案例研究框架生成器

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Nov 5, 2025更新

本提示词专为快速构建结构化、专业化的案例研究框架而设计,通过智能分析用户输入的行业背景、目标受众、核心挑战与解决方案等关键要素,自动生成可定制化的框架模板。它能有效提升商业洞察展示、研究成果汇报及客户成功案例呈现的质量与效率,适用于市场分析、学术研究、企业咨询等多场景需求,确保输出内容逻辑严谨且具备高度适配性。

B2B软件与SaaS统一案例研究框架(市场-销售-客户成功闭环)

行业背景

B2B软件与SaaS具有长销售周期、多决策人参与、采购合规要求高、续费与扩展驱动增长等特征。业务增长高度依赖高质量线索、明确的问题陈述与可量化的ROI证明。然而实践中常见挑战包括线索标准不一致、客户痛点表达零散、证据与指标体系缺失、案例资产化程度低,难以形成“背景—分析—方案—验证”的闭环,进而影响投标材料与路演的说服力,并拉长交付周期。为此,需要一套统一、可复用的案例研究框架,贯穿市场、销售、客户成功三职能,标准化问题提炼、方案路径与证据支撑,提升转化与交付效率。

目标受众画像

角色 核心职责 关键目标 主要痛点 关键决策指标/关注数据 常用产出物
市场主管 线索获取与培育、品牌与内容运营、活动管理 提升高质量线索占比与转化效率 线索质量参差、ICP不清晰、内容与痛点不匹配 MQL→SQL转化率、ICP命中率、线索评分、活动ROI ICP定义、线索分级矩阵、痛点词典、案例资产库的传播版本
销售总监 商机推进、方案定制、投标与谈判 缩短销售周期、提升赢单率与合同额 需求不明确、证据不足、方案通用性低 赢单率、销售周期、Pipeline Velocity、平均合同额 价值主张与方案书模板、投标材料包、ROI测算清单
客户成功经理 上线与采用、价值实现、续费与扩展 加速价值交付、提升续费与NRR 目标定义不一致、缺验证方法与公共证据库 TTV、功能采用率、健康分、NRR/GRR、用例成效里程碑 启用计划、价值里程碑清单、验收报告模板、成功案例卡片

核心挑战分析

  1. 线索质量参差
    • 原因:缺统一ICP与评分标准、来源渠道信号不一致、培育阶段缺闭环标签。
    • 影响:MQL→SQL转化率低、销售周期延长、投标准备复杂化。
  2. 客户痛点表达零散
    • 原因:跨职能信息孤岛、未建立痛点词典与归因规则、访谈与数据证据未结构化。
    • 影响:价值主张与方案偏离、演示与材料针对性弱。
  3. 缺指标体系证明ROI
    • 原因:未定义北极星指标与因果链、数据采集口径不统一、缺对照与归因方法。
    • 影响:难以量化价值、路演说服力不足、续费与扩展阻力大。
  4. 成功案例可复用度低
    • 原因:无标准化模板、证据与素材分散、应用场景抽象度不足。
    • 影响:复制成本高、投标响应速度慢、品牌叙事缺连贯性。
  5. 投标材料与路演说服力不足
    • 原因:缺行业场景化叙事、缺可验证数据与客户引述、方案与验证脱节。
    • 影响:中标率下降、需要多轮澄清、机会流失。
  6. 交付周期长
    • 原因:需求澄清反复、验证路径设计滞后、缺标准化资产与流程。
    • 影响:TTV推迟、资源占用高、影响其他项目排期。

解决方案框架

flowchart TD
    A[案例立项 Intake] --> B[背景层]
    B --> B1[行业与场景框定]
    B --> B2[客户画像/ICP与采购约束]
    B --> B3[现状基线与问题陈述]
    B --> B4[价值假设与目标定义]

    B --> C[分析层]
    C --> C1[痛点词典与因果链构建]
    C --> C2[数据映射: 指标字典与采集口径]
    C --> C3[证据清单: 访谈/日志/财务/运维]
    C --> C4[优先级排序: 影响×可行性矩阵]

