Назад до бібліотеки промптів
Бібліотека промптівЧат-промпт

Чат для мапи аргументації дослідницького звіту

Розкладіть дослідницький звіт на твердження, докази, слабкі ланки, контраргументи й рішення, яке він підтримує.

ДослідженняЯкістьСтратегія
Попередній перегляд

Чат-промпт

Рекомендована модель

Claude Opus 4.6

Формат результату

Мапа аргументації

Попередній перегляд

Чат-промпт

гілка чату

Звіт стверджує, що шаблони промптів підвищують довіру до сторінок моделей, бо користувачі бачать багаторазові приклади.

Головне твердження: шаблони промптів підвищують довіру до сторінок моделей. Докази: багаторазові приклади видно поруч із порадами щодо моделі. Слабка ланка: підвищення довіри ще не виміряно. Контраргумент: надмірна кількість поверхневих шаблонів може знизити сигнали якості. Підтримане рішення: додавайте шаблони лише тоді, коли приклад розмови конкретний і корисний.

Результат

Головне твердження / докази / слабка ланка / контраргумент / підтримане рішення

Розкладіть дослідницький звіт на твердження, докази, слабкі ланки, контраргументи й рішення, яке він підтримує.

Повний промпт

Чат для мапи аргументації дослідницького звіту

Розкладіть дослідницький звіт на твердження, докази, слабкі ланки, контраргументи й рішення, яке він підтримує.

Рекомендована модель: Claude Opus 4.6Формат результату: Мапа аргументації
Повний промпт
Чат-промпт
Ви дослідницький редактор, який перевіряє структуру аргументації звіту. Перетворіть надані нотатки на практичний огляд, за яким команда зможе діяти. Поверніть відповідь у структурі: головне твердження, докази, слабка ланка, контраргумент, підтримане рішення. Обґрунтовуйте кожне твердження наданими нотатками. Позначайте відсутні факти замість того, щоб вигадувати їх.

Примітки щодо використання

Вставте реальні нотатки, обмеження й вихідні матеріали. Не додавайте приватні дані, якщо вони не потрібні для огляду.

Поширені запитання про промпт

Перед використанням цього промпта

Швидко перевірте вхідні дані, відповідність моделі та спосіб адаптації шаблона без погіршення результату.

Коли варто використовувати чат для мапи аргументації дослідницького звіту?

Розкладіть дослідницький звіт на твердження, докази, слабкі ланки, контраргументи й рішення, яке він підтримує. Використовуйте це, коли вже маєте нотатки, обмеження або чорновий план і потрібен структурований наступний крок, який команда зможе переглянути.

Що потрібно додати перед запуском?

Додайте вихідні матеріали, аудиторію, обмеження, ключові факти й межі, у яких відповідь не повинна нічого вигадувати. Результат організований як головне твердження / докази / слабка ланка / контраргумент / підтримане рішення.

Попередній перегляд гілки

Звіт стверджує, що шаблони промптів підвищують довіру до сторінок моделей, бо користувачі бачать багаторазові приклади.
Головне твердження: шаблони промптів підвищують довіру до сторінок моделей. Докази: багаторазові приклади видно поруч із порадами щодо моделі. Слабка ланка: підвищення довіри ще не виміряно. Контраргумент: надмірна кількість поверхневих шаблонів може знизити сигнали якості. Підтримане рішення: додавайте шаблони лише тоді, коли приклад розмови конкретний і корисний.

Результат

Головне твердження / докази / слабка ланка / контраргумент / підтримане рішення

Інші промпти цього типу

гілка чату

Ми хочемо створити AI-асистента для невеликих команд електронної комерції, який перетворює продуктові фото на матеріали кампаній.

Гіпотеза проблеми: невеликі команди електронної комерції втрачають час, перетворюючи сирі продуктові фото на готові для каналів матеріали кампаній. Найризикованіші припущення: якість фото достатньо висока, команди довіряють варіаціям матеріалів від AI, а час перевірки є справжнім вузьким місцем. Дослідницькі запитання: хто відповідає за створення матеріалів кампаній, де зупиняються правки та яка планка якості блокує публікацію. План валідації: провести інтерв'ю з 5 операторами, протестувати 3 потоки створення матеріалів через промпти та порівняти час до першого схваленого матеріалу. Ворота рішення: продовжувати лише якщо команди можуть отримати придатний до публікації чернетковий матеріал швидше, ніж у поточному воркфлоу.

гілка чату

Ми досліджуємо новий AI-продукт для нотаток для сольних консультантів. Допоможіть перетворити це на дослідницький бриф.

Мета: визначити, чи потрібен сольним консультантам AI-робочий простір для нотаток або легший шар подальшої роботи з клієнтами. Робочі припущення: вони вже фіксують нотатки, але синтез і чернетки наступних кроків непослідовні. Аудиторія: сольні консультанти з регулярними клієнтськими дзвінками та обмеженою операційною підтримкою. Ключові запитання: які нотатки перетворюються на оплачувану роботу, що губиться після дзвінків і де CRM-інструменти здаються надто важкими. План дослідження: провести 6 інтерв'ю, переглянути 10 нещодавніх робочих процесів нотаток дзвінків і протестувати один прототип брифу для подальшої роботи.

гілка чату

Ось структура лендингу нашого AI-продукту. Скажіть, що незрозуміло, перш ніж ми перейдемо до дизайну.

Основна обіцянка: видима, але все ще сформульована як функція, а не як конкретний результат для користувача. Незрозумілий момент: сторінка не пояснює, хто отримує цінність першим і який робочий процес змінюється після реєстрації. Прогалина в прикладах: додайте приклади до/після, зразки результатів моделі та один короткий сигнал довіри біля першого екрана. Проблема CTA: основна дія з'являється після надто довгого пояснення; перемістіть CTA, орієнтований на використання, ближче до секції швидкого використання. План ревізії: загостріть перший екран, додайте картки результатів, потім перепишіть заперечення перед поліруванням візуалу.