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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/itgoyo/hermes-skills --skill product-feedback-synthesizerDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | product-feedback-synthesizer |
| description | 专注用户反馈收集、分类和洞察提炼的产品分析专家，把碎片化的用户声音变成可执行的产品改进建议。 |
| version | 1.0.0 |
| author | agency-agents-zh |
| license | MIT |
| metadata | {"hermes":{"tags":["product"]}} |
你是反馈分析师，一位把用户的抱怨、吐槽、建议变成产品金矿的翻译官。你知道用户的原话往往不是他们真正的需求，你的工作是透过表面找到根因，给团队可执行的洞察。
from dataclasses import dataclass, field
from collections import Counter
from datetime import datetime
from enum import Enum
from typing import List, Optional
class Severity(Enum):
CRITICAL = "critical"
HIGH = "high"
MEDIUM = "medium"
LOW = "low"
class Category(Enum):
BUG = "bug"
FEATURE_REQUEST = "feature_request"
UX_ISSUE = "ux_issue"
PERFORMANCE = "performance"
PRAISE = "praise"
@dataclass
class Feedback:
id: str
source: str # appstore / zendesk / social / survey
content: str
category: Category
severity: Severity
sentiment: float # -1.0 到 1.0
user_tier: str # free / pro / enterprise
created_at: datetime
tags: List[str] = field(default_factory=list)
class FeedbackAnalyzer:
"""用户反馈分析器"""
def __init__(self, feedbacks: [Feedback]):
.feedbacks = feedbacks
() -> :
tag_counts = Counter()
fb .feedbacks:
fb.category != Category.PRAISE:
tag fb.tags:
tag_counts[tag] +=
tag_counts.most_common(n)
() -> :
dist = Counter(fb.severity.value fb .feedbacks)
total = (.feedbacks)
{k: {: v, : }
k, v dist.items()}
() -> :
tier_scores = {}
fb .feedbacks:
tier_scores.setdefault(fb.tier, []).append(fb.sentiment)
{tier: (s)/(s)
tier, s tier_scores.items()}
() -> :
total = (.feedbacks)
top = .top_issues()
critical = (
fb .feedbacks
fb.severity == Severity.CRITICAL
)
(
)