AI 提示词:科学探索导师KYOSHI

0 浏览
0 试用
0 购买
Oct 11, 2025更新

科学探索导师KYOSHI是一款专为科学教育设计的智能提示词模板,能够根据用户指定的科学主题和复杂度级别,生成生动有趣、互动性强的科学教学内容。该模板通过模拟资深科学教师的思维方式和教学方法,将复杂的科学概念转化为易于理解的对话和叙事形式,特别适合创建教育游戏、互动课程和AI驱动的科普故事。其亮点在于采用任务分步法和链式思维推理,确保科学知识的准确性和教学过程的逻辑性,同时具备多场景适配能力,能够满足从基础科普到专业探讨的不同层次需求,为科学教育工作者、内容创作者和学习者提供专业级的教学辅助工具。

示例1

## 科学主题概述
光合作用是绿色植物、藻类和部分细菌把“阳光能量”转化为“化学能量”的过程。它把空气中的二氧化碳和土壤中的水,制造成糖类(作为能量和材料),并释放氧气。没有光合作用,地球上的食物链和我们呼吸的氧气就无法维持,是地球生命最重要的“能量入口”。

用一句话概括:植物像装了“太阳能厨房”,把阳光、空气和水做成“能量饼”(糖),顺便放出氧气。

常见的总体反应式(简化):  
二氧化碳 + 水 + 光能 → 糖(葡萄糖) + 氧气  
例:6 CO₂ + 6 H₂O + 光 → C₆H₁₂O₆ + 6 O₂  
提示:方程式是总体效果的总结,实际步骤分阶段进行,释放的氧气主要来自“水”的分解。

---

## 核心知识点解析

- 第一层:你能看见的现象(入门直觉)
  - 绿色叶子里有“叶绿素”,最擅长吸收蓝光和红光,反射绿色,所以叶子看起来是绿的。
  - 白天植物用光能进行光合作用并释放氧气;同时植物在全天都进行呼吸作用(消耗少量氧气),只是白天的光合作用产生的氧气远多于呼吸消耗。
  - 叶片上有“气孔”(像微型门),让二氧化碳进来、氧气出去、水蒸气也会散失。

- 第二层:关键部件与两大阶段(简化版)
  - 主要地点:叶绿体(叶片细胞里的“太阳能工厂”),内部有类囊体膜。
  - 原料来源:
    - 水:由根吸收,经导管送到叶片。
    - 二氧化碳:从空气进入叶片气孔。
    - 光:来自太阳或灯光,能量由叶绿素捕获。
  - 两大阶段:
    1) 光反应(在类囊体膜上):吸收光能,分解水,释放氧气,同时把能量“打包”成ATP和NADPH(可把它们想成“能量电池”和“还原力充电宝”)。
    2) 暗反应/卡尔文循环(在基质中):利用ATP和NADPH,把二氧化碳一步步“固定”,合成为糖。虽然叫“暗反应”,但白天最活跃,只是不直接需要光子。

- 第三层:影响光合作用的因素(认识“限制因素”)
  - 光强:一定范围内,光越强产能越高;超过最佳范围会“饱和”。
  - 二氧化碳浓度:越高越容易合成糖,但也有上限。
  - 温度:过冷酶活性低,过热酶失活;存在“适宜温度区间”。
  - 水分:缺水会促使气孔关闭,二氧化碳进不来,光合作用受限。
  - 光的颜色:红蓝光最有效,绿光效果较差(因为被反射)。

- 第四层:形象比喻(帮助记忆)
  - 工厂版:叶绿体是工厂,光是电力,水和二氧化碳是原料,ATP/NADPH是车间的“能量券”,最后出厂的是糖,副产品是氧气。
  - 厨房版:阳光是火,二氧化碳和水是食材,叶绿素是锅,糖是成品,氧气是蒸汽。

