让板子当"辅导老师"？
你好，我是吴老师。
上一课板子帮你"记得"安排。今天它要帮你想问题——当个学习辅导老师。
但先问你一个直击本质的问题：你问 AI 一道题，它是"真的会"，还是"按你告诉它的方式说话"？
答案藏在提示词里。同一个 AI，你给它不同的"自我介绍"和"要求"，它说话的方式会完全不同——有的啰嗦、有的简洁、有的直接告诉你答案、有的引导你自己想。
本课一句话：提示词（Prompt）是给 AI 的"工作说明书"，不是"命令"。 你说得越精确，AI 输出的越贴近你想要的效果。今天我带你亲眼看：同一道题，改一句提示词，AI 的回答就变一个样。
一、先让板子"开口讲题"
先别听我讲，让板子演示一遍。
请使用课程的 esp32s3-touchboard-hardware-dev Skill，
烧录本课配套程序 assets/codes/demo01_ai_tutor：
板子上列出 3 道题（勾股定理、鸡兔同笼、水的沸点），
点任意一道，板子会"讲"给你听。
烧录前把 config.real.h 的密钥覆盖进去（见 README），并填好 WiFi。
烧录后告诉我：点了"鸡兔同笼"，屏幕怎么讲的？
🔑 关于密钥：这个 demo 要联网调用真实大模型（火山豆包），需要 API Key。密钥放在本机
config.real.h，烧录前再覆盖，绝不写进教案、代码里或截图。 如果教室没网，代码里设了"离线演示"兜底，也能看到交互流程。
二、"讲"和"直接给答案"，差一句提示词
现在重点来了。同样的"鸡兔同笼"这道题，我让它用两种不同的提示词各讲一次，你对比。
版本 A：直接给答案
system 提示词：你是一位数学老师，请直接回答：鸡兔同笼问题怎么解。
版本 B：引导思考、分步讲
system 提示词：你是一位耐心的学习辅导老师，请用通俗易懂、分步骤的方式讲解，引导思考，适合青少年理解。
请你把两种回答都记下来，填进这张表：
| 版本 A（直接给答案） | 版本 B（分步引导） | |
|---|---|---|
| 回答有多长？ | ||
| 是先给答案，还是先讲思路？ | ||
| 有没有"追问"或"你自己试试" | ||
| 更像"抄作业"还是"学会方法"？ |
看出区别了吗？ 同样一个 AI、同样一道题，就因为 system 提示词里多了"分步骤、引导思考、适合青少年"这几句，回答就从"步骤版"变成"引导版"。
这就是本课的核心问题：AI 不是一个开关，而是一个"听话的演员"。你想让它演"耐心老师"，就得把"耐心老师"的台词写清楚。
三、提示词到底在"指挥"什么？
AI 回答之前，总会先读一段叫 system 提示词的东西——那是你给它定的角色和工作方式。它就像演员上台前拿到的角色设定卡。
来看三个真实项目里用的 system 提示词（都是仓库里已验证的），你对比它们"指挥"的部分有什么不同：
| 项目 | system 提示词原文 | 它"指挥"了什么 |
|---|---|---|
| AI 学习助手（今天） | "你是一位耐心的学习辅导老师，请用通俗易懂、分步骤的方式讲解，引导思考，适合青少年理解。" | 角色（老师）+ 方式（分步讲解）+ 受众（青少年） |
| AI 聊天（第 26 课） | "你是我的AI助手，叫语音小助手，你必须用中文回答且字数不超过60个" | 角色（助手）+ 约束（中文、≤60字） |
| 你画我猜（第 27 课） | "你是猜画游戏助手。用户画了简笔画，请直接说出答案，回复尽量简短（几个字即可），不要解释、不要思考过程。" | 角色 + 任务 + 负面指令（不要解释） |
发现规律了没有？ 每条提示词都由几块组成。我们给它起个名字，叫提示词的"四要素"：
| 要素 | 说明 | 例子 |
|---|---|---|
| 1. 角色（你是谁） | 告诉 AI 当什么人 | "耐心的学习辅导老师" |
| 2. 任务（做什么） | 叫它具体干什么 | "分步骤讲解鸡兔同笼" |
| 3. 约束（多长/什么语言） | 限制结果 | "用中文、不超过60字" |
| 4. 负面指令（别做什么） | 明确不要什么 | "不要解释、不要直接给答案" |
一句话记住：写提示词，就是在给 AI 填这四张卡。缺一张，AI 就自己在那一项上"自由发挥"。
四、动手玩：加一句提示词，看它怎么变
现在轮到你。请把 demo01 的提示词改一改，每种改法先预测、再烧录、再记录：
| # | 我在提示词里加/改这句 | 我预测 AI 会 | 实际回答的变化 |
|---|---|---|---|
| 1 | 加上"每次只讲一步，等我回复再来下一步" | ||
| 2 | 加上"不要直接告诉答案，先问我你卡在哪" | ||
| 3 | 改成"用小朋友能听懂的话，越短越好" | ||
| 4 | 删掉"引导思考"，改成"直接给出答案" |
⚠️ 一个关键观察：你可以试试让两条要求互相冲突——比如既说"分步骤引导"，又说"直接给出答案"。AI 会怎么"打架"？它只能二选一（或硬着头皮两者兼顾）。这说明：提示词里互相矛盾的要求，AI 是没法替你解决的，它只会按优先级或字面意思糊弄过去。 你写得越自洽，它执行得越听话。
