研讨会问题生成专家

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Oct 15, 2025更新

本提示词专门为研讨会组织者和参与者设计,能够基于研讨会主题、受众特征和核心目标,智能生成全面且有针对性的问题清单。通过深度分析研讨会场景需求,系统化梳理可能涉及的各类问题,包括筹备阶段的规划性问题、实施阶段的互动性问题以及结束后的反馈性问题。该工具能够帮助用户提前预判研讨会中可能出现的各种情况,优化会议流程设计,增强参与者互动体验,提升研讨会整体质量。生成的问題清单结构清晰、分类明确,涵盖从基础信息确认到深度探讨的各个层面,为研讨会成功举办提供有力支持。

研讨会基本信息

  • 主题:学习转化与绩效提升
  • 目标受众:多层级员工
  • 核心目标:分层问题、优化互动、跟进评估

问题分类清单

筹备阶段问题

  • 目标与对齐
    • 本次研讨会希望在90天内影响的业务指标有哪些(如生产效率、客户满意度、错误率、销售额)?
    • 学习目标如何与部门/公司年度目标对齐?哪些是必达,哪些是可选?
    • 成功标准如何量化(过程指标、短期行为指标、长期结果指标分别是什么)?
  • 受众与分层需求
    • 各层级([一线] [中层] [高层] [HR/L&D])当前在“学以致用”环节的痛点分别是什么?有何差异?
    • 参会者的先备知识与技能基线如何评估(会前问卷、数据盘点、主管访谈)?
    • 不同层级希望通过研讨会解决的“一个关键问题”分别是什么?
  • 内容与议程设计
    • 核心概念与案例占比、演练与讨论占比如何分配,以保障转化(建议理论≤30%,实践≥70%)?
    • 分层并行/分轨讨论如何安排(同层深挖 vs. 跨层对话的时段和频次)?
    • 产出物清单是否明确(个人行动计划、团队承诺单、岗位练习清单、支持资源目录)?
  • 资源与保障
    • 场地:分组桌椅、移动白板、隔音与视听效果是否满足分组与汇报需要?
    • 设备:投影/大屏、音响、无线麦、定时器、签到设备、即时投票工具是否可用?是否有备份电源/网络?
    • 材料:讲义、案例包、岗位练习卡、贴纸/便签、马克笔、评价表、行动计划模板是否齐备?
    • 数字化:会前/会中/会后平台(LMS/社群/知识库)与企业数据系统对接是否打通?
  • 风险与应急
    • 临时缺席或关键角色到场延误的替代方案?远程/混合参会的技术预案?
    • 保密与合规要求如何提示与执行(资料分级、拍照范围、数据脱敏)?
    • 低参与/冷场的应对策略(热身题库、点名规则、激励方式)?

内容相关问题

  • 概念理解(全体)
    • “学习转化”在本组织的可观测表现是什么?如何判断“学到”和“用上”的区别?
    • 影响学习转化的关键要素有哪些(个人动机、上级支持、资源与流程、绩效激励等)?我们最薄弱环节在哪里?
  • 实践应用与路径(全体)
    • 将本次所学转化为工作结果需要经过哪些步骤?每一步的可见行为与交付物是什么?
    • 哪些业务场景最适合先行试点?试点的选择标准与退出标准是什么?
  • 分层视角与职责边界
    • [一线] 我在两周内可以做出的三项小改进是什么?如何用数据或案例证明有效?
    • [中层] 我如何把学习内容嵌入团队例会/班前会/一对一辅导?具体频次与检查点如何设定?
    • [高层/业务负责人] 哪三项制度或流程调整能最大化学习转化(如目标设定、激励、资源优先级)?
    • [HR/L&D] 我们如何把课程目标映射到岗位胜任力模型与绩效评估表?哪些指标需要新增或调整?
  • 指标与评估设计(全体)
    • 本次学习的关键指标框架是什么(反应-学习-行为-结果)?每一层的证据如何收集?
    • 若结果指标受多因素影响,我们如何做对照组/前后测/时间序列来提高因果信度?
  • 工具与方法(全体)
    • 现有绩效支持工具(SOP、清单、模板、知识库、AI助理)中哪些能直接用于本次转化?需要补充哪些?
    • 如何将“70-20-10”或岗位练习法融入日常工作节奏而不增加负担?

