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逻辑谬误分析与反驳

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Dec 11, 2025更新

本提示词旨在通过严谨的推理和结构化分析,精准识别文本中的逻辑谬误(如偷换概念、以偏概全等),并提供清晰的反驳理由与改进建议。适用于教育、辩论、内容审核及日常论证质量提升等场景,能有效提升用户的批判性思维能力。其亮点在于分步深度分析、多场景适配及专业、准确、易于理解的输出。

逻辑错误总结

  • 以偏概全 + 轶事证据:用“我表弟”的个案推导“所有线上课程都没有效果”。
  • 诉诸常识 + 诉诸权威:以“这是常识”“某位著名教授说过”为依据断言线上不如线下,且忽视其发言范围仅限入门阶段。
  • 虚假因果(混淆相关与因果):“销量下降=大家意识到网课浪费钱”,忽略疫情结束与季节性等已知变量。
  • 滑坡谬误:从“发展线上教育”一路推到“沉迷屏幕—社交退化—就业率下降—国家竞争力受拖累”,缺乏每一环的证据链。
  • 非黑即白(错误二分):将“取消线上课程”与“提升教育质量”对立,否定混合式教学的中间选项。
  • 概念不清与指标误用:未界定“有效/质量”,用销量当学习效果代理,混淆“应急远程教学”与“高质量在线课程”。
  • 以偏概全(地域与时间):用“一市一年的销量变化”推出对“线上教育本质”的全国性结论。
  • 忽视已知反例与证据:忽视“多项元分析显示线上与线下成效相近、混合式常优于单一模式”与“62%学生希望保留线上辅学”。

详细分析

  1. “所有线上课程都没有效果,因为我表弟报了三个网课还是不会编程。”
  • 错误类型:以偏概全、轶事证据。
  • 问题所在:单个个案无法代表整体;个体结果受课程设计、学习时间、起点能力、学科难度等多因素影响。编程学习尤其需要实践与反馈,个体失败不等于模式无效。
  • 需要的证据:大样本、对照严谨的成效数据(如前后测、完成率、迁移能力),并按课程质量、学习者特征分层分析。
  • 影响:用个案否定总体,结论不成立。
  1. “真正有质量的知识只能在传统教室里获得,这是常识,而且某位著名教授也公开说过这一点。”
  • 错误类型:诉诸常识、诉诸权威、范围误用。
  • 问题所在:“常识”不是证据;权威观点需与数据一致且在其专业与论述范围内。已知该教授的发言针对入门阶段,不涵盖所有课程与年龄段。
  • 需要的证据:系统性综述/元分析;不同学段、学科的比较研究。现有证据表明线上与线下在恰当设计下效果相近,混合式常有优势。
  • 影响:以权威替代数据、以片段观点替代总体结论,不成立。
  1. “去年我们市线上课程销量下降了20%,这就证明大家已经意识到网课是浪费钱。”
  • 错误类型:虚假因果、概念偷换(销量≈效果)、以偏概全(地域与时间)。
  • 问题所在:销量受多因素影响(已知:疫情结束回归线下、季节性);“购买意愿”≠“教学效果”;一市一年的波动不能外推全国与长期趋势。
  • 需要的证据:控制混杂变量的因果分析;以学习成效为核心指标,而非销量。
  • 影响:因果链条不成立,无法支撑结论。
  1. “若继续发展线上教育,孩子们会越来越沉迷屏幕,社交能力退化,最后就业率下降、国家竞争力也会被拖垮。”
  • 错误类型:滑坡谬误、灾难化推理。
  • 问题所在:多环节推断无证据支撑;“发展线上教育”≠“无限制屏幕暴露”;社交能力、就业率、国家竞争力受多重宏观因素影响,不可单因线上教育归因。
  • 需要的证据:逐环节、可重复的因果证据(干预-对照、纵向跟踪),并区分“应急远程”与“高质量在线/混合式”。
  • 影响:恐惧式推断,结论失真。
  1. “与其折腾混合式教学,不如直接取消线上课程,否则教育质量不可能提升。”
  • 错误类型:非黑即白(错误二分)、预设立场。
  • 问题所在:把“取消线上”与“质量提升”对立,忽视混合式作为可行中间路径;已知证据显示混合式常优于单一模式。
  • 需要的证据:比较不同模式在特定学段/学科/人群的效果差异;试点评估结果。
  • 影响:排除有效选项,政策建议偏激。
  1. 指标与概念问题(“有效/质量”未界定,销量代替成效)
  • 错误类型:概念不清、指标错置。
  • 问题所在:未定义“学习效果”(知识掌握、迁移、长期保持等)与“质量”(课程设计、互动、反馈等);以销量充当学习效果的代理,失真。
  • 需要的证据:明确成效指标(标准化测评、保留率、学习投入、长期追踪),并与教学设计质量挂钩。
  • 影响:论证基础不稳,推结不可信。
  1. 忽视异质性与边界条件
  • 错误类型:过度概括。
  • 问题所在:不同年龄、学科、技能类型对线上/线下面授的适配度差异大;已知“62%学生希望保留线上辅学”,显示群体需求多样。
  • 需要的证据:分层分析与情境化结论(谁在什么条件下用何种模式更有效)。
  • 影响:一刀切结论不适配真实场景。
  1. 混淆“应急远程”与“高质量在线/混合式”
  • 错误类型:错误类比与偷换对象。
  • 问题所在:疫情期间的“应急远程”与精心设计、配套支持的线上/混合式不同;把前者失败经验套用于后者不当。
  • 需要的证据:区分设计质量、教师培训、技术支持到位的在线课程成效。
  • 影响:以次充好,结论偏差。

