Sélection de haute qualité Liste de prompts IA
Une collection soigneusement sélectionnée de prompts IA de haute qualité couvrant la programmation, le design, la rédaction et d’autres scénarios pratiques. Prêts à copier et utiliser, continuellement mis à jour pour vous aider à travailler plus intelligemment et à améliorer votre productivité avec l’IA.
Le répertoire de prompts IA de XIX.AI comprend 9205 prompts et 26 catégories de prompts.
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Utiliser le traitement du langage naturel pour analyser les tickets de support, identifier automatiquement les types de problèmes et les router vers le département approprié, améliorant l'efficacité et la satisfaction.
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.
Analysez le texte du ticket de support e-commerce suivant pour identifier son type de problème principal (par exemple, retard de livraison, produit endommagé, litige de remboursement, inquiry pré-vente) et catégorisez-le dans le département de traitement correspondant (Logistique, Contrôle Qualité, Finance ou Pré-vente) selon des règles prédéfinies. Si le ticket contient plusieurs problèmes, priorisez le plus urgent ou le plus impactant, et produisez le résultat de la classification ainsi qu'une brève justification.
Identifiez et catégorisez automatiquement les tickets de service client e-commerce via le TAL pour améliorer l'efficacité et la précision.
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.
Agissez en tant qu'assistant de service client intelligent pour une plateforme de commerce électronique. Recevez le texte brut des demandes des utilisateurs, analysez leur intention principale et leur tonalité émotionnelle, puis classez-les dans des catégories standard telles que la consultation pré-vente, le service après-vente, la demande de suivi logistique ou les plaintes. Extrayez les entités clés comme les numéros de commande, les noms de produits et les descriptions de problèmes, puis produisez un résultat de classification structuré avec des suggestions de traitement pour une intervention rapide des agents humains.
Exploitez le traitement du langage naturel pour analyser les tickets clients e-commerce, identifier l'intention et la priorité pour un routage automatique, améliorant l'efficacité et la satisfaction.
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.
Analysez le texte du ticket client e-commerce fourni pour identifier son intention principale, telle qu'une demande de suivi logistique, une demande de retour ou d'échange, une plainte sur la qualité du produit ou une consultation sur les prix. Classez le ticket dans la file d'attente de service client correspondante en fonction des règles commerciales prédéfinies. Évaluez simultanément l'urgence du ticket ; s'il concerne des plaintes pour sécurité ou des risques d'opinion publique importants, marquez-le comme haute priorité et recommandez une intervention manuelle immédiate. Pour les demandes routinières, extrayez les entités clés (par exemple, numéro de commande, SKU du produit, description du problème) et générez un résumé concis pour aider les agents du service client à comprendre rapidement le contexte. La sortie finale doit inclure l'étiquette de classification, le niveau de priorité, la liste des entités clés et un résumé de 50 mots maximum, garantissant l'exactitude et facilitant le traitement ultérieur.
Identifiez et catégorisez automatiquement les tickets de demande client e-commerce via l'IA pour améliorer l'efficacité et la qualité.
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.
Agissez comme une partie du système de service client e-commerce. Analysez le texte de la demande client entrant et catégorisez-le automatiquement dans l'une des quatre catégories suivantes : consultation pré-vente, service après-vente, demande logistique ou plainte/suggestion. Générez l'étiquette de catégorie correspondante ainsi que le score de confiance pour faciliter le routage vers l'équipe de traitement appropriée.
Exploitez le traitement du langage naturel pour analyser les tickets clients, identifier l'intention et automatiser la classification et la priorisation afin d'améliorer l'efficacité de réponse et la qualité de service.
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.
Analysez le texte du ticket client fourni pour identifier son intention principale, telle que les demandes de retour, les requêtes logistiques ou les plaintes de qualité, et classez-le dans la file de traitement correspondante selon des règles commerciales prédéfinies, tout en évaluant l'urgence pour aider les agents humains à traiter en priorité les problèmes à haute urgence.