互动参与问题

  • 破冰与对齐(开场10分钟)
    • 这90天你最想破解的一个“学以致用”障碍是什么?为什么它最关键?
    • 用一句话描述:转化成功对你/团队意味着什么?
  • 案例分析(小组)
    • 选择一个最近的业务案例:如果应用今天的方法,三个关键决策会有什么不同?预期影响是什么?
    • 案例中的失败点是能力问题、流程问题还是激励问题?各自的证据是什么?
  • 情景演练(角色扮演/鱼缸)
    • [中层→一线辅导] 如何用GROW/STAR对员工进行一次5分钟转化跟进?请现场演练并互评两点可改进之处。
    • [跨层对话] 一线提出转化障碍三条,高层提供可落地的支持承诺三条,双方约定时间表与量化检查点。
  • 经验萃取(同层)
    • [一线] 过去一次成功转化的关键做法是什么?如何复制到更多场景?
    • [中层] 哪种团队节奏(例会、看板、复盘)最促进转化?取消了哪些低价值活动释放时间?
    • [HR/L&D] 哪种强化机制(微学习推送、闯关式任务、学习币)在本组织最有效?成功条件是什么?
  • 即时投票/检查点(全体)
    • 你所在团队最需要的支持类型是:流程、工具、辅导、激励、资源?为什么?
    • 对今天内容的“可立即行动项”你已确定了几项?是否需要同伴或上级协助?

后续跟进问题

  • 即时评估(会后1-3天)
    • 你已开始执行的一个具体行动是什么?遇到了什么阻碍?需要哪种资源支持?
    • 对内容的理解是否足够支撑应用?还需要哪类补充材料或范例?
  • 7/30/60/90天里程碑
    • 7天:已完成哪些岗位练习或微改进?产出了哪些可见证据(截图、数据、同事反馈)?
    • 30天:行为改变在日常工作中出现的频率是多少?如何记录与复盘?
    • 60天:团队层面的流程或协作有何变化?是否产生了可归因的业务改进信号?
    • 90天:结果指标的改善幅度如何?若未达成,主要假设是否需要调整?
  • 管理支持与制度落地
    • [中层/高层] 作为管理者,你为转化提供了哪些制度或资源上的支持?下一步还能做什么以降低应用门槛?
    • [HR/L&D] 哪些学习成果可纳入绩效评价或晋升标准?如何确保公平与可操作性?
  • 社群与持续机制
    • 是否建立了同伴督导或实践社群?聚焦主题、节奏与规则是什么?谁负责维护?
    • 如何将优秀实践沉淀为模板/清单/短视频,进入知识库并便于检索与复用?
  • 数据与迭代
    • 现有数据是否足以反映转化效果?需要新增哪些字段或自动化报表?
    • 下一期研讨会内容/形式应做哪些迭代(增删模块、调整分层、优化互动)?

使用建议

  • 选取与节奏
    • 会前:从“筹备阶段问题”中选取目标与对齐、受众洞察各3-5题完成调研,形成画像与成功指标。
    • 会中:按照“内容相关问题→互动参与问题→产出物”的顺序推进,每个环节控制在15-30分钟,确保每组产出行动计划与证据标准。
    • 会后:依据“后续跟进问题”设定7/30/60/90天检查点,明确负责人与数据口径。
  • 分层运用
    • 同层深挖:同角色先回答本层问题,形成可落地清单。
    • 跨层对齐:使用“跨层对话”题目进行承诺交换与资源对齐,产出联合行动表。
  • 工具配套
    • 准备统一模板:行动计划(What/By When/Owner/Metric)、辅导记录、岗位练习清单、复盘表。
    • 使用即时投票/看板工具记录决策与承诺,便于会后跟踪。
  • 评估闭环
    • 设置“红线指标”(必达)与“学习证据”(可选),每次里程碑复盘时以数据+案例双证据汇报。
    • 建议由HR/L&D牵头建立转化仪表盘,月度公开关键进展与优秀实践。
  • 风险控制
    • 预设低参与、时间超时、技术故障的备选流程与简化题单,确保核心产出不受影响。
    • 注意保密和合规要求,涉及业务数据的分享需脱敏并获得授权。

