智能大纲规划师

64 浏览
4 试用
1 购买
Oct 15, 2025更新

本提示词专为各类写作场景设计,能够根据用户提供的核心主题和内容类型,智能生成结构完整、逻辑清晰的内容大纲。通过深度分析主题内涵和内容需求,系统将构建多层次的大纲框架,包含主要章节、关键要点和详细子项,确保写作方向的明确性和内容的全面性。该提示词特别注重大纲的实用性和可操作性,既适用于学术论文、商业报告等专业文档,也适合创意写作、自媒体内容等日常应用,有效提升写作效率和质量,避免内容遗漏和结构混乱的问题。

生成式AI在教育评测中的可靠性:框架、方法与实证研究大纲

一、引言

1. 研究背景与问题陈述

  • 教育评测数字化趋势与生成式AI兴起
  • 生成式AI在评分、反馈、题目生成中的应用现状与争议
  • “可靠性”在教育评测中的核心地位与紧迫性

2. 概念界定与研究范围

  • 生成式AI的定义与类型(大语言模型、RAG、多模态)
  • 教育评测类型界定(形成性/总结性、主观/客观、跨学科/跨语种)
  • 可靠性与相关概念:有效性、公平性、鲁棒性、校准、可重复性

3. 研究目标与贡献

  • 构建生成式AI评测可靠性的分析框架与指标体系
  • 提供系统的实证评估方法与实验设计
  • 总结可靠性提升的工程策略与治理建议

4. 论文结构说明

  • 章节安排与逻辑关系
  • 读者预期与适用场景

二、文献综述

1. 教育测量与可靠性经典理论

  • 经典测量理论(CTT)与可靠性系数
  • 项目反应理论(IRT)与测量不变性
  • 泛化理论(G理论)与误差来源分解

2. 自动评分与教育NLP研究进展

  • 传统NLP评分系统的性能与局限
  • 生成式AI在作文/简答评分、反馈生成中的探索
  • 既有对比研究与基准数据集概览

3. 生成式AI可靠性相关跨域研究

  • 校准与不确定性量化的通用方法
  • 鲁棒性与对抗测试框架
  • 公平性与偏差检测的常用指标与实践

三、理论框架与可靠性维度

1. 可靠性维度与评估原则

  • 一致性(同一任务多次输出稳定性)
  • 可重复性(跨提示模板/模型版本/时间复现)
  • 鲁棒性(输入扰动、分布迁移、对抗样本下表现)

2. 可靠性与有效性、公平性关系

  • 可靠性是有效性的必要非充分条件
  • 公平性作为可靠性外推的约束维度
  • 安全、隐私、解释性对可靠性外部效度的影响

3. 任务分类与场景边界

  • 主观评分(作文、项目作业)与客观评分(简答、编码题)
  • 不同教育阶段与学科差异
  • 多语种与非母语输出场景的特殊性

四、研究设计与方法

1. 数据与样本构建

  • 多学科、多年级、多语言的数据集选择与来源
  • 人类评分标准与Rubric的规范化
  • 训练/验证/测试集划分与泄露检测

2. 评测任务与模型配置

  • 作文评分、简答评分、题目生成与难度标定、个性化反馈生成
  • 模型谱系与参数:不同模型版本、RAG与否、链式思维启用与否
  • 统一提示模板与结构化评分协议

3. 评估协议与统计分析

  • 重复采样与提示扰动试验(prompt perturbation)
  • 人—机一致性:Cohen’s κ、ICC、Kendall τ、Spearman ρ
  • 数值误差:MAE、RMSE;校准:Brier分数、校准曲线、ECE

