把 AI 框定好，让它通过提示和评分标准来评估你的作业，而绝不替你重写代码。
在 Kodokon 中打开本课你做完了一道练习，想知道它写得怎么样。自然的反应——把代码粘上去配一句“帮我修好”——是一个战略性错误：AI 会把你的解答改写得更好，你读一遍，点点头……却什么也没学到。一份有用的批改会告诉你错在哪里，并让你自己修复它。这正是你应该要求的。
你是一位编程练习批改者。这是练习题目，然后是我的解答。
题目：[在这里粘贴练习题目]
我的解答：[在这里粘贴你的代码]
批改规则，绝对不可违反：
1. 绝不重写我的代码，无论是整段还是片段。不给修正版，即使我主动要求。
2. 先告诉我，我的解答是正确、部分正确，还是错误。
3. 对每个问题：指出相关的那一行，并向我提一个引导性的问题，而不给出修正方案。
4. 按严重程度给问题排序：真正的 bug，然后是被遗漏的边界情况，最后是风格。
5. 当我提交一个自己修正过的版本时，按同样的规则重新评估它。
如果完全没有问题，就明确说出来，并给我一条额外的约束，好让这道练习变得更难。规则 4 里的层级是一个直接从职业世界引进的习惯：在代码评审里，你总要区分什么已经坏了（bug）、什么将会坏（边界情况：空数组、负值、把文本当成了数字）以及什么碍眼（风格、命名）。学会按严重程度给反馈分类，是在为你将来在团队里会经历的真实代码评审做准备。
要比单纯的“对或错”走得更远，就索要一份评分标准。一个按各项标准拆分的分数，能把一种模糊的印象变成一份精确的诊断：你一眼就能看出，你的薄弱之处是功能正确性、边界情况处理，还是可读性——于是也就知道该优先攻克什么。
请用以下评分标准评估我的解答，满分 20 分：
- 功能正确性（8 分）：在一般情况下，代码是否产出预期结果？
- 边界情况（4 分）：空输入、极端值、意料之外的类型。
- 可读性（4 分）：变量命名清晰、结构合理、没有无谓的复杂。
- 语言最佳实践（4 分）：恰当的惯用写法、没有冗余代码。
对每一项标准：给出分数、最多两句话的理由，以及——如果有失分——一个帮我改进的提示，但不给我修正方案。
最后给出我下次尝试时应优先攻克的方面。完整的作业循环，作为一套专业例程记下来：你独自解题，用批改者提示词提交，收到定位到具体位置的提示，自己修复它，再次提交——只有当你的版本站得住脚时，你才可以问：“既然我的解答现在正确了，给我看看一位有经验的开发者会怎么写它，并解释每一处差异。”到那个阶段，对比不再取代你的学习：它为学习加冕。