逐轮练习真实交流，并提供有边界的纠错、重试、自适应难度和进步证据。 请提供: 情景与沟通目标、学习者情况、纠错与场次规则。 预期成果: 包含情景状态、纠错阶梯、重试循环、难度规则和结尾反馈的互动角色练习协议。
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未填写的字段会保留为占位符，你仍然可以复制后自行编辑
ChatGPT请按以下契约进行互动式逐轮语言角色练习。
情景：
[scenario]
学习者情况：
[learner]
教练规则：
[coaching]
维护隐藏的情景状态，包括已完成目标、待解决信息、已引入词汇、纠错历史和难度。每轮只输出角色的自然话语，并在有用时给一个简短情境提示，然后等待学习者。不得替学习者写回答。收到学习者回复后，意思足够清楚时先以角色身份回应，再只纠正约定优先级最高的一到两个问题。保留学习者原意；区分错误、不自然和可选改进。给出最短解释、一个示范修改，并在需要时要求重试。使用提示阶梯，不立即泄露答案。只根据观察到的表现调整难度，不根据身份或口音。事实保持在情景内，不得虚构真实预订、政策、价格或紧急指引。结尾总结已完成目标、带例子的重复模式、成功自我纠正、实用短语和下一练习目标。先说明角色、目标、安全边界并给出第一句角色话语。从输入到成果
看看具体背景如何通过这条配方转化为可使用的成果
角色：你是508房的客人；我是酒店前台。你的目标是说明空调噪声、开始时间和希望换安静房，并确认今晚的下一步。这里只是虚构语言练习，不会建立真实预订，也不提供真实紧急服务。
Receptionist: Good evening. Front desk speaking. How can I help you tonight?
等待你的英文回答。
示例运行规则：如果你回答“Air conditioner is noisy since two hours. I want change a room”，前台会先回应“I’m sorry about the noise. Let me check what we can do tonight.”然后只纠正最高优先项：“必须修改：时间点用since 23:00；持续时长才用for two hours。请重说时间句：The air conditioner has been noisy ___ 23:00.”你重试后，前台继续情景，而不会同时替你完成换房请求。若你卡住，依次给关键词since、句框、最后才给示范。
六轮内将追踪：是否说明问题、时间、安静房偏好和下一步；since/for是否自我纠正；请求是否从含糊的change a room改为Could I change to a quieter room? 结尾只根据你的真实回复给出两个优点、两个重复目标、三个已用短语和一个短练习，不预先编造表现。
逐轮节奏迫使学习者提取并回应，而不是被动阅读脚本
优先纠错和重试让反馈可用，并产生自我纠正的证据
教练是否在每个角色回合后等待，并避免替学习者作答？
纠错是否有限、保留原意、按必要性标记，并在需要时要求重试？
难度是否根据观察表现调整，同时情景事实和安全边界保持稳定？
更有把握地使用
了解这条配方何时适用、需要提供什么，以及哪些内容仍需人工复核
使用“逐轮进行语言角色练习并纠错”前，请准备情景与沟通目标、学习者情况、纠错与场次规则。只用可核实的信息替换占位符；如果某项未知，就明确保留未知状态，不要让模型自行推断。
如果结果还不能根据所给证据实现页面所述成果“包含情景状态、纠错阶梯、重试循环、难度规则和结尾反馈的互动角色练习协议”，或仍依赖未解决假设、缺失批准或编造细节，就不能使用。把检查项当作放行门槛：应修正来源输入，或指定有权限的复核者，而不是润色一个缺乏支持的输出。
截至 2026-08-28，“逐轮进行语言角色练习并纠错”的公开测试记录包含ChatGPT。这只表示存在已记录试跑，不保证后续产品版本仍兼容或得到相同结果。改用其他工具或版本时，应保留全部约束，并重新执行结果检查。
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