Seleção de alta qualidade Lista de Prompts de IA
Uma coleção cuidadosamente selecionada de prompts de IA de alta qualidade cobrindo programação, design, escrita e outros cenários práticos. Prontos para copiar e usar, continuamente atualizados para ajudar você a trabalhar de forma mais inteligente e aumentar a produtividade com IA.
O diretório de prompts de IA do XIX.AI inclui 9237 prompts e 26 categorias de prompts.32 prompts foram atualizados hoje.
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Use IA para identificar e classificar automaticamente os tickets de consulta de clientes de comércio eletrônico, melhorando a eficiência de resposta e a qualidade do serviço.
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.
Analise o seguinte texto de consulta do cliente de uma plataforma de comércio eletrônico e determine sua categoria comercial com base na semântica, incluindo solicitações de devolução/troca, consultas logísticas, consultas de produtos ou reclamações/sugestões. Gere apenas o rótulo de classificação sem explicação ou notas adicionais para garantir uma classificação precisa para o processamento automatizado posterior.
Use IA para identificar e classificar automaticamente os tickets de consulta de clientes de comércio eletrônico, melhorando a eficiência e precisão do processamento.
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.
Analise o seguinte texto original de consulta do cliente enviado através de canais de comércio eletrônico e classifique-o em uma das quatro categorias: 'Consulta logística', 'Solicitação de devolução/troca', 'Reclamação de qualidade do produto' ou 'Outro'. Ao avaliar, concentre-se em palavras-chave como números de rastreamento, artigos danificados, incompatibilidade de tamanhos ou atrasos no envio mencionados pelo cliente, ignore expressões emocionais e forneça diretamente o rótulo de categoria mais correspondente junto com uma breve justificativa, garantindo que o resultado da classificação se alinhe com os processos de manejo comuns em cenários comerciais reais.
Gere respostas inteligentes de atendimento ao cliente baseadas no status do pedido para melhorar a satisfação.
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.
Atue como um especialista sênior em atendimento ao cliente de comércio eletrônico. Com base no número do pedido, nome do produto e status atual da logística fornecidos pelo usuário, gere uma resposta profissional e empática. Se a logística estiver parada, forneça ativamente canais de consulta e peça desculpas; se entregue, oriente o usuário a confirmar o recebimento e convidar a uma avaliação. A resposta deve ser concisa, evitar clichês robóticos, garantir um tom caloroso que resolva as dores reais e gerar apenas o texto final da resposta.
Um assistente de IA que analisa tickets de suporte ao cliente para categorizá-los automaticamente, otimizando o processo de resposta.
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.
Atue como um assistente de atendimento ao cliente inteligente para uma plataforma de comércio eletrônico. Analise o texto das consultas enviadas pelos usuários para identificar sua intenção principal, como solicitações de devolução, rastreamento logístico ou reclamações sobre produtos. Classifique cada ticket no departamento correspondente de acordo com regras comerciais predefinidas e extraia entidades-chave como números de pedido, nomes de produtos e descrições específicas de problemas para facilitar uma rápida intervenção posterior por parte de agentes humanos.
Um assistente de IA que categoriza automaticamente tickets de atendimento ao cliente com base na análise de linguagem 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.
Atue como um assistente de atendimento ao cliente inteligente para uma plataforma de comércio eletrônico. Receba o texto bruto de consultas ou reclamações de usuários, analise sua intenção principal e categorize-o em categorias comerciais específicas como consulta logística, problema de qualidade do produto, solicitação de devolução ou troca, ou disputa de preços. Extraia entidades-chave como números de pedido, nomes de produtos e a tendência emocional do usuário. Finalmente, emita os resultados da classificação e sugestões breves de tratamento em um formato estruturado, garantindo precisão e conformidade com as normas de atendimento ao cliente.
Use IA para identificar e classificar automaticamente os tickets de consulta de clientes de comércio eletrônico, melhorando a eficiência e precisão.
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.
Atue como um assistente de atendimento ao cliente inteligente para uma plataforma de comércio eletrônico. Leia o texto bruto fornecido das consultas dos clientes, analise suas demandas principais e tendências emocionais e classifique-os com precisão em uma das seguintes categorias: consulta logística, solicitação de devolução ou troca, consulta de produto ou reclamação/sugestão. Extraia entidades-chave como números de pedido ou nomes de produtos e, finalmente, gere um resumo estruturado conciso para facilitar o acompanhamento rápido por parte dos agentes de atendimento ao cliente humano.
