用 Gemini 分析 5 年真题预测考点，附完整实操工作流
aitrendz_xyz · x · 2026-08-11
推文分享了一个用 Google Gemini 预测考试重点的实用工作流：
- 收集与整理：收集近 5 年的真题（5 年是避免大纲变动的最佳时长），按年份和试卷名命名文件，方便 AI 追踪考点变化。
- 清洗数据：将 PDF 或扫描件转为纯文本，修复 OCR 错误并去除页眉页脚，拆分为独立问题。干净的文本能大幅提升 AI 分析准确度。
- 提示词技巧：要求模型输出简短的要点（6-8 条，每条 6-10 个词），避免长篇大论掩盖核心洞察。提示词要求模型返回出现频率最高的 10 个主题、下次考试最可能出现的 5 个主题（附带置信度百分比），以及每年必考的题型。
- 验证：用未纳入分析的最新试卷，对比模型预测的前 3 个考点来验证数据可靠性。
作者强调，给题目打上章节标签（可选）能将粗略猜测转化为精准预测。
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