广告创意角度与证据矩阵
从产品事实推演不同受众和渠道的创意方向,再用小预算实验验证,而不是承诺投放结果。
AI WORKBENCH / PROMPTS
写文章、改代码、整理会议记录,先选任务,再选模型。 打开模板后,把示例替换成自己的材料,就可以复制使用。
编辑整理 / 可复用模板
从产品事实推演不同受众和渠道的创意方向,再用小预算实验验证,而不是承诺投放结果。
从用户任务、资源模型和兼容性约束设计清晰的请求、响应、错误和版本契约。
把用户描述转成最小复现步骤、实际/预期结果、环境和证据,方便开发直接定位。
从目标用户、任务、证据和限制比较竞品,寻找可证明的差异而不是口号。
结合流量、排名、时效、业务价值和更新成本,决定哪些页面先更新、合并或保持不动。
把 schema 变更拆成兼容写入、回填、切换、验证和回滚步骤,降低生产数据风险。
把模糊的“该不该做”变成带约束、证据、取舍和退出条件的决策材料。
把搜索进入、页面访问、出站、注册和付款拆开诊断,避免只用一个转化率解释全部问题。
把一个增长想法写成假设、改动范围、主指标、护栏指标和停止条件。
把模型输出设计成字段、类型、枚举、缺失值和错误处理清晰的 JSON 或表格契约。
把查询词按意图、页面类型和转化距离分组,减少同站页面互相争夺同一主题。
从读者问题出发规划一篇有证据、有层级和可执行结论的长文,而不是堆关键词。
为图像模型提供主体、构图、留白、光线和禁用元素,适合官网首屏或活动横幅的可控创作。
把产品功能和用户任务转成可用于界面截图或概念图的视觉 Brief,避免生成与实际产品不符的画面。
把复杂任务拆成可观察的检索、分析、生成和复核步骤,明确每一步的输入输出。
为提示词建立固定输入、期望结构、禁止事项和人工评分表,避免版本更新后悄悄退化。
在写提示词前先澄清用户、输入、输出、成功标准和失败代价,减少“写得很长但不能用”。
把自然语言需求编译成角色、上下文、任务、约束、输出和验收条件,减少模糊指令。
为一个提示词建立覆盖正常、边界、缺失、冲突和恶意输入的最小测试集。
从真实查询、页面和日期窗口找高曝光低点击、临近首页和衰退信号,不虚构排名或流量。
把关键词按任务、阶段和页面需求分组,减少一个页面同时争夺多个不相干意图。
把代码、页面、搜索数据与转化链路放在同一张审计表里,先找高影响、低风险的动作。
从单一叙事目标拆出镜头、动作、转场和素材依赖,让视频生成或拍摄更容易验收。
按行为契约生成正常、边界、错误和回归测试,并明确哪些断言需要人工确认。
把“哪个好用”拆成场景、约束、证据和试用动作,输出可执行而不是拍脑袋的选择。
在动手之前梳理依赖、行为约束、测试缺口和回滚路径,把大改动拆成能验证的小步。
把关键词、读者和业务目标整理成可写作的内容 brief,避免只堆关键词和空泛标题。
把模糊的初稿整理成角色、输入、约束、输出和验收标准清晰的可复用模板。
按绝对化用语和功效表述规则逐句审查营销文案,标出风险等级并给出保留说服力的替代写法。
为自动执行的 Agent 定义完成、追问、升级和拒绝四类终止状态,并配上步数、成本和重复动作的硬预算。