    C --> D[方案层]
    D --> D1[解决路径设计: 功能-流程-角色-时间]
    D --> D2[实施计划: 里程碑与资源RACI]
    D --> D3[材料资产化: 方案书/演示/投标包]
    D --> D4[风险与应对: 备选方案与控制点]

    D --> E[验证层]
    E --> E1[实验/试点设计: 对照组与样本选择]
    E --> E2[ROI测算: 成本/收益/归因规则]
    E --> E3[成效评估: 指标看板与验收报告]
    E --> E4[案例卡片生成: 摘要/场景/证据/结果]

    E --> F[案例库与复用]
    F --> F1[标签化归档: 行业/场景/角色/指标]
    F --> F2[复用通道: 投标/路演/内容营销]
    F --> F3[持续改进: 反馈回分析层]

    F --> C

预期成效指标

指标 定义 数据来源 量化口径 适用角色
ICP命中率 符合理想客户画像的线索占比 CRM/营销自动化 命中ICP线索数/总线索数 市场/销售
线索质量指数(LQI) 按来源、画像与行为综合评分 营销平台/网站行为 标准化评分模型(0-100) 市场
MQL→SQL转化率 市场合格线索转商机比例 CRM SQL数/MQL数 市场/销售
销售周期(天) 从SQL到签约的平均时长 CRM 平均天数 销售
赢单率 成交商机占比 CRM 成交商机/总商机 销售
Pipeline Velocity 销售管道速度 CRM 合同额×赢单率×阶段进展/周期 销售
CAC回收期 客户获取成本回收时间 财务/BI CAC/每月毛利贡献 管理层
NRR/GRR 净与总续费率 订阅/计费系统 (续费+扩展-流失)/期初 客户成功
TTV(Time to Value) 首个业务价值达成所需时间 产品日志/CS记录 首次达成里程碑的天数 客户成功
功能采用率 关键功能被使用的客户占比 产品分析 采用客户数/活跃客户数 客户成功
案例复用率 案例在投标/路演中的使用频次 案例库/投标记录 复用次数/周期 市场/销售
中标率(含案例支持) 使用标准化案例的投标成功率 投标系统 成功投标/总投标 销售
路演说服力评分 受众对证据与ROI的评价 问卷/评分表 平均分(1-5) 市场/销售
案例构建周期 从立项到案例卡片发布的时长 项目管理工具 平均天数 跨职能
文档合规率 材料符合模板与口径的比例 质检清单 合规文档数/总文档数 全员

实施建议

  • 第0层:准备与治理

    • 建立跨职能治理(市场-销售-客户成功-法务/财务),明确RACI与模板合规清单。
    • 搭建资产库与标签体系(行业/场景/角色/指标/证据类型),统一版本管理。
    • 输出物:ICP定义v1、指标准则与数据口径文档、模板套件(方案书/投标包/案例卡/验收报告/ROI计算器)。
  • 背景层(标准化输入)

    • 采用案例立项清单:行业场景、客户画像、采购约束、现状基线、目标与价值假设。
    • 将需求与现状映射到统一字段与编码,确保可复用与可检索。
    • 输出物:案例Brief、背景包(场景描述+基线数据)。
  • 分析层(结构化问题与证据)

    • 建立痛点词典与因果链:需求→约束→影响→指标;配套优先级模型(影响×可行性)。
    • 制定数据采集规范与证据清单:访谈纪要模板、日志与业务数据映射、客户引述合规流程。
    • 输出物:问题树与优先级矩阵、指标字典、证据包(可追溯来源与口径)。
  • 方案层(路径与材料资产化)

    • 以“功能-流程-角色-时间”维度设计解决路径,匹配里程碑与资源RACI。
    • 标准化投标与路演材料:行业化叙事、价值主张表、方案蓝图、风险与备选方案。
    • 输出物:方案书、演示脚本、投标材料包(含模板化段落与数据占位)、实施计划甘特。
  • 验证层(实验与ROI)

    • 设计试点与对照:样本选择、对照组、观察期、归因规则与排他性说明。
    • 建立成效看板与验收流程:指标计算、差异解释、客户签署的验收报告。
    • 输出物:ROI测算表、验收报告、数据快照与可重演方法说明。
  • 资产化与复用(闭环运营)