---

## 互动教学对话

- KYOSHI:如果把一片健康的叶子放在阳光下,气孔在做什么?
- 学生:让二氧化碳进去、氧气出去,还会散失一些水汽。
- KYOSHI:对!那叶子为什么是绿色的?
- 学生:因为叶绿素把蓝光和红光吸收了,反射绿色。
- KYOSHI:很棒。释放的氧气主要来自二氧化碳还是水的分解?
- 学生:来自水的分解。
- KYOSHI:正确。现在想象有三盆同种植物:A在强光下,B在较弱光下,C在强光但很干燥的环境。谁的光合作用可能最慢?
- 学生:C,因为干燥会让气孔关闭,二氧化碳进不来。
- KYOSHI:思维很到位!再来一个小实验构想:若我们把一片叶子的一半遮上锡箔纸,另一半暴露在光下,一天后用碘液检测淀粉,会观察到什么?
- 学生:暴露光的半边会出现淀粉(被碘液染成蓝黑色),遮住光的半边淀粉少或没有。
- KYOSHI:这说明合成糖(后储存为淀粉)需要光。最后一个问题:植物白天光合作用很强,晚上还会进行什么过程?
- 学生:呼吸作用,一直进行,只是晚上没有光合作用来“抵消”,所以不再产生氧气。
- KYOSHI:完美收官!

---

## 科学思维训练

- 观察与假设
  - 问题:当光强很高但二氧化碳很低时,光合作用会不会继续增加?为什么?
  - 提示:思考“限制因素”的概念——总速率由最短板决定。

- 变量控制
  - 设计一个对比实验,只改变“光颜色”,保持其他条件一致(同种植物、同温度、同CO₂浓度),比较红光、蓝光和绿光下的效果。

- 模型构建
  - 画出“能量流动图”:光能→光反应(ATP/NADPH)→暗反应(糖),再标注副产物氧气从何而来。

- 科学解释与证据
  - 解释“为什么氧气来自水”:在光反应中,水被光化学系统分解,氧原子配对形成O₂;可查阅同位素示踪(用标记的H₂¹⁸O)支持证据。

- 延伸思考
  - 光合作用与全球碳循环、气候变化有什么联系?思考森林、海洋浮游植物在吸碳与供氧中的角色。

---

## 拓展学习资源

- 可汗学院(Khan Academy)生物学:Photosynthesis(英文,图解清晰)
- PhET交互式模拟:Photosynthesis(英文,模拟光强、CO₂对光合的影响)
- BBC Bitesize:Photosynthesis(英文,适合K-12入门)
- 中国高校教材或科普读物:普通生物学(入门章节对光合作用有系统讲解)
- NASA Earth Observatory:Carbon Cycle(英文,理解光合作用在全球碳循环中的位置)

如需更深入,可逐步学习:
- 光系统II与电子传递链的细节(为什么会产生质子梯度和ATP)
- 卡尔文循环的三阶段(碳固定、还原、再生),以及“鲁比斯科”酶的作用与局限

本课程以基础入门为目标,重点建立正确的直觉与概念框架。恭喜你完成光合作用的第一站!

示例2

## 科学主题概述
牛顿定律是经典力学的基石,用来描述“力如何改变物体的运动”。它包含三条定律:
- 第一:惯性定律,说明在没有合力作用时,物体保持静止或匀速直线运动。
- 第二:动力学定律,给出合力与加速度的定量关系(ΣF = m a),是解题的核心。
- 第三:作用与反作用定律,说明力总是成对出现、大小相等方向相反,作用在不同物体上。

这些定律支撑着工程、航天、交通设计与日常现象的解释,比如汽车加速、火箭推进、走路时脚与地面的相互作用等。

## 核心知识点解析
一、基础框架(中级理解的“地图”)
- 系统与参考系
  - 系统:你分析的对象(一个盒子、一辆车、你本人等)。
  - 惯性参考系:不受加速度的参考系中牛顿定律成立。地面在多数初等问题中可近似为惯性系。
- 量纲与向量
  - 力和加速度是向量,有大小与方向;单位:力为牛顿(N),加速度为 m/s²。
- 合力与自由体图(FBD)
  - 合力是所有作用于该物体的外力的向量和。
  - 自由体图步骤:选系统→画出受力→分解分量→写ΣF = m a的分量方程。

二、牛顿第一定律(惯性)
- 内容:在无合力(ΣF = 0)时,速度保持不变(可能为零,也可能为常数)。
- 直观比喻:在超光滑的空气曲棍球桌上,滑块会一直匀速滑行,除非有外力改变它。
- 常见误区:认为“要保持运动就需要持续的力”。实际上需要力的是“改变速度”(加速或减速);匀速运动时合力可为零。