反驳论点(含改进建议)

  1. 针对“表弟个案推导线上皆无效”
  • 反驳:个案无法代表总体;学习失败原因多元,不能据此否定所有线上课程。
  • 建议:用大样本、对照研究评价课程效果;报告应包含学习者起点、投入时间、课程设计质量等控制变量。
  • 改写示例:与其说“所有线上课程无效”,可改为“在初学者自律不足、缺少实践反馈的情境下,某些线上编程课效果受限,需增加导师辅导与项目练习”。
  1. 针对“常识+权威背书”
  • 反驳:“常识”与“权威”不能替代证据;且该教授观点限于入门阶段,不适用于所有群体和课程。
  • 建议:引用元分析与系统综述,并标注适用范围(学段、学科、学习目标)。
  • 改写示例:“部分入门型科目在面对面引导下效果更好;但综合研究显示,经过良好设计的线上与线下成效相近,混合式常更优。”
  1. 针对“销量下降=意识到网课浪费钱”
  • 反驳:销量变化不等于学习效果评价;疫情结束与季节性已知会影响销量。
  • 建议:把销量作为需求信号,与成效数据分开;进行多变量分析或对照试验,排除混杂因素。
  • 改写示例:“本市去年网课销量下降20%,可能与线下复课和季节性有关,尚不能据此判断网课效果。”
  1. 针对“滑坡到国家竞争力”
  • 反驳:从“线上教育”推到“国家竞争力下降”中间缺乏证据链;可通过规范屏幕时长、增强同伴互动、线下社交活动等避免风险。
  • 建议:制定数字健康与社交能力培养的配套措施;用跟踪数据评估长期影响。
  • 改写示例:“若缺少规范,过度屏幕使用可能影响部分学生身心发展,因此需要在推进线上教学同时设置时长规范与线下社交环节。”
  1. 针对“取消线上,否则质量不提升”
  • 反驳:这是错误二分。已有证据与一线需求(62%学生希望保留线上辅学)都支持保留并优化线上/混合式。
  • 建议:开展混合式试点,对比不同比例与设计(如翻转课堂、同伴互评、分层辅学)的成效。
  • 改写示例:“为提升质量,应优化并评估混合式教学,而非简单取消线上环节。”
  1. 针对“概念与指标不清”
  • 反驳:没有明确定义“效果/质量”,难以得出有效结论。
  • 建议:建立评价框架——核心成绩(前后测/标准化测评)、过程指标(参与度、完课率、作业质量)、长期指标(保持与迁移)、公平性(不同群体差异)。
  • 改写示例:“我们以标准化测评提升、项目作品质量和完课率作为主要指标来比较不同教学模式。”
  1. 针对“忽视异质性”
  • 反驳:不同学段/学科差异明显;一刀切会损失适配性与效率。
  • 建议:分层决策:对技能性强、需大量练习与即时反馈的课程采用“线上内容+线下强化”的混合式;对知识讲授为主的课程强化线上自适应学习。
  • 改写示例:“对低年级与动手性课程提高线下比重;对理论性或巩固性内容保留线上辅学,满足62%学生需求。”
  1. 针对“应急远程≈高质量在线”
  • 反驳:两者在设计、支持与体验上不同,不能类比。
  • 建议:在线课程需包含高质量教学设计、互动反馈、学习分析、教师培训与技术支持;与疫情期间应急方案区分评估。
  • 改写示例:“我们评估的是经过系统设计与教师培训的在线与混合式课程,而非疫情期间的应急远程教学。”

