在英语的构建模块中，对于阅读、口语和写作来说，掌握指示形容词是必不可少的。在本文中，我们将不仅仅停留在基础语法的表面，而是会结合2026年最新的开发理念和AI辅助工作流，深入探讨指示形容词的定义、列表、示例，以及它与指示代词之间的微妙区别。我们将像重构一段遗留代码一样，拆解这些语法概念，让我们开始吧！
众所周知，形容词是一种描述性的词语，它承载着关于句子中名词或代词的某些信息。形容词是注定要收集信息的，它让读者对所使用的名词或代词有一些概念，例如颜色、大小、数量、某种特质、来源等。
什么是指示形容词？
说到指示形容词时，它被称为一种具有限定词作用的特定形容词。这种形容词演示或定义了其相对于相关名词或代词的位置。它通常利用诸如 this、that、these 和 those 之类的词来描述名词或代词距离它有多近或多远。因此，指示形容词在任何给定的句子中都充当空间和时间的标志。
在我们的开发工作中，这种指向性就像是指针引用内存中的特定地址，精确而明确。
目录
指示形容词示例：从基础到实战
以下是10个示例的列表，它们分解了指示形容词在句子中的作用。为了方便大家理解，我们将这些示例视为代码库中的“测试用例”，逐一分析其执行逻辑：
- Those shoes are very expensive. (那双鞋非常昂贵。)
– 分析： "Those" 指向远处的复数对象，类似于远程服务器上的资源引用。
- That lady dressed in red is an actress. (那位穿红衣服的女士是一名演员。)
- Grab those mittens to shield your hands from the cold. (抓住那些连指手套以保护你的手免受寒冷。)
- Put these dishes on the shelf. (把这些盘子放在架子上。)
- That shark is the longest-living of its kind. (那条鲨鱼是同类中寿命最长的。)
- This kind of workout is enough to keep you fit. (这种锻炼足以让你保持健康。)
- These snacks are for your daughter. (这些零食是给你女儿的。)
- Can you see that fence above the hill? (你能看到山顶上的那个栅栏吗？)
- Are those flowers near the gate yours? (靠近大门的那些花是你的吗？)
- Those times were rough but meaningful. (那些岁月很艰难但很有意义。)
指示形容词与指示代词的区别
在语法的技术栈中，区分这两个概念对于消除歧义至关重要，就像我们在编程中区分“值传递”和“引用传递”一样。
指示形容词
—
修饰并提供有关名词或名词短语的信息
指出或指示特定的人、对象或想法
总是出现在名词之前
在数和性上与其修饰的名词保持一致
"This book is interesting." (在这里，"this" 修饰名词 "book")
完整指示形容词列表：单数与复数的解构
指示形容词的四种类型分为单数和复数。让我们像定义数据结构一样来看待它们。
单数
- This (这): 用于指代距离说话人较近的单数名词。
- That (那): 用于指代距离说话人较远的单数名词。
示例：
// 近距离引用
This is my new uniform for school.
(这是我的新校服。)
// 远距离引用
That is my favorite candy shop.
(那是我最喜欢的糖果店。)
复数
- These (这些): 用于指代距离说话人较近的复数名词。
- Those (那些): 用于指代距离说话人较远的复数名词。
示例：
These cakes are freshly baked by Britney.
(这些蛋糕是 Britney 新鲜烤制的。)
Those candles are the ones we go on a trip to San Francisco.
(那些蜡烛是我们去旧金山旅行时用的。)
2026 技术视角：在 AI 辅助编程中的“指示”逻辑
现在，让我们进入最有趣的部分。作为一名开发者，你可能会问：“这和我们 2026 年的开发工作流有什么关系？” 实际上，关系非常大。随着 Vibe Coding（氛围编程） 和 Agentic AI（自主智能体） 的兴起，自然语言正成为新的 API 接口。准确地使用指示形容词，是确保 AI 模型理解上下文的关键。
1. 提示词工程中的上下文锚定
在与 Cursor 或 GitHub Copilot 等 AI IDE 进行交互时，模糊的指令往往导致低效的代码生成。指示形容词充当了上下文锚点的角色。
让我们思考一下这个场景：
> 差劲的指令: "Fix the bug in the function."（修复函数里的bug。）
> 优秀的指令: "Fix that null pointer exception in this INLINECODEe28045fb function located in that utils file."（修复 那个 utils 文件中 这个 INLINECODEb1766ec3 函数里的 那个 空指针异常。）
在这里，"this" 和 "that" 帮助 AI 将注意力机制聚焦在特定的代码块上，就像我们在调试时设置断点一样。在 2026 年，随着代码库越来越大，这种精确定位的能力将变得至关重要。
2. 智能体协作中的状态引用
当我们使用多个 AI Agent（如一个负责写后端，一个负责写前端）协作时，它们需要共享状态。
# 场景：Agent A 正在处理数据传输
# 错误的引用
agent_communication.send("Update the record.")
# 正确的引用：使用指示形容词明确指向数据源
agent_communication.send(
"Update **this** record based on **those** validation errors "
"returned from **that** microservice endpoint."
