固化Claude写产品故事的工作流需分三层:基础层用固定模板约束结构,变量层通过Excel+Python动态注入5大要素,校验层强制逐项核验输出;执行时须从Notion实时拉取要素,禁用旧提示词,确保每则故事完整覆盖用户身份、痛点、方案、证据、行动点。
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把claude写产品故事的提示词固化为可复用、不依赖临时灵感的工作流,需要剥离即兴发挥成分,明确每个环节的输入、动作和输出标准。梳理产品故事的核心要素
打开一个空白文档,逐项列出当前产品必须传递的5个硬性信息:目标用户身份(如“35岁左右的二线城市母婴店主”)、核心痛点(如“库存周转慢导致现金流紧张”)、解决方案形态(如“微信小程序+AI补货建议”)、差异化证据(如“已接入17家区域仓配系统”)、行动触发点(如“扫码领取3天智能选品试用权限”)。这5项缺一不可,【漏掉任意一项,Claude生成的故事会失去业务锚点】。
把这5项复制进Notion数据库,字段设为“要素类型|原文|是否客户原话|使用频次”,后续每次调用都从这里取值,不现场编造。
设计三层提示词结构
方法一:基础层(固定模板)
在Obsidian中新建模板文件,内容为:
“你是一位有8年SaaS产品文案经验的资深策划。接下来要为【产品名】撰写面向【用户身份】的产品故事。故事必须严格包含以下5个要素:①【痛点原文】;②【方案形态原文】;③【差异化证据原文】;④【用户原话或调研金句】;⑤【行动触发点原文】。禁用形容词堆砌,每段不超过35字,首句必须是用户视角的疑问。”
方法二:变量层(动态注入)
用Excel维护“要素映射表”:左列为上述5个要素编号(①~⑤),右列对应Notion数据库里最新更新的具体文本。每次使用前运行Python脚本(仅3行代码),自动替换模板中的【】占位符,生成本次专属提示词。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型,使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法三:校验层(防偏移机制)
在提示词末尾追加:“生成后,逐条核对输出是否完整覆盖①至⑤项。若缺失任一要素,立即重写并标注缺失项编号。”
建立闭环执行路径
第一步:打开Notion数据库→筛选“使用频次≥3”的要素条目→确认无过期信息
第二步:运行Excel映射表→粘贴生成的完整提示词到Claude对话框→发送
第三步:收到输出后,立刻对照①至⑤编号做勾选验证→未通过则触发重写指令,不人工修改文本
第四步:通过验证的故事存入Notion“已发布故事库”,自动打上“来源提示词版本v2.3”标签
这一步操作起来很简单,直接把文件拖进去就行。但要注意:每次执行必须从Notion数据库拉取最新要素,【禁止直接复用上周的提示词文本】。

