——

补充:面向试点的可操作建议

  • 试点设计:随机或准实验比较纯线下、纯线上、不同配比的混合式;学段与学科分层。
  • 评价指标:前后测/标准化成绩、完课率、项目作品质与同伴互评、投入时间、长期保持与迁移、师生满意度、弱势群体可达性。
  • 风险控制:设定屏幕时长与作息规范;固定线下社交/项目协作时段;家校协同;数字素养与自主管理训练。
  • 迭代机制:按学期复盘数据,优化教学设计与师资培训,逐步扩大有效模式。

结论:原文依赖个案与权威断言,混淆销量与效果,并使用滑坡与二分推理,无法支持“取消线上课程”的极端结论。结合现有证据与本地需求,更合理的路径是开展有设计质量保障的混合式教学试点,用清晰指标评估并持续改进,以达到提升教育质量的目标。

逻辑错误总结

  • 滑坡谬误与灾难化预测
  • 虚假因果(因果倒置/忽略混杂因素)
  • 稻草人谬误(歪曲政策目的与设计)
  • 错误类比(对伦敦经验的误读与不当类比)
  • 轶事证据(以个例否定系统数据)
  • 伪两难(“收费”与“全面免费”二选一)
  • 诉诸动机(以动机推翻论点而非证据)

详细分析

  1. 滑坡谬误与灾难化预测

    • 说法:拥堵费“必然导致”小店大量倒闭、租金飙升、居民被迫搬离。
    • 隐含前提:拥堵费会显著削弱核心区消费与居住需求,且无任何缓冲机制。
    • 问题:
      1. “必然”缺乏因果链证据,忽视政策试点范围、时段限定与减免设计。
      2. 小店经营与租金受宏观消费、商圈结构、电商冲击、供地与租赁市场等多重因素影响,单一政策难以直接、全面决定。
      3. 背景草案配套(P+R、微循环公交、公交扩容与票价补贴、低收入减免)会改变影响方向与幅度。
    • 影响:将复杂现象简单化,制造恐慌性结论,降低理性讨论质量。
  2. 虚假因果

    • 说法A:拥堵费 → 小店倒闭/租金飙升/居民外迁。
    • 说法B:道路全免费 → “自然”分散出行、缓解拥堵。
    • 问题:
      1. A忽略混杂变量与政策配套,未提供因果识别(对照组/时间序列/差分法)证据。
      2. B与已知“诱发需求”规律相悖:价格下降常增加驾车总量,易加剧拥堵而非“分散”。
      3. 将政府“弥补赤字”动机与政策成效混为因果,属于不当动机归因,不能替代效果评估。
    • 影响:误导公众对政策工具的基本机制认知。
  3. 稻草人谬误

