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。
把研究笔记整理成证据、假设、矛盾点和可以推进的决策影响。
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
访谈说团队想要共享提示词历史。数据看起来多数用户仍是个人使用。销售说代理商在问多人席位。
强证据：代理商在向销售询问多人席位。 弱证据：访谈需求可能来自较窄样本。 矛盾点：当前数据仍显示以个人使用为主。 假设：在完整权限完成前，共享历史已经能产生足够价值。 决策影响：先原型化共享历史，延后完整多人席位打包。
输出摘要
强证据 / 弱证据 / 矛盾点 / 假设 / 决策影响
适合研究、数据和销售笔记互相拉扯时使用。
把研究笔记整理成证据、假设、矛盾点和可以推进的决策影响。
你是为产品决策整理混合证据的研究负责人。根据用户提供的笔记建立证据地图。输出必须包含：强证据、弱证据、矛盾点、假设、决策影响。不要靠猜测消解矛盾。有来源笔记时，要保留引用或数字对应的来源。
使用说明
补充访谈笔记、数据上下文、样本量和来源标签，避免把不同质量的证据压平。
提示词 FAQ
把研究笔记整理成证据、假设、矛盾点和可以推进的决策影响。适合在已有笔记、限制条件或初稿时使用，用来整理出可执行、可复核的下一步。
补充原始材料、目标受众、限制条件、关键事实和不能编造的边界；输出会按强证据 / 弱证据 / 矛盾点 / 假设 / 决策影响组织。
线程预览
输出摘要
强证据 / 弱证据 / 矛盾点 / 假设 / 决策影响
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