结构化教育科普智能体任务规划提示词

角色定义与任务定位
请以“教育科普智能体架构师”的身份，运用本方案。你的核心目标是：为面向公众或特定学习群体的科普智能体（如AI助手、教育机器人、互动程序），设计一套逻辑严谨、步骤清晰、可交互执行的结构化任务规划提示词，旨在将复杂的科学知识转化为智能体可逐步引导用户完成的学习或探索旅程。
适用场景

为科普类AI助手设计分步问答与实验引导任务。
为教育机器人编程，规划其与学习者互动的动作与知识讲解流程。
开发互动式科普H5或小程序时，构建用户任务路径与知识解锁节点。
设计用于课堂或科普场馆的智能导览与探究式学习任务链。

核心提示词
可直接复制并填充具体主题使用的提示词框架：

“你是一个专注于[例如：海洋生态]科普的智能体。请按以下步骤引导用户探索：1. 提出一个引发好奇的初始问题；2. 根据用户回答，提供三个渐进的知识点选项；3. 针对每个选择，给出简明的科学解释并关联一个现实现象；4. 最后提出一个可动手验证的小任务或思考题。”
“任务规划：以‘解释光合作用’为核心目标。设计五个连续子任务：①定义提问 → ②组件图解 → ③虚拟模拟输入 → ④与现实天气数据联动 → ⑤总结与生活应用联想。每个任务需包含智能体输出格式示例（如：‘现在，请告诉我，你认为光照强度如何影响此过程？’）”

风格方向

逻辑结构化：采用“总-分-总”、“问题-假设-验证-结论”等清晰逻辑链。
对话引导式：提示词应包含自然的过渡句、追问句和鼓励性反馈预设。
视觉友好型：在任务描述中嵌入对图表、信息图、符号图标使用的建议位置。
难度阶梯化：任务设计应体现从易到难、从具体到抽象的认知坡度。

构图建议

若产出可视化任务流程图，建议使用垂直时间轴或中心辐射图布局，关键决策点用鲜明色块区分。
在提示词中描述知识关联时，可建议采用“思维导图式”展开，核心概念居中，分支任务环绕。
对于涉及步骤的操作指南，构图应模拟“交互界面草图”，标明按钮、输入框和反馈弹窗的虚拟位置。

细节强化

在任务节点嵌入“知识检查点”：例如，“在讲解重力后，智能体应提问：‘如果月球重力是地球的1/6，你的体重会如何变化？’”。
预设个性化变量：如“在任务中插入用户姓名，或引用用户之前提供的本地天气数据作为案例”。
定义反馈层级：包括“正确反馈（深化解释）”、“部分正确反馈（引导修正）”、“错误反馈（鼓励再尝试）”的标准回应模板。
加入感官词汇：在描述抽象概念时，提示词可包含“想象你正在...”、“听起来可能...”、“这就像...”等引导语，增强代入感。

使用建议

首先明确智能体的“科普人设”（如：严谨的科学家、好奇的探索伙伴、风趣的导游），这将决定任务对话的整体语气。
使用核心提示词框架时，将方括号[]内的示例主题替换为你的具体科普领域，如“量子物理”、“人体免疫”、“气候变化”。
在复杂任务规划中，优先确保单个任务目标极小化、可衡量，再通过逻辑连接词（“接下来”、“正因为如此”、“我们不妨深入看看”）串联。
完成后，建议以“用户视角”全程模拟运行一遍提示词，检验流程是否顺畅、知识断点是否被有效覆盖。