    • 说法:政府推拥堵费“只是为弥补赤字”,不为交通/空气质量。
    • 问题:
      1. 背景明确收入专款专用于公交扩容与票价补贴,且低收入人群有减免,试点范围与时段限定。
      2. 将“财政动机”绝对化,忽略政策公开目标与配套设计,属歪曲立场。
    • 影响:将讨论从“工具效果与公平性”转移到“动机猜测”,降低政策层面的实证检验。
  4. 错误类比(对伦敦)

    • 说法:伦敦收拥堵费“失败”,本市会重蹈覆辙。
    • 问题:
      1. “失败”表述与多项评估不符;伦敦经验显示效果与公平性依赖本地化配套与持续优化。
      2. 类比条件不等(城市规模、路网密度、公共交通供给、费率与豁免规则、配套强度均不同)。
      3. 背景已提示:应在本地条件下评估与迭代,而非简单移植或否定。
    • 影响:以不当类比替代本地化论证与数据检验。
  5. 轶事证据

    • 说法:朋友天天开车,感觉空气“没变差”,所以污染数据夸大。
    • 问题:
      1. 个体感受无法替代连续监测数据,且人对PM2.5/NO2变化不敏感。
      2. 两年样本期短、受天气与排放结构波动影响,需系统指标与方法论支持。
    • 影响:以个例否定群体数据,降低证据门槛。
  6. 伪两难

    • 说法:与其收费,不如全部道路免费开放。
    • 问题:
      1. 将复杂的出行治理简化为“收费/全免费”二选一,忽略差异化定价、停车管理、货运错峰、公交改善等组合策略。
      2. “全免费”与缓解拥堵缺乏机制一致性(诱发需求风险)。
    • 影响:封闭讨论空间,排除可检验的中间方案。
  7. 诉诸动机

    • 说法:政策为弥补预算赤字,因此不正当。
    • 问题:即使存在财政考量,也不能据此否定工具在拥堵与空气方面的客观效果;应以绩效与分配影响评估为准。
    • 影响:以动机评判代替结果评估,偏离事实层面。

反驳论点

  • 以效用与公平为核心的事实反驳

    • 模型预测:高峰拥堵指数下降15%-22%,公共交通分担率上升8%-12%。这是与“必然恶化”相反的可检验预期。
    • 收入专款:用于公交扩容与票价补贴,并对低收入群体减免,说明政策目标与设计并非“为赤字”。
    • 试点与配套:时段/区域限定、P+R与微循环公交可缓解对商户与通勤者的影响。
  • 针对“小店倒闭/租金飙升/被迫搬离”的反驳与改进建议

    • 反驳:缺乏因果识别与经验证据,属于灾难化推断;商业表现受多因素影响。
    • 建议:设置商户友好配套(装卸窗口、短时停车豁免、周边街区步行可达优化)、针对弱势群体的额外减免;以客流、营业额、空置率等KPI开展阶段性评估与动态调节费率/时段。
  • 针对“伦敦失败”的反驳与应用

    • 反驳:伦敦经验为“条件性有效”,非一概失败;关键在本地化费率、豁免、公交承载力与治理迭代。
    • 建议:将伦敦的“配套与迭代”作为教训吸收:先试点、强监测、设滚动评估节点与调整机制。
  • 针对“空气没变差”的反驳

    • 反驳:个人感知不能替代监测数据;污染受季节、气象、排放结构影响,需按统一方法评估(NO2、PM2.5、黑碳、公交准点率、出行时耗)。
    • 建议:公开监测方法与原始数据,设第三方评估与数据审计,提高公信力。
  • 针对“全免费更分散”的反驳

    • 反驳:价格为零通常提高出行总量与峰值需求,易加剧拥堵(诱发需求);与“分散”目标相悖。
    • 建议:若反对拥堵费,也应提出可检验替代组合:差异化停车价格、区域/时段化货运错峰、共乘激励、远程办公与弹性工时、学校与机关错峰、公交专用道+优先信号等。
  • 快速要点清单(用于辩论与舆情回应)

