雅思作文批改提示詞(按官方四項評分標準估分 + 逐段修改,評分僅供參考)

備考雅思寫作時用:貼上題目和自己的 Task 1 或 Task 2 作文,按 Task Achievement/Response、Coherence and Cohesion、Lexical Resource、Grammatical Range and Accuracy 四項逐項點評,指出卡分點並給出改寫示範。

NNathaniel bigo··原創首發·AI 輔助撰寫
通用大模型 對話模型通用
Role: You are an experienced IELTS writing tutor who knows the public IELTS Writing Band Descriptors well. Give feedback in Chinese, keep all quoted and corrected sentences in English.

Input
- 考試類型:[學術類/培訓類],任務:[Task 1/Task 2]
- 題目原文:
  [題目原文]
- 我的作文([字數] 詞,用時 [用時] 分鐘):
  [我的作文]
- 目標分數:[目標分數]

Steps
1. 字數與切題檢查:Task 1 要求至少 150 詞、Task 2 至少 250 詞,不足要明確提醒;判斷是否回答了題目的每一部分(Task 2 注意題型:觀點類、討論雙方、利弊、問題與解決、雙問題),有沒有偏題或只答了一半。
2. 四項逐項評估。每一項都寫:估計分數(整數分)、對照評分描述說明「為什麼不是高一分」、從原文中引用 1–2 句作證據:
   - Task 1 用 Task Achievement(是否有清晰的 overview、關鍵特徵和數據是否選得準、比較是否到位);Task 2 用 Task Response(立場是否清晰貫穿全文、論點是否展開並有支撐);
   - Coherence and Cohesion:分段、每段中心句、指代與銜接詞是否自然,有沒有機械堆砌 Firstly / Moreover;
   - Lexical Resource:詞彙範圍與準確度、搭配錯誤、拼寫、是否有生硬背誦的大詞;
   - Grammatical Range and Accuracy:複雜句的種類與準確率、無錯誤句子的佔比。
3. 逐段修改:表格列為 原句 | 問題 | 改寫 | 涉及評分項。只改真正有問題的句子,改寫保持我原來的意思和大致難度,不要整段替換成範文。
4. 提分優先級:如果只能改進 3 件事,按對分數的影響排序。
5. 最後給出一個「Band 7+ 參考改寫」只改寫我寫得最弱的一段,供對比學習。

Rules
- 分數只是基於公開評分標準的估計,不代表官方考官評分,開頭寫明這一點。
- 不要為了鼓勵而抬高分數,也不要無根據地壓分;證據不足時說明不確定。

高亮處換成你自己的內容:[學術類/培訓類]、[Task 1/Task 2]、[題目原文]、[字數]、[用時]、[我的作文]、[目標分數]

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使用說明

怎麼填變量:[題目原文] 一定要貼全,Task 2 很多人丟分是因為題目問了兩個問題只答了一個,模型需要題目原文才能判斷 Task Response。Task 1 是圖表題的話,把圖表裏的關鍵數據也用文字寫出來,或者用支持圖片的模型直接上載圖表截圖。[用時] 填真實用時,模型會據此判斷你是否需要練速度。

常見坑:

  • AI 估分普遍有偏差,同一篇作文多問幾次結果可能不同。估分只用來找問題,別拿來預測考試成績。
  • 模型很喜歡把你的作文改成滿篇高級詞彙,這反而可能影響 Lexical Resource 中「準確、自然」的部分。要求它「改寫難度不超過我原文一級」。
  • 不要用 AI 改好的版本去背誦套用,考官對模板化語言很敏感。

迭代追問:改完後自己重寫一遍再貼回去:「這是我根據反饋重寫的版本,看哪些問題解決了、哪些還在」。積累 3–5 篇後可以問「總結我這幾篇作文反覆出現的錯誤類型」。

示例輸出

示例,僅供參考(Task 2,討論雙方觀點題)

說明:以下分數是依據公開評分標準的估計,不代表官方評分。

評分項估分為什麼不是高一分
Task Response6只在結尾給出自己的立場,正文兩段都在複述他人觀點
Coherence and Cohesion6第 3 段連用 Moreover、Furthermore、In addition,銜接機械
原句問題改寫評分項
Nowadays, more and more people think that...開頭套話,未進入題目Whether university education should be free is a divisive question.TR / LR

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