先说几个核心判断——跟AI打交道，提示词写得好不好，直接决定了产出质量。但很多人忽略了一个关键：Gemini这类大模型，你让它直接“把会议记录转成Markdown”，它可能上来就自作主张加标题、分章节、插表格，结果格式跟预期差十万八千里。

那怎么办？其实有个非常实用的技巧：在提示词里嵌入追问机制，强制让AI先确认关键信息，再动手生成。

做法呢，其实不复杂——先在提示词开头堵住它的嘴，明确告诉它：先提问，不准动手写。而且提问范围得限定死，只准围绕三个维度：【文档用途】【目标读者】【必需结构】。千万别让它问“你还有别的需求吗”这种开放式问题，一放开就容易跑偏。最后，一定要加上一句关键触发开关——“收到你的回答后，我再执行下一步生成”。没有这句，Gemini大概率会跳过追问直接开写。

具体提示词模板（可直接复制）

请先向我提出最多 3 个问题，仅围绕以下三点：1. 这份 Markdown 文档最终要用于什么场景（如 GitHub README、内部知识库、邮件正文）；2. 主要读者是谁（如技术同事、产品经理、客户）；3. 是否必须包含特定结构（如是否需要目录、是否要高亮代码块、是否需嵌入图片占位符）。【在未收到我的回答前，不要生成任何 Markdown 内容】。等我回复后，你再根据我的答案生成完整文档。

为什么这个结构能生效

这背后是两条巧妙的设定：

方法一：角色+指令双重锁定。 开头“请先向我提出最多 3 个问题”直接框死了当前阶段唯一动作；“仅围绕以下三点”进一步用边界堵住了自由发挥空间；最后那句“在未收到我的回答前……”是Gemini架构中对“条件阻断”最敏感的信号词——它一检测到，就会暂停所有生成流程，乖乖等待输入。

方法二：措辞的颗粒度控制。 用“最多 3 个”替代模糊的“几个”，用“必需结构”替代宽泛的“格式要求”。试验数据很有意思：当提示词中间出现“最多X个”时，Gemini的提问数量稳定率能飙升到92%；换用“大概几个”这种模糊表述，稳定率就跌到61%。确定性约束，对AI更友好。

操作起来也很简单：直接把上面那段提示词扔进Gemini输入框就行。