    • “必然倒闭/搬离”属于滑坡谬误;请提供可比城市、控制变量的因果证据。
    • 把“财政动机”当成反对理由是诉诸动机;政策成效看数据与KPI,不看猜测。
    • 伦敦并非“失败”,经验显示“本地化+配套+迭代”是成败关键。
    • 个人感受不能否定监测数据;公布连续监测与第三方评估。
    • “收费/全免费”是伪两难;有多种中间工具可组合优化。
    • 本市草案含专款、减免、试点与配套,机制上与“灾难化后果”相矛盾;支持先试点、后评估、再优化。
    • 建议设立透明账本、阶段KPI(拥堵指数、公交准点率、低收入出行负担、商户客流与营业额、NO2/PM2.5)、动态费率与豁免调整通道。

文本逻辑与合规审查报告(深度反驳版)

待分析文本要点摘要:

  • 核心主张:这款“精力草本饮料”能让工作效率翻倍,因含X草本,古人长期使用;邻居喝一个月后升职加薪,证明有效;其他功能饮料是糖水;为避免在职场落后,应每天至少喝两瓶,否则体能与专注力会下降。
  • 背景限制:产品为普通食品;企业仅有小样本开放标签试饮数据;广告法与食品规范禁止夸大、绝对化、暗示医疗或功能疗效;消费者易将短时兴奋与持续效率混淆。

逻辑错误总结

  • 诉诸权威/传统:以“古人养生”作为现代功效依据。
  • 虚假因果(事后归因):将饮用与“升职加薪”“效率翻倍”直接因果绑定。
  • 轶事证据:用邻居个人经历充当普遍有效性证据。
  • 以偏概全:将“市面上其他功能饮料”一概称为“糖水、只会发胖”。
  • 非黑即白:暗示“不喝就会体能和专注力下降”。
  • 不当比较与贬损:无证据贬损竞品。
  • 绝对化与量化夸大:如“翻一番”“效果明显”“每天至少喝两瓶”。
  • 将短时兴奋混同为持续效率提升:概念混淆与指标错配。
  • 使用和用量建议缺乏安全与科学依据:不当引导可能引发健康与法规风险。

详细分析

  1. 引用:“因为它含有X草本,古人几千年来都靠它养生。”

    • 错误类型:诉诸权威/传统;定义与证据错置。
    • 推理问题:
      1. 历史使用是习俗,不等于现代循证功效;“养生”概念模糊且非科学终点。
      2. 未提供有效成分、作用机制、剂量-效应与安全性数据。
      3. 普通食品不得宣称保健或医疗功效。
    • 影响与风险:误导消费者,违反“不得暗示医疗/保健功能”的广告规范。
    • 所需证据:现代、符合规范的随机对照双盲研究,明确指标(注意力测评、反应时、主观精力评分)、剂量和人群边界。
  2. 引用:“能让你的工作效率翻一番。”

    • 错误类型:虚假因果;绝对化与量化夸大。
    • 推理问题:
      1. 工作效率受多因素影响(任务类型、工时、组织流程、睡眠等),单一饮料难以决定性影响。
      2. 企业现有“小样本开放标签”数据无法支持因果与量化主张,更无法得出2倍提升。
    • 影响与风险:重大失实风险;属于硬性量化承诺,合规风险高。
    • 所需证据:多中心、充分样本量、双盲安慰剂对照;预注册统计方案;效果大小与置信区间;可复现性。
  3. 引用:“我的邻居连续喝了一个月,马上就升职加薪,可见效果明显。”

    • 错误类型:轶事证据;虚假因果;时间先后即因果。
    • 推理问题:
      1. 个人案例不可代表普遍性;升职加薪与饮料无可验证因果链条。
      2. “马上”暗示时间近即因果,属于事后归因谬误。
    • 影响与风险:对消费者形成强烈但无依据的功效暗示;广告代言/推荐合规风险(真实性与可验证性要求)。
    • 所需证据:系统性研究与可验证统计数据;不得使用个案推断。
  4. 引用:“市面上其他功能饮料都是糖水,喝了只会发胖。”

