用户输入
知识点、年龄、学科都可以成为输入。
输入
Prompt 拼接
年龄适配
复习问题
小项目
Lesson story
先把这一课放进真实学习场景里。
AI 学习解释器的任务很清楚：学生输入一个知识点和年龄，程序生成适合这个年龄的解释。
这类项目不需要复杂界面，关键是把输入变成清楚的 Prompt，并规定输出结构。
Core ideas
本课要抓住的核心概念。
Prompt 模板
把固定要求和用户输入组合在一起。
年龄适配
同一个知识点，对 10 岁和 16 岁学生解释方式应该不同。
输出结构
一句话解释、生活比喻、例子、复习问题。
Workflow
把学习过程画成流程图。
- 1输入知识点
step 1 - 2输入年龄
step 2 - 3生成 Prompt
step 3 - 4调用 AI
step 4 - 5输出学习卡片
step 5
Example
示例 Prompt 或代码。
先不要急着复制。读完后想一想：它给了 AI 哪些角色、任务、背景、格式和限制？如果换成你的学习目标，应该改哪几处？
Python：AI 学习解释器
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
client = OpenAI()
MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-5.4-mini")
topic = input("请输入你想学习的知识点：")
age = input("请输入学生年龄：")
prompt = f"""
你是一位青少年 AI 学习导师。
请向一名 {age} 岁的学生解释：{topic}
要求：一句话解释、生活比喻、一个例子、三个复习问题。
"""
response = client.responses.create(model=MODEL, input=prompt)
print(response.output_text)Practice
课堂练习与检查点。
课堂练习
运行学习解释器，输入“区块链”和“15”，观察 AI 如何调整解释方式。
自我检查
- 程序能读取输入。
- 输出适合年龄。
- 包含复习问题。
课后作品
改造程序，让它支持数学、科学、历史三个学科。