    • 生成标准化“成功案例卡”:场景、问题、方案、证据、指标结果、可复用要点。
    • 设立复用通道:营销内容、投标库、销售演示;建立反馈机制,推动模板与词典迭代。
    • 输出物:标签化案例库、复用记录与影响评估、改进日志与版本迭代说明。

数字健康与远程医疗案例研究框架:背景—人群—指标—干预—验证

行业背景

数字健康与远程医疗通过可穿戴设备、远程监测、虚拟诊疗与数字化临床路径,实现连续数据采集与异地交付服务。其价值建立在跨平台互操作、隐私合规治理、患者参与度提升与循证评估四个支柱之上。行业面临的关键任务包括:将碎片化随访数据转化为可量化的疗效证据;构建合规的数据传输与审计链路(如采用通用互操作标准与数据保护框架);将数字干预嵌入标准化临床路径并以真实世界证据进行验证;为医院运营者、医保评审与临床研究人员提供一致的指标与沟通模板以支撑决策。

目标受众画像

角色 业务目标 核心诉求 决策维度 关注指标 常见使用场景
医院运营者 提升医疗质量与运营效率;实现数字化路径落地与成本优化 连续可用的患者数据;路径标准化与资源可控;风险与合规可审计 ROI与成本-收益;人员与床位占用;质量与安全 随访完成率、数据完整率、再入院率、平均住院日、合规事件率 慢病远程管理、术后康复随访、远程会诊与分诊、居家监测
医保评审 强化支付合理性与价值医疗;控制不必要给付 可审计的疗效与经济性证据;标准化评审材料 疗效-成本关系;医疗必要性;风险暴露与合规 医疗必要性通过率、单位患者总成本变化、复诊率变化、合规审计通过率 项目准入评审、授权与给付审核、支付标准制定
临床研究人员 生成真实世界证据(RWE);验证数字干预有效性与安全性 高质量数据与随访完整性;严谨研究设计与统计功效 内外部效度;数据质量与偏倚控制;终点与样本量 数据缺失率、协议偏差率、主要/次要终点达成率、统计功效达成 试点研究、队列研究、实践型随机试验(Pragmatic Trial)、适应性设计

核心挑战分析

  1. 患者依从性与随访数据碎片化,疗效难量化 1.1 行为动机不足与触达不精准
    1.2 交互体验与流程摩擦(App/设备/预约)
    1.3 多设备与系统兼容性弱,数据口径不一致
    1.4 数据缺失与记录噪声导致分析偏倚
    1.5 结果:疗效证据不稳健,支付与准入沟通困难
  2. 跨平台数据合规传输与隐私治理复杂 2.1 互操作标准与数据模型不统一
    2.2 同意管理、用途限制与跨境/跨机构传输要求严格
    2.3 脱敏/去标识化、最小化原则与审计链路构建成本高
    2.4 结果:集成延迟、审计风险、规模化受限
  3. 临床方案落地路径与验证设计不足 3.1 数字干预未嵌入标准临床路径与RACI职责不清
    3.2 研究终点与样本量/功效设计不完善,真实世界环境偏倚未控制
    3.3 试点到规模化的变更管理与培训不到位
    3.4 结果:推广阻力大、证据转化与支付认定难

解决方案框架

flowchart TD
  A[背景层: 行业与场景界定] --> B[分析层: 受众需求与问题树]
  B --> C[指标体系构建: 背景—人群—指标—干预—验证对齐]
  C --> D[方案层: 干预与平台架构]
  C --> E[方案层: 数据与隐私治理]
  C --> F[方案层: 临床路径标准化]
  D --> G[验证层: 试点与迭代]
  E --> G
  F --> G
  G --> H[验证层: 真实世界证据与经济评估]
  H --> I[成果沉淀: 报告/评审材料/运营手册]

