诚挚道歉信生成助手

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Oct 24, 2025更新

本提示词专为需要撰写真诚道歉信的用户设计,通过结构化分析道歉场景、双方关系和具体问题,生成情感真挚且符合礼仪的250字道歉信。它能有效解决用户在个人、学术或职场场景中表达歉意的需求,具备深度情感解析、多维度场景适配和个性化内容生成三大亮点,确保每封信件既体现悔意又保持专业度,帮助用户修复关系并展现诚意。

致贵公司项目团队的道歉信

尊敬的贵公司项目团队:

因我方评审疏漏与对需求变更响应不及时,导致里程碑较原计划延后一周,影响贵方上线节奏与宣传预热,在此深表歉意。

我在进度管控未及时预警、误估工时,且与贵方同步不足,致演示版迟交、测试窗口压缩,增加贵方排期与跨部门协作成本。我方承担全部责任。

为弥补影响,已提交修订计划:重排里程碑与依赖;增派两名资深工程师与一名QA;每日同步、每周联席评审;启用共享看板与风险预警阈值;并延长支持时段,提供一次加急优化与测试保障。

感谢贵方理解与指正,后续请随时提出需求与节点,我们将严格执行并主动汇报进展,努力恢复项目节奏与双方信任。

此致 敬礼!

项目负责人 2025-10-24

致老师的道歉信

尊敬的老师:

因昨晚突发高烧且我未做好备份与进度缓冲,未能按时上传研究报告,影响您的教学安排,谨致诚挚歉意。

我未提前向您说明进度与困难,导致评阅次序被打乱、小组互评延误,增加协调工作并影响课程节奏,牵累同组同学学习进度,责任在我。

我已完成并复核稿件,今晚前提交;同步上传版本至云端,建立双重备份与每日进度记录。为弥补延误,我将协调小组补回任务,承担整理与汇总工作,并在后续节点提前24小时报备。

感谢您的理解与指导,我会以更稳妥的计划与执行避免再犯,期望继续接受您的监督。

此致 敬礼!

学生XXX 2025-10-24

致朋友的道歉信

尊敬的朋友:

周末聚餐时,我情绪失控说了过激的话,触及你近期的敏感经历,破坏了气氛。向你郑重道歉。

我清楚地看到,这些不当评价让你感到被冒犯与不被尊重,也让在场朋友尴尬。造成的伤害与后果,由我承担。

为补救,我将向在场朋友逐一解释并致歉;若你愿意,约你在方便的时间地点当面道歉。此后不在公共场合评论他人的求职或私事;涉敏话题先征得同意。我会练习停顿十秒、用“我感受”表达并复盘。

感谢你读完此信,我珍惜这段友谊,也尊重你的节奏与边界。

此致 敬礼!

你的名字 2025年10月24日

示例详情

适用用户

客服经理与售后负责人

用于回应投诉与延误等问题,一键生成得体道歉信,稳住情绪、提出补救方案,提升满意度与复购。

学生与研究人员

面对作业抄袭或实验失误,快速形成真诚检讨与整改承诺,维护导师信任,减少学术记录负面影响。

团队负责人与人力资源

处理内部沟通失误或排班不当,以恰当语气承担责任并安排补救,稳定团队情绪,降低离职与冲突。

解决的问题

帮助用户在个人、学术与职场等沟通场景中,快速生成一封250字、真诚有度、符合礼仪的道歉信。通过对“场景—关系—问题”的三要素进行结构化分析,自动匹配正式度与语气,确保既表达悔意与责任,又提供可执行的补救与改进承诺,从而提升对方接受度与回复率,促成关系修复与信任重建。用户只需输入简要信息,即可获得可直接发送的成稿,并可按需再次润色,显著降低写作时间与风险。

特征总结

一键生成四段式道歉信,符合礼仪与分寸,250字内清晰表达悔意与改进承诺。
自动解析场景与关系远近,匹配正式或私人的语气,让每封信更贴合双方期待。
智能识别事件严重度,自动规划开场致歉、责任承担与补救措施,省时不失专业。
内置禁用词与风险提示,避免推诿、过度承诺等表述,确保态度真诚又安全。
支持多行业场景调用,客户投诉回应、学术检讨、朋友误会化解均可快速产出。
自动润色语句与词汇正式度,让表达更自然得体,减少重复与冗长感。
可定制称谓、称呼和细节信息,细致呈现场景关键点,提升对方接受度与信任。
支持草稿反复优化与快速迭代,实时调整语气强度与改进措施,直达可发送版本。

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
¥20.00元
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您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 625 tokens
- 3 个可调节参数
{ 场景描述 } { 收信人关系 } { 具体问题 }
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