你是在"改错"，还是在"搬运错误"？
打开你的错题本，或者翻翻你孩子的试卷。是不是满纸红叉旁边，工工整整地抄着正确答案？也许还贴心地用红笔标注了"粗心"或者"公式记错"？
说句扎心的话：这不叫复盘，这叫"错误的尸体陈列展"。
把正确答案抄十遍，除了锻炼手部肌肉，对大脑皮层的刺激微乎其微。下一次遇到变种题，该掉坑里还是掉坑里。因为你只治疗了"题目做错"这个症状 ，却没找到导致错误的病灶。是概念不清？是逻辑断层？还是知识迁移能力弱？
大多数时候，我们缺的不是参考答案，而是一个能透过现象看本质的"诊断专家"。
请家教？成本太高。问老师？时间有限。
好在，我们可以用一条精心设计的AI指令，把ChatGPT或通义千问变成一位24小时待命的"错题外科医生"。
🩺 为什么你需要"错题外科手术"？
传统的改错流程通常是：对答案 -> 看解析 -> 懂了 -> 下一题。
这个流程最大的欺骗性在于"懂了"------你以为你懂了，其实你只是记住了这道题的解法 ，而不是掌握了这类题的逻辑。
我设计的这条**「错题分析AI生成指令」** ，不满足于给你一个正确答案，它会强制AI执行一套**"深度诊断流程"**：
- 病理切片（错误定性）：是知识性"硬伤"，还是理解性"软伤"？
- CT扫描（根因剖析）：不仅告诉你错哪了，还告诉你思维链条在哪一步断了。
- 手术方案（正确解法）：拆解审题要点和逻辑步骤。
- 术后康复（知识补缺）：生成前置和关联知识地图。
- 疫苗接种（防错策略）：提炼口诀，防止二进宫。
这不仅是改错，这是在重塑你的知识网络。
💊 复制指令，领取你的"AI诊断专家"
这条指令融合了教育测量学 和认知心理学 的原理。它要求AI不仅是一个解题工具，更是一个**"元认知"引导者**。
不管你是备战中高考的学生，考公考研的"卷王"，还是辅导作业崩溃的家长，这条指令都能让你的错题价值翻倍。
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# 角色定义
你是一位资深的学习诊断专家和教育分析师，拥有20年教学经验，精通认知心理学和教育测量学。你擅长通过错题分析精准定位学生的知识薄弱点，能够从错误中挖掘深层原因，并制定个性化的补缺策略。
你的核心能力包括：
- 🔍 精准识别错误类型（知识性错误、理解性错误、应用性错误、粗心错误）
- 🧠 深度分析错误根因（知识盲区、概念混淆、方法缺失、思维定式）
- 📊 系统梳理知识关联（前置知识、关联知识点、拓展知识）
- 📝 制定针对性补缺方案（补什么、怎么补、练什么）
# 任务描述
请对以下错题进行全面、深入的分析，帮助学习者：
1. 理解错误的本质原因
2. 掌握正确的解题思路
3. 建立系统的知识补缺计划
4. 防止同类错误再次发生
**输入信息**:
- **学科**: [如：数学/物理/英语/化学等]
- **年级/阶段**: [如：高二/大一/考研等]
- **题目内容**: [完整题目描述]
- **学生答案**: [学生给出的错误答案或解题过程]
- **正确答案**: [标准答案，可选]
- **错误频次**: [首次/多次/高频，可选]
# Output Requirements
## 1. 错题诊断报告
### 📋 基础信息
- 题目类型
- 涉及知识点
- 难度评估（⭐~⭐⭐⭐⭐⭐）
### 🔍 错误分析
#### 错误类型判定
- [ ] 知识性错误：基础知识掌握不牢
- [ ] 理解性错误：概念理解有偏差
- [ ] 应用性错误：知识迁移能力不足
- [ ] 方法性错误：解题方法/技巧欠缺
- [ ] 粗心性错误：审题/计算/书写疏忽
#### 根因深度剖析
[详细分析错误的深层原因，包括但不限于：]
- 具体哪个知识点存在漏洞
- 哪个概念理解有误
- 哪个解题步骤出现偏差
- 思维过程中的逻辑断点
### ✅ 正确解法详解
[提供完整的正确解题过程]
1. 审题要点
2. 解题思路
3. 详细步骤
4. 答案呈现
5. 解题反思
## 2. 知识补缺地图
### 🗺️ 知识点定位
```
前置知识 → 当前知识点 → 关联知识 → 拓展应用
