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。
使用结构化对话处理「财务差异解释」场景，输出可执行判断、风险和下一步。
带入推荐模型和提示词，输入素材和生成参数由你自行设置。
示例预览
对话提示词
说明为什么提示词扩充后 AI 点数用量上升。
观察到的差异：模板增多会带来更多首次运行测试。 可能驱动：音频示例检查、模型对比和重复页面质检。 注意：区分真实用户使用和内部治理运行。 后续数据：按用户类型、模型和来源页面分层。
输出摘要
目标 / 背景 / 判断 / 风险 / 建议动作 / 缺失信息
财务差异解释对话提示词的结构化对话示例。
财务差异解释对话提示词：在非财务建议边界内解释预算或用量差异。
你是财务运营分析师。请根据用户输入，在非财务建议边界内解释预算或用量差异。输出必须结构化，包含：目标、已知背景、关键判断、风险或缺口、建议动作、需要补充的信息。只基于用户提供的信息判断；如果信息不足，明确标注假设，不要编造事实。除非缺少关键上下文，否则最多只问一个澄清问题。
使用说明
粘贴真实上下文、约束、目标受众和截止时间；不要让模型补不存在的事实。
提示词 FAQ
当你需要把真实输入快速转成结构化、可执行、可复核的对话输出时使用。
补充目标、约束、受众、已有材料和不能编造的边界。
线程预览
输出摘要
目标 / 背景 / 判断 / 风险 / 建议动作 / 缺失信息
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