

作者是如何从初始假设 \[A\] 推导出最终方程 \[B\] 的？请忽略数学计算，用自然语言描述其核心逻辑链（Logic Chain）。

在所有 Sources 中，列出关于变量 \[$\\eta$\] 的所有实验设定值及其对最终结果的影响权重。

对比 Figure \[X\] 的趋势图与 Table \[Y\] 的原始数值，指出是否存在任何统计学上的不一致或未解释的离群点。

解释 Figure \[X\] 中横纵坐标的物理意义，并说明在斜率发生剧烈变化的点 \[A\]，实验环境发生了什么调整？

请将图 \[X\] 所示的算法架构/流程图，转化成一份结构化的步骤清单（Checklist）。

对比 Source \[A\] 和 Source \[B\] 对 \[XX 现象\] 的解释，指出两者在底层假设上的本质区别。

文中提到的 \[XX 实验结果\] 是否有足够的误差分析（Error Bar）支持？引用文中关于显著性检测（P-value）的具体描述。

在当前所有 Sources 讨论的 \[XX 领域\] 中，有哪些边界条件是作者尚未提及或实验尚未覆盖的？

如果根据公式 (\[X\])，将输入变量 \[A\] 提高 50%，系统输出的非线性响应会如何变化？引用文中的灵敏度分析部分。

该模型在什么样极端环境下（如极高压/极低频）会失效？请基于文中讨论给出逻辑推论。

扮演一名严苛的 \[XX 领域\] 审稿人，针对本文的“实验设计”部分提出 3 个最具挑战性的质疑点。

从 Source \[A\] 中提取关于 \[XX 现象\] 描述最地道的 5 个学术短语，并造句演示如何在我的新论文中使用。

基于当前 Notebook 的核心洞察，为我生成一份 10 分钟组会汇报的逻辑大纲，需包含：核心痛点、数学模型亮点、实验结论及对我的课题启发。

请定位至 Source 2 第 12 页的公式 (5)，执行以下操作：

     通过“第 X 页”和“逻辑回溯”指令，强行将 AI 的检索范围锁定在数学推导链条上。

请对比 Figure 3（折线图）与 Table 2 中的原始数据：

    “行列定位”和“图文对齐”能有效抑制 AI 的随机发挥，强迫它在文本描述和视觉趋势间寻找证据。

基于 Notebook 中所有关于 [XX 模型] 的描述，请为我进行一次逻辑模拟：

* * *

Analyze my writing for clarity issues. Identify:
*   sentences over 25 words
*   abstract language that could be concrete
*   vague phrases ("many", "often", "significant")
*   unclear antecedents (confusing pronouns)
*   technical jargon without explanation
For each issue, show: the original sentence with citation, why it's unclear, a clearer rewrite.
分析我的写作中的清晰度问题。识别：
*   超过25词的句子
*   可以变得具体的抽象语言
*   模糊短语（“许多”、“经常”、“重要”）
*   不明确的指代（令人困惑的代词）
*   没有解释的技术术语
对于每个问题，显示：带引用的原句、为什么不清楚、一个更清晰的改写版本。

Find every instance of filler language in my writing. Flag:
*   throat-clearing intros ("I think", "It seems", "In my opinion")
*   redundant pairs ("each and every", "first and foremost")
*   qualifier overload ("really", "very", "quite", "somewhat")
*   empty transitions ("Furthermore", "In addition", "That said")
Show original vs. tighter version for each. Cite sources.
找出我写作中所有填充语言的实例。标记：
*   开场白式的废话（“我认为”、“似乎”、“在我看来”）
*   冗余词组（“每一个”、“首先”）
*   过度使用修饰语（“真的”、“非常”、“相当”、“有点”）
*   空洞的过渡词（“此外”、“另外”、“话虽如此”）
为每个例子显示原句与更精炼版本，并标注出处。