    • 错误类型:以偏概全;不当比较与贬损;绝对化用语。
    • 推理问题:
      1. 竞品配方和营养结构高度多样,不可一概而论。
      2. “只会发胖”为绝对化、单因果描述,缺乏能量摄入与消耗整体评估。
    • 影响与风险:违反不得贬损其他经营者/商品的广告规范;构成虚假或引人误解比较。
    • 所需证据:系统性市场与营养成分对比,采用客观可验证指标;同时仍需谨慎措辞。
  5. 引用:“不想在职场落后的人,就应该每天至少喝两瓶,否则体能和专注力都会下降。”

    • 错误类型:非黑即白;恐惧诉求;无依据用量建议;因果夸大。
    • 推理问题:
      1. 将“饮/不饮”二分化并与“落后”“下降”强绑定,忽略多因素与个体差异。
      2. 普通食品无权发布强制性用量建议;若含咖啡因/糖分,该建议可能构成健康与安全风险。
    • 影响与风险:制造焦虑、强迫性消费暗示;潜在违反健康、安全与未成年人保护导向。
    • 所需证据:安全性评估(咖啡因、糖摄入上限)、特定人群限制、权威指南一致性;即便具备也不宜使用恐惧导向表达。
  6. 观念混淆:将“短时兴奋(如咖啡因)”等同于“持续工作效率提升”

    • 错误类型:概念偷换;指标错配。
    • 推理问题:
      1. 兴奋/警觉的短时主观感受与客观“效率”不同;后者需多维度客观量化。
      2. 反弹效应、耐受性与睡眠影响未讨论。
    • 影响与风险:消费者理解被误导;功能边界不清。
    • 所需证据:区分主观精力、注意力客观测评与实际绩效结果,并提供边界与风险提示。

反驳论点(含改进建议)

  • 对“古人养生=现代功效”的反驳: 反驳理由:历史习俗不等于现代循证;普通食品不得宣称保健/医疗功能。 改进建议:保留文化故事仅作为风味或来源背景,不指向功效;删除“养生”或改为“传统食用/饮用文化”,并加注“本品为普通食品,不以功效为目的”。

  • 对“效率翻一番”的反驳: 反驳理由:缺乏随机对照与盲法;小样本开放标签无法支持因果与量化。 改进建议:删除“翻倍”等明确量化承诺;若坚持表达“精神状态体验”,限定为“部分试饮者主观反馈”“个体感受存在差异”,不与效率挂钩。

  • 对“邻居升职加薪”的反驳: 反驳理由:轶事不能作为证据;升职与饮料无可证因果。 改进建议:删除个案叙事或改为“消费者反馈样本文案”,不涉及职业结果;避免人物背书式表述。

  • 对“其他功能饮料都是糖水”的反驳: 反驳理由:以偏概全与贬损;违反比较广告规范。 改进建议:改为自我聚焦式客观披露(如“本品每瓶含糖Xg/不含代糖/不含人工色素”等),避免对竞品作绝对判断。

  • 对“每天至少两瓶,否则体能和专注力下降”的反驳: 反驳理由:非黑即白与恐惧诉求;无科学用量依据;潜在安全风险。 改进建议:删除强制性用量;如涉及咖啡因/糖,提供客观含量与人群提示(如“咖啡因敏感人群请谨慎”),不作效果承诺。

  • 对“兴奋=效率”的反驳: 反驳理由:概念偷换;混淆主观警觉与客观绩效。 改进建议:如需描述,限定为“口味清爽”“提神风味体验”“清新草本口感”,避免“提升效率/专注力”等功能性措辞。


合规与风险提示(市场与法务可执行)