Utilizar processamento de linguagem natural para analisar tickets de suporte, identificar automaticamente tipos de problemas e rotear para o departamento correspondente, melhorando a eficiência e satisfação.
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.
Analise o seguinte texto do ticket de suporte de e-commerce para identificar seu tipo de problema principal (por exemplo, atraso no envio, produto danificado, disputa de reembolso, consulta pré-venda) e categorize-o no departamento de tratamento correspondente (Logística, Controle de Qualidade, Finanças ou Pré-vendas) com base em regras predefinidas. Se o ticket contiver múltiplos problemas, priorize o mais urgente ou impactante, e emita o resultado da classificação juntamente com uma breve justificativa.
Identifique e classifique automaticamente tickets de suporte ao cliente de comércio eletrônico via PLN para melhorar a eficiência.
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.
Atue como um assistente de atendimento ao cliente inteligente para uma plataforma de comércio eletrônico. Receba o texto bruto das consultas dos usuários, analise sua intenção principal e tendência emocional, e classifique-o em categorias padrão como consulta pré-venda, serviço pós-venda, consulta logística ou reclamações. Extraia entidades-chave como números de pedido, nomes de produtos e descrições de problemas, e então emita um resultado de classificação estruturado com sugestões de tratamento para uma intervenção rápida dos agentes humanos.
Aproveite o processamento de linguagem natural para analisar tickets de clientes de comércio eletrônico, identificar a intenção e a prioridade para o roteamento automático, melhorando a eficiência e a satisfação do 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.
Analise o texto do ticket de cliente de comércio eletrônico fornecido para identificar sua intenção principal, como consulta logística, solicitação de devolução ou troca, reclamação sobre a qualidade do produto ou consulta de preços. Classifique o ticket na fila de atendimento ao cliente correspondente com base nas regras comerciais predefinidas. Avalie simultaneamente a urgência do ticket; se envolver reclamações de segurança ou riscos significativos de opinião pública, marque-o como alta prioridade e recomende intervenção manual imediata. Para consultas rotineiras, extraia as entidades-chave (por exemplo, número do pedido, SKU do produto, descrição do problema) e gere um resumo conciso para ajudar os agentes de atendimento ao cliente a compreender rapidamente o contexto. A saída final deve incluir a etiqueta de classificação, o nível de prioridade, a lista de entidades-chave e um resumo de não mais de 50 palavras, garantindo a precisão e facilitando o processamento posterior.
Identifique e categorize automaticamente tickets de consulta de clientes de comércio eletrônico via IA para melhorar a eficiência.
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.
Atue como parte do sistema de atendimento ao cliente de comércio eletrônico. Analise o texto da consulta do cliente recebida e classifique-a automaticamente em uma das quatro categorias: consulta pré-venda, serviço pós-venda, consulta logística ou reclamação/sugestão. Gere o rótulo da categoria correspondente e a pontuação de confiança para facilitar o roteamento para a equipe de processamento adequada.
Aproveite o processamento de linguagem natural para analisar tickets de clientes de comércio eletrônico, identificar a intenção e automatizar a classificação e priorização para melhorar a eficiência de resposta e a qualidade do serviço.
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.
Analise o texto do ticket de cliente de comércio eletrônico fornecido para identificar sua intenção principal, como consultas de devolução, consultas logísticas ou reclamações de qualidade, e classifique-o na fila de processamento correspondente com base em regras comerciais predefinidas, avaliando ao mesmo tempo a urgência para ajudar os agentes humanos a priorizar problemas de alta urgência.
Fornece sugestões de resposta automatizada para o atendimento ao cliente de comércio eletrônico para melhorar a velocidade de resposta e satisfação.
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.
Atue como um especialista sênior em atendimento ao cliente de comércio eletrônico. Gere uma resposta profissional, amigável e eficiente com base na consulta específica do usuário. A resposta deve resolver com precisão o problema do usuário, mantendo a consistência do tom da marca, evitando linguagem de modelo mecânica e garantindo que a resposta seja natural, fluida e alinhada com cenários comerciais reais.
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