Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাট

সোশ্যাল মন্তব্যের জন্য শান্ত, নীতি-নিরাপদ উত্তর খসড়া করতে একটি কাঠামোবদ্ধ চ্যাট workflow ব্যবহার করুন।

সোশ্যালউত্তরকমিউনিটি
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Gemini 2.5 Flash

Output format

সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাট

Preview

Chat Prompt

chat thread

Rivya আউটপুট বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য নিরাপদ কি না জানতে চাওয়া একটি মন্তব্যের উত্তর দিন।

পাবলিক উত্তর: ব্যাখ্যা করুন যে ব্যবহারকারীর ইনপুটের অধিকার থাকলে এবং প্রোভাইডারের শর্ত মানলে আউটপুট বাণিজ্যিকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। টোন: সহায়ক, প্রতিরক্ষামূলক নয়। এড়িয়ে চলুন: এক কথায় আইনি নিশ্চয়তা। পরবর্তী ধাপ: ব্যবহার ও শর্তাবলীর নির্দেশিকায় লিঙ্ক দিন।

Output

উদ্দেশ্য / প্রেক্ষাপট / বিচার / ঝুঁকি / সুপারিশ করা পদক্ষেপ / অনুপস্থিত তথ্য

সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাটের কাঠামোবদ্ধ কথোপকথনের উদাহরণ।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাট

সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাট: সোশ্যাল মন্তব্যের জন্য শান্ত, নীতি-নিরাপদ উত্তর খসড়া করুন।

Recommended model: Gemini 2.5 FlashOutput format: সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাট
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি একজন কমিউনিটি ম্যানেজার। ব্যবহারকারীর ইনপুটের ভিত্তিতে সোশ্যাল মন্তব্যের জন্য শান্ত, নীতি-নিরাপদ উত্তর খসড়া করুন। কাঠামোবদ্ধ উত্তর দিন, যাতে থাকে: উদ্দেশ্য, জানা প্রেক্ষাপট, মূল বিচার, ঝুঁকি বা ঘাটতি, সুপারিশ করা পদক্ষেপ এবং অনুপস্থিত তথ্য। প্রদত্ত উপাদানের ওপর দাবি ভিত্তি করুন; তথ্য বানানোর বদলে অনুমান চিহ্নিত করুন। গুরুত্বপূর্ণ প্রেক্ষাপট না থাকলে সর্বোচ্চ একটি স্পষ্টীকরণ প্রশ্ন করুন।

ব্যবহারের নোট

বাস্তব প্রেক্ষাপট, সীমাবদ্ধতা, দর্শক এবং সময়সীমা পেস্ট করুন; অনুপস্থিত তথ্য বানাতে মডেলকে বলবেন না।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

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

সোশ্যাল কমেন্ট রেসপন্স চ্যাট কখন ব্যবহার করব?

বাস্তব ইনপুটকে কাঠামোবদ্ধ, কার্যকর এবং পর্যালোচনাযোগ্য চ্যাট আউটপুটে রূপ দিতে হলে এটি ব্যবহার করুন।

চালানোর আগে কী যোগ করা উচিত?

লক্ষ্য, সীমাবদ্ধতা, দর্শক, উৎস উপাদান এবং মডেল যে সীমা বানিয়ে বলতে পারবে না তা যোগ করুন।

Thread preview

Rivya আউটপুট বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য নিরাপদ কি না জানতে চাওয়া একটি মন্তব্যের উত্তর দিন।
পাবলিক উত্তর: ব্যাখ্যা করুন যে ব্যবহারকারীর ইনপুটের অধিকার থাকলে এবং প্রোভাইডারের শর্ত মানলে আউটপুট বাণিজ্যিকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। টোন: সহায়ক, প্রতিরক্ষামূলক নয়। এড়িয়ে চলুন: এক কথায় আইনি নিশ্চয়তা। পরবর্তী ধাপ: ব্যবহার ও শর্তাবলীর নির্দেশিকায় লিঙ্ক দিন।

Output

উদ্দেশ্য / প্রেক্ষাপট / বিচার / ঝুঁকি / সুপারিশ করা পদক্ষেপ / অনুপস্থিত তথ্য

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।