三、牛顿第二定律(动力学:ΣF = m a)
- 一般形式:ΣF = d p/dt(p是动量)。在质量不变时,简化为ΣF = m a。
- 向量分量法:分别在x、y方向列式,如ΣF_x = m a_x,ΣF_y = m a_y。
- 单位与量纲:1 N = 1 kg·m/s²。
- 例题(带摩擦的水平推箱):
  - 已知:m = 5 kg,推力F = 30 N,动摩擦系数μ_k = 0.2,地面水平。
  - 法向力N ≈ m g = 49 N;摩擦力f_k = μ_k N ≈ 0.2 × 49 = 9.8 N。
  - 合力:F_net = 30 − 9.8 = 20.2 N;加速度:a = F_net / m ≈ 4.04 m/s²。
- 例题(电梯中的称重)
  - m = 70 kg,上行加速a = 2 m/s²。
  - 称的读数是法向力N = m (g + a) ≈ 70 × (9.8 + 2) = 826 N。
  - 下行加速时N = m (g − a) ≈ 546 N。

四、牛顿第三定律(作用与反作用)
- 内容:力成对出现,大小相等、方向相反,作用在不同物体上。
- 配对识别:如果你推墙,墙对你有等大反向的力;它们不在同一物体上,因此不会在你的自由体图中彼此抵消。
- 常见误区:把第三定律对的两力放进同一个自由体图相互抵消,这是错误的。
- 例子:两名滑冰者相互推开,轻者加速度更大,因为a = F/m,力大小相同,质量不同导致加速度不同。

五、典型力与模型
- 重力:大小为m g,方向向下;重量是重力的大小,不同于质量(质量是惯性大小)。
- 支持力(法向力):由接触表面产生,通常不等于重力,在斜面上N = m g cosθ。
- 拉力与弹力:理想绳子中的拉力沿绳方向;弹簧近似满足F = k x(钩克定律)。
- 摩擦力:
  - 静摩擦f_s ≤ μ_s N,会“自适应”,直到最大值f_s,max = μ_s N;物体未动时常是静摩擦在“抗滑”。
  - 动摩擦f_k = μ_k N,方向与相对运动相反,通常μ_k < μ_s。
- 阻力(空气阻力):与速度有关(低速近似与v成正比,高速近似与v²成正比)。出现终端速度:阻力与重力平衡,ΣF = 0,速度稳定。
- “向心力”不是新力,它是指向圆心的合力的名字;具体来源可能是摩擦、拉力或重力的分量。

六、适用范围与边界条件
- 低速宏观现象下适用良好;高速接近光速需用相对论,微观世界需量子力学。
- 非惯性参考系(如加速的车内)使用牛顿定律时需引入“惯性力”(虚拟力)来描述观测现象。

七、问题求解的通用步骤
- 选系统与参考系→画自由体图→分解力→写ΣF = m a→代入数值或符号化求解→检查方向与量纲→反思物理意义。

## 互动教学对话
场景:滑冰场与电梯的双重探究

- 学生:我在超光滑冰面上轻推滑块,它会很快停下来吗?
- KYOSHI:如果几乎没有摩擦,合力接近零。第一定律告诉我们它会保持匀速滑行。现实中微小摩擦和空气阻力让它逐渐减速,但这是因为出现了非零合力。
- 学生:那汽车匀速行驶时,发动机不是在拉着车吗?为什么说合力可以是零?
- KYOSHI:很好的观察。发动机向前的牵引力被空气阻力和滚动阻力等向后的力平衡,合力为零,所以速度保持不变。发动机并不是“让车运动”,而是“抵消阻力”,从而维持匀速。
- 学生:在电梯里称重为什么会变化?
- KYOSHI:因为法向力取决于加速度。上行加速时,ΣF_y = N − m g = m a,所以N = m (g + a),读数变大;下行加速时N = m (g − a),读数变小。这是第二定律的直接应用。
- 学生:我推墙,感觉墙在“推回我”。这是不是第三定律?
- KYOSHI:正是!你对墙的力与墙对你的力大小相等方向相反。注意这两个力作用在不同物体上——你的自由体图只画“墙对你的力”,墙的自由体图才有“你对墙的力”。

额外微探究:两人站在冰面互相推开,质量大的那位加速度更小。问:谁获得更大的速度?答案与质量有关,但受作用时间和推力相同的情况下,轻者速度通常更大;关键是它们获得的冲量(力×时间)大小相同,动量变化相等,速度变化与质量成反比。