  subgraph S1[方案层细化]
    D1[患者参与干预: 分层触达/提醒与激励/远程教练/RPM] 
    D2[技术平台: 集成中台/API治理/设备管理/数据质量引擎]
    E1[合规治理: 同意管理/用途限制/加密与访问控制/审计日志]
    E2[互操作: 标准映射(如HL7 FHIR)/术语集统一/主数据管理]
    F1[临床路径: 标准作业流程、指征与随访频次/RACI角色清单]
    D --> D1
    D --> D2
    E --> E1
    E --> E2
    F --> F1
  end

  subgraph S2[验证层细化]
    G1[试点设计: 目标人群/对照设定/主要终点与功效]
    G2[数据质量管理: 缺失/一致性/噪声控制]
    H1[RWE研究: 队列/分段时间序列/倾向评分匹配]
    H2[经济评价: 成本-效果/预算影响/敏感性分析]
    G --> G1
    G --> G2
    H --> H1
    H --> H2
  end

  classDef anchor fill:#eef,stroke:#99c,stroke-width:1px
  class A,B,C,D,E,F,G,H,I anchor

预期成效指标

指标类别 指标名称 定义/计算 数据源 适用主体 评估频次
依从与随访 随访完成率 完成计划随访次数/应随访次数 App日志、预约系统 医院/研究 周/月
依从与随访 活跃日比例 有效数据上传的日数/观察期日数 设备/平台记录 医院/研究 周/月
数据质量 数据缺失率 缺失记录/应记录总数 数据仓库质量报表 医院/研究 周/月
数据质量 一致性错误率 口径不一致或异常值/记录总数 质量规则引擎 医院/研究 周/月
互操作与集成 接口成功传输率 成功消息数/总消息数 集成平台日志 医院/IT 日/周
互操作与集成 标准映射覆盖率 映射字段数/目标字段总数 数据字典 医院/IT
合规与隐私 有效同意覆盖率 有效同意患者数/活跃患者数 同意管理系统 医院/支付
合规与隐私 合规事件率 违规/安全事件数/周期 合规审计 医院/支付 月/季
临床结局 主要终点达成率 达成主要终点患者数/总患者数 EMR/RPM数据 医院/研究 月/季
临床结局 再入院率变化 项目前后再入院率差值 EMR/支付数据 医院/支付 季/年
运营效率 远程复诊占比 远程复诊数/总复诊数 挂号与随访系统 医院
经济与支付 单位患者总成本变化 介入后成本-介入前成本 支付理赔/成本核算 支付/医院 季/年
研究质量 协议偏差率 偏差事件/受试者或随访 研究监查记录 研究 月/季
统计与证据 功效达成 实现预设统计功效(是/否) 统计分析计划 研究 期末

实施建议

  • 战略层(P0)
    • 明确目标架构:以“依从—数据质量—互操作—临床结局—经济性”为主线构建统一指标体系
    • 建立联合治理委员会:运营、临床、IT、合规、研究与支付方参与的跨职能机制
  • 流程与组织层(P0-P1)
    • 定义RACI与SOP:覆盖随访、数据处理、审计、事件响应与路径变更
    • 签署数据共享与用途限制协议:明确数据主权、访问分级与留存周期
  • 技术与数据层(P0-P1)
    • 采用互操作标准与术语集统一(如HL7 FHIR、编码体系);建立API治理与主数据管理
    • 实施同意管理、加密传输、细粒度访问控制与审计日志;部署数据质量规则引擎
  • 合规与隐私层(P0)
    • 建立合法处理基础与最小化原则;开展隐私影响评估与脱敏策略;设定审计日历与应急预案
  • 临床与干预层(P1)
    • 风险分层与个性化触达:基于人群特征设定提醒频次、内容与远程教练策略
    • 将数字干预嵌入标准临床路径:明确指征、随访节律与终点衡量
  • 验证与评估层(P1-P2)
    • 设计试点研究与真实世界评估:预设主要终点、样本量与偏倚控制策略
    • 开展经济学评估(成本-效果、预算影响、敏感性分析),形成评审材料与运营手册
  • 推广与扩展层(P2)
    • 以模块化架构支持多站点复制与规模化;设立持续改进与变更管理机制
    • 建立绩效看板与例会节奏,闭环指标监控与策略迭代

