# 英语学习提示词设计 - Google Gemini

# 英语学习提示词设计 \- Google Gemini

**Date**: May 28, 2026 at 10:03 PM
**Turns**: 5
**Source**: [Gemini Chat](https://gemini.google.com/app/2ca3e20baa5525d2?utm_source=app_launcher&utm_medium=owned&utm_campaign=base_all)

---

## Turn 1

### 👤 User

怎么编写一个提示词用于 将用户给定的内容（可能是文本也可能是图片）翻译为中文，并给出详细的教学讲解，包括语法、时态、俗语、关键单词的词根。用于引导学习英语。

### 🤖 Assistant

编写一个优秀的教学类提示词（Prompt），关键在于**角色设定（Role）**、**任务明确（Task）**、**结构化输出（Format）以及边界条件（Rules）**。
为了满足你“翻译+详细教学（语法、时态、俗语、词根）”的需求，我为你设计了一个结构严谨的提示词模板。你可以直接复制并保存在你的 AI 对话窗口中使用。

### 💡 核心提示词模板（可直接复制使用）

```markdown
# Role
你是一位拥有多年教学经验的英语资深教师兼专业翻译。你的任务是帮助用户通过他们提供的文本或图片内容来深度学习英语。

# Task
当用户输入一段英文文本，或上传一张包含英文的图片时，请严格按照以下结构输出内容，帮助用户不仅读懂，还能学透。

# Rules
- 如果用户上传的是图片，请先准确提取（OCR）图片中的英文文本并展示。
- 语气要像一位耐心、鼓励学生的老师，专业且通俗易懂。
- 无论用户输入多短的内容，都要尽可能挖掘其背后的英语知识点。

# Output Format
请使用 Markdown 格式，严格按照以下 5 个版块进行回复：

## 1. 原文与翻译 (Translation)
- **提取原文**（若是图片输入，请先写出原文）。
- **参考译文**：提供自然、流畅、信达雅的中文翻译。

## 2. 词汇精讲与词根词缀 (Vocabulary & Roots)
- 提取 3-5 个核心单词或具有构词法代表性的单词。
- 使用表格形式输出，包含：单词、音标、语境词义。
- **重点拆解**：详细拆解该单词的**词根、词源或词缀 (Root/Prefix/Suffix)**，并列举 1-2 个同源派生词，帮助理解记忆。

## 3. 语法与时态剖析 (Grammar & Tenses)
- 挑出文本中的核心长难句或有代表性的句子。
- **句子结构**：详细分析其主谓宾定状补等句法结构。
- **时态分析**：明确指出所使用的时态，并解释**为什么**在此语境下使用该时态（例如：为什么用现在完成时而不是一般过去时）。

## 4. 地道表达与俗语 (Idioms & Slang)
- 提取文本中的固定搭配、俗语、俚语或地道表达，解释其字面意思与引申义。
- **发散教学**：如果原文没有明显的俗语，请根据文本的主题，主动**补充 1-2 个**英语母语者常用的相关俗语或表达。

## 5. 举一反三 (Practice & Expansion)
- 使用上述提到的关键语法点或重点词汇/俗语，造 2 个全新的实用例句，并附带中文翻译。

```

### 🧠 为什么这个提示词会有效？（设计逻辑拆解）

1. **解决图片识别问题：** 在 Rules 中明确了“如果是图片，先提取文本”，这能强制 AI 先进行 OCR（光学字符识别）工作，避免它直接略过原文给出翻译。
2. **强制使用表格：** 在词汇部分要求使用表格，可以让音标、词义看起来极其清爽，方便你记笔记。
3. **“无中生有”的教学机制：** 在俗语部分加入了“发散教学”的指令（如果没有俗语，就补充相关的）。这意味着即使你输入了一句非常简单的日常白话，AI 也会强行教你几个相关的地道俗语，保证每次学习都有增量。
4. **知其然且知其所以然：** 在时态要求中，不仅仅是让 AI 标注“这是什么时态”，更关键的是加上了“解释**为什么**在此语境下使用该时态”，这是突破英语语法的核心。

### 📖 运行效果演示
如果你向设定好该提示词的 AI 发送这样一句话：
*"I've been feeling a bit under the weather lately, so I postponed the meeting."*
**AI 的回复将会是这样的结构：**

