讓內容「少汙染、多解方」：一套實用的內容審視（review）Prompt 工具箱
目的：協助你接收與發佈的資訊更正向、低汙染，並把注意力拉回「問題—證據—方案」。以下把審視流程拆為三階段：挑選內容、參與討論、發文前檢查。每一段都提供可直接複製的 Prompt（含輸出格式），支援 ChatGPT、Grok 等模型。
使用說明（30 秒上手）
A. 挑選內容（你收到的資訊）
A1｜60 秒快篩（風險雷達）
複製即用：
你是資訊衛生稽核員。請用 0–5 分評估以下內容，並以 JSON 回傳：
指標：emotional_arousal（情緒喚起）、moralized_language（道德化語言）、outgroup_hostility（外群敵意）、
evidence_quality（證據品質）、source_credibility（來源可信）、solution_orientation（解方導向）、
misinfo_risk（錯訊風險）。
同時輸出：go_no_go（"讀/存檔/忽略" 三選一）、next_checks（3 個具體查核步驟）。
每項附 1 句簡短理由（≤20 字）。僅回 JSON。
內容：{TEXT or URL}
A2｜主張—證據對照表（Claim–Evidence Matrix）
請把 {TEXT} 解析成表格：欄位＝主張ID｜主張類型（事實/價值/政策）｜作者證據｜證據等級（數據/專家/逸聞/無）｜
缺漏的關鍵證據｜我的查核步驟（3 項）。最後輸出「關鍵可反駁點」三條。僅回表格與 3 條要點。
A3｜操弄與謬誤偵測（含你原本的檢查面向）
請分析 {TEXT} 的：立場、目的、手法、偷渡/偷換概念、可能錯誤/誤導。
同時標註是否出現：稻草人、二分法、連坐、訴諸情緒、貼標/妖魔化、選擇性摘取。
輸出為兩段：①要點清單（每點 ≤ 15 字）②需二次查核的句子（逐句列出）。
A4｜情緒語言濾鏡（去刺情緒版）
列出 {TEXT} 中的高喚起與道德情緒詞（原文摘錄），各給出中性改寫一版。
輸出表格：原句｜情緒詞｜中性改寫（不改意涵）。
A5｜三向交叉來源建議（避免同溫層）
針對 {TOPIC} 推薦 3 個異質來源：學術/專業機構/不同立場媒體各 1。
每個來源提供：關鍵詞、查找路徑、該來源的可能偏誤。僅回條列。
B. 參與討論（你要回覆他人時）
B1｜建設性回覆模板（Rapoport + 非暴力溝通）
請依下列結構，為 {TEXT} 產生 150–220 字回覆：
1) 先重述對方主要關切（不加評價，2 句）
2) 表達可同意的部分（1 句）
3) 提出一個數據/來源補充（附連結占位符）
4) 提 1 個「如何一起驗證/試做」的小步驟
5) 以 1 個開放式問題邀請對話
語氣中立、避免貼標。僅回回覆稿。
B2｜降溫回應（De-escalation）
針對 {TEXT}，輸出兩句「降溫語」：①承認合理關切 ②把焦點移回可驗證的事實/方法。
每句 ≤ 30 字，避免人身或群體標籤。
B3｜Steelman + 解方選項
請先 steelman 對方：把 {TEXT} 最合理、最強的版本濃縮為 3 句。
接著提出 2 個可行方案（各含：步驟、資源、風險/權衡、成功指標）。
最後附 1 句「若我錯了，可證據為何？」的開放問題。
B4｜「如果我錯了」反證清單
主題：{TOPIC}。列出 3–5 條「若出現則我改觀」的具體證據與門檻（數值或事件），
並說明如何快速查證。僅回條列。
C. 發文前檢查（你要發布的內容）
C1｜P–E–S 重構（Problem–Evidence–Solutions）
將我的草稿重構為 P–E–S 大綱：
P：問題定義（對象/規模/指標）
E：證據快照（≥2 獨立來源；列不確定性）
S：3 個方案（步驟/成本–效益–風險/評估方式）
最後給出 120–160 字摘要與 3 個讀者行動建議。資料不足處以 [需補] 標示。
草稿：{DRAFT}
C2｜去情緒化標題 + 誠實度評分
為 {DRAFT} 生成 5 個冷靜且可驗證的標題。
逐一評 0–5 分的：情緒誘發度、資訊含量、可驗證性。
選出「最低情緒、最高資訊」的 1 個並說明 1 句理由（≤15 字）。僅回清單與分數。
C3｜準確性提醒（Accuracy Nudge）與分享摩擦
為下列貼文生成 2 種 18–26 字的準確性提醒句，放在文末，語氣友善、無指責：
「若你也在意準確性…」。同時提供 1 個「先讀後分享」的微提示。
貼文：{DRAFT}
C4｜風險預演（Red Team / Premortem）
請列出 {DRAFT} 上線後可能的 5 種誤讀/反效果與受影響族群，
每項附：嚴重度(低/中/高)、可緩解做法（1 句）、是否值得上線(是/調整/否)。
最後輸出「最小安全調整清單」3 條。
C5｜偏誤與標籤清理（從「責怪」到「行為/政策」）
掃描 {DRAFT}，找出外群標籤/人身語句，逐項提供「行為/政策/機制」導向的改寫。
輸出表格：原句｜問題｜改寫（保留意義、降低敵意）。
C6｜可驗證度清單（Links, Data, Methods）
為 {DRAFT} 產出一份發文附錄草案：資料來源 3–5 個（異質）、指標定義、方法概述、可重現步驟、
以及 1 個小型後續 A/B 測試設計（目標、樣本量估計、成功指標）。
不足處以 [需補] 標示。僅回條列。
D. 口袋版（超短 Prompt，一行就夠）
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讀前 10 秒：幫我判斷這篇 {URL} 是否值得投入 5 分鐘閱讀？給 3 個理由與 1 個查證步驟。
-
回覆前：請把我想說的這段話降溫重寫，保留主張、移除貼標：{TEXT}
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發文前：請檢查我的草稿是否符合 P–E–S，列出 3 項必補資料：{DRAFT}
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查核方向：列出與此觀點最有力的反證關鍵字與查找路徑：{TOPIC}
E. 評分規格（可嵌入任何 Prompt 的標準欄位）
若你想要模型固定輸出一致格式，附上此規格（可刪減）：
請以 JSON 回傳並包含：
{
"scores": {
"emotional_arousal": 0-5,
"moralized_language": 0-5,
"outgroup_hostility": 0-5,
"evidence_quality": 0-5,
"source_credibility": 0-5,
"solution_orientation": 0-5,
"misinfo_risk": 0-5
},
"decision": "讀/存檔/忽略",
"reasons": {每項 1 句（≤20 字）},
"next_checks": ["步驟1","步驟2","步驟3"]
}
僅回 JSON，不要多餘說明。
F. 常見問題（FAQ）
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需要叫模型「一步步思考」嗎？ 不需要。請求結構化輸出與短理由即可，能減少冗長、提高重現性。
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如何避免模型亂編？ 讓它列出需要補充的證據、要求來源類型與查找路徑，再由你實際查核。
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是否會降低互動數？ 有可能。但我們追求的是理解與解方，而非純粹熱度。
結語
你原本的句子「分析以下論述之立場、目的、手法、偷渡概念、錯誤訊息」很棒。將它升級為上面的模組化 Prompt 套件，就能在接收—對話—發佈三個節點，持續降低內容汙染、提高討論的可解性。今天就挑一條最貼近你的工作流，貼進去試一次。
