| name | user-interview |
| description | 将用户访谈转录文稿整理为结构化访谈笔记 + 01fish风格数据海报。触发词："整理访谈"、"访谈笔记"、"用户访谈"、"/interview" |
用户访谈整理 Skill
将用户访谈转录文稿（口语化、冗长、有重复）整理为：
- 结构化 Markdown 访谈笔记（保留全部细节 + 大量原话引用）
- 01fish 风格数据海报 HTML（暗底墨绿，可下载 PNG）
触发词
- "整理访谈"
- "访谈笔记"
- "用户访谈"
- "/interview"
当用户提供访谈转录文件（txt/md/docx/pdf）并要求整理时触发。
工作流程
输入转录文稿 → 提取文本 → 结构化分析 → 输出访谈笔记.md → 生成数据海报.html → 浏览器打开
Step 1：提取文本
根据文件类型选择提取方式：
| 文件类型 | 提取方式 |
|---|
.txt | 直接用 Read 工具读取 |
.md | 直接用 Read 工具读取 |
.docx | macOS textutil -convert txt -stdout <文件路径> |
.pdf | 用 Read 工具读取（支持 PDF） |
Step 2：结构化分析
访谈转录稿的特点：口语化、有语气词、有重复、说话人标记可能不准确、包含大量有价值的原话。
分析框架
从原始文本中提取以下结构：
| 维度 | 提取内容 |
|---|
| 用户画像 | 身份、年龄、坐标、从业背景、技术能力、业务线、合作伙伴 |
| 核心需求 | 最初痛点、试过的方案、使用动机、需求升级路径 |
| 使用行为 | 使用了哪些功能/产品、使用频率、具体操作方式 |
| 产品反馈 | 最满意的点（逐个点评）、不满意的地方（表格列举） |
| 商业信号 | 已验证的分发能力、可量化的商业场景、付费意愿、潜在延伸方向 |
| 关键数据 | 数字、指标、时间节点、规模等定量信息 |
| 金句/原话 | 有洞察力的原话，必须保留原始表述 |
| 后续行动 | 具体跟进事项（从对话中推断） |
分析原则
- 原话为王：大量使用
> **原话**："..." 格式引用原话，这是最有说服力的素材
- 保留全部细节：口语废话可删，但观点、数据、情感不可删
- 表格高密度：能用表格就用表格，信息密度越高越好
- 还原说话人：尽量识别每个观点是谁说的
- 推断商业价值：用户可能不会直接说"这个值钱"，但从使用行为中推断
- 跨用户对比：如果已有其他访谈，在启示部分做对比表
Step 3：输出 Markdown 访谈笔记
保存到输入文件同目录，文件名格式：访谈笔记-{用户昵称}-{日期}.md
笔记结构模板
→ 读取 references/interview-note-template.md 获取完整模板。
核心结构（7个标准章节）：
一、用户画像（表格 + 业务线表格 + 合作伙伴）
二、核心需求与使用动机（痛点→方案→发现产品→需求升级，大量原话）
三、产品使用反馈（逐个点评 + 不满意表格）
四、商业机会信号（分发能力 + 可量化场景表格 + 延伸方向）
五、用户旅程总结（流程图，从痛点到当前状态）
六、对产品/商业模式的启示（关键发现编号列表 + 跨用户对比表 + 迭代优先级表）
七、后续行动（checklist）
Step 4：生成数据海报 HTML
→ 读取 references/data-poster-template.html 获取完整模板。
设计风格：01fish 墨绿暗底
核心视觉规范（必须严格遵守）：
| 要素 | 规范 |
|---|
| 背景 | 墨绿 #1A3328 |
| 页面背景 | 深黑 #111 |
| 标题文字 | 宣纸白 #F2EDE3 |
| 强调数字 | 鱼红 #C44536 |
| 辅助文字 | rgba(255,255,255,0.4) |
| 分隔线 | rgba(255,255,255,0.08) |
| TOP3排名 | 鱼红 #C44536 |
