超时因输入复杂、上下文长或指令模糊所致；应拆分指令、限输出长度与格式、精简上下文、分段输出、替换模糊表述为具体指令。
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如果您向ChatGPT提交提示后长时间无响应或提示请求超时，则可能是由于单次输入内容过于复杂、上下文过长或指令目标不明确所致。以下是针对性的应对措施：
一、拆分复合指令为独立子任务
将包含多个目标、条件或步骤的长提示，分解为逻辑清晰、边界明确的单一目标指令，可显著降低模型推理负担并提升响应稳定性。
1、识别原提示中所有动词性核心动作，例如“总结、对比、改写、列出、分析”等。
2、为每个动词性动作单独构造一条新提示，确保每条提示仅含一个明确输出目标。
3、按原始逻辑顺序依次提交各子提示，将前序输出作为后续提示的输入依据（如需）。
二、限制输出长度与格式约束
显式设定生成范围可减少模型在冗余空间中的搜索耗时，避免因尝试覆盖过多可能性而导致超时。
1、在提示末尾添加明确的长度控制语句，例如“请用不超过150字回答”或“仅输出3个要点，每点不超过20字”。
2、指定结构化输出格式，例如“以‘-’开头的无序列表形式呈现”或“严格按‘原因：…；影响：…；建议：…’三段式组织”。
3、禁用开放式延展表述，删除“尽可能详细”“全面阐述”“自由发挥”等引发过度生成的修饰语。
三、精简上下文与剔除非必要信息
模型需对全部输入文本进行编码处理，冗余描述、重复举例或背景铺垫会直接增加计算负载，提高超时概率。
1、删除提示中与核心任务无直接关联的背景说明、主观评价或假设性场景延伸。
2、将引用材料压缩为关键事实摘要，保留主谓宾结构，去除修饰性副词和形容词。
3、若附带示例，仅保留1个最典型、格式最规范的正向示例，移除对比示例或错误示例。
四、启用分段输出并手动拼接结果
对必须生成大篇幅内容的任务，主动采用“总—分”策略，由用户控制节奏，规避单次响应容量上限及超时阈值。
1、首条提示要求模型输出整体框架，例如“请列出本文应包含的5个主要章节标题及每章核心目标”。
2、根据返回的框架，逐条发送对应章节的细化提示，例如“请展开第三章‘数据预处理方法’，聚焦缺失值处理，限300字内”。
3、将各次返回内容按序整合，检查逻辑衔接处是否需补充过渡句或统一术语。
五、替换模糊表述为具体可执行指令
抽象、宽泛或依赖隐含常识的措辞易导致模型反复尝试多种解释路径，延长响应时间。
1、将“更好地表达”改为“将以下句子改写为正式书面语，主语统一为‘本研究’”。
2、将“优化代码”改为“在不改变功能前提下，将以下Python函数运行时间缩短至原耗时70%以内，并标注修改行”。
3、将“相关资料”替换为“2020–2023年国家统计局发布的年度数字经济增加值数据表”。