在线教育与职业培训项目:统一指标-采样-证据的案例研究框架

行业背景

在线教育与职业培训领域同时服务个体学习者与企业客户,课程交付形态涵盖直播、录播、混合式与在岗训练等多场景。随着数据化运营与学习分析的普及,评估学习成效与商业转化的需求日益精细。然而,学员层次与学习动机差异会影响测评与转化判断,内容质量与营销漏斗的关联缺乏统一口径,企业客户的投资回报需以可审计的证据链支撑。为提升招投标与复盘效率,有必要以“背景—问题—方案—实施—验收”的框架统一指标体系、采样策略与证据标准。

目标受众画像

角色 主要职责 核心需求 关键决策维度 典型使用场景 成功定义
教学管理者 课程交付与学习成效管理 稳定、可比较的学习效果度量 课程质量、学员完成度、成效提升 教学质量评估、项目复盘 过程与结果指标达成、证据链完整
课程设计师 课程结构与内容迭代 内容质量与学习路径优化依据 学员分层、动机画像、内容-效果关联 课程迭代、A/B测试设计 内容评分提升、关键转化改善
项目投标评委 招投标评审与验收 客观、可追溯的ROI与归因 指标口径统一、采样合规、证据可信 投标材料审核、项目验收 成效明确、证据充分、方法稳健

核心挑战分析

  1. 学员分层与学习动机差异导致效果评估失真
    • 现象:同一课程在不同学员群体上表现差异大,平均值掩盖真实成效。
    • 影响:课程优劣判断不稳、迭代方向不清、资源错配。
    • 根因:缺少统一分层规则与动机测量工具;未进行分层统计与对照分析。
  2. 转化漏斗与内容质量关联不清
    • 现象:报名、开课、完课、续费等各环节转化波动,难以归因到具体内容要素。
    • 影响:投入决策无依据、优化优先级不明、营销与教学协同不足。
    • 根因:内容质量评分口径不一致;漏斗数据与教学数据未打通;缺少联合分析方法。
  3. 企业客户ROI难以验证
    • 现象:培训对绩效、成本与风险的影响难以量化与审计。
    • 影响:投标说服力不足、验收争议多、复盘难复制。
    • 根因:缺少统一ROI模型与对照设计;证据包不完整(学习数据、业务KPI、管理者评价未形成链路)。

解决方案框架

flowchart TD
A[背景对齐] --> B[项目分类与范围界定]
B --> C[统一指标字典(过程/结果/转化/ROI)]
C --> D[采样方案设计(分层/对照/配额)]
D --> E[数据采集与治理(学习/内容/漏斗/业务KPI)]
E --> F[学员分层与动机画像(基线/动机量表)]
F --> G[内容质量评估(结构/呈现/难度/可迁移性)]
G --> H[漏斗建模与归因(阶段转化/联合分析)]
H --> I[企业ROI模型(收益/成本/归因与稳健性)]
I --> J[证据包生成(口径/样本/方法/结果/审计轨)]
J --> K[招投标材料与复盘报告模板]
K --> L[验收审核(一致性/抽检/结论复核)]
L --> M[闭环优化(迭代优先级与再评估)]

E -->|数据质量不达标| E1[补采/清洗/重测]
F -->|分层不充分| F1[调整规则/扩大样本]
H -->|关联不显著| H1[改进内容要素与实验设计]
I -->|ROI不可归因| I1[增强对照/稳健性检验]

