เหตุผลที่ใช้งานได้: คุณจะได้รับทั้งตัวอย่างที่ทำความสะอาดแล้วและสูตรที่แน่นอน รวมถึงรายการตรวจสอบที่ทำซ้ำได้เพื่อปรับขนาดอย่างปลอดภัย
---
## Prompt #2 — สร้างสูตรอัจฉริยะจากภาษาอังกฤษธรรมดา
บอก Claude สิ่งที่คุณต้องการ แล้วรับสูตรที่เชื่อถือได้อย่างแน่นอนกลับมา
```text
แปลความต้องการต่อไปนี้เป็นสูตรสำหรับ Google Sheets และ Excel พร้อมคำอธิบายสั้นๆ:
- คอลัมน์ C ควรเป็น `Net Revenue = Gross (A) - Discounts (B)` แต่ถ้าทั้งสองอย่างว่างเปล่า ให้ return เซลล์ว่าง
- ในคอลัมน์ D กำหนด `Tier` ตาม Net Revenue: ≥ 50,000 → "Enterprise", ≥ 10,000 → "Growth", มิฉะนั้น "Starter"
- ในคอลัมน์ E ทำเครื่องหมาย duplicates โดย `Email` (คอลัมน์ F) ทั่วทั้งชีตด้วย TRUE/FALSE
จัดเตรียม:
- สูตรสุดท้าย (A1 notation) ที่ฉันสามารถวางได้,
- ตัวอย่างหนึ่งแถวพร้อม outputs ที่คาดหวัง,
- Edge-case notes สำหรับ blank cells และ text values

ขอทั้ง Sheets และ Excel syntax เพื่อให้คุณสามารถย้ายไปมาระหว่างเครื่องมือต่างๆ ได้โดยไม่ต้อง rework
---
## Prompt #3 — สร้าง One-Click Dashboard Brief
สมบูรณ์แบบสำหรับการอัปเดต leadership โดยไม่ต้องสร้าง pivot ด้วยตนเอง
```text
คุณคือ data analyst จากชุดข้อมูลนี้ (ดูตัวอย่างด้านล่าง) ให้เขียน:
1) สเปคแดชบอร์ดที่มี 4–6 key charts (titles, metrics, segment filters),
2) การกำหนดค่า pivot table ที่แน่นอนสำหรับแต่ละ chart (rows, columns, values, filters),
3) เรื่องเล่าสั้นๆ (100–150 words) ที่อธิบาย key takeaways,
4) รายการตรวจสอบเพื่อให้ charts อัปเดตโดยอัตโนมัติเมื่อมีการเพิ่ม rows ใหม่
Dataset columns: `Date`, `Region`, `Channel`, `New Users`, `Revenue`, `CAC`, `LTV`.
จัดเตรียม output ใน Markdown พร้อม headings และ bullet points ทำให้ tool-agnostic (ใช้งานได้กับ Sheets และ Excel)
ตัวอย่างแถว:

ผลลัพธ์: Claude ให้พิมพ์เขียวที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ในไม่กี่นาที
---
## Prompt #4 — วิเคราะห์แนวโน้มและ Seasonality
ให้ AI แสดงสัญญาณและแนะนำสิ่งที่ต้องทำต่อไป
```text
ทำหน้าที่เป็น product analyst วิเคราะห์ time series ต่อไปนี้ด้วย columns `Date`, `DAU`, `WAU`, `MAU`, `Revenue`.
งาน:
- ระบุแนวโน้ม, seasonality และ anomalies พร้อมเหตุผล (launches, holidays, campaigns),
- คำนวณ 7-day และ 28-day moving averages (จัดเตรียมสูตร),
- แนะนำ 3 experiments เพื่อปรับปรุง retention และ 3 เพื่อเพิ่ม revenue,
- Output บทสรุปสำหรับผู้บริหาร (≤180 words) + ตาราง key metrics ตามเดือน
ตัวอย่างข้อมูล:

คำแนะนำของ Claude ในที่นี้ป้องกัน data loss ที่เงียบ—critical สำหรับ audits
---
## Prompt #8 — Instant Financial Model จาก Assumptions
ข้ามการจ้องมอง blank-sheet และรับ draft model ที่คุณสามารถ tweak ได้
```text
สร้าง 12-month SaaS model skeleton Inputs (assumptions):
- Starting MRR: $42,000
- New logos/month: 25 at $180 ARPA
- Gross churn: 2.8%/mo, Expansion: 1.6%/mo
- COGS: 22% Revenue; OpEx buckets: R&D 28%, S&M 32%, G&A 18%
ส่งมอบ:
- ตารางที่มี monthly Revenue, COGS, Gross Margin, OpEx, Operating Income,
- ส่วนแยกต่างหากที่มี explicit formulas และ cell references,
- Chart spec (line + stacked areas) ที่ฉันสามารถสร้างใหม่ได้ใน Sheets/Excel
Assume 0 seasonality; call out ตำแหน่งที่ผู้ใช้จะ override assumptions

เหมือนกับการได้รับ CFO’s scaffold ในไม่กี่นาที
---
## Prompt #9 — QA Spreadsheet Logic ของคุณ
ขอให้ Claude ค้นหา mistakes เหมือน reviewer ที่พิถีพิถัน
```text
ทำหน้าที่เป็น spreadsheet QA auditor จากสูตรเหล่านี้และ 10-row sample ให้ระบุ:
- Volatile functions ที่ทำร้าย performance,
- Hidden circular references หรือ implicit conversions,
- Edge cases (blanks, zeros, text in numeric fields),
- โอกาสในการแทนที่ array formulas ด้วย simpler alternatives
Return: prioritized issue list พร้อม severity, fixes และ improved formulas พร้อม comments
สูตร:

ตัวอย่างแถว:

Prompt เล็กๆ ที่สามารถประหยัดเวลาในการ debugging ได้หลายชั่วโมง
---
## Prompt #10 — เปลี่ยน CSVs เป็น Narrative Insights
เมื่อคุณมี raw export และต้องการเรื่องราวอย่างรวดเร็ว
```text
คุณคือ data storyteller จาก CSV ที่มี columns `Date`, `Source`, `Campaign`, `Spend`, `Clicks`, `Conversions`, `Revenue` ให้ส่งมอบ:
1) Executive narrative 130–180 word ที่เน้นสิ่งที่สำคัญ,
2) 5 bullet insights พร้อม numbers และ percent deltas,
3) Prioritized action list (test ideas, budget shifts),
4) Clean summary table ที่จัดกลุ่มโดย `Source` พร้อมสูตร CTR, CVR และ ROAS
จัดเตรียม output ทั้งหมดใน Markdown; round rates เป็น 1 decimal place; อธิบายวิธี refresh สิ่งนี้เป็นรายสัปดาห์
ตัวอย่างแถว: