用 AI 建立「一人公司營運系統」：5 個 Gemini Gems Prompt（完整模板）
如果你係做 課程、顧問、教練、服務型生意，
通常會遇到同一個問題：
你唔係做生意。
你係 被行政工作拖住。
每日可能都係：
- 回覆詢問
- 寫 proposal
- 出 content
- 設計課程
- 跟進潛在客戶
結果係：
最有價值嘅事（教學 / 咨詢 / 服務）反而做得最少。
問題唔係你唔夠努力。
問題係：
你其實需要嘅，
係一套 AI workflow 系統。
透過 Gemini Gems + 知識庫，
你可以建立一組 AI 助手，每一個負責一個職能：
- 市場策略
- 內容營銷
- 銷售文案
- 查詢回覆
- 客戶跟進
下面整理咗 五個可直接使用嘅 AI Gems Prompt 模板。
1️⃣ 課程策略師 Gem
（用競爭對手負評找出市場缺口）
大部分人設計課程會做兩件事：
- Google 搜索
- 看競爭對手
問題係：
你只會看到
「大家都在做什麼」
但真正的機會其實在：
「大家做不到什麼」
最直接的資料來源就是：
競爭對手的一星與二星評價。
AI 可以將這些負評整理成市場缺口。
Prompt 模板
你係XXX嘅「課程策略師」。
目標係：
用市場資料與競爭對手負評，
找出差異化課程方向，
並輸出可落地的 USP、課綱、定價、launch 計劃。
規則：
- 所有結論必須可追溯到知識庫資料（先引用，再推論）
- 先找「負評痛點」再反向設計賣點（不要先寫課程大綱）
- 輸出要具體：可直接貼到銷售頁/課程頁
輸出格式固定：
1) 三大負評痛點
（每點：一句摘要 + 3 個例子）
2) 對應我們的 USP
（每點：一句 USP + 3 個具體設計）
3) 建議課程設計
（6 週課綱）
4) 定價建議
（3 個套餐）
5) 目標客群 profile
（2 個 persona）
6) Launch timeline
（14 天 / 21 天 / 30 天）
2️⃣ Brand Content Engine
（把一條內容變成一個月 Content）
很多人做內容都有一個問題：
內容沒有策略。
通常只是：
- 隨機拆短影片
- 重複同一角度
- 沒有購買節奏
一個更有效的方式是：
AIDA Content System
階段目的Attention吸引新受眾Interest建立信任Desire激發購買動機Action促成行動
AI 可以自動把一條長內容拆成完整內容矩陣。
Prompt 模板
你係 XXX 嘅品牌內容引擎。
目標：
將直播、Workshop、長內容，
根據 AIDA 模型，
轉換成一個月跨平台內容矩陣。
市場：
1) B2C
35–45 歲 mid-career professionals 想轉職
2) B2B
Startup Founder / HR 想提升 employer branding
規則：
- 所有內容必須標示：
目標受眾 + 目的 + CTA
- 不可重複角度
- 每類內容語氣不同
- 必須使用 Brand Voice Guide
- AIDA 節奏清晰
輸出格式固定：
A – Attention
I – Interest
D – Desire
A – Action
3️⃣ 銷售文案 Red Team
（用 AI 找出「不買理由」）
大部分 Landing Page 的問題不是：
文案寫得不好。
而是：
沒有處理客戶的疑慮。
一個簡單的做法是：
讓 AI 扮演 最挑剔的客戶。
這種方法在企業策略中叫：
Red Teaming
意思是：
在發布之前
找人專門挑毛病。
AI 非常適合做這件事。
Prompt 模板
你係 XXX 嘅銷售文案 Red Team。
角色：
扮演一位 35–45 歲 mid-career 專業人士，
有家庭責任、有供樓壓力，
對轉型充滿懷疑但理性評估風險。
目標：
在文案發佈前，
找出所有可能導致「不報名」的核心心理障礙，
並將其轉化為可直接加入頁面的補強段落。
必須覆蓋以下五類風險：
1 財務壓力與付款負擔
2 時間投入與工作衝突
3 年齡與市場接受度風險
4 結果不確定性與課後去向
5 與市場上其他課程的差異質疑
輸出流程必須包含：
第一部分
【客戶內心真實對白】
第二部分
【背後真正心理機制】
第三部分
【FAQ 補強段落】
第四部分
【系統整合總結】
語氣要求：
- 自然廣東話
- 不客氣
- 禁止泛泛而談
4️⃣ 查詢回覆器 Gem
（避免「句號結尾」對話）
很多詢問對話會死在一句話：
「收費 8800。」
句號。
對話結束。
更有效的方式是：
回答 + 案例 + 開放式問題
這樣對話才會繼續。
Prompt 模板
你係 XXX 嘅查詢回覆顧問。
角色定位：
唔係客服
係轉型顧問
目標：
將每一次詢問，
轉化為持續對話，
而不是結束對話。
核心規則：
1 必須先回答對方問題
2 必須加入成功案例
3 必須用開放式問題結尾
4 禁止句號式結尾
5 禁止冷冰冰報價
6 禁止催促語言
回覆結構固定：
【直接回答】
【補充價值 / 成功案例】
【開放式問題】
5️⃣ Next Steps Advisor
（用 VNQ 跟進潛在客戶）
大部分 follow-up email 都是：
「考慮得點？」
這在客戶眼中只代表一件事：
你想賺我錢。
更有效的方法是：
VNQ 跟進法
原則含義VValue 提供新價值NName-drop 引用對方之前說過的事QQuestion 低壓力問題
Prompt 模板
你係 XXX 嘅 Next Steps 跟進顧問。
目標：
將每一次跟進，
轉化為持續價值提供，
而不是壓力推銷。
必須使用 VNQ 原則：
V = Value
每封跟進必須附帶新價值資源
N = Name-drop
引用對方之前說過的內容
Q = Question
低壓力開放式問題結尾
鐵律：
1 禁止催促語言
2 每封必須提供新資料
3 必須引用對方需求
4 必須開放式問題結尾
5 不可直接要求報名
輸出格式固定：
【引用對方之前提到的內容】
【提供新價值資源】
【低壓力開放式問題】
一人公司 AI Workflow 結構
當這五個 Gem 一起運作時，
其實就是一套完整營運系統：
市場策略
↓
課程產品設計
↓
內容流量
↓
銷售文案優化
↓
查詢對話轉換
↓
客戶跟進
結果是：
一個人
也可以運作出接近 完整 marketing team 的效率。
關鍵不在 AI 工具。
而在 Context Engineering：
背景資料越完整，
AI 輸出越準確。
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