这篇我只做一件事：
把 ChatGPT 用到“可直接导入”的程度。

以前我也踩过坑：
让它随便推荐，结果歌单看起来没问题，但听起来很散，导入后经常跳歌。

后来我发现，关键不在模型，而在提问结构。

我现在固定用的提问结构

每次都按这四段写：

1. 场景（时间、地点、时长）
2. 目标（情绪曲线）
3. 约束（偏好 + 禁用）
4. 输出格式（歌名 - 歌手）

只要这四段不丢，结果基本不会跑偏。

模板 1：下班通勤

场景：工作日下班通勤 40 分钟（地铁 + 步行）。
目标：前 10 分钟减压，中段提神，末段放松。
偏好：华语 60%，英文 40%，2005 年后。
禁用：过慢、过吵、纯器乐。
输出：歌名 - 歌手，每行一首，先给 20 首。

模板 2：周末城市漫游

场景：周末城市漫游 3 小时（下午到夜晚）。
关键词：海风、旧街区、路灯、港口。
偏好：独立流行 + 轻电子。
禁用：重金属、现场噪音版。
输出：歌名 - 歌手，每行一首，先给 24 首。

我自己的小技巧（很实用）

我不会每次重开 Prompt。
而是保留上次结果，补一句：

“上次第 7、12、18 首不合适，原因是节奏过慢。请在本次避免同类风格。”

这句话的效果，比你重写一整段偏好还明显。

导入前我一定会做的 1 件事

抽听 5 首。

只要 5 首里有 2 首明显不对，我就先回到 Prompt 微调，再扩量导入。

下一篇

如果你想把“地点、路线、时间”也一起纳入：
看 Gemini 场景篇

实操入口：
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