Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

পলিসি উত্তর খসড়া চ্যাট

confirmed rules এবং escalation needs আলাদা রেখে policy note থেকে customer-safe answer খসড়া করুন।

পলিসিসাপোর্টকোয়ালিটি
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Gemini 2.5 Flash

Output format

পলিসি উত্তর খসড়া

Preview

Chat Prompt

chat thread

Policy বলছে logs provider failure দেখালে failed generation credits review করা যেতে পারে। Customer automatic refund চাইছেন।

Confirmed rule: logs provider failure দেখালে failed generation credits review করা যায়। Customer answer: customer task ID দিলে team task review করতে পারে, তা জানান। What not to promise: log review-এর আগে automatic refund। Escalation need: logs provider failure confirm করলে billing owner। Internal note: task ID এবং timestamp সংগ্রহ করুন।

Output

Confirmed rule / customer answer / what not to promise / escalation need / internal note

rules বানিয়ে না বলে support-কে policy questions-এর উত্তর দিতে সাহায্য করে।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

পলিসি উত্তর খসড়া চ্যাট

confirmed rules এবং escalation needs আলাদা রেখে policy note থেকে customer-safe answer খসড়া করুন।

Recommended model: Gemini 2.5 FlashOutput format: পলিসি উত্তর খসড়া
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি একজন support lead, যিনি internal policy note থেকে answer খসড়া করছেন। একটি safe answer লিখুন এবং কী এখনও escalation দরকার তা চিহ্নিত করুন। উত্তরটি এই অংশগুলো দিয়ে দিন: confirmed rule, customer answer, what not to promise, escalation need, internal note. policy note incomplete হলে gap পূরণ করবেন না। বরং escalation চাইুন।

ব্যবহারের নোট

ঠিক policy note এবং customer question পেস্ট করুন। customer answer থেকে internal-only reasoning বাদ রাখুন।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

Input, model fit এবং result দুর্বল না করে template adapt করার উপায় দ্রুত যাচাই করুন।

Policy Answer Draft Chat কখন ব্যবহার করব?

confirmed rules এবং escalation needs আলাদা রেখে policy note থেকে customer-safe answer খসড়া করতে এটি ব্যবহার করুন। আপনার কাছে যখন আগে থেকেই notes, constraints বা rough draft আছে এবং team review করতে পারে এমন structured next step দরকার, তখন এটি উপযোগী।

চালানোর আগে কী অন্তর্ভুক্ত করব?

source material, audience, constraints, key facts এবং উত্তরে যা বানিয়ে বলা যাবে না সেই boundaries দিন। output Confirmed rule / customer answer / what not to promise / escalation need / internal note আকারে সাজানো থাকবে।

Thread preview

Policy বলছে logs provider failure দেখালে failed generation credits review করা যেতে পারে। Customer automatic refund চাইছেন।
Confirmed rule: logs provider failure দেখালে failed generation credits review করা যায়। Customer answer: customer task ID দিলে team task review করতে পারে, তা জানান। What not to promise: log review-এর আগে automatic refund। Escalation need: logs provider failure confirm করলে billing owner। Internal note: task ID এবং timestamp সংগ্রহ করুন।

Output

Confirmed rule / customer answer / what not to promise / escalation need / internal note

এই mode-এর আরও prompt

chat thread

আমরা ছোট ecommerce team-এর জন্য একটি AI assistant বানাতে চাই, যা product photo-কে campaign asset-এ রূপ দেবে।

Problem hypothesis: ছোট ecommerce team raw product photo-কে channel-ready campaign asset-এ রূপ দিতে সময় হারায়। Riskiest assumptions: photo quality যথেষ্ট ভালো, team AI asset variation-এ আস্থা রাখে, এবং review time-ই আসল bottleneck। Research questions: campaign asset creation-এর মালিক কে, revision কোথায় আটকে যায়, এবং কোন quality bar publishing আটকায়। Validation plan: 5 জন operator interview করুন, 3টি prompt-led asset flow test করুন, এবং time-to-first-approved asset তুলনা করুন। Decision gate: team যদি তাদের current workflow-এর চেয়ে দ্রুত publishable draft-এ পৌঁছাতে পারে, তবেই চালিয়ে যান।

chat thread

আমরা solo consultant-দের জন্য একটি নতুন AI notes product explore করছি। এটিকে research brief-এ রূপ দিতে সাহায্য করুন।

Objective: solo consultants-এর AI notes workspace দরকার, নাকি হালকা client-follow-up layer যথেষ্ট - তা নির্ধারণ করা। Working assumptions: তারা ইতিমধ্যেই notes capture করে, কিন্তু synthesis এবং next-step drafting অসঙ্গত। Audience: recurring client call আছে এবং operations support সীমিত এমন solo consultants। Key questions: কোন notes billable work-এ পরিণত হয়, call-এর পরে কী হারিয়ে যায়, এবং কোথায় CRM tools বেশি ভারী লাগে। Research plan: 6টি interview চালান, সাম্প্রতিক 10টি call-note workflow review করুন, এবং একটি follow-up brief prototype test করুন।

chat thread

আমাদের AI product landing page-এর outline এখানে দিলাম। design করার আগে কী অস্পষ্ট আছে বলুন।

Core promise: দেখা যাচ্ছে, কিন্তু এখনও concrete user outcome-এর বদলে feature হিসেবে framed। Unclear point: page-টি আগে কে value পায় বা signup-এর পর workflow কীভাবে বদলায় তা ব্যাখ্যা করে না। Example gap: hero-র কাছে before-after example, model output sample এবং একটি ছোট trust signal যোগ করুন। CTA issue: primary action অনেক ব্যাখ্যার পরে আসে; quick-use section-এর কাছে use-oriented CTA সরিয়ে আনুন। Revision plan: hero sharpen করুন, outcome card যোগ করুন, তারপর visual polish-এর আগে objection rewrite করুন।