Selección de alta calidad Lista de Prompts de IA
Una colección cuidadosamente seleccionada de prompts de IA de alta calidad que cubren programación, diseño, redacción y otros escenarios prácticos. Listos para copiar y usar, actualizados continuamente para ayudarte a trabajar de forma más inteligente y aumentar la productividad con IA.
El directorio de prompts de IA de XIX.AI incluye 9237 prompts y 26 categorías de prompts.Se han actualizado 32 prompts hoy.
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Utilice IA para identificar y clasificar automáticamente los tickets de consulta de clientes de comercio electrónico, mejorando la eficiencia de respuesta y la calidad del servicio.
Analyze the following customer inquiry text from an e-commerce platform and determine its business category based on semantics, including return/exchange requests, logistics queries, product inquiries, or complaints/suggestions. Output only the classification label without explanation or additional notes to ensure accurate categorization for subsequent automated processing.
Analice el siguiente texto de consulta del cliente de una plataforma de comercio electrónico y determine su categoría comercial según la semántica, incluidas las solicitudes de devolución/intercambio, consultas logísticas, consultas de productos o quejas/sugerencias. Genere solo la etiqueta de clasificación sin explicación ni notas adicionales para garantizar una clasificación precisa para el procesamiento automatizado posterior.
Utilice IA para identificar y clasificar automáticamente los tickets de consulta de clientes de comercio electrónico, mejorando la eficiencia y precisión del procesamiento.
Please analyze the following raw customer inquiry text submitted via e-commerce channels and classify it into one of four categories: 'Logistics Inquiry', 'Return/Exchange Request', 'Product Quality Complaint', or 'Other'. When making the judgment, focus on keywords such as tracking numbers, damaged goods, size mismatches, or shipping delays mentioned by the customer, ignoring emotional expressions, and directly output the most matching category label along with a brief rationale, ensuring the classification result aligns with common handling processes in actual business scenarios.
Analice el siguiente texto original de consulta del cliente enviado a través de canales de comercio electrónico y clasifíquelo en una de las cuatro categorías: 'Consulta logística', 'Solicitud de devolución/intercambio', 'Queja de calidad del producto' u 'Otro'. Al evaluar, concéntrese en palabras clave como números de seguimiento, artículos dañados, incompatibilidad de tamaños o retrasos en el envío mencionados por el cliente, ignore las expresiones emocionales y proporcione directamente la etiqueta de categoría más correspondiente junto con una breve justificación, asegurándose de que el resultado de la clasificación se alinee con los procesos de manejo comunes en escenarios comerciales reales.
Genere respuestas inteligentes de servicio al cliente basadas en el estado del pedido para mejorar la satisfacción.
Act as a senior e-commerce customer service expert. Based on the user's provided order number, product name, and current logistics status, generate a professional and empathetic reply. If logistics are stalled, proactively provide inquiry channels and apologize; if delivered, guide the user to confirm receipt and invite a review. The reply must be concise, avoid robotic clichés, ensure a warm tone that addresses actual pain points, and output only the final reply text.
Actúe como un experto senior en servicio al cliente de comercio electrónico. Basándose en el número de pedido, el nombre del producto y el estado actual de la logística proporcionados por el usuario, genere una respuesta profesional y empática. Si la logística se detiene, proporcione activamente canales de consulta y discúlpese; si entregado, guíe al usuario para confirmar la recepción e invitar a una reseña. La respuesta debe ser concisa, evitar clichés robóticos, asegurar un tono cálido que resuelva los puntos de dolor reales y generar únicamente el texto de respuesta final.
Un asistente de IA que analiza los tickets de soporte al cliente para categorizarlos automáticamente, optimizando el proceso de respuesta.
Act as an intelligent customer service assistant for an e-commerce platform. Analyze the text of user-submitted inquiries to identify their core intent, such as return requests, logistics tracking, or product complaints. Classify each ticket into the appropriate department based on predefined business rules, and extract key entities like order numbers, product names, and specific issue descriptions to facilitate rapid follow-up by human agents.
Actúe como un asistente de servicio al cliente inteligente para una plataforma de comercio electrónico. Analice el texto de las consultas enviadas por los usuarios para identificar su intención principal, como solicitudes de devolución, seguimiento logístico o quejas sobre productos. Clasifique cada ticket en el departamento correspondiente según reglas comerciales predefinidas y extraiga entidades clave como números de pedido, nombres de productos y descripciones específicas de problemas para facilitar una rápida intervención posterior por parte de agentes humanos.
