必须锚定用户角色、触发动作、环境约束和结果价值四维度才能生成真实业务场景；否则AI输出均为泛泛而谈的假场景。
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要让ChatGPT精准生成符合真实业务逻辑的产品使用场景描述，不能只说“写几个使用场景”，必须锚定用户角色、触发动作、环境约束和结果价值四个维度，否则输出全是泛泛而谈的假场景。
用角色+任务+障碍三要素锁定真实场景
第一步：明确谁在什么身份下做这件事。比如不是“用户”，而是“刚入职3天的客服新人”或“凌晨2点独自带娃的哺乳期妈妈”。【身份越具体，场景越不可替代】
第二步：写出他/她试图完成的最小可验证动作。例如“在订单页面找不到‘修改收货地址’按钮”比“想改地址”更可操作。
第三步：插入一个真实存在的限制条件。比如“手机屏幕只有4.7英寸”“公司禁止安装第三方输入法”“网络延迟超过800ms”。没有这个限制，AI默认在理想环境下运行，场景就失真。
按时间线拆解用户旅程生成连贯场景
方法一：从异常触发点倒推
找到产品里最容易出错的3个节点（如注册验证码超时、支付成功但未跳转、上传文件后进度条卡在99%），以“当……突然……结果……”句式展开。这比正向罗列流程更能暴露设计盲区。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
方法二：用“第N次使用”制造认知变化
第一次：反复点击“帮助中心”图标却找不到退货入口；第三次：看到弹窗提示“您已查看过退货流程3次，是否需要语音引导？”——这种递进关系必须靠具体次数锚定，否则AI会默认用户永远是新手。
给AI加“现实校验器”避免编造场景
在提示词末尾强制加入指令：“所有场景必须满足以下任一条件：① 有公开投诉记录佐证（附来源链接）；② 出现在近3个月内部用户访谈原始录音中；③ 被至少2个不同地域的销售代表重复提及。”
这一步能筛掉AI凭空想象的“理论上可能但现实中从未发生”的伪场景。没有校验条件，它会把“用户一边潜水一边用APP下单”都当成合理用例。
直接复制下方结构填空即可生成可用提示词：
“请以【刚通过试用期的B端销售顾问】身份，描述ta在【首次独立跟进客户POC演示】过程中，因【系统未同步客户历史沟通记录】导致【当场无法回应技术质疑】的具体场景。要求包含设备型号、网络状态、界面截图文字描述，并说明该问题在2026年Q1客户支持工单中的出现频次。”
