user-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： 1. **结构化 Markdown 访谈笔记**（保留全部细节 + 大量原话引用） 2. **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 1. **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 2. **保留全部细节**：口语废话可删，但观点、数据、情感不可删 3. **表格高密度**：能用表格就用表格，信息密度越高越好 4. **还原说话人**：尽量识别每个观点是谁说的 5. **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 6. **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： 1. **页头**：`{用户昵称}的AI实践之路：{亮点数字}` + 副标题 2. **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） 3. **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 4. **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 1. 访谈笔记保存为 `访谈笔记-{用户昵称}-{日期}.md` 2. 数据海报保存为 `{用户昵称}-数据海报.html` 3. 用 `open` 命令在浏览器中打开海报 4. 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*