Connaissance des utilisateurs
Audit product requirements for ambiguity and missing decisions
Find language that permits incompatible implementations and expose the owner and evidence needed to decide
Ouvrir la recetteOutils d'IA
Modèles d'invites Doubao pour le travail, les études et la vie quotidienne
Parcourez des modèles d'invites Doubao pour la rédaction en chinois, les documents, l'apprentissage, le travail de bureau, la planification, la communication et les décisions quotidiennes.
Cette collection bilingue vous aide à rédiger des demandes complètes et vérifiables pour Doubao. Chaque recette conserve les informations inconnues sous forme d’espaces réservés. Les modèles portables et les recettes dont les tests Doubao ont été enregistrés sont clairement distingués.
Comment utiliser cette collection
- Remplacez chaque espace réservé visible avant d’utiliser un modèle dans 豆包.
- Vérifiez hors du modèle les faits, les calculs, les sources et les décisions à conséquences importantes.
Choisir une recette
318 recettesAssistance client
Audit whether a support response actually answers the customer
Compare a draft response with every customer question, fact, constraint, and requested outcome
Ouvrir la recetteIdées créatives
Brainstorm multiple directions from a theme and constraints
Generate genuinely different creative directions while respecting audience, facts, resources, exclusions, and decision needs
Ouvrir la recetteConclusions de recherche
Audit the evidence status of claims
Map each atomic claim to evidence, contradiction, source quality, and a calibrated status
Ouvrir la recetteDéveloppement d’équipe
Audit recruitment or evaluation language for potential bias
Find vague, exclusionary, stereotyped, or inconsistently applied language and replace it with job-relevant evidence criteria
Ouvrir la recettePlanification de campagne
Audit marketing copy for exaggeration and evidence gaps
Trace factual and implied claims to evidence before copy is published
Ouvrir la recetteAnalyses de tableurs
Audit Excel headers, field definitions, and data types
Compare a workbook with its intended schema before import, analysis, or automation
Ouvrir la recetteAnalyses de tableurs
Audit a chart for misleading design
Review scale, encoding, labels, missing context, and the claim against source values
Ouvrir la recetteRetours utiles
Audit content for repetition, vagueness, and machine-like writing
Diagnose observable writing problems without unreliable claims about whether AI produced the text
Ouvrir la recetteRédaction claire
Audit email tone for harshness, ambiguity, and passive aggression
Identify wording risks in context and revise tone without weakening facts or boundaries
Ouvrir la recettePratique des langues
Audit bilingual content for semantic consistency
Find material differences in facts, scope, obligations, tone, and terminology across two language versions
Ouvrir la recetteLire clairement
Audit a summary against its source
Find unsupported claims, changed meaning, and material omissions before a summary is shared
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