聊天串
我們想為小型電商團隊建立一個 AI 助手，把產品照片轉成活動素材。
問題假設：小型電商團隊在把原始產品照片轉成可投放於各渠道的活動素材時，會耗費大量時間。 最高風險假設：照片品質足夠、團隊信任 AI 素材變體，而且審閱時間才是真正瓶頸。 研究問題：誰負責活動素材製作、修訂在哪裡卡住，以及什麼品質門檻會阻止發布。 驗證計畫：訪談 5 位營運人員，測試 3 條提示詞驅動的素材流程，並比較首個核准素材所需時間。 決策門檻：只有當團隊能比目前工作流更快取得可發布草稿時，才繼續推進。
使用結構化對話流程，將訪談筆記整理成主題、證據與產品啟示。
帶入推薦模型和提示詞，輸入素材和生成參數由你自行設定。
預覽
聊天提示詞
整理訪談內容，主題是創作者如何選擇 AI 模型。
主題 1：使用者會先看範例，再閱讀模型規格。 證據：多位參與者要求範例片段與提示詞起步。 啟示：模型頁應更早呈現相關提示詞模板。 未解問題：使用者是否信任最終受管媒體之前的草稿範例。
輸出
目標 / 背景 / 判斷 / 風險 / 建議行動 / 缺少資訊
「客戶訪談整理對話」的結構化對話範例。
客戶訪談整理對話：將訪談筆記整理成主題、證據與產品啟示。
你是一位研究整理負責人。請根據使用者輸入，將訪談筆記整理成主題、證據與產品啟示。回覆必須是結構化答案，包含：目標、已知背景、關鍵判斷、風險或缺口、建議行動、缺少的資訊。所有判斷都要根據提供的材料；有假設就標明，不要自行編造事實。只有在缺少關鍵脈絡時，最多提出一個釐清問題。
使用說明
貼上真實脈絡、限制條件、受眾與期限；不要要求模型編造缺少的事實。
提示詞 FAQ
當你需要把真實輸入轉成結構化、可執行、可審查的對話輸出時使用。
補充目標、限制條件、受眾、來源材料，以及模型不能自行編造的邊界。
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