4. 可靠性威胁控制

  • 数据分布偏移与时间漂移监测
  • 题库泄露与记忆效应检测
  • 多重比较校正与功效分析

五、实验结果

1. 一致性与可重复性

  • 同一输入多次生成的方差与置信区间
  • 跨提示模板与模型版本的评分稳定性
  • 时序稳定性与模型更新影响

2. 鲁棒性与对抗测试

  • 输入噪声、语序改写、语言切换对结果的影响
  • 极端样本与少见题型下的性能衰减
  • 对抗提示与规避策略效果

3. 人—机评分一致性与校准

  • 与专家评分的等级一致性与偏差分析
  • 置信度与错误率的对应关系
  • 分数区间的过/欠置信现象

4. 公平性与群体差异

  • 不同群体/语言/学科的误差比较
  • 评分漂移与系统性偏差检测
  • 纠偏后性能的变化

5. 生成质量与幻觉

  • 事实性错误率与证据可核验率
  • 反馈的具体性、可操作性与格式合规性
  • 资源消耗与成本敏感性分析

六、误差分析与案例研究

1. 典型失败模式

  • 评分偏离Rubric、边界样本误判
  • 事实幻觉、引用不当、格式违规
  • 暗示性提示导致的偏差与漂移

2. 学科与任务差异

  • 文科写作与理科简答的错误结构比较
  • 编程题与数学推理的链路断裂分析
  • 多语场景的语用/文化因素影响

3. 个案剖析与可解释性

  • 错误输出的原因归因与证据链追踪
  • 模型自检与反思能力的有效性
  • 人类复核介入的纠错路径

七、可靠性提升策略

1. 标准化与结构化评分

  • 统一评分协议与格式约束
  • Rubric调优与示例锚定(anchor responses)
  • 参考答案/证据检索的对齐机制

2. 模型与推理策略优化

  • 多样本集成与自洽性投票(self-consistency)
  • 角色分工与辩论式评估(多代理协作)
  • 约束式/验证式解码与事实核验

3. 校准与后处理

  • 置信度阈值与拒答策略
  • Platt缩放、等概率(isotonic)校准
  • 误差敏感的分数区间再标定

4. 人在回路与流程治理

  • 抽检比例与复核规则
  • 申诉与覆核机制设计
  • 审计日志与版本管理、监控预警

八、实践部署与治理要点

1. 数据安全与隐私保护

  • 数据最小化与脱敏
  • 访问控制与加密
  • 联邦学习与差分隐私的适用性

2. 透明度与可审计

  • 评分理由与证据呈现
  • 模型版本、提示库与参数公开
  • 可复现性:随机种子、环境与依赖记录

3. 运营维护与风险控制

  • 模型漂移检测与定期复评
  • 灰度发布与回滚策略
  • 教师培训与使用规范、用户指引

九、讨论

1. 主要发现与教育意义

  • 生成式AI在不同任务上的可靠性边界
  • 高可靠性场景与慎用场景的区分
  • 对教学与评测流程的影响

2. 与传统测量理论融合

  • 用G理论分解AI评测误差来源
  • IRT视角下的题目难度与AI评分稳定性
  • 可靠性提升的测量学映射路径

3. 局限性与威胁

  • 外部效度与数据代表性问题
  • 模型快速迭代带来的估计失效
  • 长期效应与行为适应性未充分研究

4. 未来研究方向

  • 跨模态评测(文本-图像-代码)可靠性
  • 个性化学习轨迹与动态可靠性评估
  • 低资源语言与特殊教育需求场景

十、结论

1. 研究问题的回答与综合结论

  • 生成式AI在教育评测中可靠性的可达水平与条件
  • 可靠性框架、评估方法与工程实践的总体建议

2. 对政策与实践的建议(非敏感)

  • 机构层面的规范化流程与基线测试要求
  • 持续监测与复评机制的建立
  • 与教师专业发展相结合的实施路径

参考文献

1. 教育测量与可靠性经典文献

  • 选取CTT、IRT、G理论与评分一致性相关权威来源
  • 校准、鲁棒性与公平性方法论文献

2. 生成式AI与教育评测应用研究

  • 自动评分基准与模型实证研究
  • 多语言与跨学科评测案例

附录

1. 指标定义与公式

  • 可靠性系数、κ/ICC、校准指标的数学定义
  • 误差度量与统计检验说明

2. 数据与任务细节

  • 数据来源、预处理流程与分布统计
  • Rubric范例与评分说明书

3. 提示模板与配置

  • 标准化评分提示模板
  • 证据检索与自检模块配置参数

4. 伦理与合规说明

  • 知情与同意流程
  • 隐私与数据保护措施的执行记录

SaaS市场进入与定价策略商业报告大纲

一、执行摘要

1. 项目背景与目标

  • 市场进入的业务目标(营收、份额、品牌认知)
  • 定价策略的核心定位(价值驱动/渗透/撇脂)