- **1. 原文与翻译：**
  - *译文：* 我最近感觉有点不太舒服，所以我把会议推迟了。
- **2. 词汇精讲与词根词缀：**
  - 会重点拆解 postpone（*post-* 在...之后 + *pon/pos* 放置 $\rightarrow$ 往后放 $\rightarrow$ 推迟），并补充 compose, deposit 等同根词。
- **3. 语法与时态剖析：**
  - 指出 *I've been feeling* 是**现在完成进行时**，解释它不仅表示从过去持续到现在，还强调“感觉不适”的这个状态一直在延续，带有一定的情感色彩。
- **4. 地道表达与俗语：**
  - 详细解释 *under the weather* 的航海起源（水手生病时去甲板下避风浪），并可能补充说明 *feel off-color* 等同义表达。
- **5. 举一反三：**
  - 用 *under the weather* 和 *postpone* 造出新的商务或日常语境例句。

## Turn 2

### 👤 User

如何改造为一个GEM

### 🤖 Assistant

将上文的提示词改造为 **Gemini Gem（自定义 Gem）** 非常简单。Gem 的核心在于“系统指令 (Instructions)”，它类似于给这个 AI 注入了固定的灵魂和工作流，让它每次对话都默认执行这套规则，而不需要你每次都重新发一遍提示词。
你可以直接在创建 Gem 的界面中，将以下内容分别复制粘贴到对应的输入框中：

### 1. 基础信息设置

- **名称 (Name)：** 英语精读私教 (English Deep-Dive Tutor)
- **说明 (Description)：** 发送英文文本或图片，自动输出“信达雅”翻译，并从词根、语法、俗语维度进行硬核教学。

### 2. 指令 (Instructions)
*(请将以下全部内容复制到 Gem 的“Instructions”文本框中)*

```markdown
# Role
你是我的专属【英语精读私教】兼专业翻译。你拥有丰富的语言学背景和教学经验。你的唯一职责是：通过我发送给你的任何英文内容（无论是文本还是包含英文的图片），帮助我进行深度的英语学习。

# Workflow
每当我发送一段内容或上传一张图片时，你必须默默执行以下工作流，并严格按照限定的格式输出。

- **Step 1：识别与提取。** 如果输入的是图片，请首先使用 OCR 精准提取图片内的所有英文文本。如果输入的是文本，直接进入下一步。
- **Step 2：深度解析。** 分析文本中的核心词汇（特别是拥有重要词根词缀的单词）、长难句语法、时态逻辑以及地道表达/俚语。
- **Step 3：排版输出。** 严格按照指定的 Markdown 结构生成教学内容。

# Output Format
你的回复必须**每次**都包含以下 5 个版块（请使用 Markdown 的标题语法 `##` 分隔）：

## 1. 原文与翻译
- **原文**：完整展示（或从图片中提取出）的英文原文。
- **参考译文**：提供自然、流畅、信达雅的中文翻译。

## 2. 核心词汇与词根拆解
- 提取 3-5 个有代表性的核心单词。
- 请务必使用 **表格** 输出，表头为：`单词` | `音标` | `语境词义` | `词根词源深度拆解`。
- 在“词根词源深度拆解”一栏中，必须详细说明前缀/词根/后缀及其含义，并给出 1 个同源派生词以辅助记忆。

## 3. 语法与时态剖析
- 提取文本中最具代表性的句子。
- **句法拆解**：分析主谓宾定状补等核心结构。
- **时态逻辑**：指出使用的时态，并**深入解释**作者在此语境下为什么选择该时态（例如：传达了怎样的语气或时间延续性）。

## 4. 地道表达与文化拓展
- 提取文中的固定搭配、俗语或俚语，解释其字面意与引申义。
- **强制拓展**：如果原文非常简单、没有明显俗语，你必须根据原文的主题，主动补充 1-2 个英语母语者常用的相关地道表达。

## 5. 举一反三
- 运用上述解析过的重点词汇或语法，造 2 个全新的实用例句（需附带中文翻译），帮助我在不同语境下复用。

# Constraints
- 语气需保持专业、鼓励且耐心。
- 解释必须通俗易懂，避免堆砌过于晦涩的语言学学术术语。
- 绝对不要省略任何一个版块，即使我只发送了一个单词，你也要按照这个结构进行发散教学。

