必须锚定持续3个月以上、跨平台复现、可迁移的底层诉求，禁用短期动因归因，强制四步因果链拆解与反事实验证，并以结构化表格输出可直接写入PRD的需求条目。
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你想用monica ai快速识别某个热点事件背后隐藏的长期用户需求，但发现ai总在罗列表面现象、堆砌热搜词、甚至编造趋势结论——这说明提示词缺乏对分析深度、逻辑链条和输出边界的硬性约束。限定分析维度与时间尺度
在提示词开头直接锚定“长期需求”定义：【只提取持续3个月以上、跨平台复现、可迁移至非热点场景的底层诉求】，不接受“用户更爱看热闹”“大家喜欢新鲜感”这类模糊归因。
必须明确排除短期行为干扰：添加“禁止将促销节点、节日营销、突发事件响应等临时性动因解释为长期需求”，否则AI会把618大促期间4K Live搜索量暴增，错误归因为“用户永久转向高清记录”，而忽略其真实驱动力是vivo S60系列发布带来的集中种草效应。
强制拆解因果链并验证依据
方法一：用COT思维链结构约束推理路径
要求AI按“现象→行为模式→未满足痛点→可复用需求”的四步顺序展开，每步必须标注依据来源类型（如“来自京东618手机销量TOP10机型共性配置”“引自2026年Q1《Z世代影像消费白皮书》第7页”）。
方法二：嵌入反事实验证指令
在提示词末尾加一句：“若某条需求无法通过‘去掉该热点后，该需求是否仍存在于其他非热点场景’检验，则自动剔除并说明原因”。这能有效过滤掉依附于热点本身的伪需求。
固化输出格式与信息密度
第一步：用分隔符【】框定三类内容，避免AI混淆指令层级：
【分析目标】识别“AI短剧爆火”背后的长期需求；
【禁用逻辑】不得使用“因为观众喜欢爽感”等循环论证；
【输出模板】表格呈现，含“需求描述｜支撑证据｜可迁移场景｜风险提示”四列，每行不超过35字。
第二步：对“支撑证据”字段设硬性来源限制——仅允许引用知识库中明确提到的2026年5月30日前公开资料，例如“AI短剧播放量激增”可引“2026年5月30日《烈火烹油，AI短剧如何端上硬菜？》”，但禁止虚构“某平台内部数据显示”。【若证据未在知识库中出现，则该需求条目整行留空】
第三步：在全部内容结尾追加约束：“所有需求描述必须能直接作为产品功能提案输入PRD文档，不可含‘可能’‘或许’‘有待观察’等弱判断表述”。