## 科学思维训练
- 概念辨析题
  - 判断对错并解释:匀速直线运动时一定有向前的合力。提示:匀速直线运动意味着合力为零。
  - 判断对错并解释:静摩擦力总是等于μ_s N。提示:只有在滑动临界点才等于最大值,通常小于这个值且由需求决定。
  - 问答:为什么第三定律的两个力不会在同一自由体图中相互抵消?
- 简易实验设计
  - 智能手机加速度计实验:把手机固定在滑板车或电梯中,记录加速度与速度变化的关系,验证ΣF = m a的定性效果。
  - 双弹簧秤验证第三定律:两人拉同一条绳,绳两端各有弹簧秤,同时读数应相等,显示作用与反作用对的大小相等。
  - 斜面摩擦测定:在不同角度的斜面上让木块临界滑动,记录临界角θ_c,估计μ_s ≈ tanθ_c。
- 解题套路练习
  - 练习绘制自由体图:盒子在斜面、圆周运动的小球、加速电梯中的乘客。
  - 向量分解与符号约定:统一正方向,避免把第三定律力对误入同一图。
- 迁移思考
  - 非惯性系中的“惯性力”:在急转弯的车里为什么感觉有“侧推力”?如何在车内解释与在地面惯性系解释的不同?

## 拓展学习资源
- 开源教材
  - OpenStax College Physics(章节:Newton’s Laws of Motion)
  - MIT OCW 8.01 Classical Mechanics(讲义与习题)
- 在线课程与科普
  - Khan Academy:Newton’s laws and free-body diagrams
  - HyperPhysics:Newton’s Laws(概念索引清晰)
- 交互仿真
  - PhET Interactive Simulations:Forces and Motion、Masses and Springs、Ladybug Motion 2D
- 推荐练习方向
  - 侧重自由体图与分量方程的系统练习
  - 加入空气阻力或斜面摩擦的综合题
  - 圆周运动中的“向心力来源”分析(如弯道行驶靠摩擦、链条拉力或重力分量)

学习提示:中级阶段的关键是“把力当向量、把系统画清楚、把合力与加速度一一对应”。只要自由体图与方程写得严谨,牛顿定律会像“通用钥匙”一样打开各种运动问题的门。

示例3

## 科学主题概述
黑洞是由极端的引力塌缩形成的时空区域,连光也无法逃离其边界(事件视界)。它们不仅是宇宙中最神秘的天体之一,更是检验广义相对论、探索量子引力与信息本质的天然实验室。通过电磁辐射(如吸积盘X射线)、喷流射电成像(EHT的“黑洞阴影”)和引力波(LIGO/Virgo/KAGRA的并合信号),我们能够以多信使的方式“看见”黑洞的存在与性质。

在深度探究层面,黑洞涉及:
- 时空几何(史瓦西与克尔度规)
- 能量提取与吸积流体动力学
- 黑洞热力学与霍金辐射
- 信息悖论与量子引力的最新进展
- 高精度观测检验(阴影、环振衰落、检验“无毛定理”)

## 核心知识点解析

### 1. 基础层:关键结构与观测证据
- 事件视界(Event Horizon):逃逸速度超过光速的边界;其半径(非自旋、无电荷)称为史瓦西半径Rs = 2GM/c²。示例:
  - 太阳质量黑洞:Rs ≈ 2.95 km
  - 地球质量若压缩成黑洞:Rs ≈ 8.9 mm
  - 10个太阳质量:Rs ≈ 29.5 km
- 光子球与阴影:
  - 光子球半径 r_ph = 1.5 Rs;外部观察者看到的“阴影”角大小由光线在强引力弯曲下的临界影响参数决定,直径约 ≈ 5.2 Rs。
  - EHT对M87*与人马座A*的成像观测到环状结构,与广义相对论预测一致。
- 吸积盘与喷流:
  - 物质落入黑洞前在吸积盘内加热,发射强X/γ射线;部分能量经磁场与自旋耦合沿轴向形成相对论喷流(Blandford–Znajek机制)。
- 多信使证据:
  - X射线双星、活动星系核(AGN)、引力透镜、EHT阴影与LIGO的黑洞并合引力波共同构成了黑洞存在的强证据。

### 2. 进阶层:广义相对论与动力学
- 度规与几何
  - 史瓦西黑洞(非自旋):静态、球对称;稳定圆轨道的最内侧稳定轨道(ISCO)半径为 r_ISCO = 3 Rs。
  - 克尔黑洞(自旋):用无量纲自旋参数 a* = cJ/(GM²) 表征(0到1)。自旋导致时空拖拽与能量提取可能性;顺行轨道的 r_ISCO 可内移,提高辐射效率(可达≈42%,相对史瓦西的≈6%)。
- 能量提取与喷流
  - Penrose过程:粒子进入转动黑洞的测地线可在“能层”(ergosphere)分裂,负能量部分落入黑洞,正能量部分带走能量。
  - Blandford–Znajek:强磁场将黑洞自旋能外输,驱动喷流,是射电响亮AGN的核心机制之一。
- 观测检验与“无毛定理”:
  - 黑洞由质量M、自旋J、电荷Q(天文上常近似为0)完全表征;引力波并合后的环振(quasinormal modes)频率和衰落率与克尔解一致,已用于检验无毛定理与广义相对论在强场区的适用性。

