用提示词链把技术长文写成大白话科普

问题

直接让大模型“把这段话讲通俗”，模型通常只是粗暴删字，或者套几个不痛不痒的烂比喻。 遇到篇幅长、因果关系复杂的技术材料，单次生成要么还是满纸术语，要么简化过度导致科学事实严重失真。

我做了什么

• 第一步：只提取核心结论与逻辑主线，先剔除细枝末节的实现负担。
• 第二步：拿抽象概念去生活实物库里匹配通俗比喻。
• 第三步：按照“提问 - 类比 - 解释”的节奏重新成文，不堆砌行话。
• 第四步：用一段质检提示词，拿改写后的稿件反向对照原论文，找出可能被带偏或讲错的地方。

结果

• 写成了 Python 批处理脚本（pipeline.py），能在本地批量跑通长篇文稿改写。
• 验证了多步解构加反向审查，比单一长提示词更能稳住改写质量。

用到的工具