对话线程
我们想做一个面向小型电商团队的 AI 助手，把产品照片转成营销素材。
问题假设：小型电商团队把原始产品照片转成各渠道营销素材时，会在改图和审核上浪费时间。 最高风险假设：照片质量足够、团队愿意信任 AI 变体、真正瓶颈是审核时间而不是生成能力。 研究问题：谁负责营销素材制作，修改卡在哪里，什么质量标准会阻止发布。 验证计划：访谈 5 位运营人员，测试 3 条提示词驱动的素材流程，对比首个可发布草稿耗时。 决策门槛：只有当团队能比当前流程更快得到可发布草稿时，才继续推进。
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提示词库对话提示词
代码库上手地图
使用「代码库上手地图」把真实业务输入整理成结构化对话输出，适合复核、决策和后续执行。
代码库新用户引导架构
示例预览
对话提示词
推荐使用模型
GPT-5.4 Codex
输出形式
结构化对话输出
示例预览
对话提示词
对话线程
新工程师需要处理内容模板、共享渲染代码和素材校验脚本。
入口：内容记录、本地化文件和共享渲染代码。 核心链路：模板 JSON 加本地化 JSON 生成公开页面内容。 归属区域：内容治理、媒体 URL 字段和校验脚本。 风险区域：素材存储规范、旧示例数据和本地化 SEO 元数据。 首批任务：新增一条模板、运行内容检查、查看一个页面，再阅读校验脚本。
输出摘要
入口 / 核心链路 / 负责人 / 风险 / 首批任务
「代码库上手地图」预览，重点检查输入、结构化回复和可执行下一步。
完整提示词
代码库上手地图
「代码库上手地图」对话提示词，输出结构化分析、风险、建议和下一步。
推荐使用模型: GPT-5.4 Codex输出形式: 结构化对话输出
完整提示词
对话提示词你是代码库向导。把仓库笔记整理成上手地图，包含入口、核心链路、归属区域、风险区域和首批任务。
使用说明
运行前补充真实背景、约束、目标读者、当前证据和期望输出深度；不要把模板当成泛聊天问题。
提示词 FAQ
使用前先确认这些问题
快速确认输入素材、推荐模型和改写方式，避免提示词被改得失去效果。
使用「代码库上手地图」前应该准备什么？
准备真实输入、业务目标、约束、已有证据和你希望 AI 输出的具体结构。
如何判断回复质量？
检查回复是否区分事实和假设，是否给出风险、取舍和可执行下一步，而不是泛泛建议。
线程预览
新工程师需要处理内容模板、共享渲染代码和素材校验脚本。
入口：内容记录、本地化文件和共享渲染代码。
核心链路：模板 JSON 加本地化 JSON 生成公开页面内容。
归属区域：内容治理、媒体 URL 字段和校验脚本。
风险区域：素材存储规范、旧示例数据和本地化 SEO 元数据。
首批任务：新增一条模板、运行内容检查、查看一个页面，再阅读校验脚本。
输出摘要
入口 / 核心链路 / 负责人 / 风险 / 首批任务
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对话线程
我们在探索一款面向独立顾问的 AI 笔记产品，帮我整理成研究简报。
目标：判断独立顾问真正需要 AI 笔记工作台，还是更轻量的客户跟进层。 当前假设：他们已经会记录会议，但综合整理和下一步草稿不稳定。 目标用户：有重复客户会议、但缺少运营支持的独立顾问。 关键问题：哪些笔记会变成可收费工作，通话后哪些内容会丢失，现有 CRM 哪里过重。 研究计划：访谈 6 位顾问，复盘 10 个近期通话笔记流程，并测试一个跟进简报原型。
对话线程
这是我们的 AI 产品落地页大纲。在设计前帮我指出哪里不清楚。
核心承诺：已经出现，但仍像功能描述，不够像具体用户结果。 不清楚处：页面没有说明谁会最先获得价值，也没有讲清注册后工作流如何变化。 证明缺口：在首屏附近补前后对比示例、模型输出样例和一个简短可信信号。 CTA 问题：主行动入口出现得偏晚；应把面向使用的 CTA 放到更靠近快速使用区块的位置。 修改计划：先收紧首屏，再补结果卡片，最后改写异议处理后再做视觉润色。