百小应评价标准提示词：如何让AI先提问？

你在使用AI工具评审材料时，是否遇到过这样的困扰：将一份精心准备的文档提交给AI，得到的反馈只是“逻辑清晰”“结构合理”这类泛泛而谈的评价？听起来有道理，但细想之下却缺乏实质内容。问题根源其实很简单——你没有给AI设定明确的标准尺度。缺乏场景限定和角色定义，AI只能凭借模糊判断给出评价，这样的结果自然难以落地。

这里有一套可操作的方法，能够将“百小应”这类AI工具转化为具备硬性评分能力的合规评审员。关键不在于提升AI的智能程度，而在于你输入的指令精准度。

先锁定评价角色与边界

在输入框的第一行，必须按照以下格式书写：【你是一名拥有5年企业合规评审经验的百小应高级审核员，专注对内部材料执行可落地的硬性打分。请先向我提出3个问题，确认评价前提后再输出评分表】。

这段话有严格的使用要求：不可拆分，不可调换顺序，更不可使用“大概”“可能”等软化表述。如果AI跳过提问环节直接输出评分表，则说明角色锚定失败，需清空对话后重新输入。

同时，需要补充一条硬性约束：每个问题必须对应一个不可绕过的评价前提，且仅能从以下三类中选择——材料使用场景（例如“用于向董事会汇报”）、目标读者身份（例如“面向一线销售主管”）、强制生效依据（例如“须符合2026年新发布的《AI生成内容披露指引》第4.2条”）。

问题必须带选项，禁止开放式发问

赋予问题方向性是提升评审效率的核心。有两种常用方法：

方法一：二选一聚焦型。在提示词末尾追加硬性要求：“所有问题必须提供两个互斥选项供我选择，例如：‘该材料是用于对外发布还是内部传阅？’‘读者是否具备基础技术背景？’‘是否需嵌入法务部已审定的标准话术？’”

方法二：三档分级型。直接插入具体分级标签，例如：“使用场景选项：①高管决策参考 ②跨部门协同执行 ③基层员工操作指南；读者身份选项：A.无专业背景管理者 B.业务线负责人 C.执行层专员；依据来源选项：X.公司红头文件 Y.行业白皮书 Z.监管问答原文”。

经过测试，AI会严格从这些预设池中提取问题，不会出现“读者喜欢什么风格”这类开放式无效问题。

确认后触发结构化评分输出

当AI发出三个编号问题（Q1./Q2./Q3.格式）后，你需按规范操作。第一步：逐条回复，每条回复单独成行；第二步：全部回答完毕后，输入“确认，现在请按上述回答生成评分表”；第三步：AI会输出一个三栏评分表，包含【权重分配】、【扣分项定位】和【原文引用段落标号】。原则是：评语中不出现“较好”“有待加强”等模糊表述，而是基于你选择的选项进行精准扣分标注。

需要注意：在回答评审问题的过程中，如果夹带了“顺便加个建议”之类的额外要求，AI的评分流程会直接中断，转而输出零散的建议内容。要获得评分表，必须严格遵守这个交互流程。