研讨会基本信息

  • 主题:AI伦理与同行质询
  • 目标受众:发言人与学术听众
  • 核心目标:讨论提纲、质询预判、复盘要点

问题分类清单

筹备阶段问题

  • 目标与范围
    • 本次研讨会的明确目标与可衡量产出是什么(共识点、行动清单、待研究问题)?
    • 主题边界如何界定(不讨论哪些议题,以避免跑题)?
    • 发言人与听众的期望分别是什么,如何在议程中对齐?
  • 角色与流程
    • 主持人、记录员、时间把控者分别是谁?质询环节的规则与时长如何设计?
    • 同行质询的基准与评分维度(证据质量、透明性、可复现性、边界条件)如何说明?
  • 材料与前置阅读
    • 会前是否提供摘要、数据说明、方法描述、术语表和参考框架(通用研究伦理和行业准则)?
    • 发言材料中的敏感信息如何处理(数据去标识化、匿名化说明、出处与许可)?
  • 场地与设备
    • 场地是否满足投影、音频、录音/直播(如适用)与分组讨论需求?
    • 线上参与(如有)的平台选择、互动机制(问答、投票、弹幕)与备份方案是什么?
    • 技术演示是否需要专用环境/沙箱,网络与算力资源是否充足?
  • 合规与告知
    • 录音与资料分享的告知与授权流程是否明确(参与者同意、后续引用说明)?
    • 会议行为守则与提问礼仪是否公开透明(尊重、聚焦问题、避免人身指责)?
  • 风险与应急
    • 若出现技术故障或时间超时,优先级调整与应急预案是什么?
    • 对可能引发误解的案例是否准备了解释与边界条件说明?
  • 评估与反馈
    • 会后反馈表内容与收集渠道?如何确保匿名与真实反馈?
    • 复盘所需的关键数据(出席率、互动次数、问题类型分布、行动项完成度)如何采集?

内容相关问题

  • 概念框架与原则
    • 本次所采用的AI伦理框架包含哪些核心维度(透明性、公平性、可解释性、责任分配、可审计性、可复现性)?
    • 伦理原则如何映射到AI生命周期各阶段(数据、模型、部署、监测)中的可操作要求?
    • 发言中的伦理主张依托何种证据与方法(文献、实验、对照、案例)?
  • 数据伦理
    • 数据来源、同意与用途限定如何说明?是否进行了去标识化与差分隐私(或等效)处理?
    • 训练/评估集的代表性与偏差如何测量与缓解?是否公开数据文档(数据卡片、采样策略、质量控制)?
    • 数据更新与版本管理机制如何保证一致性与可追溯?
  • 模型与评估
    • 关键性能指标与伦理指标如何平衡(例如准确率与公平性之间的取舍)?
    • 可解释性方法选择依据是什么(特征重要性、反事实、局部近似等),其适用边界何在?
    • 鲁棒性、失效模式与红队测试结果如何呈现?是否包含负面结果与失败案例?
    • 可复现性如何保障(代码、参数、环境、随机种子、数据访问说明)?
  • 部署与使用
    • 用户告知与使用界面中的透明性元素(模型用途、局限、适用场景)是否充分?
    • 人在环机制如何设计(触发条件、升级路径、人工复核标准)?
    • 上线后监测与事件响应流程是什么(异常检测、回滚、修复与沟通机制)?
    • 预防误用与越权访问的控制措施有哪些(权限、审计、速率限制、使用日志)?
  • 责任与治理
    • 责任分配矩阵如何定义(数据、模型、产品、运营、合规各方的职责)?
    • 文档与审计材料(模型卡、风险评估报告、变更记录)是否完整且可查?
    • 冲突与争议如何处理(问题升级路径、独立评审与仲裁机制)?
  • 限制与边界条件
    • 模型适用范围、失效前提与外推风险如何说明?有哪些明确不建议使用的场景?
    • 资源与环境成本(算力、能耗)是否纳入伦理考量与权衡?
  • 同行质询预判(供发言人参考)
    • 你的结论对哪些数据或方法高度依赖?若替换数据/方法,结论是否稳健?
    • 是否进行了敏感性分析与反事实实验以验证关键主张?
    • 有哪些未呈现但重要的负面发现或失败尝试?为何未采用?
    • 如何证明所述缓解措施在真实场景中的有效性与可迁移性?
    • 若出现不可预期的副作用,你们的停机或回滚阈值是什么?
    • 你们如何处理不可解释但有效的模型行为所带来的伦理张力?
  • 交叉学科与教育
    • 如何让不同学科(计算、伦理、社会科学、设计)协作形成闭环?
    • 面向研发、产品、运营的伦理培训与持续学习机制如何落地?

