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会员案例 · 强 SOP · 可复现
提示词 · 会员专享 案例类型:结构化升级型(Prompt → 决策模块)

90 分钟搭建电商全链路「8 个场景 Prompt 系统」

把“到处抄 Prompt、每个环节都要重新解释一遍”的混乱状态, 变成一套可复制、可交接、可复盘的 Prompt 系统:按电商链路拆成 8 个决策场景, 每个场景一套 Prompt(带输入字段、输出格式、校验点、禁止事项)。

难度:通用 适用:跨境/国内电商运营负责人、创始人、小团队执行者 交付:8 套场景 Prompt + 1 张调用顺序图 + 1 份对照表 典型场景:新品上线、Listing 重做、客服体系化、投放前准备、月度复盘
本案例的“结果密度”
90 min
从 0 到 8 套可用 Prompt
8 场景
全链路决策分工清晰
3 份
可带走交付物(表/图/包)
1 条
工具主线:ChatGPT
核心工具:ChatGPT(或任意大模型对话工具)
(本案例强调:Prompt 系统结构,而不是某个平台功能)
真实背景
为什么“Prompt 越存越多,效率反而越低”

电商不是一个任务,而是一条连续决策链:选品、卖点、Listing、竞品、客服、差评、内容、复盘。 如果你用“万能 Prompt”硬套,AI 会在错误的位置做错误的事:选品时写文案、复盘时给鸡汤、客服时分析市场。

  • 1
    反复交代上下文:每次提问都要重述产品、人群、目标与限制。
  • 2
    输出漂移:同一产品,客服、Listing、内容用词互相打架,越用越乱。
  • 3
    无法交接:Prompt 是个人收藏夹,不是团队资产;换人就重来。
本案例解决的不是“问得更好”,而是把 AI 变成“8 个固定岗位”:每个岗位只做一件事,并且输出可直接落地的格式。
解决方案概览
工具负责“结构化产出”,人负责“业务取舍与校验”

这套 Prompt 系统的核心逻辑是:先把链路拆成 8 个决策场景,再为每个场景固定“输入字段、输出格式、校验点与禁止事项”。 你不再写 Prompt,你只需要:选场景 → 填字段 → 读输出 → 过校验

AChatGPT 负责:按场景输出「结构化结果」
避免跑偏

每个场景都声明决策类型(判断/提炼/表达/对比/安抚/挽回/创意/归因),并强制固定输出格式。

B人负责:补证据、做取舍、定最终版本
只做关键 10%

人不再从零写内容,只在“证据是否成立 / 是否合规 / 是否适配账号与品牌语气”上做决策。

工具主线只有一条:让 ChatGPT 在正确场景输出可用结构;所有模块围绕这条主线展开,不引入额外系统。
执行流程(90 分钟 SOP)
从“收藏 Prompt”到“拥有系统”
1准备输入字段(统一上下文包)
10 min

把产品与品牌信息压缩成 9 个字段,后续 8 个场景都共用它,避免反复解释背景。

【统一上下文包(复制后每次粘贴)】 产品一句话:______ 目标人群:______ 核心卖点(≤3):______ 关键证据(数据/对比/材料/认证/案例):______ 价格与区间:______ 平台与国家/语言:______ 品牌语气(3 个关键词):______ 禁用表达/合规限制:______ 当前阶段目标(上新/提升转化/压差评/投放):______
2生成 8 套场景 Prompt(岗位化)
25 min

按下方“8 场景 Prompt 模板”逐个生成。每生成一套就立刻做一次校验:是否输出了指定格式?是否出现越权内容?