Analyze my sentence structure patterns. Report:
*   average sentence length
*   sentence length distribution (short/medium/long)
*   opening word patterns (do I start sentences the same way?)
*   clause structure variety
Highlight 5 sections with monotonous rhythm. Rewrite each section with better variety. Cite all examples.
分析我的句子结构模式。报告：
*   平均句长
*   句子长度分布（短/中/长）
*   开头词模式（句子是否以相同方式开头？）
*   从句结构多样性
突出5个节奏单调的部分。用更好的多样性改写每个部分，并引用所有例子。

Find every passive construction in my writing. For each:
*   show the passive sentence with citation
*   explain if it weakens the point
*   rewrite in active voice
*   note when passive is actually better (rare cases)
End with a passive voice percentage and target recommendation.
找出我写作中所有被动结构。对于每个：
*   显示带引用的被动句
*   解释它是否削弱了观点
*   用主动语态改写
*   注明被动语态何时实际上更好（罕见情况）
最后给出被动语态比例及目标建议。

Map the logical structure of my argument. For each major claim:
*   state the claim
*   list supporting evidence (with citations)
*   rate evidence strength (strong/medium/weak)
*   identify logic gaps or leaps
*   suggest what's missing
Highlight the 3 weakest points and how to strengthen them.
映射我论点的逻辑结构。对于每个主要论点：
*   陈述论点
*   列出支持证据（带引用）
*   评估证据强度（强/中/弱）
*   识别逻辑漏洞或跳跃
*   建议缺少的内容
突出3个最弱的点以及如何强化它们。

Evaluate how my ideas connect. Identify:
*   abrupt topic shifts without transition
*   forced transitions that don't match logic
*   overused transition words
*   missing signposting for complex ideas
For each rough transition: show the jump with citations, explain why it's jarring, suggest a smoother connection.
评估我的想法如何连接。识别：
*   没有过渡的突然主题切换
*   不符合逻辑的勉强过渡
*   过度使用的过渡词
*   复杂想法缺少路标式引导
对于每个生硬的过渡：显示带引用的跳跃处、解释为什么突兀、建议更平滑的连接方式。

Find repetitive patterns in my writing. Flag:
*   repeated words within 50 words of each other
*   repeated sentence structures
*   repeated ideas stated differently
*   overused pet phrases
Show 10 most repetitive patterns with citations. Suggest alternatives for each.
找出我写作中的重复模式。标记：
*   50词内重复出现的词
*   重复的句子结构
*   以不同方式重复表达的想法
*   过度使用的个人口头禅
显示10个最严重的重复模式并附引用。为每个建议替代方案。

Analyze the first and last 100 words of my piece. For the opening:
*   does it hook immediately?
*   is there throat-clearing I can cut?
*   does it promise what the piece delivers?
For the closing:
*   does it land with impact?
*   does it resolve or expand the opening?
*   is there a clear takeaway?
Rewrite both if needed with citations.
分析我文章开头和结尾各100词。对于开头：
*   是否立即吸引读者？
*   是否有可以删除的开场废话？
*   是否承诺了文章实际提供的内容？
对于结尾：
*   是否有冲击力地收尾？
*   是否呼应或扩展了开头？
*   是否有清晰的核心收获？
如需改写，则提供带引用的改写版本。

Identify every technical term or insider language in my writing. For each:
*   flag the term with citation
*   rate if general audience would understand
*   provide a plain-language alternative
*   suggest where explanation is needed vs. where to just simplify
Prioritize the 5 most alienating terms.
识别我写作中所有技术术语或圈内语言。对于每个：
*   标记术语并附引用
*   评估普通读者是否能理解
*   提供通俗语言的替代方案
*   建议哪里需要解释，哪里只需简化
优先列出5个最令人困惑的术语。

Assess readability across my writing. Provide:
*   estimated reading grade level
*   average sentence length
*   complex word percentage
*   5 hardest-to-read sentences (with citations)
Rewrite those 5 sentences for 8th grade readability without losing meaning.
评估我写作的可读性。提供：
*   估计阅读年级水平
*   平均句长
*   复杂词比例
*   5个最难读的句子（带引用）
将这5个句子改写为8年级可读性，同时不丢失原意。

