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把品牌规范文档训练成自定义 GPT,粘进任何草稿,发布前就能拿到逐行合规分和违规标记。一个 30 分钟的搭建流程。

搭一个 Airtable 基表接住 GA4、投放、邮件、CRM 四路数据，再写一条 Claude 提示词让模型用自然语言回答关于这些数据的问题，最后接一个 Slack 斜杠命令 —— 这样团队任何人都能敲一句"按渠道看本月综合 CAC 是多少"，然后直接收到一张图回来。逐小时拆解，含提示词原文、表结构、以及四个不提前知道会把你周末吃掉的大坑。

一套经过验证的 5 封购物车挽回邮件序列，附发送时间、标题、正文文案与对应的 AI 提示词——以及哪些地方必须人工修改。

把一个 Slack 斜杠命令接到 n8n 工作流，分发给 Perplexity 做带引用的检索，再交给 Claude 改写成 3 段简报，最后回到同一个频道。附完整 JSON、提示词，以及那个最容易踩的 dispatch_failed 坑。

6 步用 Apify 抓 50 个竞品商品页进 Google Sheet，让 Claude 标记出 5% 以上的价格变动，再把 diff 发到 Slack。搭建 90 分钟，每次约 0.10 美元。

把 GSC + GA4 导出成 CSV,让 Claude 标注破损、重复、互相蚕食的 UTM,再产出一份权威 UTM 表把审计闭环起来。

一段可直接复制的 AI 提示词，把 90 天的 Klaviyo 行为数据转化为 25 个高转化微细分群——按生命周期、行为、预测、渠道、策略维度分组。附可直接粘到 Klaviyo 后台的细分定义。

一个早上,5 张仪表盘的需求,零耐心。我针对 GA4 BigQuery 导出写了 10 条基础 SQL,把它们和 Looker Studio 的 schema 一起喂给 Claude,下班前就交付了 10 张能用的仪表盘。下面是 SQL、Prompt,以及我踩过的坑。

用一组 8 张图的轮播，配 Claude 生成 4 种不同的封面钩子，跑一个月的 A/B/C/D 测试，让数据告诉你哪扇门最管用——附完整提示词、指标顺序和 11 组测试的真实结果。

一套在 Customer.io 里跑过的实战序列，专门对付"卡在第 3-5 天、没触发激活事件"的试用用户。三类角色、一个硬性退出条件，外加唯一让整套机制真正跑起来的一个埋点决定。

不要只写两条标题就开 A/B 测。动笔前先在表格里写满 15 行可证伪的假设（长度、Emoji、个性化、紧迫感、具体数字、大小写、方括号、发件人、预览文本……），每行设计 2-4 个 cell，然后让数据选赢家——一次发送只测一行，而不是一锅多变量。开篇 6 行示范、配套的 Klaviyo 测试设置，以及为什么"一次一行"是不破的规矩。

用 ChatGPT 一口气生成 100 个邮件标题，靠 4 条筛选标准砍到 5 个，再做 A/B/n 测试把赢家跑出来。完整 Prompt、能进决赛的 5 条标题，以及那次测试的真实数据——包括一条我自己绝对不会写、却比我的最爱还高 19% 打开率的反常识标题。