防翻车校验点:一旦发现 AI 在“选品”里写广告语、在“复盘”里给建议,说明你的 Prompt 没写清“禁止事项”。
3跑一次完整链路(用同一产品试跑)
35 min

选一个真实产品,用 8 套 Prompt 按顺序跑一遍,得到:选品判断 → 卖点池 → Listing → 竞品差异 → 客服话术 → 差评挽回 → 内容脚本方向 → 复盘框架。

这一步的意义:不是拿到“最完美输出”,而是验证这套系统能把输出串起来,并且每个环节不打架。
4导出三份交付物(可交接)
20 min

把结果整理成:Prompt 包(8 套)、调用顺序图(谁先谁后)、对照表(什么时候用哪套)。 从此它不再是“个人技巧”,而是“团队资产”。

样本预览(节选 15%)
展示“结构差异”,而不是暴露全部内容

下表展示 2 个典型场景(选品 vs 复盘)的 Prompt 结构差异。你会看到:它们不是“换变量”,而是“换决策脑回路”。

场景 决策声明 必须输出 禁止事项
① 选品判断 商业机会判断(值不值得做) Yes/No/需验证 + 风险清单 + 小团队可行性 不写广告语;不做情绪化建议;不跳到运营执行
⑧ 数据复盘 原因归因(问题出在哪) 变量归因树 + 证据缺口 + 下一步“需验证项” 不直接给“怎么做”;不输出鸡汤;不凭空编数据
【Prompt 节选:复盘场景开头(示例 15%)】 你正在做的是【原因归因】,不是给建议。 输出格式必须包含: 1)现象复述(不加判断) 2)变量清单(流量/转化/价格/内容/评价/履约/竞争) 3)归因路径(最可能 → 次可能 → 需验证) 4)证据缺口(我还需要哪些数据才能确定) 禁止: - 直接给“策略建议” - 任何虚构数据
本案例交付物
可枚举、可复制、可带走
  • 8 套场景 Prompt(可直接复制)
    每套包含:决策声明 / 输入字段 / 输出格式 / 校验点 / 禁止事项。
  • 调用顺序图(全链路)
    告诉团队:什么时候该用哪一套,谁先谁后,避免“乱问”。
  • 对照表(场景 → 输入 → 输出)
    一页纸交接:新人照着表就能跑,不依赖“你在不在”。
实战笔记
用过的人在复盘,不是教程
  • 最省时间的不是生成,而是“禁止越权”。
    我以前以为 AI 输出越多越好,后来才发现:它一越权,后面每一步都要返工。把“禁止事项”写狠一点,反而一次就能用。
  • 全链路统一语言,客服和内容第一次不打架。
    同一套卖点池,从 Listing 到客服再到广告脚本,口径一致,差评也更好处理。
  • 复盘 Prompt 必须“只归因不建议”。
    一旦让它直接给建议,你会得到一堆正确但没法验证的废话。先把可能原因排出来,再决定要补什么数据,这一步才真正减少瞎忙。
  • 跑第一遍不用追求完美,先追求“串起来”。
    只要 8 个场景的输出能接上下一步,你就已经从“会用 AI”升级到“有 AI 系统”。
一个最真实的感受:Prompt 系统搭好之后,你的工作不再是“想怎么问”,而是“决定现在该问哪一个岗位”。
常见问题
提前消解执行层面的真实阻力
  • Q
    我只有一个人,没有团队,这套系统有必要吗?
    更有必要。因为一人最怕“每天重来一遍”。Prompt 系统让你把脑力固定下来,下次只填字段就能继续跑。
  • Q
    不同平台(Amazon / Shopify / TikTok Shop)会不会不适用?
    场景决策是通用的,差异在变量:平台规则、语言、禁用表达、Listing 字段。你只要改“统一上下文包”,Prompt 主体不变。
  • Q
    AI 输出不稳定怎么办?
    优先检查两点:是否写清“禁止越权”,是否强制了“输出格式”。稳定性来自约束,而不是更换模型。
  • Q
    会不会变成一堆模板,最后没人用?
    不会。因为它不是“模板库”,而是“岗位系统”。你在做哪个决策,就叫哪个岗位出来干活。
想把 Prompt 从“个人技巧”变成“团队资产”?
这个案例的核心不是堆 Prompt,而是把电商链路拆成 8 个固定岗位:每个岗位只做一件事,并输出可直接落地的结构。 当你能稳定跑完一次链路,你就拥有了可复制、可交接、可复盘的 AI 作业系统。
🔓进入系统化学习
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