)
在这段伪代码中，指示形容词消除了歧义："this record" 指代当前上下文中的主对象，"those validation errors" 指代一个具体的错误列表集合，"that microservice" 指代远端的某个服务。这不仅仅是语法，这是系统架构的清晰度体现。
工程化实战：构建一个智能语法检查器
为了更深入地理解，让我们编写一段 Python 代码。这段代码模拟了一个简单的 AI 原生 工具，用于识别并高亮文本中的指示形容词。我们将使用现代 Python 的类型注解和列表推导式，展示我们如何编写生产级代码。
import re
from typing import List, Tuple
class DemonstrativeHighlighter:
"""
一个用于检测并高亮指示形容词的工具类。
模拟 AI 辅助编程环境中的语法分析模块。
"""
# 定义目标词库（复用本文的核心知识点）
TARGET_WORDS = {‘this‘, ‘that‘, ‘these‘, ‘those‘}
def __init__(self, text: str):
self.text = text
# 预处理：将文本转换为小写以便匹配，但保留原始索引用于高亮
self.tokens = text.split()
def scan(self) -> List[Tuple[str, int]]:
"""
扫描文本并返回找到的指示形容词及其大致位置索引。
Returns:
List[Tuple[str, int]]: 包含 (单词, 索引) 的列表
"""
findings = []
for index, word in enumerate(self.tokens):
# 使用正则去除标点符号进行匹配，这是处理脏数据的关键步骤
clean_word = re.sub(r‘[^a-zA-Z]‘, ‘‘, word).lower()
if clean_word in self.TARGET_WORDS:
# 我们不仅记录单词，还记录它的原始形式，保持上下文完整性
findings.append((word, index))
return findings
def generate_report(self) -> str:
"""
生成一份类似 LLM 输出的自然语言报告。
"""
results = self.scan()
if not results:
return "未发现指示形容词。"
# 构建反馈信息，融合 GeeksforGeeks 的教学风格
report_lines = ["扫描结果分析：
"]
for word, pos in results:
report_lines.append(
f"- 在位置 {pos} 发现指示形容词 ‘{word}‘。"
f"它用于指代特定的名词或名词短语。"
)
return "
".join(report_lines)
# --- 测试用例 ---
if __name__ == "__main__":
# 模拟用户输入的句子
sample_text = "Put these dishes on the shelf, and check that fence."
analyzer = DemonstrativeHighlighter(sample_text)
print(analyzer.generate_report())
# 预期输出：
# 扫描结果分析：
# - 在位置 1 发现指示形容词 ‘these‘。它用于指代特定的名词或名词短语。
# - 在位置 7 发现指示形容词 ‘that‘。它用于指代特定的名词或名词短语。
代码深度解析：
- 工程化结构：我们没有写一个简单的脚本，而是封装了一个类。在 2026 年的微服务架构中，这种可复用性是核心。
- 数据清洗：在 INLINECODE5badd601 方法中，我们使用了 INLINECODEcf8797f6 来处理标点。在真实的 NLP（自然语言处理）管道中，脏数据处理是 80% 的工作。
- 类型注解：使用了 INLINECODE1fb49eb3 和 INLINECODE6c0415ed。现代开发理念强调代码的可读性和静态检查，这在大型团队协作中能显著减少 Bug。
边界情况与容灾：当指示失效时
在实际的软件开发和文档编写中，我们经常遇到“上下文丢失”的问题。让我们看看什么时候指示形容词会失效，以及我们如何解决。
场景 A：多模态开发中的歧义
当你结合代码和图表（例如在 Markdown 文档中）时，如果写："Refer to this diagram."（参考 这个 图表），但文档中有多个图表，AI 就会困惑。
解决方案（最佳实践）：
我们建议使用具名引用。不要只说 "this chart"，而是说 "this ER diagram above (Figure 1)"（上面的这个 ER 图（图 1））。这类似于给变量起一个有意义的名字，而不是叫 temp1。
场景 B：远程协作的延迟
在远程开发或异步协作中，如果我们指着屏幕说 "Look at that variable"（看 那个 变量），但对于远程看录屏的人来说，他们不知道 "that" 指向哪里。
解决方案：
在 2026 年的工作流中，我们倾向于使用 IDE 内联的 AI 注释。直接在代码行里引用 // TODO: Fix ‘that‘ race condition in auth service，比口头说更可靠。
性能优化与监控：语言学中的“性能”考量
虽然英语语法没有 CPU 周期，但它有“认知周期”。读者阅读句子时需要消耗脑力。
优化前：
"Take those files that are on the desk that is near the window that is open."（拿走桌子上靠开着的窗户旁边的那些文件。）
优化后：
"Take those files from the desk near the open window."（从开着的窗户旁边的桌子上拿走 那些 文件。）
通过减少指示形容词的嵌套层级和使用更紧凑的介词短语，我们降低了句子的“认知复杂度”。这与我们重构高圈复杂度的代码逻辑如出一辙。
总结与检查清单
在这篇文章中，我们从定义出发，跨越到了 2026 年的 AI 辅助开发视角。让我们通过一份快速检查清单来确认你对指示形容词的掌握程度：
- 基础检查：指示形容词用于表征物品相对于说话人的物理位置（This/These 近，That/Those 远）。
- 语法一致性：This 和 that 修饰单数名词，而 these 和 those 修饰复数名词。
- 时间维度：指示形容词的第二大常见用法是暗示特定的时间点（"Those times were rough"）。
- 工程应用：在编写 Prompt 或代码注释时，确保指示形容词有明确的、唯一的“锚点”，避免 AI 或人类读者的误解。
希望这篇扩展后的文章不仅能帮你掌握英语语法，还能启发你在现代开发工作流中更精确地使用语言。正如我们要编写清晰的代码一样，清晰的语言是高效协作的基础。
练习：实战演练
为了巩固你的理解，请尝试分析以下句子，并在脑海中运行我们上面写的 DemonstrativeHighlighter 逻辑：
> "These algorithms are efficient, but that one from the legacy system is slow."
- 问题：这里 "These" 指代什么？
- 问题："that" 在这里起到了什么对比作用？
继续探索，保持好奇，我们将在下一篇文章中讨论限定词的更多奥秘！