预期成效指标

指标类别 指标名称 定义与计算 采样策略 证据来源 验收口径
学习过程 完课率(分层) 各分层完课人数/分层总人数 分层随机抽样;样本量按置信区间设定 LMS日志、考勤记录 报告按分层展示;含抽样误差与置信水平
学习过程 参与度指数 加权(出勤、互动、作业提交) 分层配额抽样;时段平衡 互动数据、作业评分 权重与口径在指标字典中注明
学习结果 标准化分数提升率 (后测-前测)/前测,经分层标准化 分层对照或倾向得分匹配 测评数据 方法说明含匹配准则与稳健性检验
内容质量 内容质量综合评分一致性 不同评审者评分的一致性系数 双盲评审抽样;不少于两名评审 质控打分表 一致性统计方法明确(如相关/一致性系数)
转化 漏斗关键转化率 各阶段转化率(报名→开课→完课→续费) 按渠道/内容要素分层采样 CRM、支付、LMS 漏斗与内容要素映射清晰可审计
转化关联 内容质量-转化相关系数 内容评分与阶段转化的相关/回归系数 分层回归;控制渠道与人群 内容评分、漏斗数据 模型变量与控制项列表齐全
商业成效 企业客户ROI 净收益/总投资;含直接与间接收益 准实验或控制组设计 业务KPI、成本台账 归因路径与假设明确,稳健性检验报告
证据完备 证据包完备度 指标-采样-方法-结果-审计轨覆盖率 抽检比例固定 指标字典、审计日志 完整性清单逐项勾稽,无缺项
效率 招投标材料生成周期 从需求锁定到材料定稿的时长 连续监测 模板库、生成记录 流程时间可追踪,可复盘
效率 复盘周期 从数据冻结到结论发布的时长 连续监测 数据仓、报告版本 固定里程碑,延误点记录

实施建议

  • 战略与治理层
    • 建立统一指标字典与方法库(过程、结果、转化、ROI四类),明确口径与适用场景
    • 成立数据与评估治理机制,规定采样、对照与审计标准
  • 流程与组织层
    • 将“背景—问题—方案—实施—验收”嵌入项目生命周期,设定固定里程碑与交付物
    • 规范跨部门协作(教学、内容、运营、销售、客户成功)与数据共享协议
  • 方法与模型层
    • 学员分层:基线能力、职业阶段、学习时约束、动机维度;定期复核分层有效性
    • 动机测量:采用标准化量表与行为征兆组合,统一评分与解释规则
    • 分析方法:分层回归、倾向得分匹配、差分法;提供稳健性与敏感性分析
  • 数据与技术层
    • 打通内容质量、学习日志、漏斗与业务KPI的数据管道;建立标签体系用于联合分析
    • 构建指标看板与投标/复盘模板的自动生成工具,保留审计轨
  • 试点与迭代层
    • 选择代表性项目开展试点,按分层与渠道建立对照;滚动迭代内容要素与教学干预
    • 以“证据包完备度”为优先监控指标,逐步提升到全项目覆盖
  • 验收与复盘层
    • 验收清单:指标、采样、方法、结果、审计轨;按抽检比例进行一致性复核
    • 复盘输出:成效结论、改进优先级、下一周期实验设计与预期指标更新

示例详情

解决的问题

帮助市场、咨询、研究等岗位在数分钟内搭建可直接投用的案例研究框架:把零散信息快速组织成清晰的“背景-分析-方案-验证”闭环;突出关键问题与解决路径;提升材料的专业度、说服力与复用性;统一团队输出标准,加速投标、路演、评审与客户交付的准备效率。

适用用户

咨询顾问

快速搭建客户成功或转型案例框架,梳理痛点、解法与验证指标,用于提案、交付与复盘,缩短项目准备时间。

市场与增长经理

为新品上市或竞品研究生成研究骨架,清晰定义用户画像与转化链路,用作活动复盘与季度策略制定。

产品运营经理

构建功能迭代或运营项目案例模板,呈现问题诊断、实验方案与效果评估,支持跨部门对齐与复盘。

特征总结

一键生成四层案例框架,背景、分析、方案、验证清晰可用,可直接用于汇报与复盘。
自动解析行业与受众要素,生成维度矩阵,帮助快速对齐研究范围与优先级。
将挑战拆解为问题树,明确因果与层级,轻松定位核心瓶颈与突破口。
结合既有解法与目标,输出策略地图与执行路径,让方案落地更有章法。
内置表格与清单结构,受众画像、指标集一键成型,减少手工整理时间。
支持场景化改写与定制标签,适配咨询、市场、学研等多种呈现风格。
智能润色叙事逻辑,避免偏见与主观推断,使案例表达更专业、可信度更高。
可追加数据与证据位,形成可扩展模板,便于后续填充与持续迭代升级。
输出流程图式方案路径,清楚展示步骤与依赖,帮助团队协作与评审。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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