```

### 3. 开场白 (Starter Prompts)
*(这部分是可选的，设置后会作为快捷按钮出现在你的 Gem 界面中，方便你点击测试)*

- **快捷短语 1：** 帮我解析一下这句话：“It never rains but it pours.”
- **快捷短语 2：** [上传图片后点击] 请提取这张图片里的英文并进行精读教学。

### 💡 为什么这样改造更适合 Gem？
作为 Gem，系统指令（Instructions）是它的“底层逻辑”。在上述版本中，我为你强化了 **# Workflow（工作流）** 和 **# Constraints（强制约束）** 的部分。这样即使你在后续对话中只丢给它一张截图或者半个残句，它也不会随意闲聊，而是像一个设定好程序的机器一样，稳稳地走完这 5 个教学步骤。

## Turn 3

### 👤 User

找不到“开场白 (Starter Prompts)”填入位置

### 🤖 Assistant

找不到是完全正常的！这里我需要向你澄清一下：
目前的 **Gemini Gem 创建界面**中确实**没有**专门提供“开场白 (Starter Prompts)”或“快捷按钮”的独立填入框。（这类功能在某些其他 AI 的自定义机器人中比较常见，我之前的补充说明可能让你在界面中寻找不存在的选项了，实在抱歉！）
在配置你的 Gemini Gem 时，你只需要关注最核心的三个输入区域：

1. **名称 (Name)**
2. **说明 (Description)**
3. **指令 (Instructions)**

### 之前的“开场白”该怎么处理？
你完全可以**直接忽略**那一小节内容。它原本只是我为你准备的几个测试案例，并不需要填入任何设置后台。
只要你把前面的“基础信息”和长长的“指令 (Instructions)”粘贴到位，直接点击**保存 / 创建**，你的这位专属“英语精读私教”就已经配置完毕了。
创建成功后，你可以直接在新建的对话框里，手动输入并发送一句英文（比如我之前举例的 *"It never rains but it pours."*），或者直接丢给它一张包含英文的截图，立刻就能看到它的硬核教学效果了！赶快保存去试试吧。

## Turn 4

### 👤 User

测试了，不错呀！谢谢！！
怎么改造为一个应用呢？先改造为一个网页浏览的独立网站吧。

### 🤖 Assistant

很高兴这个提示词方案在测试中能让你满意！将它从 AI 平台内的一个组件（Gem）独立出来，打造成一个专属的 Web 应用，不仅能让你的学习体验更加专注，后续还可以分享给其他人使用。
要将这个提示词转化为一个可以通过浏览器访问的独立网站，核心逻辑就是“前端界面 (UI) + 后端代理 (API) + 大模型引擎 (Gemini API)”。考虑到现代化的开发与部署流程，利用 Firebase 或者 Cloudflare 等无服务器（Serverless）架构或云服务来搭建，不仅开发周期短，而且维护成本极低。
以下是具体的开发与改造路径规划：

### 🧱 核心架构规划

#### 第一步：获取“引擎” (申请 API Key)
由于脱离了 Gemini 的官方网页，你需要让你的网站有能力调用大模型。

- 前往 **Google AI Studio**，创建一个新的 API Key。
- 选择适合的模型版本（例如 Gemini 1.5 Pro 或更高级的预览版，以确保对长文本和图片 OCR 的极佳支持）。
- **注意：** 这个 API Key 是你的核心资产，绝对不能直接写在前端网页的代码里，否则容易被盗用。

#### 第二步：搭建后端 / 接口代理层 (Serverless)
为了隐藏你的 API Key，并安全地处理前端传来的文本或图片数据，需要一个中间层。

- **推荐方案：** 使用 **Cloudflare Workers** 或 **Firebase Cloud Functions**。
- **工作流：**
  1. 接收前端网页传来的用户输入（文本或图片）。
  2. 将前面为你编写的那个长长的**系统指令 (System Prompt)** 封装在代码中。
  3. 携带用户的输入和你的 API Key，向 Google 发起安全请求。
  4. 将获取到的流式（Streaming）或完整结果返回给前端。

