Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

ভিডিও স্ক্রিপ্ট সমালোচনা চ্যাট

পেসিং, উদাহরণ এবং স্পষ্টতার দিক থেকে ছোট পণ্য ভিডিও স্ক্রিপ্ট সমালোচনা করতে একটি structured chat workflow ব্যবহার করুন।

ভিডিওস্ক্রিপ্টসমালোচনা
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Claude Sonnet 4.5

Output format

Video Script Critique Chat

Preview

Chat Prompt

chat thread

এই ২০ সেকেন্ডের prompt library launch video script সমালোচনা করুন।

Opening risk: প্রথম লাইনটি workflow problem দেখানোর আগে library ব্যাখ্যা করছে। Example gap: ছয় সেকেন্ডের মধ্যে একটি দৃশ্যমান template-to-result transition যোগ করুন। Pacing: প্রতি shot-এ একটি idea রাখুন এবং feature list narration এড়িয়ে চলুন। Revision: scattered tools দিয়ে শুরু করুন, তারপর Rivya prompt path প্রকাশ করুন।

Output

Objective / context / judgment / risks / recommended actions / missing information

Video Script Critique Chat-এর জন্য structured conversation example।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

ভিডিও স্ক্রিপ্ট সমালোচনা চ্যাট

Video Script Critique Chat: পেসিং, উদাহরণ এবং স্পষ্টতার দিক থেকে ছোট পণ্য ভিডিও স্ক্রিপ্ট সমালোচনা করুন।

Recommended model: Claude Sonnet 4.5Output format: Video Script Critique Chat
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
আপনি একজন video creative director। ব্যবহারকারীর ইনপুটের ভিত্তিতে পেসিং, উদাহরণ এবং স্পষ্টতার দিক থেকে একটি ছোট পণ্য ভিডিও স্ক্রিপ্ট সমালোচনা করুন। কাঠামোবদ্ধ উত্তর দিন, যেখানে থাকবে: objective, known context, key judgment, risks or gaps, recommended actions, এবং missing information। দেওয়া উপাদানের ওপর দাবিগুলো ভিত্তি করুন; facts বানিয়ে বলার বদলে assumptions চিহ্নিত করুন। গুরুত্বপূর্ণ context অনুপস্থিত থাকলেই সর্বোচ্চ একটি clarifying question জিজ্ঞাসা করুন।

ব্যবহারের নোট

আসল context, constraints, audience এবং deadline পেস্ট করুন; model-কে missing facts বানাতে বলবেন না।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

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

কখন Video Script Critique Chat ব্যবহার করা উচিত?

বাস্তব ইনপুটকে structured, actionable, reviewable chat output-এ রূপ দিতে হলে এটি ব্যবহার করুন।

চালানোর আগে কী যোগ করা উচিত?

Goal, constraints, audience, source material এবং যে সীমা model বানিয়ে বলতে পারবে না তা যোগ করুন।

Thread preview

এই ২০ সেকেন্ডের prompt library launch video script সমালোচনা করুন।
Opening risk: প্রথম লাইনটি workflow problem দেখানোর আগে library ব্যাখ্যা করছে। Example gap: ছয় সেকেন্ডের মধ্যে একটি দৃশ্যমান template-to-result transition যোগ করুন। Pacing: প্রতি shot-এ একটি idea রাখুন এবং feature list narration এড়িয়ে চলুন। Revision: scattered tools দিয়ে শুরু করুন, তারপর Rivya prompt path প্রকাশ করুন।

Output

Objective / context / judgment / risks / recommended actions / missing information

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।