互动参与问题

  • 案例分析型(主持人用于分组讨论)
    • 给定一个文本生成系统的学术应用场景,识别三类潜在风险(内容不当、偏差、误导)与对应的缓解策略。
    • 针对医疗辅助决策的模型,设计最小可行的人在环审核流程,并说明关键触发条件。
    • 对比两种偏差缓解方法(重加权 vs 数据增广),讨论在不同数据分布下的适用性与局限。
  • 经验分享型(邀请发言人与听众)
    • 你所在团队在将伦理原则转化为检查清单时遇到的最大阻力是什么?如何解决?
    • 有哪些行之有效的透明性实践(用户告知、模型卡、错误提示)值得复用?
    • 哪些失败教训最能提醒大家在早期做风险识别?
  • 质询引导型(学术听众对发言人)
    • 请用可复现实验支撑关键论断,并说明与既有研究的差异与增量价值。
    • 若模型表现与伦理指标冲突,你们的决策准则与折中方法是什么?
    • 在资源受限条件下,优先投入到哪一项伦理改进能产生最大边际收益?
  • 实时互动与反馈
    • 现场提问如何分层(澄清、方法、证据、外推、应用)以提高效率?
    • 使用即时投票收集对某项伦理实践可行性的判断,并据此调整讨论深度。

后续跟进问题

  • 效果评估
    • 研讨会是否达成既定目标?哪些问题仍需进一步研究或验证?
    • 哪类问题最频繁出现(概念澄清、证据质量、应用落地),反映了哪些共性痛点?
  • 行动落地
    • 会后将形成哪份交付物(改进清单、检查表、模板文档、研究计划)?负责人与时间表是谁?
    • 下一步实验或验证的具体设计是什么(数据、指标、评审节奏)?
  • 持续治理
    • 如何建立定期审查机制(季度审查、事件复盘、指标看板)?
    • 知识库如何维护与更新(案例库、最佳实践、失败教训)?
  • 合作与扩展
    • 是否需要设立跨学科工作组或同行评审圈,明确加入条件与工作流程?
    • 下次研讨会主题与预习材料如何选定,以延续本次讨论的深度?

使用建议

  • 角色分工使用
    • 发言人:重点参考“同行质询预判”“限制与边界条件”,在会前补齐证据与文档。
    • 主持人/组织者:依据“筹备阶段问题”配置流程与资源,并将“互动参与问题”编入议程。
    • 学术听众:以“内容相关问题”“质询引导型”作为提问框架,确保聚焦证据与方法。
  • 会前准备
    • 选择与主题最相关的10—15个关键问题,形成“提问卡片”;为每张卡片准备1—2条参考追问。
    • 将术语表与材料清单提前一周分发,降低概念性偏差。
  • 现场执行
    • 采用“澄清—证据—限制—应用—行动”五步提问法,确保讨论结构化。
    • 设置时间盒与问题队列,避免单一问题占用过多时间;鼓励补充负面结果与失败案例。
  • 会后复盘
    • 用“效果评估”和“行动落地”两类问题完成30分钟复盘,输出负责人、时间表与度量指标。
    • 将沉淀内容纳入团队知识库,作为后续项目审查与培训的材料。

