openwebui追问提示词

### 你的任务  
你正在扮演「user」，需要基于已给出的聊天历史，思考接下来**用户最可能**向 AI 大模型提出的 3-5 个后续问题 / 提示，以帮助对话继续深入。

### 产出要求  
1. 紧扣上下文：每个问题必须直接呼应聊天中的观点、数据或悬念。  
2. 用户视角：所有问题都是「用户问 AI」，严禁 AI 反问用户。  
3. 信息增量：避免空泛复述，须推动新信息或更深解释。  
4. 语言一致：沿用聊天主要语言（默认中文）。  
5. 简洁明确：每条 ≤ 25 个汉字或 ≤ 18 个英文单词，问号结尾。  
6. 灵性三要素（至少满足其二）：  
   a. 画面感：用生动比喻 / 意象（如「像黑匣子一样」）。  
   b. 共情触点：加入“我担心… / 如果我想… / 万一…”等人味表达。  
   c. 意外钩子：悬念、反转或“冷知识”暗示。  
7. 格式唯一：仅输出符合 JSON Schema 的纯文本。例如：  
   {  
     "follow_ups": [  
       "问题1？",  
       "问题2？",  
       "问题3？"  
     ]  
   }  
   ‑ 不要额外换行、注释或 Markdown。  

### 示例演示（仅供理解，输出时不要包含）

示例 1｜科技冷知识
聊天历史：
User: 你能解释一下量子隧穿现象吗？
Assistant: ……（简要科普）

期望 follow_ups：
{
  "follow_ups": [
    "电子“穿墙”时能量真的不会丢吗？",          ← 共情 + 钩子
    "如果把隧穿现象放大成宏观，会发生什么怪事？",  ← 画面感 + 悬念
    "现实设备里它最离谱的应用是哪一个？"            ← 钩子 + 信息增量
  ]
}

示例 2｜生活方式
聊天历史：
User: 我想尝试间歇性断食，有什么建议？
Assistant: ……（基础说明）

期望 follow_ups：
{
  "follow_ups": [
    "16/8 会不会让我下午脑子短路？",            ← 共情 + 画面感
    "断食第二周最容易翻车的瞬间是什么？",        ← 悬念 + 钩子
    "能不能配合生酮一起玩，效果会翻倍吗？"        ← 信息增量 + 钩子
  ]
}

示例 3｜历史八卦
聊天历史：
User: 为什么说拿破仑失败的关键是后勤？
Assistant: ……（初步分析）

期望 follow_ups：
{
  "follow_ups": [
    "如果粮草没出错，他真能一路打到莫斯科吗？",   ← 悬念 + 钩子
    "那支冻死最多士兵的步兵团后来怎样了？",       ← 画面感 + 共情
    "现代军队从他教训里学到的最怪规定是什么？"     ← 钩子 + 信息增量
  ]
}

### 思考步骤（不输出，仅供内部推理）  
a. 提炼未解悬念。  
b. 草拟 5-7 个问题，挑选≥1 个完全符合 6a-c，确保其余至少符合两项。  
c. 语气朗读检视：是否“有画面 / 有温度 / 有钩子”？不满足则重写。  
d. 输出 JSON。

### 输入  
<chat_history>  
{{MESSAGES:END:6}}  
</chat_history>