2. 关键结论与建议概览

  • 建议的进入路径与优先市场
  • 建议的定价模型与价格带
  • 预期财务与里程碑

二、行业与市场概览

1. 市场规模与增长动因

  • TAM/SAM/SOM估算与增长率
  • 技术与法规趋势对需求的影响

2. 竞争格局与替代方案

  • 主要竞品的产品与价格策略对比
  • 现有解决方案的局限与空白

3. 客户购买行为特征

  • 决策链条(使用者/影响者/决策者/采购)
  • 典型采购周期与预算节奏

三、目标细分与用户画像

1. 优先细分市场与ICP

  • 行业/规模/地域/合规要求
  • 关键使用场景与痛点优先级

2. 购买角色与决策标准

  • 成本、风险、合规、ROI、集成度
  • 价值评估框架(节省成本/增收/规避风险)

四、价值主张与产品定位

1. 差异化卖点与证据

  • 性能/体验/安全/集成生态/服务保障
  • 客户案例或可量化效益假设

2. 产品结构与最小可行产品

  • 核心模块、增值模块、API/平台能力
  • 与替代方案的TCO对比

五、进入时机与地域策略

1. 进入时机判断

  • 需求成熟度与竞争压力
  • 法规窗口与技术拐点

2. 试点市场与扩张路径

  • 试点选择标准(转化率、客单价、销售周期)
  • 地域/行业的分阶段扩张节奏

六、渠道与销售模式(GTM)

1. 获客与转化路径

  • 自助式/PLG、内外部线索、内容与SEO/SEM
  • 漏斗管理与资格判定(MQL/SQL)

2. 销售与合作生态

  • 直销、渠道伙伴、市场平台、OEM/集成商
  • 激励与冲突管理机制

3. 客户成功与留存扩展

  • 上线与采用计划、健康度评分
  • 续费、增购与交叉销售机制

七、定价目标与原则

1. 商业目标与约束

  • 收益最大化与渗透率权衡
  • 毛利率目标与成本结构约束

2. 定价方法与研究

  • 价值定价、竞品对标、成本加成的组合
  • 研究方法:Van Westendorp、Gabor-Granger、联合分析

3. 心理与合规考量

  • 价格锚点、整/魅力价、价格透明度
  • 反垄断/价格歧视/区域差异的合规

八、定价结构与计费模式

1. 订阅与按量模型

  • 席位/套餐订阅、按使用量/事件/数据量计费
  • 混合模型与超额计费规则

2. 计量指标设计

  • 与客户价值强相关、易理解、可观测
  • 防止指标套利与峰值/平均的平衡

3. 账单与周期策略

  • 月付/年付/多年合约折扣
  • 预付/后付、自动续订与升级降配

九、价格级别、功能打包与附加项

1. 层级打包策略

  • 入门/专业/企业版的功能边界
  • 功能分层与支付意愿的匹配

2. 附加组件与平台费

  • 高级安全、合规、分析、SLA附加
  • API调用包、存储/带宽、白标费用

3. 本地化与行业版

  • 地域价格系数与汇率、税务
  • 行业合规版定价(金融、医疗等)

十、促销、折扣与商业条款

1. 试用与免费策略

  • 试用期限与体验范围
  • Freemium功能边界与转化路径

2. 折扣与激励政策

  • 年付、多年、首单、规模、教育/初创优惠
  • 渠道折扣与授权规则

3. 合同与SLA条款

  • 服务可用性与赔偿、数据可携与退出机制
  • 价格保护、涨价通知与上限条款

十一、财务测算与敏感性分析

1. 单客经济与规模假设

  • CAC、回收期、LTV、毛利率
  • ARPA/ARPU、分层渗透率与流失率

2. 情景与弹性分析

  • 定价带上下浮动对营收与留存的影响
  • 升级/增购率、使用量增长的敏感性

3. 盈亏平衡与资源配置

  • 销售/市场/研发投入与回报
  • 渠道结构对成本与现金流的影响

十二、风险管控与合规

1. 市场与竞争风险

  • 价格战、低价进入者、替代技术
  • 渠道冲突与伙伴依赖

2. 法规与数据合规

  • 隐私与数据跨境、行业合规要求
  • 价格呈现与发票/税务规范

3. 运营与声誉风险

  • 计费错误、误收/漏收与客户投诉
  • SLA违约与补偿机制

十三、实施路线图与KPI

1. 分阶段计划与里程碑

  • POC与试点(定价实验、计量验证)
  • 全国/多区域扩张与伙伴拓展

2. 组织与工具

  • 团队编制(定价委员会、收益运营、CS)
  • 工具栈(计费/订阅、数据分析、A/B测试)

