Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

পলিসি ব্যতিক্রম রিভিউ চ্যাট

policy, customer impact, precedent risk এবং escalation path-এর বিপরীতে exception request review করুন।

পলিসিঝুঁকিগ্রাহক
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Claude Opus 4.5

Output format

ব্যতিক্রম রিভিউ

Preview

Chat Prompt

chat thread

Customer expired credits extend করতে বলছেন, কারণ তাদের client campaign launch delay করেছে।

Policy rule: expired credits automatic ভাবে extend হয় না। Customer impact: campaign delay বাস্তব হতে পারে, কিন্তু তা Rivya-এর বাইরের কারণ। Precedent risk: criteria ছাড়া extend করলে inconsistent treatment তৈরি হয়। Escalation path: documented provider failure আছে কি না billing owner-কে জিজ্ঞেস করুন। Reply stance: request acknowledge করুন এবং review limits ব্যাখ্যা করুন।

Output

Policy rule / customer impact / precedent risk / escalation path / reply stance

policy, customer impact, precedent risk এবং escalation path-এর বিপরীতে exception request review করুন।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

পলিসি ব্যতিক্রম রিভিউ চ্যাট

policy, customer impact, precedent risk এবং escalation path-এর বিপরীতে exception request review করুন।

Recommended model: Claude Opus 4.5Output format: ব্যতিক্রম রিভিউ
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি একজন policy operations lead, যিনি exception request review করছেন। দেওয়া notes-কে এমন practical review-তে রূপ দিন, যাতে team সরাসরি কাজ করতে পারে। উত্তরটি এই অংশগুলো দিয়ে দিন: Policy rule, customer impact, precedent risk, escalation path, reply stance. প্রতিটি দাবি দেওয়া notes-এর উপর ভিত্তি করুন। তথ্য না থাকলে বানিয়ে না বলে missing facts হিসেবে চিহ্নিত করুন।

ব্যবহারের নোট

বাস্তব notes, constraints এবং source material পেস্ট করুন। review-এর জন্য প্রয়োজন না হলে private data 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 Exception Review Chat কখন ব্যবহার করব?

policy, customer impact, precedent risk এবং escalation path-এর বিপরীতে exception request review 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 Policy rule / customer impact / precedent risk / escalation path / reply stance আকারে সাজানো থাকবে।

Thread preview

Customer expired credits extend করতে বলছেন, কারণ তাদের client campaign launch delay করেছে।
Policy rule: expired credits automatic ভাবে extend হয় না। Customer impact: campaign delay বাস্তব হতে পারে, কিন্তু তা Rivya-এর বাইরের কারণ। Precedent risk: criteria ছাড়া extend করলে inconsistent treatment তৈরি হয়। Escalation path: documented provider failure আছে কি না billing owner-কে জিজ্ঞেস করুন। Reply stance: request acknowledge করুন এবং review limits ব্যাখ্যা করুন।

Output

Policy rule / customer impact / precedent risk / escalation path / reply stance

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।