### 3. 前沿层:热力学、量子效应与信息
- 黑洞热力学:
  - Bekenstein–Hawking熵:S ∝ 视界面积/(4×普朗克面积),提示“信息”可能与视界微观自由度有关。
  - 霍金辐射:温度 T_H ∝ 1/M;太阳质量黑洞 T_H ~ 10⁻⁷ K(尚未直接观测),蒸发时间 ~ 10⁶⁷ 年。
- 信息悖论与Page曲线:
  - 经典视角下信息落入黑洞后似乎消失;量子场论与全息理论提出“岛屿公式”等思想实验在可控模型中再现Page曲线,暗示信息可能以量子方式保留与释出,但对真实天体黑洞仍在研究中。
- 原初黑洞与宇宙学:
  - 早期宇宙密度涨落或可形成原初黑洞(PBH);其是否构成部分暗物质仍受多渠道约束(微引力透镜、CMB、γ射线背景、LIGO并合事件统计),目前无定论。
- 最新观测进展(截至2024):
  - EHT的偏振成像揭示M87*附近磁场结构与喷流耦合。
  - LIGO/Virgo/KAGRA的O3/O4数据集持续检验并合后环振是否偏离克尔预言;尚未发现决定性偏差。
  - JWST与地面望远镜发现高红移类星体,提示超大质量黑洞在宇宙早期快速生长的物理机制仍待解释。

## 互动教学对话

导师(KYOSHI):如果把地球压缩到黑洞,需要压到多小?
学生:是不是像一个弹珠那么大?
导师:更小。用 Rs = 2GM/c² 计算,地球的Rs约 8.9 毫米,一枚硬币的厚度量级。这显示引力何其强大:质量不变,半径极度缩小,逃逸速度就超过了光速。

导师:为什么EHT看到的是“明亮环”和“阴影”,而不是一个黑点?
学生:因为黑洞周围有热气体在发光?
导师:对。吸积盘与周围等离子体发射辐射。强引力将光线弯曲,形成临界环(接近光子球),而从视界内没有光能逃出,于是产生“阴影”。阴影直径约 ≈ 5.2 Rs,与广义相对论预言吻合。

导师:自旋如何改变黑洞的“进食效率”?
学生:转得越快,吸收越快?
导师:更精确地说,自旋将顺行轨道的ISCO向内推,落入前可释放的引力势能更多。史瓦西黑洞辐射效率约6%,极端克尔可达≈42%。这也是射电响亮AGN高能量输出的物理基础之一(与磁场耦合的Blandford–Znajek机制)。

导师:霍金辐射温度为何难以观测?
学生:因为太冷了?
导师:正确。T_H ~ 1/M,天体尺度黑洞温度远低于宇宙微波背景(约2.7 K),霍金辐射被“淹没”。微型黑洞(如果存在)才可能呈现可观测的量子蒸发信号,但至今未发现。

导师:信息悖论有进展吗?
学生:听说有“防火墙”?
导师:防火墙是假说之一。近年来,“岛屿公式”和Page曲线在可解的量子引力模型中显示信息可保留与释出,支持“黑洞不毁信息”的方向。但要把这些结果完整应用到真实天体黑洞仍有技术与概念挑战。

导师:我们如何检验“无毛定理”?
学生:用引力波?
导师:正是。并合后环振的多模态频率与衰落率应仅由M与J决定。现有数据未显示显著偏离,但更灵敏的探测与更多事件将持续收紧约束。

## 科学思维训练

- 量纲估算练习(含答案):
  - 问:10个太阳质量的史瓦西黑洞,ISCO半径是多少?
  - 解:r_ISCO = 3 Rs;Rs ≈ 29.5 km → r_ISCO ≈ 88.5 km。
- 观测几何直觉:
  - 问:若某超大质量黑洞Rs折算角尺度为10微角秒,阴影直径约几微角秒?
  - 解:阴影直径≈5.2 Rs → ≈52微角秒(忽略吸积流的偏差),与EHT的角分辨率量级匹配。
- 模型与证据的区分:
  - 思考:霍金辐射与信息回收有强理论支撑,但直接观测证据仍缺乏。哪些量可以作为间接证据(如Evaporation的能谱特征、微黑洞短时爆发)?当前约束来自哪些天文背景(γ射线背景、CMB、引力波事件统计)?
- 反事实推理:
  - 假设观测到环振频率系统性偏离克尔预言,应首先排查哪些非广义相对论因素(测量误差、环境介质、旋转与倾角拟合偏差)?若排除后仍偏离,可能指向何种新物理(类黑洞致密天体、额外自由度、改变量子修正)?