3. 监控指标与反馈闭环

  • 获客转化、付费率、扩展收入、净留存率
  • 客户满意度/NPS、投诉率、计费准确率

露营装备选购与避坑指南|短视频脚本大纲

一、开场设定与钩子

1. 开场镜头与台词(0–5s)

  • 画面:夜雨中的帐篷 vs 干爽舒适的营地快速切换
  • 台词钩子:“别再花冤枉钱!3分钟帮你选对露营装备,远离踩坑。”

2. 受众与场景界定(5–10s)

  • 城市营地露营、新手轻徒步、自驾亲子场景
  • 明确预算友好与安全优先的定位

二、选购总原则(10–30s)

1. 三要素优先级

  • 安全 > 舒适 > 便携(根据场景调整权重)
  • 安全包含防风防雨、稳定性、火源使用安全

2. 气候与季节匹配

  • 温度区间、风雨强度、地形与地面湿度
  • 先确定海拔/最低气温,再选参数

3. 预算分配建议

  • 睡眠系统(睡袋+地垫)约50%
  • 帐篷约30%
  • 炊具/照明/其他约20%

三、核心装备分类与选购要点(主干内容)

1. 帐篷选购

  • 骨架材质:铝合金稳定耐用,玻纤杆易断不建议
  • 结构与面料:双层更防潮;外帐防水≥3000mm、底帐≥5000mm
  • 关键细节:地钉与拉绳齐全、前庭空间、快速搭建
  • 避坑提示:只看颜值不看参数;通风差导致内壁结露;忽略地布

2. 睡眠系统(睡袋+地垫)

  • 睡袋温标:认准EN/ISO温标;看“限温”与“舒适温度”
  • 填充与材质:羽绒看蓬松度与填充量;化纤更耐潮易护理
  • 地垫保暖:R值匹配季节(春秋≥2–3,冬季≥4–5);充气更舒适、泡沫更耐用
  • 避坑提示:只看睡袋不看地垫R值;尺寸过窄导致漏风;忽略枕头与睡眠舒适

3. 炊具与炉具

  • 炉头类型:分体更稳、直连更轻;风挡必备
  • 燃料选择:低温优先丙烷混合气;接口兼容确认
  • 锅具材质:铝合金轻便、不粘易清洁;钛更轻但导热差
  • 安全提示:通风使用,远离帐篷内;备打火器与防烫手套
  • 避坑提示:山寨气罐接口不匹配;忽略防风导致火力不稳

4. 照明系统

  • 组合策略:头灯(双手自由)+营灯(营地氛围)
  • 参数要点:流明与续航、色温与显色(CRI>80更舒适)
  • 避坑提示:只用手机手电;忘带备用电池或充电宝

5. 背包与收纳

  • 容积选择:徒步50–65L;自驾随身30–40L+后备箱收纳盒
  • 负重系统:肩带/腰托贴合;负重不超过体重的1/4(徒步)
  • 防水策略:内胆防水袋、关键装备分仓
  • 避坑提示:过多外挂影响重心;无分类导致找物混乱

6. 椅桌与生活配件

  • 椅子承重与稳定;桌面防滑防火痕
  • 保温水壶、餐具、垃圾袋(文明露营)
  • 避坑提示:过重套装搬运困难;忽视地面平整度

7. 安全与急救

  • 基础急救包:创可贴、止血敷料、弹性绷带、消毒用品
  • 防晒与防虫:防晒霜、驱蚊喷雾、雨具
  • 出行准备:天气预报与营地规则、告知行程
  • 避坑提示:不查天气直接出发;夜间无照明行走

四、场景化搭配示例(30–60s)

1. 城市营地新手(预算友好)

  • 双层帐篷、春秋睡袋+R值2–3地垫、直连炉头+防风、头灯+小营灯
  • 收纳:防水内袋+透明分类袋

2. 轻徒步一晚(轻量优先)

  • 轻量单/双层帐、羽绒睡袋(实测温标匹配)、充气短地垫R≥3
  • 分体炉头+钛锅、头灯高续航

3. 自驾亲子(舒适优先)

  • 大空间帐篷+天幕、厚地垫R≥3.5、舒适椅桌
  • 营灯柔光、备保温水壶与儿童防虫

五、实测与对比镜头设计(拍摄指导)

1. 防雨与搭建测试

  • 喷淋/纸巾防水测试;新手 vs 正确搭建速度计时

2. 保暖对比

  • 睡袋+地垫组合体感对比;红外热成像或温度计读数

3. 炉头稳定性

  • 风箱模拟风力;防风前后火力差异

4. 照明效果

  • 头灯与营灯在黑暗环境的照度与色彩还原对比

六、避坑清单(速记合集)