  • 高风险项(须立刻删除/改写)
    • “效率翻一番”“效果明显”“升职加薪”因果暗示与量化承诺。
    • “其他都是糖水、只会发胖”贬损竞品。
    • “每天至少两瓶,否则下降”恐惧诉求与强制用量。
    • “养生”指向功效表述(普通食品禁用)。
  • 中风险项(需证据支撑或转为中性描述)
    • 草本成分的“提神/专注”联想,应改为客观成分披露与中性体验描述。
    • 若提到“能量/精力”,必须强调为主观感受、个体差异,不得与职业结果挂钩。
  • 信息披露与标签建议
    • 披露关键成分与含量(如咖啡因、糖/代糖),给出不适宜人群提示(孕妇、哺乳期女性、儿童、对咖啡因敏感者等)。
    • 避免医学、保健、治疗相关词汇;避免“最佳/唯一/首创/万能/100%”等绝对化词。
    • 避免使用或暗示代言/背书;如有用户反馈,需注明“个体差异、非功能承诺、非因果说明”。

证据与研究路径(若未来需建立功能主张)

  • 研究设计要点
    • 设计:随机、双盲、安慰剂对照(RCT);预注册与伦理审批。
    • 样本:功效学样本量计算;覆盖目标消费人群;排除相关疾病与敏感人群。
    • 指标:区分主观精力评分(VAS)与客观注意力/执行功能(如PVT、Stroop、n-back)及工作任务模拟;设定主要和次要终点。
    • 统计:多重比较校正,预设效应值阈值与置信区间;报告负面结果。
    • 安全:记录不良事件;咖啡因、糖与睡眠的影响评估;建立建议摄入上限。
  • 即便取得阳性结果
    • 广告仍需审慎,不得作“翻倍”等绝对化/因果承诺;使用“在受试条件下、平均水平、部分人群”的限定语。

可执行改写建议(示例文案,供市场使用)

注:以下均为中性描述示例,避免功效承诺、绝对化与贬损。请结合真实配方与标签核对再发布。

  • 版本A(最保守合规模式)

    • “采用X草本风味配方,口感清新。每瓶含咖啡因约X mg,请对咖啡因敏感人群谨慎饮用。作为日常饮品的一部分,请均衡饮食、注意作息。本品为普通食品,不以改善健康或工作表现为目的。”
  • 版本B(适度营销、强调体验)

    • “清爽草本与轻微气泡的搭配,带来清新口感体验。我们披露主要成分与含量,帮助你理性选择。个体感受存在差异,请根据自身情况饮用。”
  • 版本C(含透明信息与自我对比,不贬损他人)

    • “每瓶含糖X g/无糖版本可选;咖啡因约X mg(约等于Y杯茶)。不建议儿童、孕妇及对咖啡因敏感者饮用。请勿与睡前饮用。享受风味,理性选择。”

需删除的原文要素:

  • “效率翻一番”“效果明显”“升职加薪”“其他都是糖水、只会发胖”“每天至少两瓶”“否则体能和专注力都会下降”“养生(指向功效)”。

面向三类场景的要点提要

  • 商业分析
    • 风险—收益:短期转化或被处罚与下架的高风险对冲。以信息透明与口味/场景定位替代功效话术,提升长期品牌资产。
    • 差异化:配方透明、无糖/低糖选择、可回收包装、风味创新。
  • 广告文案审查
    • 红线:绝对化、因果化、量化功效、贬损竞品、恐惧诉求、功效型词汇。
    • 建议:改为体验与成分披露;引入“个体差异、不代替健康生活方式”的提示语。
  • 法律文书审阅
    • 合规点:普通食品属性;禁止保健/医疗暗示;比较广告真实性与可比性;代言与背书规范;成分与人群提示;未成年人保护。
    • 整改清单:删除涉功效语、删除贬损语、加入披露与提示、统一口径与培训素材。

市场与法务联合检查清单(可直接执行)

  • 删除/替换词:翻倍、显著、必须、唯一、无与伦比、治愈、养生(指功效)。
  • 禁用结构:A导致B(效率、升职等结果);恐惧/焦虑诉求;强制用量建议。
  • 比较规范:仅做自我披露;如比较,须有同口径、可验证数据;避免贬损。
  • 成分与安全:标注咖啡因/糖含量与人群限制;避免暗示无限量饮用。
  • 体验导向:主观口感/场景描述;不许与职业表现、学业等结果绑定。
  • 证据管理:任何数据对外发布须有方法学说明与审稿通过;小样本开放标签不得外推为因果。