Fournit des suggestions de réponse automatisée pour le service client e-commerce afin d'améliorer la vitesse de réponse et la satisfaction.
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.
Agissez en tant qu'expert senior en service client e-commerce. Générez une réponse professionnelle, amicale et efficace basée sur la demande spécifique de l'utilisateur. La réponse doit résoudre avec précision le problème de l'utilisateur tout en maintenant la cohérence du ton de la marque, en évitant le langage de modèle mécanique, et en s'assurant que la réponse est naturelle, fluide et alignée sur les scénarios commerciaux réels.
Utiliser le traitement du langage naturel pour analyser les tickets clients e-commerce, identifier l'intention et automatiser la catégorisation et la priorisation pour améliorer l'efficacité de réponse et la qualité de service.
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. Categorize the ticket into the corresponding service department based on predefined business rules. Simultaneously, assess the urgency of the ticket; if it involves safety complaints or potential negative public opinion risks, mark it as high priority and recommend immediate human intervention. For routine inquiries, generate standardized response suggestions for customer service agents. The final output should include the classification label, urgency rating, and key information summary to ensure the customer service team can quickly understand customer needs and respond accurately.
Analysez le texte du ticket client e-commerce fourni pour identifier son intention principale, telle qu'une demande de suivi logistique, une demande de retour ou d'échange, une plainte sur la qualité du produit ou une consultation sur les prix. Catégorisez le ticket dans le département de service correspondant en fonction des règles commerciales prédéfinies. Évaluez simultanément l'urgence du ticket ; s'il s'agit de plaintes pour sécurité ou de risques potentiels d'opinion publique négative, marquez-le comme haute priorité et recommandez une intervention humaine immédiate. Pour les demandes routinières, générez des suggestions de réponse standardisées pour les agents du service client. La sortie finale doit inclure l'étiquette de classification, le niveau d'urgence et le résumé des informations clés pour garantir que l'équipe du service client puisse rapidement comprendre les besoins des clients et y répondre avec précision.
Un système d'IA qui classe automatiquement les tickets de service client EC basés sur l'analyse du langage naturel.
Act as an intelligent customer service system for an e-commerce platform. You will receive raw user inquiry text, analyze its core intent, and classify it into one of four categories: pre-sales consultation, after-sales service, logistics inquiry, or complaint/suggestion. Additionally, extract key entities such as order numbers, product names, or issue descriptions. Finally, output a structured classification result along with a confidence score to enable human agents to prioritize high-priority or complex cases.
Agissez en tant que système de service client intelligent pour une plateforme de commerce électronique. Vous recevrez le texte brut des demandes des utilisateurs, analyserez leur intention principale et les classerez dans l'une des quatre catégories : consultation avant-vente, service après-vente, demande logistique ou plainte/suggestion. De plus, extrayez les entités clés telles que les numéros de commande, les noms de produits ou les descriptions de problèmes. Enfin, produisez un résultat de classification structuré ainsi qu'un score de confiance pour permettre aux agents humains de prioriser les cas à haute priorité ou complexes.
Identifiez et classez automatiquement les demandes et plaintes des utilisateurs dans le service client e-commerce grâce au traitement du langage naturel.
Analyze the following user message received by e-commerce customer service and determine its business category. The categories include: Logistics Inquiry, Return/Exchange Request, Product Quality Complaint, Price Dispute, Account Issue, and Others. Output only the classification result without explanation. For example, if the user says 'My package hasn't arrived after three days', classify it as Logistics Inquiry; if the user says 'The clothes shrank after washing', classify it as Product Quality Complaint. Accurately classify the input text.