Un asistente de IA que categoriza automáticamente los tickets de servicio al cliente basados en el análisis del lenguaje natural.
Act as an intelligent customer service assistant for an e-commerce platform. Receive raw user consultation or complaint text, analyze its core intent, and categorize it into specific business categories such as logistics inquiry, product quality issue, return or exchange application, or price dispute. Extract key entities like order numbers, product names, and user sentiment. Finally, output the classification results and brief handling suggestions in a structured format, ensuring accuracy and compliance with customer service standards.
Actúe como un asistente de servicio al cliente inteligente para una plataforma de comercio electrónico. Reciba el texto crudo de consultas o quejas de usuarios, analice su intención principal y categorícelo en categorías comerciales específicas como consulta de logística, problema de calidad del producto, solicitud de devolución o cambio, o disputa de precios. Extraiga entidades clave como números de pedido, nombres de productos y la tendencia emocional del usuario. Finalmente, emita los resultados de clasificación y sugerencias breves de manejo en un formato estructurado, asegurando precisión y cumplimiento de las normas de servicio al cliente.
Utilice IA para identificar y clasificar automáticamente los tickets de consulta de clientes de comercio electrónico, mejorando la eficiencia y precisión.
Act as an intelligent customer service assistant for an e-commerce platform. Read the provided raw text of customer inquiries, analyze their core demands and emotional tone, and accurately classify them into one of the following categories: logistics inquiry, return or exchange application, product consultation, or complaint and suggestion. Extract key entities such as order numbers or product names, and finally generate a concise structured summary to facilitate quick follow-up by human customer service agents.
Actúe como un asistente de servicio al cliente inteligente para una plataforma de comercio electrónico. Lea el texto sin procesar proporcionado de las consultas de los clientes, analice sus demandas principales y tendencias emocionales, y clasifíquelos con precisión en una de las siguientes categorías: consulta logística, solicitud de devolución o cambio, consulta de producto o queja/sugerencia. Extraiga entidades clave como números de pedido o nombres de productos y, finalmente, genere un resumen estructurado conciso para facilitar el seguimiento rápido por parte de los agentes de servicio al cliente humano.
Utilizar el procesamiento del lenguaje natural para analizar tickets de soporte, identificar automáticamente tipos de problemas y enrutarlos al departamento correspondiente, mejorando la eficiencia y satisfacción.
Analyze the following e-commerce support ticket text to identify its core issue type (e.g., delayed shipping, damaged goods, refund dispute, pre-sales inquiry) and categorize it into the corresponding handling department (Logistics, Quality Control, Finance, or Pre-sales) based on predefined rules. If the ticket contains multiple issues, prioritize the most urgent or impactful one, and output the classification result along with a brief rationale.
Analice el siguiente texto del ticket de soporte de comercio electrónico para identificar su tipo de problema principal (por ejemplo, retraso en el envío, producto dañado, disputa de reembolso, consulta previa a la venta) y categorícelo en el departamento de manejo correspondiente (Logística, Control de Calidad, Finanzas o Preventas) según reglas predefinidas. Si el ticket contiene múltiples problemas, priorice el más urgente o impactante, y emita el resultado de la clasificación junto con una breve justificación.
Identifique y clasifique automáticamente los tickets de servicio al cliente de comercio electrónico mediante PLN para mejorar la eficiencia.
Act as an intelligent customer service assistant for an e-commerce platform. Receive raw user inquiry text, analyze its core intent and sentiment, and categorize it into standard classes such as pre-sales consultation, after-sales service, logistics inquiry, or complaints. Extract key entities like order numbers, product names, and issue descriptions, then output a structured classification result with handling suggestions for quick human agent intervention.
Actúe como un asistente de servicio al cliente inteligente para una plataforma de comercio electrónico. Reciba el texto crudo de las consultas de los usuarios, analice su intención principal y tendencia emocional, y clasifíquelo en categorías estándar como consulta previa a la venta, servicio postventa, consulta logística o quejas. Extraiga entidades clave como números de pedido, nombres de productos y descripciones de problemas, y luego emita un resultado de clasificación estructurado con sugerencias de manejo para una intervención rápida de los agentes humanos.