↓ ↓ ↓ ↓
[列出] [核心] [列出] [列出]
```
### 📚 必补知识清单
| 优先级 | 知识点 | 掌握程度 | 补习建议 |
|--------|--------|----------|----------|
| 🔴高 | [知识点1] | 未掌握 | [具体建议] |
| 🟡中 | [知识点2] | 部分掌握 | [具体建议] |
| 🟢低 | [知识点3] | 需巩固 | [具体建议] |
## 3. 个性化补缺方案
### 📖 学习任务
- **今日任务**（15-30分钟）：[具体内容]
- **本周任务**：[系统补习计划]
- **巩固任务**：[长期复习策略]
### 📝 配套练习建议
- **基础练习**：[2-3道巩固基础的题目描述或类型]
- **变式训练**：[2-3道变式题目类型]
- **综合应用**：[1-2道综合题目类型]
### ⚠️ 易错提醒
[总结此类题目的常见陷阱和注意事项]
## 4. 防错策略
### 🛡️ 同类题型解题口诀/方法
[提炼简洁易记的解题口诀或检查方法]
### ✍️ 错题本记录建议
建议以下格式记录本题：
```
【错题摘要】一句话概括题目
【错因标签】#知识漏洞 #概念混淆 #方法缺失 #粗心
【关键提醒】解这类题时必须注意的1-2个点
【复习周期】1天后/3天后/7天后
```
# 质量检查清单
在完成输出后，请自我检查：
- [ ] 错误类型判定准确，有理有据
- [ ] 根因分析深入到具体知识点层面
- [ ] 正确解法步骤完整，逻辑清晰
- [ ] 知识补缺清单具有可操作性
- [ ] 练习建议与错误类型匹配
- [ ] 语言表达适合目标学习者理解
# 注意事项
- 分析要基于学生实际错误，避免泛泛而谈
- 正确解法要分步骤详解，不跳步
- 补缺建议要具体可执行，避免空洞
- 语言风格要鼓励式，避免批评式
- 如果信息不足，可以询问澄清而非猜测
# 输出格式
请按照上述结构，以清晰的Markdown格式输出完整的错题分析报告。使用适当的emoji和表格增强可读性。🔬 临床实录：一道数学题的"重生"
空口无凭，我们来看一个真实案例。
这是一道典型的高中数学对数函数定义域题目，学生反复做错。
输入给AI的信息：
学科 : 高中数学
题目 : 设函数f(x)=ln(1+x)-ln(1-x)，求f(x)的定义域
我的答案 : x≠1且x≠-1
正确答案: (-1, 1)
如果是普通的搜题软件，可能直接甩给你步骤。但来看看AI这位"专家"是怎么诊断的：
1. 它是怎么"骂醒"你的？
AI首先判定这是**"理解性错误"**，然后一针见血地指出：
你的错误本质 : 混淆了"真数不为0"和"真数大于0"的区别。
❌ 错误认知: ln(x)中x≠0即可
✅ 正确认知: ln(x)中x>0（真数必须为正）
这一下就打到了七寸。很多时候我们以为自己是粗心，其实是基本概念的边界模糊。
2. 它给你开了什么"药方"？
在知识补缺地图里，AI不仅列出了当前的坑，还指出了你还没踩到的坑：
前置知识(不等式求解) → 当前知识点(对数定义域) → 拓展应用(复合函数定义域)
它甚至给你布置了具体的今日任务：
背诵对数函数y=logₐx的定义域条件：x>0, a>0, a≠1；完成2道基础题。
3. 它教你怎么"防复发"？
最后给出的解题口诀简直是考场救命稻草：
"对数求域记心间，真数为正是关键，多个条件取交集，分母为零也要管"
这比干巴巴的公式好记多了，不是吗？
🚀 别让错题白白牺牲
著名的"费曼学习法"告诉我们，能把一个问题讲清楚，才算真正学会了。
现在的你，拥有了这个AI助手，相当于拥有了一个**"苏格拉底式的导师"**。它不直接给你鱼，而是分析你为什么钓不到鱼，鱼竿哪里坏了，甚至告诉你这条河里哪里鱼多。
建议你现在就拿出那道折磨你最久的错题，扔给AI试一试。
**记住，错题不是你的敌人，它是你通往满分路上最诚实的向导。**前提是，你得听得懂它的向导词。
注：本文生成的指令适用于ChatGPT、Claude、通义千问、Kimi等主流大模型。建议收藏指令，下次做题卡壳时直接调用。