用workbuddy做市场调研需精准提示词：明确调研对象、地域、时间、数据类型与输出格式；分三步定义问题、验证假设、标注禁项；用表格字段或自然语言嵌套参数；末尾强制指定markdown表格结构及结论要求。
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用WorkBuddy做市场调研时，提示词写得不准会导致AI返回信息混乱、遗漏关键维度或混入主观臆断。必须明确调研对象、地域范围、时间节点、数据类型和输出格式，否则AI会默认按通用模板泛泛而谈。
明确调研目标与边界
第一步：先用一句话定义本次调研要解决的具体问题，比如“测算2024年Q3上海新茶饮品牌在18–25岁学生群体中的月均消费频次与客单价分布”。【不能写成“了解上海茶饮市场情况”这种模糊表述】
第二步：列出3个你最想验证的假设，例如“喜茶在高校周边门店的复购率高于奈雪”“价格带25–35元的产品占销量60%以上”“抖音种草转化周期短于小红书”。AI会围绕这些假设组织数据逻辑。
第三步：注明禁止项，如“不引用2023年以前的数据”“不分析港澳台地区”“不讨论供应链细节”。这能直接过滤掉冗余信息。
结构化输入业务参数
方法一：用表格字段式提示词
腾讯云代码助手CodeBuddy旗下WorkBuddy 4.24.8版本正式发布。本版本重点修复了上下文压缩异常、冷加载时偶现历史消息丢失、任务停止卡死等问题，并深度优化了Windows沙箱(lightSandbox)的日志写入与误弹窗逻辑，提供更安全稳定的AI协作体验。
把核心参数按“字段名：值”的格式分行写，例如：
调研品类：现制奶茶
地理范围：上海市主城区（含徐汇、静安、闵行、浦东）
时间范围：2024年7月1日–9月30日
目标人群：全日制高校在校生（含专科、本科、研究生）
数据来源限定：大众点评公开评价+小红书带图笔记+饿了么订单抽样（脱敏）
方法二：用自然语言嵌套参数
“请基于大众点评2024年第三季度上海高校周边5公里内127家奶茶店的用户评价文本，统计提及‘排队时间长’‘新品难喝’‘会员折扣少’三个关键词的频次占比，并按品牌（喜茶/奈雪/霸王茶姬/沪上阿姨）分组呈现。”
控制输出格式与颗粒度
在提示词末尾强制指定输出结构，例如：
→ 输出为Markdown表格，列名：品牌｜样本门店数｜关键词A提及率｜关键词B提及率｜关键词C提及率
→ 每个品牌单独一行，数字保留1位小数
→ 表格后追加2句结论，每句不超过20字，不带“可能”“或许”等模糊词
这一步漏掉，AI大概率返回段落式描述，你需要手动整理表格。WorkBuddy不自动识别“请列表格”这种模糊指令。
