识别表达风险
先把过度承诺、空泛形容和未经解释的功效词标出来，避免后续只是把语气改得更漂亮。
Content AI MVP
种草文案优化 Copilot
面向商单种草场景的证据驱动内容优化原型。
项目围绕广告感强、证据不足、表达边界不清等问题，搭建从草稿诊断到证据匹配、 低广告感改写和发布前评估的工作流，帮助商单内容从“卖点堆砌”转向更可信的发布方案。
01 项目背景
真实感与评论区承接
在实际的商单种草作品里，问题往往不是“卖点不够多”，而是内容缺少真实使用感： 商品参数堆得很满，用户为什么会相信却没有被说清楚；正文能把产品夸出来， 评论区却只剩几句很薄的回应，接不住用户对效果、适用人群和使用风险的追问。
所以这个原型先把输入压缩成少数必要材料：商品信息、平台和人群、原始草稿、 评论反馈与证据材料。它不追求把关键词铺满，而是帮助创作者判断哪些话该保留、 哪些话需要证据，哪些内容应该转成脚本画面或评论区回应。
商品信息平台/人群原始草稿评论反馈证据材料
02 证据链构建
把卖点、疑问和依据对齐
这套流程不是直接改写一篇更顺的文案，而是先把草稿里的主张拆开： 哪些是商品卖点，哪些是用户疑问，哪些需要参数、评价或画面来支撑。 证据链建立后，系统再决定表达应该保留、降调、补充说明，还是转成更适合拍摄的脚本。
提炼真实疑问
从评论、问答和社区反馈里整理用户真正会追问的点，比如是否适合长期用、依据来自哪里。
匹配证据材料
把卖点对应到商品参数、用户反馈、科普信息或可补拍画面，判断哪些能保留、哪些要降调。
形成发布方案
根据平台和使用场景，输出正文改写、脚本分镜、评论区回应和发布前检查项。
03 输出形式
按不同需求生成可对比方案
我用“护眼学习台灯”做验证，是因为这个品类很容易同时触发卖点表达和信任质疑： 商家想强调护眼，家长会追问频闪、亮度和长期使用体验。这个案例更适合检验工具能不能 根据不同需求产出合适的文案、脚本和评论区回应，并让修改前后的变化可以被比较。
卖点文案前后对比
把“护眼神器、闭眼入”这类高风险表达，改成带使用场景、依据和边界的正文版本。
可拍摄的内容脚本
把抽象卖点拆成画面动作，例如开灯环境、孩子阅读姿势、亮度调节和家长观察点。
评论区回应方向
提前承接用户追问，给出更具体的回应口径，而不是只留下“可以放心使用”这类单薄回复。
04 输出结果
从草稿到发布材料
输出结果不只是一版“更顺”的正文，而是一组可以进入发布准备的材料： 正文负责降低广告感，脚本负责把证据变成可拍画面，评论区回应负责承接用户追问。 这样修改前后的差异不只体现在措辞上，也体现在信息密度和可信度上。
正文改写
减少绝对承诺，补充适用场景、依据和表达边界。
脚本分镜
把“护眼、舒服、适合学习”转成能拍出来的动作和场景。
评论承接
围绕常见疑问准备回应方向，避免评论区信息过薄。
05 我的工作
从判断到 MVP
这个项目从机会判断开始：我先把“用户为什么不信种草内容”拆成广告感、证据不足、 边界缺失和评论区承接弱几个问题，再把这些判断放进前端 Demo 和 Coze 工作流里， 跑出一条从草稿输入到优化结果的完整链路。
产品机会验证MVP 原型设计前端 Demo 实现Coze 工作流搭建案例验证与报告整理
06 项目材料
在线 Demo 与一页报告
如果前面的页面负责讲清楚项目主线，这份一页报告更像提交材料：把产品机会、 工作流、验证案例和结果摘要压缩到一页里，适合面试或作品集附件场景快速查看。
打开一页报告