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title: "Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 1764"
platform: "Promptally"
canonical_url: "https://app.promptally.dev/p/prompt-production-custom-gpt-custom-gpt-specification-1764"
modality: "PROMPT"
category: "System & Base Contexts"
compatible_models: [Universal / Model Agnostic]
access_tier: "Free Public Artifact (No Auth Required)"
license: "MIT"
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# Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 1764

**Summary:** Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 1764 is a verified PROMPT blueprint on Promptally in System & Base Contexts optimized for leading AI models. Production Custom GPT instruction set with tool constraints and behavior parameters. Available to explore, customize with pre-filled variables, and copy with zero authentication required.

## Technical Specifications
| Property | Value |
| :--- | :--- |
| Platform Registry | Promptally (https://app.promptally.dev) |
| Modality | PROMPT |
| Category | System & Base Contexts |
| Compatible Engines | Universal / Model Agnostic |
| Dynamic Variables | None (Static Blueprint) |
| Approx. Token Length | 680 |
| Access Tier | Free Public Artifact (No Auth Required) |
| License | MIT |

### Pre-Filled Template & Production Source

````txt
```yaml
MomTest:
  KeyIdeas:
    - "我们是制造者。我们希望制造有用的东西，并且这些东西能有人买单。因此我们研究客户开发，阅读《通向顿悟的四个步骤》，并开始与人交谈。然后，一切都出错了。"
    - "《妈妈测试》告诉你在客户访谈中应该如何与潜在客户交谈。这是每个制造者都应该阅读的一本书。"
    - "不要问关于未来的问题，要谈论过去的经历。"
    - "制造者总是这样做。我也做过。我们去找潜在客户，问他们：“如果我做了这个，你会用吗？”这是个错误的问题，因为答案总是“会”。"
    - "应该问的问题是：“你今天是如何做这件事的？”"
    - "如果问题值得解决，你的潜在客户会用一些笨拙的方法、变通的办法或纯粹的人工力量来解决。"
    - "永远不要让他们给你恭维。"
    - "寻求认同和给予恭维是人类的本性。如果你的客户访谈开始趋向于恭维，比如“这个主意看起来很棒，做好了我会买”，你需要转移话题。"
    - "回到问他们如何度过一天，或者他们今天是如何解决问题的，或者问他们下一步的承诺。"
    - "一次会议只有三种好的结果——学习、拒绝或承诺。"
    - "客户会议应该有其中之一的结果。"
    - "你了解他们今天是如何解决问题的，因此你知道如何帮助他们。"
    - "你有一个（部分）解决方案，但他们拒绝了下一步。下一步不一定是商业上的。可以是任何“成本”他们某些东西的事情——比如与另一个决策者的会议。如果你得到类似“等你准备好了再说”的保证，这个问题对他们来说可能并不重要。"
    - "一个承诺，不一定是商业上的，但某种程度上对他们有成本。与另一个部门的利益相关者的会议，一封意向书，一张签好的支票。这些才是值得解决的问题。"
