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AI for Work

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  • 工具介绍:
    覆盖销售、营销、法律、人力、教育等岗位,2000+GPT-4场景化提示词免费用,跨部门快速上手,效率质量双提升。
  • 收录时间:
    2025-10-21
  • 社交媒体&邮箱:

工具信息

什么是 AI for Work

AI for Work 是一款面向职场的提示词框架与数据库,收录超两千条按岗位与任务场景细分的智能提示,专为 GPT-4 的对话与生成能力优化设计。它通过结构化的提示模板,将角色设定、业务目标、输入约束、语气风格与输出格式明确化,帮助销售、市场、法务、人力与教育等部门快速构建高质量对话,减少试错时间与沟通成本。平台覆盖从外联邮件、活动策划、合同审阅、招聘面试到课程设计等高频工作流,配套使用说明、变量占位符与范例输出,指导用户把复杂任务拆解为可执行步骤,从而获得更稳定、可评估的结果。用户可按部门、岗位或关键词检索并免费使用提示词,结合自身语境微调参数与素材,逐步沉淀可复用的团队级提示规范与最佳实践。

AI for Work主要功能

  • 岗位细分的提示词库:覆盖销售、市场、法务、人力、教育等多部门与多角色,提供超过两千条可直接复制的高质量提示。
  • 结构化提示框架:以角色设定、任务目标、输入清单、语气风格、输出格式与质量标准为核心,提升 GPT-4 对意图与边界的理解。
  • 多场景覆盖:支持邮件撰写、方案策划、合同条款分析、招聘与培训、课堂与作业反馈等关键场景,贴近实际业务流程。
  • 检索与筛选:按部门、岗位、行业与关键词快速定位所需提示,减少从零开始编写的时间。
  • 可自定义变量:提供占位符与上下文提示,便于替换业务数据、人物与产品信息,实现个性化输出。
  • 示例与指引:配套使用要点、注意事项与输出示例,降低新手使用门槛,提升结果一致性与可复现性。
  • 面向 GPT-4 优化:围绕大模型长文本理解、链式思考与格式控制进行设计,兼顾稳定性与可评估性。

AI for Work适用人群

适合希望用 GPT-4 提升工作效率的职场人士与团队,包括销售、市场运营、法务合规、人力招聘与培训、教研与教师、内容创作者、咨询顾问以及中小企业管理者。也适用于初次接触大模型、需要标准化提示以缩短试错周期的用户,或已具备基础经验、期望构建可复用提示体系与团队规范的组织。

AI for Work使用步骤

  1. 明确任务:梳理业务目标、受众与评价标准,准备必要的背景资料与数据。
  2. 检索模板:在平台按部门、岗位或关键词筛选与任务匹配的提示词模板。
  3. 理解框架:阅读模板的角色设定、输入清单、约束条件与输出格式要求。
  4. 替换变量:用项目名称、产品信息、客群画像等实际素材替换占位符。
  5. 提交生成:将完善后的提示复制到 GPT-4,对结果进行核对与标注改进点。
  6. 迭代优化:补充上下文、细化约束或分步拆解,逐步提升输出质量与稳定性。
  7. 沉淀复用:将验证有效的提示保存为个人或团队模板,记录适用场景与注意事项。

AI for Work行业案例

销售:使用“外联邮件与跟进脚本”模板,按行业、痛点与价值主张生成分层邮件和跟进话术,提高开发与续约效率;市场:基于“活动策划与内容日历”模板,结合受众画像与渠道策略产出活动方案、广告文案与投放节奏;法务:通过“合同条款审阅与风险摘要”模板,设定审阅维度与红旗清单,生成条款解读与修订建议;人力:采用“岗位说明书与面试问题库”模板,快速形成 JD、胜任力面试提纲与评分表;教育:利用“课程大纲与作业反馈”模板,根据教学目标与评价标准生成单元目标、教案流程与个性化评语。

AI for Work收费模式

平台提供对提示词库的免费访问与使用,用户可直接检索并复制相关模板。若有功能调整或新增高级计划,请以平台最新说明为准。

AI for Work优点和缺点

优点:

  • 覆盖面广,按岗位与任务细分,降低从零编写提示的成本。
  • 结构化框架清晰,便于控制输出格式与质量标准,提升可复现性。
  • 贴近实际业务场景,帮助快速落地到邮件、方案、审阅与招聘等工作流。
  • 支持变量替换与个性化定制,便于融入真实数据与品牌语气。
  • 免费使用门槛低,适合个人与团队入门与标准化实践。

缺点:

  • 通用模板可能与特定行业深度需求存在差距,仍需结合本地流程微调。
  • 主要面向 GPT-4 设计,迁移到其他模型时效果可能不完全一致。
  • 过度依赖现成模板可能抑制创造性探索,需在规范与创新间平衡。
  • 涉及敏感或机密信息时,仍需做好数据脱敏与合规审查。

AI for Work热门问题

  • 问题 1:

    是否需要具备提示工程经验才能使用?不需要。模板附带角色设定、输入清单与输出格式说明,按占位符替换即可起步;进阶用户可在此基础上微调以适配专属场景。

  • 问题 2:

    模板能否直接用于中文场景?可以。建议在提示中明确语言要求、语气风格与目标受众,以获得更贴合中文语境的输出。

  • 问题 3:

    如何提升生成稳定性?先用小样本验证模板,逐步补充上下文与边界条件,并将评价标准(如结构、事实性、语气)写入提示中。

  • 问题 4:

    可否用于团队协作?可以。可在团队内部沉淀通过验证的模板与注意事项,形成统一的提示规范与案例库,提升协同效率。

  • 问题 5:

    与自行编写提示相比有何优势?提供结构化起点与最佳实践,显著减少试错成本,在多角色、多场景下更容易保持质量一致性与输出可评估性。

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