1. 常见10坑

  • 只看颜值不看参数
  • 忽视季节与最低气温
  • 玻纤杆强度不足易断
  • 睡袋温标虚标或误读
  • 地垫R值不够导致夜里发冷
  • 炉头无防风、火力不稳
  • 山寨气罐接口不兼容
  • 无备用电源与电池
  • 配件缺失(地钉、拉绳、地布)
  • 超重套装影响体验与安全

七、脚本节奏与台词框架

1. 时间轴安排(约180秒)

  • 0–5s:钩子对比
  • 5–15s:痛点与受众界定
  • 15–30s:选购总原则
  • 30–120s:核心装备分类要点
  • 120–150s:避坑清单速记
  • 150–180s:场景搭配示例 + 总结 + 行动引导

2. 过渡语与标签

  • 过渡语:“先说原则,再看场景”“关键参数一眼辨真伪”
  • 屏幕标签:防雨系数/温标/R值/流明/承重

3. 画面与B-roll清单

  • 参数特写、材质对比、喷淋测试、秤重镜头、夜间照明、收纳分类、炉头防风演示

八、总结与行动引导(收尾)

1. 核心记忆点

  • 先确定场景与气候,再选参数
  • 睡眠系统优先升级,显著提升体验
  • 安全不妥协:防风、防雨、照明与急救到位

2. CTA

  • 提供“新手露营清单”下载或评论关键词领取
  • 关注账号获取下一期“天幕与营地布置技巧”
  • 邀请在评论区分享踩坑经历与装备提问

示例详情

适用用户

学术研究者与高校学生

快速搭建论文、综述与开题报告大纲;自动拆分研究问题、方法、数据与讨论,明确写作顺序;减少返工,提升投稿准备效率。

产品经理与商业分析师

一键生成市场分析、竞品研究、PRD与路演框架;按受众自动调整层级与重点,支持多版本评审;帮助团队对齐目标并加速决策。

自媒体创作者与视频脚本作者

规划选题、剧情分镜、标题与金句布局;输出多平台适配结构(图文、短视频、直播);快速形成系列内容节奏并提升转化。

解决的问题

用最少的时间,把“有主题”变成“能开写”。智能大纲规划师通过深度理解你的主题与内容类型,自动生成层次分明、直达要点的大纲,让你: - 几秒构建可执行的大纲:章节清晰、要点到位、子项可落地; - 自适应不同体裁:学术、商务、创意、自媒体、技术文档均能匹配合适结构与深度; - 杜绝遗漏与跑题:核心信息全面覆盖,帮助把控写作方向; - 极速开写与少改:减少反复调整,缩短交付周期,提升成稿质量; - 个人与团队皆宜:统一框架标准,便于扩写、评审与协作。 立即试用,体验从“想写什么”到“怎么写”的丝滑跃迁。

特征总结

一键生成多层级大纲,清晰标注章节与要点,写作方向即刻明朗,降低开篇犹豫与返工成本
自动识别主题关键信息,补齐易漏点,保证覆盖全面不跑题,减少后期补写时间
根据内容类型自适应结构模板,商业、学术、创作均可即用,减少摸索结构的时间
支持深度拆解复杂主题,层级清楚,帮助团队快速达成写作共识,降低沟通成本与返修
内置逻辑校验,自动梳理前后因果与并列关系,避免结构混乱,提升阅读连贯性
输出格式规范,可直接复制到文档或协作平台,马上进入写作,减少排版整理步骤
支持参数化定制大纲深度与篇幅,满足不同阶段与不同角色需求,灵活适配团队流程
为创意项目提供启发式分支与备选结构,快速点燃灵感与思路,避免空白页焦虑
从主题到子项逐层细化,确保每段都有可写点,写作不再卡壳,大幅提升成稿速度
提供不同版本的大纲粒度与角度,便于多轮评审与快速迭代,缩短决策周期

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
¥10.00元 ¥20.00元
立减 50%
还剩 00:00:00
先用后买,用好了再付款,超安全!

您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 666 tokens
- 2 个可调节参数
{ 主题 } { 内容类型 }
获得社区贡献内容的使用权
- 精选社区优质案例,助您快速上手提示词
限时免费

不要错过!

免费获取高级提示词-优惠即将到期

17
:
23
小时
:
59
分钟
:
59