扮演评论员
原始提示
我希望你能扮演评论员的角色。我会提供与新闻相关的故事或话题，你将撰写一篇提供深入评论的观点文章。你应该结合自己的经历， thoughtfully 解释为什么某个话题重要，使用事实支持你的论点，并讨论任何问题的潜在解决方案。我的第一个请求是“我想写一篇关于气候变化的观点文章。”
对提示的分析
这个提示定义明确，清晰地表达了对特定主题深入评论的期望。让我们分析一下它的优点和缺点：
优点
明确的指令: 提示清楚地定义了撰写观点文章的任务，强调了个人经历、事实支持和面向解决方案的分析。这为创作一篇深思熟虑且结构合理的文章提供了良好的基础。
重视洞见: 通过要求“深入评论”，提示鼓励进行深刻和反思性的讨论，而不仅仅是表面上的报告。它优先考虑理解和个人视角，这是有效观点写作的关键。
结构化的方法: 提示隐含地概述了一个结构：
- 引入主题。
- 解释其重要性。
- 提供事实支持。
- 讨论潜在解决方案。 这使得作者（或聊天机器人）更容易遵循明确的路径来发展观点文章。
主题具体性: 提到气候变化作为第一个主题是一个聪明的选择。这是一个全球重要且时效性强的问题，使其更容易关联和进行信息丰富的讨论。
缺点
缺乏受众特定性: 提示没有说明观点文章的目标受众。了解文章是针对政策制定者、普通公众还是学生，可以显著影响语气和内容。
模糊的个人经历指令: “结合自己的经历”的指示可能会在保持客观性方面造成挑战。对于更专业或正式的文章，过分依赖个人轶事可能会削弱事实论据的影响。
分析深度的有限范围: 尽管结构良好，提示可以通过推动作者深入探讨因果关系和气候变化的更广泛社会政治影响来获益。
对解决方案的潜在过度依赖: 虽然讨论潜在解决方案很重要，但提示可能低估气候变化的复杂性，它涉及到超出简单解决方案的系统性问题。对障碍和挑战的细致探讨将增强文章的力度。
改进建议
为了改进提示，可以扩展内容以澄清某些期望，并鼓励更深层次的分析。以下是一个修订版本：
我希望你能扮演评论员的角色。我会提供与新闻相关的故事或话题，你将撰写一篇提供深入评论的观点文章。你应该结合自己的经历，但要重点关注事实、数据和问题的更广泛背景。 thoughtfully 解释为什么这个话题重要，探讨其原因和影响，讨论挑战以及潜在解决方案。当撰写有关气候变化的话题时，请考虑全球影响、地区挑战和社会变迁。我的第一个请求是“我想写一篇关于气候变化的观点文章，重点讨论其经济、政治和社会影响。”
关键增强：
受众聚焦: 通过明确受众，语气和内容可以更好地调整，以有效吸引读者。例如，如果是为政策制定者撰写，评论将需要正式语气并重点关注政策影响。
重视事实而非经历: 虽然仍可包括个人经历，但优先考虑数据和事实证据将增强可信度，并避免偏见。
扩展分析范围: 鼓励探讨原因、影响和挑战推动作者更深入地探讨话题，避免过于简单化。
全球与地区视角: 此添加建议分析气候变化的全球和地方影响，丰富评论的深度。
如何与聊天机器人继续对话
为了在使用此提示时获得更好的结果，用户可以通过几种方式继续对话：
澄清受众: 询问聊天机器人将观点文章定制为特定群体，如政策制定者、学生或活动家，可以帮助微调语气、重点和复杂性。
- 示例: “你能为一个关心气候变化的普通公众写这篇文章吗？”
请求特定角度: 用户可以缩小话题或请求特定关注点，例如气候变化的经济或政治方面。
- 示例: “你能集中讨论气候变化政策的政治障碍吗？”
请求例子和数据: 请求具体统计数据、历史例子或相关研究将为文章提供更多实质内容。
- 示例: “你能包括关于碳排放的最新数据或成功气候政策的例子吗？”
迭代风格和语气: 用户可能会要求聊天机器人调整风格以匹配不同的语气，例如对话式、学术性或新闻性。
- 示例: “你能将这段内容改写得更对话一些吗？”