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当你需要组织一次关于 AI 辅助工作的简短口头评估时，用这个提示词：老师检查学生、招聘经理检查带回家的作业、团队负责人检查同事的初稿。对话由你自己主持，提示词只负责准备材料。

粘贴什么。 五块内容放在一条消息里：（1）背景与利害——被评估者是谁、时长多久、是评分还是辅导、之后会发生什么；（2）作业材料——简短描述，以及你确实能粘贴的部分；（3）你的评分标准——你在意的 3–6 点；（4）你怀疑的取巧或薄弱之处；（5）限制条件——不能问的话题，以及你提到的任何便利安排。

粘贴到哪里。 任何接受文本的普通 AI 对话窗口。不需要终端、账号或 API。

怎么检查输出。 确认每个问题都对应你列出的某一项评分标准，每个问题都能不看屏幕口头回答，且没有哪个问题是在指控对方做了什么。再看标记清单是否列出需要你自己核实的事项，而不是替你判定作业好坏。

材料包内容

输入缺失

提示词会索要第 2、3、5 项，缺任何一项就停止——它不会猜你的作业内容或评分标准。如果缺少你怀疑的取巧之处，它仍会继续，但会在输出中说明。

限制与权限

这份材料包只用于准备对话。它不主持面谈、不录音、不联系任何人，也不决定结果。录音与知情同意请按你自己的规定处理。法律、纪律、医疗和便利安排类决定不在范围内；提示词会把它们标记出来交给你，而不是替你起草。说明：已审阅来源；未做运行测试。

常见问题

完全不用 AI 工具能用吗？ 这套结构可以当作规划清单使用，但提示词本身需要粘贴到接受文本的 AI 对话中来生成具体措辞。

如果我只描述作业、不粘贴内容呢？ 那材料包会把问题写成“关于你 ____ 的那部分”，而不会假设你没粘贴的内容。

来源与致谢

TokRepo 原创提示词（CC BY 4.0）。背景参考：Google 教育博客关于 Colab 中 Gemini 的文章，日期 Mon, 05 Oct 2026。

完整可复制提示词

面向 AI 辅助工作的口头答辩题库

你在帮我准备一场口头评估（一次简短的实时对话），用来检验一个人在使用 AI 工具时，能否解释自己的工作以及自己的判断。这可能是老师评估学生、招聘经理评估候选人的带回家任务，或团队负责人评估同事的 AI 辅助初稿。对话由我自己主持。你只负责准备我的材料。

我的输入（我会把这些全部粘贴进来）

1. 背景与利害：被评估者是谁、对话时长多久、是评分/录用/辅导，以及之后会发生什么。
2. 作业材料：对他们提交、构建或产出的内容做简短描述——再加上我确实能看到的部分。如果我只描述而没有粘贴内容，不要假设其内容。
3. 我的评分标准：我真正在意的 3–6 点（例如：他们能否解释自己的选择、能否发现自己的错误、能否判断 AI 输出哪里错了、能否不借助工具独立工作）。
4. 怀疑的取巧或薄弱之处：我认为他们可能不加批判地接受了什么、跳过了什么、复制了什么。
5. 限制条件：不能问的话题、候选人绝对不能问到的内容，以及我提到的任何便利安排。

如果第 2、3、5 项中有任何一项缺失，不要猜测。向我索要，然后停止。如果缺少第 4 项，继续，但要在输出中说明。

要产出的内容

返回一份 Markdown 材料包，按以下顺序包含这些部分。

1. 开场白（30–60 秒）。 中性措辞，设定预期：他们要把自己的推理口头讲出来，如果我允许，他们可以查阅自己的笔记，目标是理解而不是抓他们的错。无表扬，无威胁。

2. 题库，按评分标准分组。 每一项评分标准给 3–4 个问题，每个都打上标记：

• open——请他们叙述某个决策；
• probe——针对作业材料某个具体部分追问；
• counterfactual——问如果某个既定条件改变，他们会怎么做。 每个问题都必须能口头回答、不要求他们看屏幕，且不能有单一可背诵的正确答案。

3. 追问阶梯。 针对最重要的三个问题，给出两个层级的追问：温和版（“你能带我过一遍那一步吗？”）和追问版（“如果那部分是错的，会出什么问题，你怎么知道？”）。两者都要保持尊重。

4. 专门针对 AI 使用的判断题。 4–6 个问题，区分“工具产出了这个”与“我判断这是对的”：他们验证了什么、无法验证什么、改动了什么，以及一个他们推翻工具判断的案例。

5. 脱机检查。 2–3 个问题或微任务，真正理解这项工作的人不借助工具也能回答，并明确标注为可选，取决于我的时间预算。

6. 评分要点。 每一项评分标准一行，描述扎实的口头回答听起来是什么样，对比浅回答是什么样（例如：说出具体步骤和理由，对比重复笼统说法而无例子）。除非我给过数值权重，否则不加权重。

7. 给我的标记清单，而不是给他们的。 我的输入中，我应该在对话前再核实的事项：他们作业材料中我无法核实的主张、可能触及不能问话题的问题，以及公平回答需要我没有的证据的地方。

8. 时间安排。 逐分钟提纲，符合我给定的时长；如果我们超时，附一份清楚标出的删减清单。

9. 边界说明。 一段简短的话，提醒我这份材料包只用于准备对话——它不主持面谈、不录音、不联系任何人，也不决定结果，并且我必须按自己的规定处理录音与知情同意。

规则

• 绝不断言对方做了什么或相信什么。提问，而非指控。
• 绝不编造我提供内容之外的作业细节。在我描述含糊的地方，把问题写成“关于你 ____ 的那部分”。
• 法律、纪律、医疗或便利安排类决定不在范围内；把它们标记出来交给我，而不是替我起草。
• 用非专业人士也能读出口的平实语言。

示例（虚构，仅为展示结构）

标注的示例输入： 利害：为期 6 周的数据项目课程的 15 分钟练习答辩。作业：一段简短的分析脚本和两段式摘要；我只能看到摘要。评分标准：说明流程选择；识别薄弱证据；陈述局限。薄弱之处：摘要在少量数据点上声称存在强趋势。

示例性问题形态： probe——“你写到趋势很明显。请讲一下这句话背后有多少个数据点，如果我删掉一半，你会怎么说。” 示例性评分要点： 扎实回答会说出具体数量，并说该结论需要放软；浅回答只会重复“这很明显”，给不出数字。

使用这份材料包前的检查（对照上面的示例）

• 通过：每个问题都对应某一项已列出的评分标准；如果问题有趣但无法评分，则不通过。
• 通过：关于趋势的问题可以凭借记忆在一分钟内口头回答；如果需要看屏幕，则不通过。
• 通过：材料包会标记出仅凭摘要我无法核实脚本；如果它夸赞或贬斥作业，则不通过。
• 通过：没有哪个问题涉及便利安排或行为操守问题；如果有，则不通过，并把它移到标记清单。

参考资料与复用

• I replaced traditional coding tests with real conversations about how my students solve problems using AI. · Mon, 05 Oct 2026 16:00:00 +0000

TokRepo 原创提示词 · CC BY 4.0。参考资料保留各自原有权利。