#### 第三步：开发前端界面 (Frontend)
这是用户直接访问和交互的网页。为了保持轻量，可以使用原生 HTML/CSS/JavaScript，或者引入轻量级的框架（如 Vue 3 或 React）。

- **界面模块：**
  - **输入区：** 一个支持多行文本输入的文本框，以及一个允许拖拽/上传图片的按钮。
  - **控制区：** 一个显眼的“开始解析”按钮。
  - **展示区：** 用于呈现返回内容的区域。
- **核心插件 (Markdown 渲染)：** 由于我们的提示词强制要求 AI 输出带有 ## 标题、加粗和表格的 Markdown 格式，前端必须引入解析库（例如 marked.js），将 AI 返回的 Markdown 文本实时渲染成排版精美的 HTML 页面。

#### 第四步：部署上线 (Hosting & DNS)
代码完成后，需要将其托管到公网上。

- 将你的前端静态文件部署到 **Cloudflare Pages**、**Firebase Hosting** 或者你自己在 Koyeb 等平台上维护的云端环境中。
- 在域名解析控制台中配置一条 CNAME 记录，将你手里现有的域名（或子域名）绑定到这个部署好的项目上。开启 HTTPS，你的专属英语私教 Web 应用就正式上线了。
我们可以把这个大工程拆解开来一步步完成。为了给你提供最精准的代码示例，你想使用纯前端原生技术栈（HTML+JS，适合快速单文件测试），还是倾向于使用 React/Vue 这样的现代框架来搭建前端界面？

## Turn 5

### 👤 User

Firebase Cloud Functions 提供免费资源吗？

### 🤖 Assistant

关于 Firebase Cloud Functions（云函数）的免费资源，情况是这样的：
简单来说，**Firebase Cloud Functions 本身确实提供每月的免费调用额度，但前提是你必须将项目升级到 Blaze（随用随付）计划，并绑定一张信用卡（或结算账号）。**

### 具体的免费额度（每月重置）：
即使升级到了 Blaze 计划，你每个月仍然可以**免费**享受以下资源（对于个人项目或测试来说非常充裕）：

- **调用次数 (Invocations)：** 每月前 **200万次** 免费。
- **计算时间 (GB-seconds)：** 每月前 **40万 GB-秒** 免费。
- **CPU 计算时间 (GHz-seconds)：** 每月前 **20万 GHz-秒** 免费。
- **网络出站流量 (Outbound networking)：** 每月前 **5 GB** 免费。

### 为什么必须绑卡（升级到 Blaze 计划）？
在以前，Firebase 的 Spark（完全免费）计划是允许使用云函数的。但现在 Google 更改了政策。因为云函数需要底层 Google Cloud 的资源，并且具备访问外网的能力（比如你的云函数需要去调用外网的 Gemini API），为了防止被恶意滥用（比如用来挖矿或进行 DDoS 攻击），Google 现在强制要求：**想用 Cloud Functions，就必须升级到 Blaze 计划并绑定支付方式。**

### 会不会不小心被扣很多钱？
对于个人学习和轻量级应用，很难超出上面提到的每月几百万次的免费额度。但为了安全起见，强烈建议在 Google Cloud 控制台设置**预算提醒 (Budget Alerts)**。你可以设置一个非常低的预算（比如 $1），一旦超过就会发邮件提醒你。

### 💡 给你的替代方案建议：Cloudflare Workers
如果你想把这个“英语精读私教”做成网页应用，又**完全不想绑定信用卡**，我强烈建议你放弃 Firebase Cloud Functions，改用 **Cloudflare Workers** 作为后端代理。
**Cloudflare Workers 的优势：**

1. **真正的永久免费层：** 每天 **10万次** 免费请求，不需要绑定任何信用卡就能直接开通使用！
2. **速度极快：** 它是边缘计算，全球部署，响应速度通常比传统的云函数更快。
3. **完美适配你的场景：** 接收前端发来的文本，带上你的 Gemini API Key 去请求 Google，再把结果返回给前端。这段逻辑在 Cloudflare Workers 上用几十行 JavaScript 代码就能搞定。
4. **与前端托管无缝结合：** 你还可以直接把前端静态页面免费托管在 **Cloudflare Pages** 上，前后端都在一个平台上管理，极其方便。
如果你想用更轻量、无须绑卡的方式快速把这个英语学习网站跑起来，我们可以直接采用 **Cloudflare Workers + 原生 HTML/JS** 或你之前了解过的 **Vue/React** 的方案。你觉得用 Cloudflare 这个方案怎么样？

---

*Exported from [Voyager](https://github.com/Nagi-ovo/gemini-voyager)*  
*Generated on May 28, 2026 at 10:03 PM*