角色： 李維運（IT 維運主管）+ AI Copilot
場景： 導入 Arova Nexus 後，李維運需要設定 AI 的「行為規範」——定義 Prompt 範本來控制 AI 摘要事件、回答問題、分類工單的格式和品質
橫跨模組： AI Native（Prompt 管理）→ AI Copilot → Incident → Service Desk

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背景

Arova Nexus 的 AI 能力（事件摘要、工單分類、知識庫問答）都依賴 Prompt 範本來控制輸出品質。系統內建預設範本，但每家公司有不同的術語、格式要求和業務邏輯。

李維運需要自訂「事件 AI 摘要」的範本，讓 AI 產出的摘要符合公司的事件報告格式——包含特定的欄位、使用公司內部術語、排除不相關的建議。

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旅程步驟

Stage 1：查看現有 Prompt 範本（3 分鐘）

李維運進入「設定」→「AI Agent 管理」→「Prompt 範本」tab。

系統已內建 5 個預設範本，全部啟用中。李維運決定先自訂「事件 AI 摘要」範本。

使用者情緒： 🟢 有預設值可用，不需要從零開始

涉及模組： AI Native（PM-001 範本管理）

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Stage 2：編輯 Prompt 範本（10 分鐘）

李維運點擊「事件 AI 摘要」進入編輯器。

李維運自訂了：

• Prompt 內容：加入公司特定要求（繁體中文、300 字限制）
• 輸出格式：用 JSON Schema 確保 AI 產出結構化資料
• 負向約束：排除不適當的建議

使用者情緒： 🟡 Prompt 編輯需要一些經驗，但有預設範本可以參考修改

涉及模組： AI Native（PM-002 範本編輯、PM-004 輸出格式定義、PM-005 負向約束）

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Stage 3：測試 Prompt（5 分鐘）

李維運點「測試」，進入內建測試介面。

測試結果顯示：

• 輸出符合 JSON Schema 格式
• 字數在限制內
• 沒有觸發負向約束
• 內容品質符合預期

使用者情緒： 🟢 可以先測試再發布，不用擔心影響正式環境

涉及模組： AI Native（PM-003 範本測試）

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Stage 4：發布與版本管理（2 分鐘）

李維運滿意測試結果，點「發布」。

發布後，v2 立即生效。如果效果不好，可以隨時回滾到 v1。

使用者情緒： 🟢 版本控制讓人放心，可以隨時回滾

涉及模組： AI Native（PM-001 發布、PM-002 版本控制）

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Stage 5：驗證正式環境效果（持續）

下一次事件觸發時，AI 摘要使用新範本產生。李維運在事件詳情頁查看效果。

摘要格式符合公司要求，內容結構清楚。如果 AI 準確度不佳，工程師修正後系統會記錄「覆寫」作為隱式回饋。

使用者情緒： 🟢 AI 摘要品質明顯提升，格式統一

涉及模組： AI Native（AIN-024 事件摘要）、Incident（IN-007）、AI Copilot

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旅程成果

指標	成果
自訂範本數	1 個（事件 AI 摘要 v2）
設定時間	~20 分鐘（含測試）
輸出格式	JSON Schema 結構化
負向約束	3 條限制規則
版本管理	v1（預設）→ v2（自訂），可隨時回滾

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涉及模組與 Story 對照

模組	Stories	說明
AI Native	PM-001, PM-002, PM-003, PM-004, PM-005	範本管理、編輯、測試、輸出格式、負向約束
Incident	IN-007, AIN-024	事件摘要使用 Prompt 範本
AI Copilot	AIC-002, AIC-003	Copilot 回答使用 Prompt 範本
Service Desk	SD-001	Triage Agent 分類使用 Prompt 範本