用 AI 出期中复习题，题目质量的差别不在模型，在提示词。同一台模型，一句"帮我出十道数学题"出的是网上的大路货，一段写清学情、范围、题型的提示词，出的是贴着这个班用的题。三段式模板：先给学情，再给范围，最后提要求，照着填，出题质量立刻上一个台阶。

第一段：学情，让题贴班

学情段写两件事：学生的水平和已知的坑。水平写"初二上学期中等程度，刚学完全等三角形"，坑写"上次单元测一半学生在 SAS 和 SSA 上混淆"。AI 不知道你的班，你喂给它多少真实信息，它还你多少贴班的内容——学情段是三段里最值钱的一段，也是多数老师省略的一段。

第二段和第三段：范围与题型要求

范围段的技巧是点名到具体知识点而不是笼统的"这一章"，题型段要写清楚格式要求——题号、分值、答案与解析分开。三段填完，一段合格的提示词就成型了，全文控制在百字上下，一分钟写完。

完整样例与改写

把三段拼起来是个完整的提示词："我是初二数学老师，学生刚学完全等三角形，单元测显示近半学生混淆 SAS 和 SSA。请出 10 道复习题：7 道基础巩固（判定条件选择与直接证明），3 道中档（需先补条件的证明题），其中至少 2 道专门针对两种判定条件的辨析。每题附答案和一句解析，解析要指出易错点。"对照"帮我出十道全等三角形题"，前者能直接进课堂，后者还要老师重筛一遍——前期花的这一分钟，省的是后面半小时筛题时间。

生成之后：三轮校验不能省

AI 出的题不能直接印发。第一轮科学性校验：核对知识点是否超纲、条件是否自洽，几何题要亲手画图验证；第二轮难度校验：抽做两三道，体感难度与标注难度不符就调；第三轮去重校验：与教材和已有练习册比对，撞题的换掉。三轮走完，AI 从"出题工具"变成"初稿供应商"，教师的专业判断始终在最后一环。

还有一个进阶技巧值得单独说：把上一轮的校验结果喂回给 AI。发现生成的题里两道超纲，下一轮指令就加一句上次第三、七题超出了范围，本次严格限定在所学章节。这种带反馈的迭代式使用，两三轮后模型对这个班的理解会明显变准——这种默契不是一条指令写成的，是一轮轮对话养出来的。

提示词写作是 AI 时代教师的基础技能，期中复习只是第一个应用场景。三段式模板同样适用于生成练习分层、错题归因和讲解思路——学情、范围、要求三段填好，AI 的产出质量就稳定在一个可用的水平，剩下的精力留给机器给不了的部分：对具体学生的判断。

工具使用的边界感也顺带说明：涉及学生个人信息的成绩数据，喂给在线 AI 服务前要做脱敏——姓名学号去掉，用学生甲、学生乙代替。这既是数据安全的底线要求，也是教师使用 AI 工具的行业共识。技巧再好，边界先行，这个顺序不能反。

指令的长度也讲究：三段合计以一百五十字为上限，超出部分多半是重复表述。模型对简洁指令的执行反而更稳定，写长了重点容易被稀释。