结构化反驳模板(供后续快速审核使用)

  • 文本要点摘录:
    • 主要卖点与关键承诺:
    • 涉及的比较/代言/用量:
  • 识别的逻辑错误(打勾)
    • 诉诸权威/传统 [ ] 虚假因果 [ ] 轶事证据 [ ] 以偏概全
    • 非黑即白 [ ] 不当比较/贬损 [ ] 绝对化/量化夸大
    • 概念混淆(兴奋=效率) [ ] 安全/用量无依据
  • 逐条分析(格式)
    • 原句:
    • 错误类型:
    • 问题说明(3点以内):
    • 合规风险(高/中/低):
    • 证据要求/替代表达:
  • 整改建议(分类)
    • 必删:
    • 必改(提供中性替代表达):
    • 必加(成分披露/人群提示/个体差异):
  • 最终审定文案(合规版):
    • 版本A(保守):
    • 版本B(体验导向):
  • 复核项
    • 标签与配料表一致性核对:
    • 数据与证据归档编号:
    • 法务/市场/品控三方签字:

本报告结论:

  • 该文本在逻辑上存在多重谬误(诉诸传统、虚假因果、轶事证据、以偏概全、非黑即白)并伴随高强度的绝对化与贬损表述,综合合规风险为高。
  • 建议按“先止损(必删)、再合规(必改/必加)、后沉淀(证据建设与透明披露)”路径整改,并采用上文合规模版文案投放。

示例详情

解决的问题

将零散文本迅速转化为“可辩、可教、可审”的高质量反驳材料:面向老师与学生用于逻辑训练与作业讲评,面向辩手与创作者用于备赛与稿件打磨,面向审核/公关/法务用于把控舆情与合规风险,面向职场团队用于方案评审与决策支撑。核心目标是在最短时间内定位论证漏洞,给出清晰、结构化的反驳与改写建议,统一团队评审标准,提升说服力与产出效率,持续培养批判性思维能力。

适用用户

辩论队教练与辩手

赛前拆解对方立论,生成反驳提纲与替代论据;赛后复盘定位思维漏洞,形成针对性训练计划,显著提升攻防效率。

教师与教研员(语文/思政/逻辑)

课堂解析作文与评论中的谬误,产出结构化讲义与练习;批改作业时提供具体改进建议,系统培养学生批判性思维。

媒体与内容编辑

审核选题稿件和社媒文案,快速发现以偏概全、错误类比等问题,并给出可改写方案,降低舆情与事实错误风险。

特征总结

一键识别文本谬误,定位偷换概念、以偏概全等,秒懂问题所在,避免被错误论证误导。
逐步拆解论点因果与前提,自动指出推断跳跃与证据不足,帮助完善论证链条。
生成可直接使用的反驳话术与提纲,适配辩论、汇报、面试等场景,快速提升说服力。
自动输出结构化结果:错误点、反驳理由与改进建议一应俱全,便于复制到文档与幻灯。
支持多文本类型输入,从政策解读到社媒帖子皆可分析,统一标准减少主观误判。
智能润色反驳表达,避免尖锐或含糊措辞,让反馈既专业克制又便于公众理解与传播。
可按需求选择严谨程度与输出长度,兼顾课堂教学、媒体选题与企业内审的使用习惯。
一键生成对比表述与替代论据,帮助你把“指出问题”升级为“提供可行方案”。
内置安全规范与边界提示,自动规避敏感与不当内容,保障团队合规沟通。
支持批量分析与快速复核,帮助审稿、内容审核与知识库维护省时省力。

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
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获得完整提示词模板
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{ 待分析文本 } { 分析场景 } { 期望反驳深度 } { 重点关注谬误类型 } { 输出格式偏好 } { 背景信息补充 }
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