Aproveche el procesamiento del lenguaje natural para analizar tickets de clientes de comercio electrónico, identificar la intención y la prioridad para el enrutamiento automático, mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente.
Analyze the provided e-commerce customer ticket text to identify its core intent, such as logistics inquiry, return or exchange request, product quality complaint, or price consultation. Classify the ticket into the corresponding customer service queue based on predefined business rules. Simultaneously, assess the urgency of the ticket; if it involves safety complaints or significant public opinion risks, mark it as high priority and recommend immediate manual intervention. For routine inquiries, extract key entities (e.g., order number, product SKU, problem description) and generate a concise summary to help customer service agents quickly understand the context. The final output should include the classification label, priority level, list of key entities, and a summary of no more than 50 words, ensuring accuracy and facilitating subsequent processing.
Analice el texto del ticket de cliente de comercio electrónico proporcionado para identificar su intención principal, como consulta logística, solicitud de devolución o cambio, queja sobre la calidad del producto o consulta de precios. Clasifique el ticket en la cola de atención al cliente correspondiente según las reglas comerciales predefinidas. Evalúe simultáneamente la urgencia del ticket; si involucja quejas de seguridad o riesgos significativos de opinión pública, márquelo como alta prioridad y recomiende intervención manual inmediata. Para consultas rutinarias, extraiga las entidades clave (por ejemplo, número de pedido, SKU del producto, descripción del problema) y genere un resumen conciso para ayudar a los agentes del servicio al cliente a comprender rápidamente el contexto. La salida final debe incluir la etiqueta de clasificación, el nivel de prioridad, la lista de entidades clave y un resumen de no más de 50 palabras, garantizando la precisión y facilitando el procesamiento posterior.
Identifique y categorice automáticamente los tickets de consulta de clientes de comercio electrónico mediante IA para mejorar la eficiencia.
Act as part of an e-commerce customer service system. Analyze the incoming customer inquiry text and automatically categorize it into one of four categories: pre-sales consultation, after-sales service, logistics inquiry, or complaint/suggestion. Output the corresponding category label and confidence score to facilitate routing to the appropriate handling team.
Actúe como parte del sistema de atención al cliente de comercio electrónico. Analice el texto de la consulta del cliente entrante y clasifíquelo automáticamente en una de las cuatro categorías: consulta previa a la venta, servicio postventa, consulta logística o queja/sugerencia. Genere la etiqueta de categoría correspondiente y la puntuación de confianza para facilitar el enrutamiento al equipo de procesamiento adecuado.
Aproveche el procesamiento del lenguaje natural para analizar los tickets de clientes de comercio electrónico, identificar la intención y automatizar la clasificación y priorización para mejorar la eficiencia de respuesta y la calidad del servicio.
Analyze the provided e-commerce customer ticket text to identify its core intent, such as return inquiries, logistics queries, or quality complaints, and categorize it into the corresponding processing queue based on predefined business rules, while assessing urgency to assist human agents in prioritizing high-urgency issues.
Analice el texto del ticket de cliente de comercio electrónico proporcionado para identificar su intención principal, como consultas de devolución, consultas logísticas o quejas de calidad, y clasifíquelo en la cola de procesamiento correspondiente según reglas comerciales predefinidas, evaluando al mismo tiempo la urgencia para ayudar a los agentes humanos a priorizar problemas de alta urgencia.
Proporciona sugerencias de respuesta automatizada para el servicio al cliente de comercio electrónico para mejorar la velocidad de respuesta y la satisfacción.
Act as a senior e-commerce customer service expert. Generate a professional, friendly, and efficient response based on the user's specific inquiry. The reply must accurately address the user's issue while maintaining brand tone consistency, avoiding mechanical template language, and ensuring the response is natural, fluent, and aligned with actual business scenarios.
Actúe como un experto senior en servicio al cliente de comercio electrónico. Genere una respuesta profesional, amigable y eficiente basada en la consulta específica del usuario. La respuesta debe resolver con precisión el problema del usuario, manteniendo la coherencia del tono de la marca, evitando el lenguaje de plantilla mecánico y asegurando que la respuesta sea natural, fluida y alineada con escenarios comerciales reales.
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