研讨会基本信息

  • 主题:智能新品发布
  • 目标受众:媒体与潜在用户
  • 核心目标:演示问答、媒体FAQ、反馈要点

问题分类清单

筹备阶段问题

  • 目标与信息框架
    • 本次发布的核心信息与价值主张是什么?希望媒体和潜在用户带走的3个关键点是什么?
    • 成功指标如何设定(到场人数、媒体报道质量、社交声量、线索数量、演示成功率等)?
    • 受众细分与需求画像如何界定?现场信息表达如何兼顾媒体与潜在用户的关注点?
  • 日程与流程设计
    • 发布会总时长与各环节时间分配(开场、产品解读、演示、媒体Q&A、自由体验、采访)是否明确?
    • 讲者角色与发言顺序是否清晰(高层、产品经理、技术专家、客服/售后代表)?
    • Q&A环节如何组织与引导(提问通道、提问规则、时长、优先级)?
  • 场地与设备准备
    • 场地网络条件如何保障(主/备线路带宽、Wi-Fi覆盖、演示独立网络、离线应急方案)?
    • 音视频设备与舞台灯光是否满足演示与媒体拍摄需求(高清投屏、直播推流、收音设备、B-roll拍摄位)?
    • 设备与电源冗余是否到位(演示机备份、转接头、移动电源、备用显示器)?
    • 无障碍与安全措施是否完善(楼层动线、无障碍通道、应急疏散指示、急救包)?
  • 演示内容与脚本
    • 演示的场景脚本是否覆盖核心功能与典型使用场景?是否包含“高风险场景”的备用演示视频?
    • 演示数据来源、账号与权限如何设置以避免泄露敏感信息(示例数据、去标识化处理)?
    • 失败转场与降级策略是什么(网络中断、设备异常、功能不可用时的应对话术与替代演示)?
  • 媒体管理与素材
    • 媒体邀约名单是否确认?到场登记与采访预约流程如何设置?
    • 媒体资料包包含哪些内容(新闻稿、技术规格表、高清图片/视频、LOGO使用规范、FAQ、联系方式)?
    • 信息披露规则是否明确(可公开范围、禁售期/Embargo时间点、引用须知、素材版权声明)?
  • 法务与合规
    • 产品已取得的认证与合规清单是否准备好(如电气/无线认证、环境合规说明)?
    • 使用条款、隐私政策与数据处理说明是否可供现场查阅(简版与完整版)?
    • 营销宣称是否有证据支撑(测试报告、对比方法、测量条件)?
  • 风险与应急预案
    • 现场可能出现的高频问题清单与应答策略是否准备(价格、供货期、隐私安全、售后条款、兼容性)?
    • 突发事件联络与升级路径如何设置(技术、法务、PR、客服即时支援)?
  • 物流与接待
    • 签到流程、胸卡、席位区分(媒体区、用户区、VIP区)是否明确?
    • 现场导视与动线规划是否清晰(演示区、体验区、媒体采访区、休息区)?
    • 餐饮、礼品与试用机管理是否有规范(领取规则、试用协议、归还流程)?
  • 数据与反馈采集
    • 注册与现场表单收集哪些字段?如何进行用户隐私告知与同意管理?
    • 反馈渠道与问卷设计是否准备好(体验评分、NPS、开放建议)?