这正是今天最想让你带走的能力：改提示词不是"顺手加一句"，而是清楚地知道我要它做什么、不要它做什么，然后一次说清。这比记住任何一条 AI 妙招都重要。
五、分析：这个 AI 项目用了哪些技术？
我们不让 AI 深挖代码，但你要能说清这个项目"从你点下问题到屏幕显示回答"，中间经过了多少步、用了什么技术。看这张"流水线图"：
flowchart LR
A[你点一道题] --> B[板子把问题+提示词<br/>打包成 JSON]
B --> C[通过 HTTPS POST<br/>发给云端大模型]
C --> D[云端按提示词生成回答,<br/>返回 JSON]
D --> E[板子解析 JSON<br/>取出回答文字]
E --> F[中文换行显示到屏幕]
style B fill:#22d3ee,color:#131a22
style F fill:#22d3ee,color:#131a22
style C fill:#f472b6,color:#131a22
看懂这张图的标志：青色的在板子上（打包、解析、显示），粉色的一步在云端（真正的"想"发生在云端）。
列一张"零件表"：
| 技术 / 概念 | 在这里干什么 | 你之前在哪儿学过 |
|---|---|---|
| HTTP POST + JSON | 把"问题 + 提示词"打包成一段文字，发给云端的 AI | 第 19 课（HTTP/JSON） |
| HTTPS | 用加密通道发，别人偷看不了你问的问题 | 第 19 课（安全） |
| system / user 消息 | system=角色设定（提示词），user=你真正的问题 | 本课新增 |
| 大模型（云端） | 真正"理解题型、组织讲解"的地方 | 第 23 课（端侧采集云端理解） |
| JSON 解析 | 收到回复后，从 choices[0].message.content 里取出回答 | 第 19 课（deserializeJson） |
| 中文换行显示 | AI 的回答是一长串，要按屏幕宽度换行 | 第 9 课（中文显示） |
⚠️ 一个重要理解："想"这件事不在板子上。板子只负责把问题和提示词"寄出去"，把回答"收回来"、显示出来。真正的理解、推理，发生在云端的服务器上。所以它依赖网络、会延迟、也可能答错——这是第 23 课就讲过的"端侧采集、云端理解"。
⚠️ 还要理解"AI 会错"：它讲的不一定对，只是个很会说话的"演员"。所以 AI 回答要核验——尤其数学题，别全信。这也是为什么提示词里要写"引导思考"，而不是"告诉答案"。
一句话总结：这个项目 = 把"问题+角色要求"打包好，经 HTTPS 寄给云端大模型，再解析回答、中文显示。它没有"聪明"在板子上，聪明在云端；板子干的是打包、寄送、拆包裹、摆上桌。
六、如果它没按你想的来
| 现象 | 先查什么 |
|---|---|
| 点了没反应 / 一直"思考中" | 联网了吗？密钥填对了吗？看串口的 HTTP 状态码 |
| 屏幕显示"请求失败(code=xxx)" | code 不是 200 → 密钥错/网络断/服务限流 |
| 屏幕显示"解析失败" | 云端返回的格式和你预期不符 |
| 回答的不是你想要的风格 | 不是程序坏了，是提示词没写清——回去改 system 提示词 |
| 中文显示乱码 | 中文字库复制了吗？用了 drawUtf8() 吗？ |
关键区别：前四项是"程序/网络"问题，老师能帮查；最后一项（回答风格不对）是"提示词"问题——别找老师修程序，回第四条去改你的提示词。
记住：AI"没听懂你"，九成是因为你"没说清它要什么"。
七、下课前，把"提示词"讲给我听
先别看 AI 的回答，自己说一遍：
- 板子问 AI 一道题，AI 是怎么"知道"自己该当老师、该分步讲、适合青少年？——它读的是什么？
- 提示词的四要素是哪四个？各举一个例子。
- 同样一道题，为什么"直接给答案"和"引导思考"提示词会得到两种回答？
- 如果提示词里同时写"分步讲"和"直接给答案"，AI 会怎样？为什么说这是"你自找的"？
- 这个 AI 项目的"想"发生在哪里？板子负责哪三步？
- 为什么 AI 数学题答案不能全信？提示词应该怎么写才更可靠？
今天请留下三样东西：你改提示词后对比的两次回答、你发现的一个"互相矛盾提示词"的现象、以及一句"写提示词我先想到的要素"。
八、最后留给你：提示词是你的"遥控器"
这一课你最该带走的，不是"AI 会用哪几个 API"，而是这个：
提示词是你对 AI 的遥控器。 想让 AI 帮你做什么、不做什么、用什么语气、多长，都看你怎么"遥控"它。
| 你想要的效果 | 提示词里要写什么 |
|---|---|
| 帮我检查作业 | 角色：检查作业的老师；要求：逐题指出对错和原因 |
| 帮我背单词 | 角色：单词老师；要求：一次出 5 个，答对打勾，错了再考 |
