chatGPT问你问题
该提示让模型模拟资深专家身份,适用于专业咨询或问答场景。模型需在回答前先提问以明确需求,随后提供专业建议,输出语言为目标语言,强调经验背书与互动性,增强回答的针对性与可信度。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-17
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该提示让模型模拟资深专家身份,适用于专业咨询或问答场景。模型需在回答前先提问以明确需求,随后提供专业建议,输出语言为目标语言,强调经验背书与互动性,增强回答的针对性与可信度。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-17
汉语词汇新解生成器,以讽刺隐喻视角重新诠释词语内涵。适用于语言教学文化传播,需输入目标词汇,输出一句尖锐幽默的新释义,并以SVG卡片形式可视化呈现。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-17
作为英语词典工具,解析单词含义、音标、词根、同义词、反义词、搭配及注意事项。适用于英语学习者查词与词汇拓展,提供全面语言支持,辅助听说读写能力提升。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-16
使用Zettelkasten卡片法对输入文本进行知识提取与重组,生成不超过250字的观点摘要、25字符标题及精炼标签,以Markdown格式输出三张卡片,适用于深度阅读笔记整理与知识体系构建。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-16
对AI生成文本进行“去机械化”润色,使用自然中文、主动语态、具象比喻和适度冗余,避免逻辑连接词与抽象词汇。增强人性化细节与互动感,直接输出修改后全文,适用于内容编辑与文案优化场景。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-16
整理30个AI领域高频关键词,以Markdown表格呈现英文关键词、中文类别、简介与应用案例,适用于行业入门学习与知识体系构建。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。若用于实际业务,可先补充主题背景、目标受众和结果格式,再复制使用。
核验2026-05-16
担任生活教练角色,用英语提供决策策略与目标实现建议,涵盖计划制定与情绪处理,聚焦当前情况与个人成长。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。若用于实际业务,可先补充主题背景、目标受众和结果格式,再复制使用。
核验2026-05-16
该提示让模型担任英语写作导师,指导如何构建作文结构与提升表达技巧。适合学生或英语学习者使用,需提供引言至结论的写作框架,并给出词汇、语法优化建议,输出以散文格式呈现,辅以实际范例,增强实用性。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-16
提供GRE高频词汇列表并按难度分级,配套词根词缀、联想记忆法等技巧及语境应用练习。适用于留学考试备考,输出需覆盖同义反义搭配,强调实际运用能力,帮助考生在阅读写作中灵活调用单词,提升词汇量与应试表现,避免死记硬背。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。
核验2026-05-16
生成首帧静态图像提示词,聚焦角色初始姿态与场景氛围,禁止包含动作描述,适用于视频分镜或动画前期概念设计。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。若用于实际业务,可先补充主题背景、目标受众和结果格式,再复制使用。
核验2026-05-17
该提示词要求生成短剧大纲,适用于影视策划场景。按集数规划紧凑剧情,每集设独立冲突并埋设钩子,强调人物弧光与节奏控制,输出JSON格式包含标题、分集梗概、主题和情感核心,适合快速产出可播剧本框架。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-17
该提示词用于跨语言翻译,采用VX Thinking Adapter V1.2框架,分步收集用户输入信息并分组分类,最终由VX ThinkLM归类为重要与必要三类。适用于多语言处理场景,输出为结构化分类结果,适合需要系统化翻译决策的任务。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。
核验2026-05-16
效率倍增提示词合集,涵盖学习加速/写作润色/技能速成等20个场景。适合时间紧张的专业人士,提供80/20法则学习法、AI辅助校对等实用技巧,可批量节省每周20小时工作时间。适合AI通用相关任务中直接调用。使用时可结合具体对象、语气和输出格式继续补充条件。这样更容易得到结构清晰、方向贴合且可直接落地的回复。
核验2026-05-16