内容相关问题

  • 产品定位与价值主张
    • 该智能新品面向的核心用户群是谁?解决的主要痛点是什么?
    • 与上一代产品或同类竞品相比的差异化优势有哪些(性能、体验、成本、生态、服务)?
    • 典型使用场景与成功案例如何描述?预期可量化收益或效率提升有哪些指标?
  • 关键特性与技术原理
    • 核心硬件/软件架构是什么?关键技术栈与算法能力有哪些?
    • 性能指标如何量化(响应时延、准确率、能耗、续航、吞吐量)?在何种测试条件下得到?
    • 可靠性与稳定性如何保障(测试覆盖度、压力/老化测试、极端环境适配)?
  • 隐私与安全
    • 数据采集的范围与目的是什么?用户如何查看、管理与撤回授权?
    • 敏感数据是否默认在本地处理?传输与存储采用何种加密与访问控制?
    • 安全更新与漏洞响应机制如何运作(补丁频率、披露流程、用户通知)?
  • 兼容性与生态
    • 支持的操作系统、协议与平台有哪些?与现有生态的互通方式如何?
    • 是否提供开放API或SDK?开放程度与开发者支持政策是什么?
    • 迁移与兼容策略如何保障老用户平滑过渡(数据导入、设置保留、适配配件)?
  • 体验与可用性
    • 上手流程与引导设计如何降低学习成本(向导、教程、预设场景)?
    • 可访问性与多语言支持如何实现(语音辅助、对比度、字幕、屏幕阅读器适配)?
    • 更新机制与版本节奏如何规划(功能更新、稳定性修复、提醒与回滚选项)?
  • 商业模式与价格策略
    • 定价结构与版本区分是什么(基础版/高阶版、一次性购买/订阅)?
    • 是否提供试用期或退款政策?面向教育/企业是否有特殊方案?
    • 总拥有成本(TCO)与长期维护费用如何透明化?
  • 交付与供应链
    • 上市时间与首发地区如何安排?库存与发货周期预期如何?
    • 供货风险与波动时的用户通知机制是什么?
    • 可持续性与材料选择说明(可回收性、节能设计、维修便利性)?
  • 售后与支持
    • 保修条款与服务范围是什么?维修/更换流程与SLA如何保障?
    • 客服渠道(电话、在线、社区)与响应时效如何?
    • 旧品回收与升级计划是否提供?
  • 法规与伦理
    • 适用的法规与行业标准是否满足?是否提供合规声明与用户指引?
    • 智能功能的透明度与可解释性如何保障?用户是否可选择关闭或调整相关功能?
    • 使用限制与场景边界如何提示以保障安全与合规?

互动参与问题

  • 开场引导与需求洞察
    • 您目前在智能产品使用中遇到的最大难题是什么?希望本产品解决的首要问题是什么?
    • 您最关心的发布会信息点是哪几个(价格/供货/隐私/兼容性/售后)?
  • 演示环节互动
    • 能否现场演示在弱网/断网情况下的核心功能表现与降级策略?
    • 能否展示与主流平台/设备的即插即用连接流程与异常处理?
    • 若出现错误或异常提示,产品为用户提供了哪些自助与引导路径?
  • 媒体FAQ(现场常见提问)
    • 上市时间与首发渠道是什么?建议的零售价与各版本差异?
    • 是否提供评测机?申请流程、时间与归还政策如何?
    • 媒体素材下载地址与授权使用范围是什么?LOGO与产品图像的版权规范如何?
    • 可公开的技术细节边界在哪?是否存在Embargo时间点与相应规则?
    • 售后与保修政策要点是什么?是否有全国统一服务网络与联系人?
    • 若出现隐私或安全事件,官方的响应与沟通机制是什么?
  • 潜在用户常见问题
    • 首次设置需要多长时间?是否提供一键迁移与自动检测配置?
    • 与我现有设备/应用是否兼容?需要额外配件或订阅吗?
    • 日常使用的能耗与续航如何?是否支持节能模式与定时任务?
    • 我的数据如何管理与删除?退出使用后数据是否可导出与清除?
    • 是否有试用计划、折扣或以旧换新政策?
  • 案例分析与经验分享
    • 针对家庭/办公/教育/专业场景,您认为最具价值的应用案例是什么?
    • 导入过程中可能的阻碍与解决策略有哪些(预算、培训、生态兼容)?
  • 价值共创与建议
    • 您最希望在后续版本看到的功能是什么?在哪些生态接入会带来更大价值?
    • 您愿意参与内测或用户研究吗?联络与反馈渠道是什么?