Find abstract claims that need concrete examples. Identify statements like:
*   "very effective"
*   "significantly improved"
*   "major impact"
*   "highly successful"
For each vague claim: cite the sentence, ask what specific evidence or example would make it concrete, suggest a rewrite if sources contain the data.
找出需要具体例子的抽象论断。识别类似以下的陈述：
*   “非常有效”
*   “显著改善”
*   “重大影响”
*   “非常成功”
对于每个模糊论断：引用句子、询问什么具体证据或例子能使其具体化、如果来源中有数据，则建议改写版本。

Analyze my tone throughout the piece. Note:
*   formal vs. casual shifts
*   emotional tone changes (objective ↔ passionate)
*   person shifts (I/you/we inconsistency)
*   register mismatches
Highlight 5 spots where tone breaks. Explain why and suggest consistent alternatives. Cite all examples.
分析我整篇文章的语气。注意：
*   正式与随意语气的切换
*   情感语气变化（客观 ↔ 热情）
*   人称切换（我/你/我们 不一致）
*   语域不匹配
突出5个语气断裂的地方。解释原因并建议保持一致的替代方案，引用所有例子。

Evaluate each paragraph in my writing. For every paragraph, state:
*   its main job (introduce/explain/support/transition/conclude)
*   whether it does that job clearly
*   if it's trying to do too much
*   if it should be split or merged
Highlight 3 paragraphs that wander or lack focus. Show how to tighten them.
评估我写作中的每个段落。对于每个段落，说明：
*   其主要职责（引入/解释/支持/过渡/总结）
*   是否清晰地履行了该职责
*   是否试图做太多事
*   是否应该拆分或合并
突出3个偏题或缺乏焦点的段落，并展示如何精简它们。

Count claims vs. supporting evidence in my writing. For each section:
*   list claims made
*   list evidence provided (with citations)
*   calculate ratio
*   flag claims with weak/missing support
Rank sections by evidence strength. Suggest where I'm over-claiming.
统计我写作中的论点与支持证据数量。对于每个部分：
*   列出提出的论点
*   列出提供的证据（带引用）
*   计算比例
*   标记支持不足或缺失的论点
按证据强度对各部分排序，并建议哪里存在过度主张的情况。

Run a final editing pass on my writing. Catch:
*   overused words (use frequency analysis)
*   clichés and tired phrases
*   hedging language ("might", "could", "perhaps") when I should be direct
*   inconsistent formatting or style
*   anything that sounds like AI wrote it
Provide a clean edit with track changes. Cite every change.
对我写作进行最终编辑检查。捕捉：
*   过度使用的词（使用频率分析）
*   陈词滥调和老旧短语
*   该直接时却使用的模糊语言（“可能”、“也许”）
*   不一致的格式或风格
*   任何听起来像 AI 写的内容
提供带修订追踪的干净编辑版本，并为每个修改标注引用。
关注我，获得更多AI新能力，拥抱AI，认清思维模式转变之道

公司法：最新《公司法》修订版PDF、公司章程、股东会/董事会决议、并购协议。
劳动法：劳动合同模板、员工手册、考勤记录、仲裁/诉讼材料。
知产/IP：专利/商标/著作权登记证书、侵权对比分析报告、许可合同。

每次Prompt后可追加：
「用Markdown表格呈现，每条附来源引用，以资深律师语气用简洁中文回答」

生成音频：适合通勤复习（Prompt见下文）。
PPT大纲：直接用于内部会议或客户汇报。

提取公司章程中关于股东会、董事会、监事会的职权划分和议事规则，

分析股东出资情况、股权比例及转让限制，

审查本次股东会/董事会决议的召集程序、表决方式是否合法，

对比本次并购协议与目标公司章程，

总结董事、高管忠实勤勉义务的具体要求，

生成公司解散清算流程时间线，

生成本Notebook的音频播客对话，
🚀 深挖需求专用（进阶）
将多份公司章程中的股东分红、优先认购权条款做横向对比表格，
为本次增资扩股准备尽调checklist，并检查上传文件是否完备。

