换个说法

同一个东西,换个词 —— 购物叫省钱,提问叫效率

用法:把下面方框里的字,换成你平时会搜的词或会问的话,点按钮,然后把结果复制走。

联服务器 · 真模型改写

这一块是真的在跟你服务器上的后端说话:填密码 → 发出去 → 拿回模型改写的结果。下面①②③是纯浏览器本地算的,不需要网络。

访问密码(填一次,本机记住)
要改写的话
↓ 服务器返回

还没调用

点上面按钮,这里会显示服务器返回的内容 + 模型名 + 服务器耗时。 模型名和耗时是服务器给的,前端编不出来——这就是「数据交互」的证据。

① 换个搜索词

输入你本来会搜的词 → 拿到几条「改名」方向,复制去电商搜

↓ 输出

改写方向

瑜伽垫 | 垫子 / 地垫
① 去场景名 → 通用名 · 实测:义乌购卖「瑜伽垫」的店,店名全叫「地垫厂 / 防滑垫 / 地毯」
瑜伽垫 TPE / PVC / EVA / NBR
② 加材质词 · 材质决定成本,先框定材质再比价
瑜伽垫 183×61×0.6cm
③ 加规格后比价 · 不锁尺寸厚度,价格根本没可比性
瑜伽垫 厂家 / 批发 / 现货
④ 去品牌名 → 看白牌 · 同一条产线上,白牌往往就是同一批货
瑜伽垫 卷材 / 片材 / 工厂垫
⑤ 换渠道词搜 · 工厂按「材」卖,零售按「用途」卖
唯一实测过的一条:「瑜伽垫」→ 义乌购 ¥18(1 件起购)/ 苏宁 ¥64。同一件 TPE 货,卖家店名全叫「地垫厂 / 防滑垫 / 地毯」。
其余是改写方法,不是承诺——能不能搜到、是否真便宜,点一下验证再决定。词库只有这一条验证过,会一条条攒。

② 换个问法

输入你本来会怎么问 AI → 先告诉你这句话缺什么,再给一段能直接复制的提示词

你本来会怎么问
要它按什么口径(选填)
产物形状(可多选)
表格 可派单清单 一段结论 代码
禁止它做什么(可多选)
泛泛建议 无来源的结论 替我下最终判断 编造数据
↓ 输出

体检 · 你那句话缺什么

✗口径/依据没说阈值/标准谁定 → AI 自己猜一个,猜错了你得来回改
✗产物形状没说产物长什么样 → 大概率给你一段散文
✗排序/优先级没说怎么排 → 它按自己的兴趣排,不按你的需要
✗来源标注没要求标来源 → 数字你得自己回查
✗禁止项没设禁区 → 它会用「建议加强管理」这种句子填满篇幅
改写后(可直接复制)
任务:帮我看看这个数据,分析一下 口径与依据: - (这里要锁死:判定阈值/标准由谁定、依据什么。留空这句的话,AI 会自己猜——这一项是空缺) - 每个数字都必须标注来源(我给的资料 / 公开数据 / 你的推算),推算的要写明推算过程 输出要求: - 产物形状:表格 + 可派单清单 - 按什么排序:按影响程度从大到小(若我有指定的排序字段,以我指定的为准) - 每条要包含:对象(指名到具体项)· 动作 · 参数/数值 · 验证方式 禁止: - 泛泛建议 - 无来源的结论 - 替我下最终判断 - 结论必须能从你给的数据里追溯到具体位置 如果关键信息不足,先列出来问我,不要自己补一个假定的默认值。
最后那句「信息不足先问我,不要自己补默认值」是性价比最高的一行——它把「AI 替你臆造」这条路直接堵死。
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