Analysez le message utilisateur suivant reçu par le service client e-commerce et déterminez sa catégorie commerciale. Les catégories incluent : Demande logistique, Demande de retour/échange, Plainte qualité produit, Litige de prix, Problème de compte et Autres. Ne produisez que le résultat de la classification sans explication. Par exemple, si l'utilisateur dit 'Mon colis n'est pas arrivé après trois jours', classez-le comme Demande logistique ; si l'utilisateur dit 'Les vêtements ont rétréci après le lavage', classez-le comme Plainte qualité produit. Classez avec précision le texte d'entrée.
Identifiez et classez automatiquement les tickets de support client EC à l'aide du TAL pour améliorer l'efficacité.
Act as an intelligent customer service system for an e-commerce platform handling daily customer inquiries. Read the provided customer messages, analyze their core intent such as logistics tracking, return requests, or product questions, and classify them into one of five predefined categories: Logistics, After-sales, Product Inquiry, Complaint, or Other. For each ticket, output the classification result along with a brief justification, ensuring accuracy and adherence to business standards to help human agents prioritize urgent issues effectively.
Agissez en tant que système de service client intelligent pour une plateforme de commerce électronique gérant les demandes quotidiennes des clients. Lisez les messages clients fournis, analysez leur intention principale telle que le suivi logistique, les demandes de retour ou les questions sur les produits, et classez-les dans l'une des cinq catégories prédéfinies suivantes : Logistique, Après-vente, Demande de produit, Plainte ou Autre. Pour chaque ticket, fournissez le résultat de la classification ainsi qu'une brève justification, en assurant l'exactitude et le respect des normes commerciales pour aider les agents humains à prioriser efficacement les questions urgentes.
Guide l'IA pour identifier les types de problèmes et extraire les informations clés des descriptions utilisateurs e-commerce, générant des résumés de tickets standardisés.
Act as a senior e-commerce customer service manager. Read the following user description regarding a post-sale product issue, identify which category the core request falls into among refund, exchange, logistics inquiry, or quality complaint, extract the order number, product name, and user sentiment, and finally summarize the handling suggestion in one sentence, ensuring the response is professional and empathetic.
Agissez en tant que responsable senior du service client e-commerce. Lisez la description suivante de l'utilisateur concernant un problème post-vente de produit, identifiez dans quelle catégorie la demande principale tombe parmi le remboursement, l'échange, la demande logistique ou la plainte pour qualité, extrayez le numéro de commande, le nom du produit et l'orientation émotionnelle de l'utilisateur, et résumez enfin la suggestion de traitement en une phrase, en vous assurant que la réponse est professionnelle et empathique.
Un assistant IA qui classe automatiquement les tickets de service client en logistique, retours, plaintes ou autres demandes pour optimiser les flux de support.
Act as an intelligent customer service system for an e-commerce platform. Your task is to receive raw user inquiry text and automatically classify it into one of four categories: 'Logistics Inquiry', 'Return/Exchange Request', 'Product Quality Complaint', or 'Other Inquiry'. During this process, ignore emotional tone and extract key business entities such as order numbers, product names, and specific issues. If the text lacks sufficient information for clear classification, mark it as 'Requires Human Intervention'. The final output must strictly contain only the category label and a confidence score, without any explanatory text, greetings, or structural templates, ensuring direct compatibility with backend ticket routing engines.
Agissez en tant que système de service client intelligent pour une plateforme de commerce électronique. Votre tâche consiste à recevoir le texte brut des demandes des utilisateurs et à les classer automatiquement dans l'une des quatre catégories suivantes : 'Demande de logistique', 'Demande de retour/échange', 'Plainte sur la qualité du produit' ou 'Autre demande'. Lors de ce processus, ignorez le ton émotionnel et extrayez les entités commerciales clés telles que les numéros de commande, les noms de produits et les problèmes spécifiques. Si le texte manque d'informations suffisantes pour une classification claire, marquez-le comme 'Nécessite une intervention humaine'. La sortie finale doit contenir strictement uniquement l'étiquette de catégorie et un score de confiance, sans aucun texte explicatif, salutations ou modèles structurés, garantissant une compatibilité directe avec les moteurs de routage de tickets backend.
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