| 分类标签 | 半透明底 + 对应色系文字（参考模板中的 cat-* 类） |
| 条形图 | 渐变：#C44536 → rgba(196,69,54,0.3) |
| 海报宽度 | 800px，圆角 12px |
| 字体 | -apple-system, 'PingFang SC', 'Microsoft YaHei', sans-serif |
海报内容结构
根据访谈内容动态生成：
- 页头：
{用户昵称}的AI实践之路：{亮点数字} + 副标题
- 核心指标栏：3-5 个大数字卡片（APP数量、技能数、UV/PV、使用周期等）
- 数据表格：排行榜样式，每行包含排名/名称/分类标签/核心指标/条形图
- 页脚：数据说明 + 产品链接
数据来源
海报中的数据从访谈笔记中提取：
- 如果用户提到了具体 APP 名称和数据 → 做排行榜
- 如果用户提到了使用量（UV/PV/时长）→ 放入核心指标栏
- 如果没有具体数据 → 用定性信息做信息卡片（如"核心应用场景"）
- 分类标签根据 APP 领域自动分配颜色
下载功能
页面顶部固定下载按钮：
- 使用 html2canvas + FileSaver 库
- CDN：
https://cdn.jsdelivr.net/npm/html2canvas@1.4.1/dist/html2canvas.min.js
- CDN：
https://cdn.jsdelivr.net/npm/file-saver@2.0.5/dist/FileSaver.min.js
Step 5：输出与打开
- 访谈笔记保存为
访谈笔记-{用户昵称}-{日期}.md
- 数据海报保存为
{用户昵称}-数据海报.html
- 用
open 命令在浏览器中打开海报
- 告知用户：
- 两个文件路径
- 海报下载方式（点击页面上方按钮）
- 如需产出公众号文章，可用 content-pipeline skill
内容提炼原则
从口语到书面的转换
| 口语特征 | 处理方式 |
|---|
| 语气词（嗯、啊、呃） | 删除 |
| 重复表述 | 合并为一次 |
| 口头禅（对吧、是吧） | 删除 |
| 说了一半改口的 | 取最终表述 |
| 跑题闲聊 | 有信息量则保留，纯闲聊删除 |
| 有力量的原话 | 必须保留原文，用 > **原话**："..." 格式 |
原话引用标准
什么样的原话值得保留：
| 类型 | 示例 |
|---|
| 痛点表达 | "讲完了之后学生怎么自学？" |
| 惊喜时刻 | "玩这个游戏就跟上了一次一对一辅导课一样" |
| 商业洞察 | "如果能拿到数据，它就变成了可收费的" |
| 情感表达 | "这个东西我等了快10年" |
| 方法论总结 | "翻转阅读——把学习的主动权交给学员" |
| 竞争壁垒 | "没有任何一个学校老师能为学生开发这样一个小程序" |
信息密度控制
- Markdown 笔记：保留全部细节，宁多勿少，每个有价值的点都不遗漏
- 数据海报：只放核心数据指标，是笔记的"数据可视化摘要"
适用场景
| 场景 | 适用度 | 说明 |
|---|
| pdf2app 用户访谈 | ★★★★★ | 最佳场景，模板完全匹配 |
| 产品用户访谈 | ★★★★★ | 通用适配 |
| 客户调研访谈 | ★★★★☆ | 商业信号板块很适合 |
| 1对1 深度访谈 | ★★★★★ | 原话引用效果最好 |
| 多人座谈 | ★★★☆☆ | 需要区分多个发言人 |
故障处理
| 问题 | 处理 |
|---|
| 转录文稿无说话人标记 | 从上下文推断，标注"身份待确认" |
| 转录文稿太短（<1000字） | 简化笔记结构，海报用信息卡片替代排行榜 |
| 转录文稿超长（>30000字） | 分段读取，不遗漏重要信息 |
| 无具体数据（APP名/数量/UV/PV） | 海报改为定性信息卡片式（核心场景、关键洞察） |
| 多语言混杂 | 保留原文语言 |
Skill 版本：v1.0
