Madlibs /重複生成任務時的高效輸入模式

Madlibs是一種輸入模式，用於支援模板和工作流，讓使用者一次性定義任務的結構或提示的格式，並在後續任務中反覆呼叫而保持一致性和準確性。

這種模式適用於以下場景：

• 任務的總體引數已知。

• 輸入資料具有一定的結構。

• 任務需要多次重複執行。

應用場景示例

1. 產品需求文件（PRD）

   PRD通常格式固定、輸入來源明確且重複使用頻率較高。雖然不一定讓AI完全建立PRD，但可以透過Madlibs模式將客戶反饋、技術輸入等資訊從多個來源彙總到一個地方，便於檢索和使用。

   

2. 會議記錄同步

   使用者可以透過Madlibs模式將Gong中的會議記錄自動整理並同步到Salesforce筆記中，節省手動輸入和格式化的時間。

   

Madlibs的工作機制

1. 整合多種模式：Madlibs將以下多種功能結合起來
   • 可嵌入到模板或工作流中，按需檢索或自動執行。
   • 彙總並總結來自不同來源的資訊。
   • 輸出內容包含工作痕跡（如引用來源、資料標註）。
   • 任務可拆分為多步流程，前一步的資料用於後續步驟。

2. 設定流程：Madlibs由一組輸入和變數構成
   • 使用者定義提示模板，同時預留開放的變數供後續填寫。
   • 示例：PRD模板可能包括客戶反饋連結，也可能透過整合引入多個資料來源。

3. 工作流中的使用：Madlibs通常在工作流中發揮作用：
   • 使用者可以透過觸發條件啟動任務，也可以實現自動化執行。
   • 示例：同步會議記錄、動態填充列資料、根據使用者需求生成報告。

詳細說明與變體

• 模板化的初始提示：定義一個固定的模板框架，使用者可在後續操作中對變數部分進行編輯。

• 變數的動態輸入：Madlibs允許使用者只填寫變數而不修改底層模板。變數內容可直接動態調整生成結果。

• 迭代與最佳化：使用者可以對生成的結果進行反覆迭代最佳化，與普通生成任務一樣靈活。

優勢

• 標準化與自動化：Madlibs幫助使用者構建共享的提示庫，使用者只需調整變數即可生成標準化輸出。例如，格式、引用來源和其他固定細節內建於模板中，減少重複設定工作。

• 減少重複勞動：工作中的資訊通常分散於多個系統，使用者需要花費大量時間整合。Madlibs透過自動化模式將碎片化工作流整合，釋放使用者時間用於更有價值的任務。

潛在風險

1. 內容公式化：頻繁使用Madlibs可能導致輸出內容過於模式化，特別是在外部溝通中可能顯得缺乏個性化。解決方法：
   • 對生成內容進行人工調整。
   • 保持靈活性，讓內容更貼近人類表達。

2. 適應性問題：如果模板結構過於僵化，可能無法滿足靈活需求。因此，設計Madlibs時需要考慮提供足夠的調整空間。