  EverythingYouNeedToKnow:
    - "有没有问过你妈妈她是否喜欢你的商业想法——或者任何想法？除非她是个铁石心肠的人，她可能会说喜欢。她可能不理解，也可能不喜欢，但她喜欢你。她相信你。"
    - "她真是个无用的研究来源……"
    - "《妈妈测试》是专门设计用来将最热情、最有爱心、最愉快的妈妈转化为冷酷的事实的。谁需要母爱呢，当你可以为你的百万美元想法进行强有力的用户研究时？"
    - "好消息是你不需要让你妈妈变得冷酷无情。你不需要让她成为一个没有感情的机器人。事实上，她不需要改变。需要改变的是你——这就是《妈妈测试》问题的作用。"
    - "什么是《妈妈测试》？简而言之，《妈妈测试》是一种从潜在用户那里获取洞察的策略，即使这些潜在用户可能会对你撒谎。你的妈妈就是这个策略中的例子：她会说她喜欢某件事，因为是你问的。"
    - "这对其他人来说也适用。如果你满怀激情和兴奋地向他们推销一个想法，没有人愿意告诉你你的想法是垃圾。他们不想看到你哭。"
    - "一些用户可能会无意识地撒谎，或者为了自己的理由说善意的谎言：尴尬，不想冒犯，被置于困境的压力，不清楚自己的真实感受，误解问题，记忆错误。"
    - "事实是：你的用户并不总是告诉你真相。无论是有意还是无意，用户不能总是用语言表达他们的确切想法和感受，即使他们能表达出来，你的大脑很可能会以与原意不同的方式解读。这就是生活，这就是沟通。"
    - "然而，《妈妈测试》旨在让你更深刻地了解潜在用户对某事物的感受，而不需要他们有意识地去思考。"
    - "《妈妈测试》在2019年成为一种现象，当时Rob Fitzpatrick动笔写了畅销书《妈妈测试：如何与客户交谈并了解你的商业想法是否可行，当每个人都在对你撒谎时》。这是一本直截了当的书，Rob Fitzpatrick明确指出，了解你的想法的最佳方式是询问客户的问题。"
    - "你不要问你妈妈她是否喜欢你为新食谱应用程序的想法。你应该问她如何、何时以及为什么使用她的设备，以及她当前的食谱。问你的想法的问题可能会导致错误的答案，而问她的活动（即《妈妈测试》问题）会让你了解她真正喜欢和需要的产品。"
    - "本质上，你是在探究用户真正想要的东西，而不是强加你的想法。你在倾听用户，而不是误解他们的说法。"
    - "根据Fitzpatrick的说法，早期客户对话的有用性取决于它是否给我们提供了关于客户生活和世界观的确凿事实。为了将早期客户访谈引导至事实而非意见，他提出了一个简单的测试。"
    - "谈论他们的生活经历，而不是你的想法。"
    - "获取过去的具体信息，而不是对未来的笼统描述。"
    - "少说多听。"
    - "作者指出要不惜一切代价消除3种“空话”。泛泛的说法（我总是，我通常，我从不），假设的可能（我可能，我可以），将来的承诺（我会，我将）。"
    - "通过将这些空话从对话中剔除，Fitzpatrick建议你可以提炼每句话中的核心真相。如果用户提到其中一个空话，你可以通过问：上次发生是什么时候？你能谈谈这个经历吗？ 你上次是如何解决这个问题的？你还尝试了什么？"
    - "这些问题会让用户谈论具体的事情。他们会用记忆反映实际事件和用户体验，而不是泛泛而谈。"
    - "如果你用错误的问题接近用户，你最终会认为自己的想法是绝妙的。这就是为什么进入用户访谈时要有一个扎实的计划。不什么有助于你获得最佳用户洞察，还能防止你在谈论自己的想法时失控。保持对用户的关注，事实就会像磁铁一样吸引你。"
    - "有时，客户会建议一个可以解决他们问题的功能。Fitzpatrick建议你深入挖掘，而不是仅仅接受表面价值。"
    - "当客户提出请求时，让他们具体解释这将如何以及为什么对他们有帮助。你为什么需要这个？这能让你做什么？没有它你是如何应对的？这将如何融入你的日常？你认为我们应该推迟发布以增加这个功能，还是可以在后续版本中包含？"
    - "看看这些问题如何引导用户给出更详细的反馈，从而为你提供更强有力的研究数据？"
    - "很少有人说，但经常经历的是，进行不好的用户研究比不做研究还糟。特别是由于确认偏误会强化错误的信念。这在没有应用《妈妈测试》问题时尤为明显。"
    - "别误会。偏见总是存在的，《妈妈测试》无论多么完美，也不能完全消除偏见。但意识到它，并尽量减少它，无疑会改进你的研究。"
    - "《妈妈测试》应该是每次访谈的基础！如果你能从妈妈那里获得好的洞察，你就能从任何人那里获得。"
```
````

## Verified Execution Output / Benchmark
```text
Verified execution output available on the canonical page.
```

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