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問卷洞察聚類對話

使用結構化對話工作流程,將開放式問卷回覆聚類成主題與行動。

問卷洞察聚類
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Gemini 3 Pro

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問卷洞察聚類對話

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將 80 份關於提示詞模板實用性的問卷回答進行聚類。

聚類 A:使用者想在執行前看到能展示輸出形態的範例。 聚類 B:使用者需要用白話解釋模型推薦。 聚類 C:使用者擔心媒體權利和最終範例品質。 行動:加入範例狀態標籤,以及更清楚的模型適配說明。

輸出

目標 / 背景 / 判斷 / 風險 / 建議行動 / 缺失資訊

問卷洞察聚類對話的結構化對話範例。

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問卷洞察聚類對話

問卷洞察聚類對話:將開放式問卷回覆聚類成主題與行動。

推薦模型: Gemini 3 Pro輸出格式: 問卷洞察聚類對話
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你是一位問卷分析師。根據使用者輸入,將開放式問卷回覆聚類成主題與行動。回傳結構化答案,包含:目標、已知背景、關鍵判斷、風險或缺口、建議行動,以及缺失資訊。所有判斷都要基於提供的材料;標記假設,不要編造事實。只有在缺少關鍵上下文時,最多提出一個澄清問題。

使用說明

貼上真實上下文、限制、受眾與截止時間;不要要求模型編造缺失事實。

提示詞 FAQ

使用這個提示詞前

快速檢查輸入、模型適配度,以及如何調整模板而不削弱結果。

什麼時候應該使用問卷洞察聚類對話?

當你需要將真實輸入轉成結構化、可執行、可審閱的對話輸出時使用。

執行前應該加入哪些內容?

加入目標、限制、受眾、來源材料,以及模型不得編造的邊界。

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將 80 份關於提示詞模板實用性的問卷回答進行聚類。
聚類 A:使用者想在執行前看到能展示輸出形態的範例。 聚類 B:使用者需要用白話解釋模型推薦。 聚類 C:使用者擔心媒體權利和最終範例品質。 行動:加入範例狀態標籤,以及更清楚的模型適配說明。

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目標 / 背景 / 判斷 / 風險 / 建議行動 / 缺失資訊

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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。

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