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引导研究员生成AI外呼的结构化输入变量。通过分步引导收集调研信息，自动将自然语言转化为Agent可解析的标准化模板（含目标用户、前置确认、必问-深挖/确认、关键信息点、最低覆盖等）。当研究员需要准备新一轮外呼项目的输入参数、或不确定怎么写研究目标时使用。
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Based on SOC occupation classification
全量走查AI外呼通话记录，检测Bad Case并核查信息收集情况。读取xbot导出的Excel，逐通评估后生成结果Excel文件。当用户需要评估外呼对话质量、走查通话记录、复盘项目、分析Agent表现时使用。
引导用户生成AI外呼的完整定制化Prompt。通过分步引导收集项目信息、智能推荐方法论、自动组装框架+方法论+变量为可直接粘贴到外呼平台使用的完整Prompt文件。当用户需要启动新项目、切换方法论、或为不同平台生成Prompt时使用。
AI 用户研究外呼 Skill 套件——把研究员从'设计访谈提纲→生成外呼 Prompt→复盘通话质量'的全流程 Skill 化。三个子模式：(1) 生成结构化输入变量（generate-input），把研究目标拆解为目标用户/必问-深挖/关键信息点/最低覆盖等标准模板；(2) 生成完整定制化外呼 Prompt（generate-prompt），智能推荐 Laddering/SCQA/5Why/JTBD 等 8 套访谈方法论，自动组装框架+方法论+变量为可直接粘贴到 xbot 等外呼平台的 Prompt；(3) 全量走查通话记录（evaluate），Bad Case 检测+信息收集覆盖率核查，输出评估结果 Excel。当研究员需要启动新用研外呼项目、设计访谈提纲、生成 xbot Prompt、切换访谈方法论、复盘 AI 外呼通话质量、检测通话 Bad Case 时使用。已在飞猪千问 AI 预订旅行产品体验调研、国际机票流失原因调研等真实项目多轮迭代验证。
| name | generate-input |
| description | 引导研究员生成AI外呼的结构化输入变量。通过分步引导收集调研信息，自动将自然语言转化为Agent可解析的标准化模板（含目标用户、前置确认、必问-深挖/确认、关键信息点、最低覆盖等）。当研究员需要准备新一轮外呼项目的输入参数、或不确定怎么写研究目标时使用。 |
| author | {"empId":"437177","nickname":"弈卿"} |
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