找出劳动合同中关于试用期、竞业限制、违约责任的条款，

分析本次解除劳动合同的理由是否合法，

总结加班费、绩效工资、年休假的相关约定与法律规定差异，

生成劳动争议仲裁申请书大纲，

审查员工手册/规章制度中惩戒、绩效考核条款的合法性，

分析工伤认定及待遇支付相关文件，

生成劳动争议案件的音频播客摘要，适合律师或HR快速熟悉案情。
🚀 深挖需求专用（进阶）
对比多份劳动合同中的保密协议与竞业限制条款，
为本次劳动仲裁准备交叉询问问题清单，

分析上传文件中专利/商标/著作权的权利人、权利期限、权利状态，

对比被控侵权产品/作品与权利人权利要求/作品，

提取可用于宣告专利/商标无效的证据和理由，整理成证据目录表格。

审查IP许可/转让合同的关键条款（范围、地域、期限、费用、违约责任），

生成知识产权维权方案，包括证据保全、诉前禁令、损害赔偿计算依据。

生成本Notebook的音频对话，讲解本案知识产权侵权要点与应对策略。
🚀 深挖需求专用（进阶）
将多件专利的权利要求书做对比，找出核心保护范围差异。
生成给客户的白话版IP侵权风险评估报告（不超过1000字，附图表）

===============
Explain the topic using the Feynman technique:
Simple explanation (no jargon)
Identify gaps or confusing parts in my sources
Rewrite the explanation clearer
Give 3 analogies + 3 real examples
Finish with 5 self-test questions (with answers).
Cite sources.
使用费曼技巧讲解该主题：
简洁解释（无专业术语）
找出我的资料中缺失或令人困惑的部分
更清晰地重写解释
提供3个类比 + 3个真实案例
最后附上5道自测题（含答案）
标注资料来源

==========
Turn this into a chapter mastery guide:
2-3 sentence overview
Learning objectives
Outline: main topics → subtopics → details
Key frameworks/formulas and when to use them
3 hardest sections and why
Explain the hardest idea like I'm 12
10 bullet review sheet for night-before revision
Cite sources.
将内容转化为章节精通指南：
2-3句话概述
学习目标
大纲：主主题 → 子主题 → 细节
核心框架/公式及使用场景
3个最难部分及原因
用12岁孩子能听懂的话解释最难的概念
考前一晚用的10条要点复习清单
标注资料来源

===============
Analyze \[TOPIC\] using only my sources:
Include: key historical cases + modern applications
methodologies and how evidence was gathered
major contributors and what they argued
ethical/legal considerations
documented outcomes and limitations
Format:
Brief overview
Notable cases
Current practices
Future implications
Cite sources.
仅使用我的资料分析【主题】：
包含：关键历史案例 + 现代应用
研究方法及证据收集方式
主要贡献者及其观点
伦理/法律考量
已验证的结果与局限性
格式：
简要概述
典型案例
当前实践
未来影响
标注资料来源

==========
Create a decision matrix from my sources for choosing between:
Option A vs Option B (and Option C if relevant).
Include criteria, weights, tradeoffs, risks, and a recommendation with confidence level.
Cite sources for each criterion.
根据我的资料创建决策矩阵，用于选择：
选项A vs 选项B（如有相关可加选项C）
包含：评判标准、权重、权衡、风险、带置信度的建议
每个标准都标注资料来源

===========
Extract only the highest-signal, most actionable points from my sources.
Rules: ignore filler
prioritize things that change decisions
include a “why it matters” line for each point
include citations for every point
仅提取我的资料中最高价值、最具可操作性的要点
规则：忽略冗余内容
优先提取能改变决策的信息
每个要点附上「重要原因」
所有要点标注引用来源

===========
Identify contradictions, disagreements, or tensions across my sources.
For each conflict: who says what (cite)
what assumptions differ
how to reconcile (or why you can’t)
what extra info would resolve it
找出我的资料中存在的矛盾、分歧或争议点
针对每个冲突：各方观点（标注引用）
不同的假设前提
调和方法（或无法调和的原因）
解决冲突所需的补充信息

===========
Using my sources, create: A detailed blog outline
A YouTube script outline
A 10-tweet thread outline
Each must include citations and a “proof points” section.
根据我的资料创建：
详细博客大纲
YouTube脚本大纲
10条推文合集大纲
每个大纲都包含引用和「论据要点」部分

===============
Generate 25 practice questions from my sources:
10 easy recall
10 application
5 synthesis
Provide answers with citations and explain why wrong answers are wrong.
根据我的资料生成25道练习题：
10道基础记忆题
10道应用题
5道综合分析题
提供带引用的答案，并解释错误选项的原因

===========
Create a clean, information-dense infographic plan from my sources.
Requirements: clear hierarchy
no decoration without meaning
key ideas reinforced visually and verbally
Output:
title
sections
icon/diagram suggestions
the exact text snippets to place (short)
Cite sources for each section.
根据我的资料制作简洁、信息密集的信息图方案
要求：层级清晰
无意义装饰一律删除
核心观点通过视觉+文字双重强化
输出：
标题
板块
图标/图表建议
需放置的精准短文本
每个板块标注资料来源

====================
Build a Claim–Evidence Map.
Output a table with columns:
Claim | Supporting quotes/paraphrase | Source + location | Strength (low/med/high) | Assumptions | Counter-evidence
Only use my sources. Cite every row.
创建主张-证据映射表
输出表格，包含列：
主张 | 支撑引用/改写 | 来源+位置 | 可信度（低/中/高）| 假设前提 | 反证
仅使用我的资料，每一行都标注引用

===========
Based on my sources, identify what’s missing for a complete understanding of the topic.
List: missing perspectives (stakeholders)
missing data types (stats, case studies, counterexamples)
missing time periods/regions
unanswered questions
Then propose a prioritized checklist of what to add next and why.
根据我的资料，找出完整理解该主题所缺失的内容
列出：缺失的视角（利益相关方）
缺失的数据类型（统计、案例、反例）
缺失的时间段/地区
未解答的问题
然后给出优先补充清单及原因

===========
Extract the methodology from my sources.
For each study/report mentioned: research question
data collection method
sample/setting
metrics
limitations
Then summarize what conclusions are actually justified vs speculative.
Cite sources.
提取我的资料中的研究方法
针对每项提及的研究/报告：研究问题
数据收集方法
样本/场景
衡量指标
局限性
总结哪些结论是合理验证的，哪些是推测的
标注资料来源

==============
Turn the key ideas from my sources into a step-by-step SOP I can follow.
Include: prerequisites
steps with decision points (if/then)
checklists
failure modes + fixes
time/effort estimate per step
Cite the source for each step.
将我的资料核心观点转化为可直接执行的分步标准流程
包含：前提条件
带决策点的步骤（如果/那么）
清单
故障模式+解决方案
每一步的时间/精力预估
每一步标注资料来源

============
Pretend you’re interviewing me to apply this topic correctly.
Ask 20 high-leverage questions in order.
After I answer, you will produce a customized plan grounded in my sources.
For now, only output the questions and explain why each matters (with citations).
假设你正在采访我，以正确应用该主题
按顺序提出20个高价值问题
我回答后，你会根据我的资料生成定制化方案
目前仅输出问题及每个问题的重要性（带引用）

============
Create a 12-slide teaching deck outline from my sources:
Slide title + 3–5 bullets + speaker notes + 1 suggested visual per slide.
Add citations in speaker notes for every slide.
End with a slide: “Common misconceptions” and “Quick quiz (5 questions)”.
根据我的资料创建12页教学幻灯片大纲：
每页：标题 + 3-5条要点 + 讲解备注 + 1个推荐视觉图
每页讲解备注中添加引用
最后一页：「常见误区」和「快速测试（5题）」
关注我，获得更多AI新能力，拥抱AI，认清思维模式转变之道
[详细讲解 NotebookLM 的正确打开方式，并附上完整操作指南](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjI2MDg5Mw==&mid=2454229510&idx=1&sn=5946234f08f4ae37ee9dac0dfd82c732&scene=21#wechat_redirect)
[汇总高阶Prompt秘籍 · 科研论文5X20个黄金指令集合 · 精排版](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjI2MDg5Mw==&mid=2454229354&idx=2&sn=ec0d449bc75d473d697e7a9a0736e470&scene=21#wechat_redirect)