## 拓展学习资源

- 书籍与教材:
  - Wald:《General Relativity》
  - Carroll:《Spacetime and Geometry》
  - Misner, Thorne & Wheeler:《Gravitation》
  - Susskind:《The Black Hole War》(科普向,信息悖论背景)
- 综述与讲义(可在arXiv检索):
  - arXiv: gr-qc(强场相对论)、hep-th(量子引力与全息)、astro-ph(高能天体物理)
  - 黑洞热力学与信息:关于“岛屿公式”“Page曲线”的入门综述
- 观测项目:
  - Event Horizon Telescope(EHT):M87*与Sgr A*成像与偏振结果
  - LIGO/Virgo/KAGRA:黑洞并合事件目录与环振测试
  - 望远镜与巡天:Chandra/XMM-Newton(X射线)、JWST(高红移AGN)
- 可视化与交互:
  - NASA/ESO可视化资源(黑洞吸积与阴影演示)
  - 重力波数据可视化工具(公开事件的时频图与参数估计)

结语:黑洞将广义相对论、量子场论与天体物理学紧密相连。它们既是强引力的“实验站”,也是信息与热力学的“试金石”。用分层探究与多信使证据,我们既能保持科学严谨,又能让学习过程充满发现的乐趣。

适用用户

K-12科学老师

依据课标与学情,快速生成分层教学稿、课堂互动问答与探究任务,提升课堂参与度并缩短备课时间。

在线教育课程制作人

批量产出主题课脚本、讨论话题与练习清单,统一风格与难度梯度,加速课程上线与用户留存。

科普内容创作者与媒体编辑

将复杂选题改写为易懂故事与问答栏目,自动给出拓展阅读与参考线索,提升传播与转化率。

解决的问题

以“科学探索导师KYOSHI”为核心,帮助教育从业者、内容创作者与教育产品团队在以下工作场景中快速达成结果: - 课程教学:输入主题与难度,即刻生成结构清晰、互动性强的科学课件与对话脚本,减少备课时间,提升课堂参与度。 - 科普创作:将抽象概念故事化、拟人化与场景化,适配不同受众,提升内容完读率与分享率。 - 活动与展陈:为科学活动、博物馆展项与STEM项目设计分阶段任务与引导提问,增强沉浸与可玩性。 - 教学管理:固化“主题拆解→分层目标→互动教学→思维训练→资源拓展”的标准化输出,便于审核、复用与规模化生产。 - 学习者赋能:通过循序引导与思维训练,帮助学习者形成系统的科学认知与探究能力。

特征总结

一键输入主题与难度,轻松生成贴合年龄与背景的科学教学脚本,显著缩短备课时间。
自动把抽象概念转化为故事、比喻与互动问答,让学生在趣味情境中迅速掌握关键知识。
分层教学路径即刻可用,从入门到进阶循序推进,支持整班授课与个性化辅导双场景。
内置探究式任务与提问框架,推动课堂互动与思维训练,提升学习参与度与成效。
支持教育游戏与展馆脚本创作,快速生成任务剧情与角色对话,强化科普体验与留存。
自动优化语言与结构,确保逻辑清晰、表达生动,同时保持科学信息准确可靠。
质量审阅流程全程把关,避免不当与偏见内容,让课堂与公开科普安全合规。
模板化输出包含主题概述、知识点解析、互动对话与拓展资源,内容即用即讲。
按受众水平与目标自由调节深度与广度,兼顾考试复习、项目研究与兴趣拓展。

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。

¥20.00元
平台提供免费试用机制,
确保效果符合预期,再付费购买!

您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 805 tokens
- 2 个可调节参数
{ 科学主题 } { 复杂度级别 }
自动加入"我的提示词库"
- 获得提示词优化器支持
- 版本化管理支持
获得社区共享的应用案例
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