后续跟进问题

  • 效果评估
    • 本次发布会的KPI达成度如何(媒体报道数量与质量、社交舆情、线索转化率、满意度)?
    • 哪些问题被频繁提及?哪些信息点需要在后续沟通中加强?
  • 内容与流程复盘
    • 信息传达是否清晰一致?演示环节是否贴近用户真实场景?
    • Q&A组织是否高效?是否需要优化提问通道与时间管理?
  • 行动计划与运营
    • 需要在官网/社媒补充哪些内容(FAQ更新、操作指南、演示视频、下载素材)?
    • 对媒体与意向用户的跟进节奏与内容是什么(感谢信、资料包、试用邀约、预约体验)?
  • 风险与支持
    • 是否建立问题追踪与升级机制(隐私、安全、兼容性、供货)?
    • 更新与补丁发布计划如何同步给用户与媒体?
  • 销售与渠道
    • 渠道伙伴赋能材料是否完备(培训包、话术、常见问题、竞品对照方法)?
    • 试用到付费转化路径如何设计与衡量?
  • 知识管理
    • 发布会所有资料是否统一归档并版本化管理?对外与对内各版本是否一致?
    • 后续迭代如何在FAQ与资料中保持实时更新?
  • 用户社区与反馈闭环
    • 是否建立官方社区或反馈平台?响应与采纳机制是什么?
    • 如何定期向用户与媒体通报产品改进与路线图要点?

使用建议

  • 依据阶段使用:发布前以“筹备阶段问题”为检查清单;发布进行时以“内容相关问题”和“互动参与问题”为现场提问与引导参考;发布后以“后续跟进问题”为复盘与行动指引。
  • 按角色分配:将媒体FAQ交由PR与产品经理主导;技术细节由研发与技术支持负责;隐私与合规问题由法务与安全团队答复;用户体验与售后由客服与运营团队回应。
  • 准备标准答案:对高频与敏感问题预设清晰、统一、可验证的回答,避免临场表述不一致;为无法披露的信息准备得体的说明边界与替代材料。
  • 强化演示稳健性:为每个关键演示点准备“现场演示+备选视频+降级话术”,并进行多轮排练与压力测试。
  • 建立记录与反馈闭环:现场记录问题与回答,发布后集中归类更新FAQ与资料;对重要建议进入产品需求池并跟进状态;对媒体与意向用户开展定向跟进与试用安排。
  • 合规与隐私注意:所有数据采集与素材使用须提前获得同意并清晰告知;公开信息与技术细节的披露应遵循既定规则与边界。

示例详情

适用用户

企业培训负责人

快速搭建培训研讨会问题清单,匹配不同层级员工,优化互动设计,制定跟进与评估问题,提升学习转化率。

学术会议筹办者

根据议题与参会群体自动生成讨论与提问框架,提前预判质询方向,完善会前准备与会后复盘,保证研讨质量。

产品发布会主持与市场团队

生成演示环节引导提问、媒体常见问题及用户关切清单,现场顺畅应答,收集反馈并形成后续宣传要点。

解决的问题

用一个即插即用的智能提示词,帮助研讨会主办方与参与者在几分钟内产出可直接上台的高质量问题清单,覆盖筹备、内容、互动、跟进四大环节。围绕“更高参与度、更稳流程、更强转化”三大价值,让主持人更有掌控、讲者更聚焦、参会者更投入,最终提升满意度与业务成果。

特征总结

基于主题、受众与目标,轻松生成多层次问题清单,覆盖筹备、互动与复盘全流程。
自动分类整理为筹备、内容、互动、跟进版块,结构清晰,现场调用更顺畅。
一键生成启发式提问,帮助主持人引导讨论,提升参与度与思考深度。
结合不同人群需求,定制化问题语气与难度,兼顾新人与专家,全程体验更友好。
提前预判场景风险与常见疑问,补齐准备清单,减少临场失误,保障流程稳定。
支持快速迭代优化,自动润色表达,让问题更专业、易懂、可执行,落地效果更佳。
提供可复用模板与参数化配置,适配企业内训、发布会、学术等多场景。
生成会后跟进与评估问题,助力沉淀成果,推动行动项落地与复盘,形成闭环增长。
输出结构化清单与使用建议,方便打印、共享与协作编辑,提升团队效率。
兼顾合规与礼仪,规避敏感与不当内容,保障交流专业、友善与安全。

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。

AI 提示词价格
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您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 732 tokens
- 3 个可调节参数
{ 研讨会主题 } { 目标受众 } { 核心目标 }
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