| 帮我列计划 | 角色：规划师；要求：把一个目标拆成可执行的小步骤 |
| 懂我情绪的树洞 | 角色：倾听者；要求：先共情，再引导，不评判 |
这些会说话的规律，我们接下来的 36、37 课还会再用。 下一课，我们让板子当"单词老师"，你会看到——怎么用提示词和数据结构，把"背单词"做成一件板子真能帮上忙的事。
教师备课备注（不作为课堂口播）
课程定位
- 第七章「学习助手」第 2 课，也是全章提示词能力主线的高潮课。第 34 课第一次引入"提示词=翻译需求"，本课把这件事做透：系统性地讲提示词四要素（角色/任务/约束/负面指令），并让学生亲手"改一句提示词看效果变化"。
- 技术主线：HTTPS + HTTP POST + JSON 发送、大模型云端生成、JSON 解析回显、中文换行。落点是"想发生在云端，板子负责打包/寄送/拆包/显示"，严格对偶第 23 课"端侧采集、云端理解"。
- 技术与原理并重：不深入代码，但要能画出"流水线图"（打包→寄→云端想→回→解析→显示）和"零件表"（每项技术干什么、在哪学过）。
- 与第 26 课（大模型对话）、第 27 课（你画我猜）对照：复用它们已有的 system 提示词，形成"提示词四要素"的对比素材库。
必须避免的错误
- 不要说"板子会思考/理解题目"。统一口径："云端按提示词生成回答，板子负责打包、寄送、解析、显示。"
- 不要给 AI 数学答案担保。要强调"AI 可能答错，必须核验"，这决定提示词里写"引导思考"而不是"告诉答案"。
- 密钥绝不进口播稿、课件截图、串口日志。演示机用
config.real.h覆盖后编译。 - 提示词训练不要变成"背提示词模板"——要让学生观察改了哪个要素、效果怎么变，而不是记固定句子。
本课新增的核心知识点
- 四要素：角色（你是谁）/ 任务（做什么）/ 约束（多长/语言）/ 负面指令（别做什么）。写提示词=填四张卡。
- system vs user 消息：
system是角色设定（提示词），user是你的提问。AI 先读 system 再答 user。 - 提示词矛盾：同时要求"分步讲"和"直接给答案"，AI 无法自洽，要么按字面糊弄——正是"精确描述"的反面教材。
- 想发生在云端：联网、延迟、可能错；板子只是快递员+显示屏。
- 回答要核验：数学等答案不可全信，提示词应引导"学会方法"而非"抄答案"。
执行约束
- FQBN：
esp32:esp32:esp32s3:FlashSize=16M,PartitionScheme=app3M_fat9M_16MB,CDCOnBoot=cdc,PSRAM=opi - 依赖：
TFT_eSPI、FT6336、WiFi、WiFiClientSecure、HTTPClient、ArduinoJson；中文字库font/ChineseFont16.h。 - 凭证安全：密钥在
API接入/config.real.h（真实值，绝不进教案/源码/截图）。demo 源码顶部是YOUR_VOLCENGINE_API_KEY占位符，烧录前用本机config.real.h覆盖。 - 模型：火山引擎豆包
doubao-seed-2-0-lite-260428（OpenAI 兼容chat/completions）。temperature=0.7、max_completion_tokens=500。 - 联网：
USE_ONLINE=true需 WiFi + 有效 key；教室无网时保持USE_ONLINE=false走离线兜底，仍能演示交互与提示词对比（离线答案是预置的，提示词改动不影响离线答案——提示词对比实验需在联网模式下才真实可见）。 - 中文字库：同 34 课，
font/ChineseFont16.h+drawUtf8()，README 有复制命令。 - 屏幕排线、触摸引脚同 34 课。
课堂执行要点
- 顺序建议：demo01（现象：点题→板子讲题）→ 版本 A/B 提示词对比表（先预测再实测）→ 四要素讲解（用仓库 3 段真实提示词当素材）→ 学生改提示词实验（第四节表格，先预测后烧录）→ 流水线图 → 下课前复述。
- 灵魂追问 ①："AI 不是一个开关，是听话的演员"——改一句 system 提示词，回答就变一个样。
- 灵魂追问 ②（本课题眼）：提示词里互相矛盾的要求，AI 没法替你解决——这正是"必须精确、自洽"的原因。
- 提示词实验必须先预测后实测；离线兜底会掩盖提示词改动效果，务必联网实测。
待办与遗留
demo01_ai_tutor源码已写（含中文字库、密钥占位符、在线/离线双模式），尚未实板验证。吴老师实板验收重点：① 中文字库渲染；② 在线调用choice[0].message.content是否取到；③ 提示词改动（四要素实验）是否真实改变回答；④ WiFi/密钥配置路径是否正确。- 实机联网数据（回答长度、延迟、token 用量）待回填。
- 密钥覆盖流程（config.real.h → demo）待写成标准操作并在实机走通。
