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将原始访谈笔录加工为结构化洞察，输出访谈小结（猫鼬工厂模板）和基于客户需求地图7层结构的用户心智地图（Excel表格+HTML可视化）。适用于所有消费品品类的用户研究。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/MeerkatAIChina/meerkat-skills-activity --skill interview-transcript-processor명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
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SKILL.md 표시 중
| name | interview-transcript-processor |
| type | skill |
| title | 加工访谈笔录Skill |
| description | 将原始访谈笔录加工为结构化洞察，输出访谈小结（猫鼬工厂模板）和基于客户需求地图7层结构的用户心智地图（Excel表格+HTML可视化）。适用于所有消费品品类的用户研究。 |
| date | 2026-08-26 |
将原始访谈笔录转化为结构化洞察，输出访谈小结和用户心智地图。适用于所有消费品品类的用户访谈加工，文中示例保留行业原样仅供示范。
本Skill用于加工消费者访谈笔录，输出三份核心内容：
| 输出物 | 格式 | 用途 |
|---|---|---|
| 访谈小结 | Markdown/Word | 快速汇报、团队共享 |
| 用户心智地图（表格版） | Excel | 数据分析、量化统计 |
| 用户心智地图（可视化版） | HTML | 演示汇报、直观展示 |
访谈笔录输入
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 第一步：内容清洗与结构化 │
│ - 去除口语化表达 │
│ - 分段标记（场景/行为/感受/需求） │
│ - 提取关键引语 │
└─────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 第二步：生成访谈小结 │
│ - 按模板结构填充内容 │
│ - 提炼核心发现 │
│ - 总结用户洞察 │
└─────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 第三步：构建用户心智地图 │
│ - 识别行为模式 │
│ - 提取决策因子 │
│ - 绘制心智模型 │
└─────────────────────────────────────┘
│
▼
输出：访谈小结 + Excel心智地图 + HTML可视化
| 清洗项 | 处理方式 | 示例 |
|---|---|---|
| 语气词 | 删除 | "嗯...那个...我觉得" → "我觉得" |
| 重复表述 | 合并 | "就是就是" → "就是" |
| 无关闲聊 | 删除 | 寒暄、跑题内容 |
| 时间标记 | 保留 | [10:23] 用于定位 |
| 关键引语 | 标记 | "原文引用" |
使用以下标签对内容进行结构化：
# 访谈小结 - [项目名称]
## 一、访谈基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 访谈对象 | [用户类型/画像] |
| 访谈时间 | YYYY-MM-DD |
| 访谈时长 | XX分钟 |
| 访谈方式 | 面对面/电话/视频 |
| 访谈主题 | [主题描述] |
| 访谈员 | [姓名] |
## 二、我们访谈了谁（WHO）
### 2.1 基础信息
- **姓名/代号**：[用户代号，如"用户A"]
- **性别/年龄**：[如"男，32岁"]
- **职业/收入**：[如"互联网产品经理，年薪30万"]
- **家庭状况**：[如"已婚，有1个3岁孩子"]
### 2.2 用户画像标签
- [标签1：如"科技尝鲜者"]
- [标签2：如"品质生活追求者"]
- [标签3：如"价格敏感型"]
### 2.3 与产品的关系
- **使用经验**：[如"使用2年，重度用户"]
- **使用场景**：[如"日常通勤+周末家庭出行"]
- **品牌态度**：[如"忠诚用户/尝试者/观望者"]
## 三、主要信息（WHAT）
### 3.1 核心行为
- [行为1：如"每天使用APP查看车辆状态"]
- [行为2：如"每周充电2-3次"]
- [行为3：如"每月OTA升级后探索新功能"]
### 3.2 关键痛点
- [痛点1：如"充电时经常遇到排队"]
- [痛点2：如"冬季续航衰减明显"]
- [痛点3：如"语音助手识别率不高"]
### 3.3 主要需求
- [需求1：如"希望有更快的充电速度"]
- [需求2：如"期待完全自动驾驶"]
- [需求3：如"想要更智能的座舱体验"]
### 3.4 决策因子（按重要性排序）
1. [因子1：如"续航里程"]
2. [因子2：如"智能化程度"]
3. [因子3：如"品牌口碑"]
### 3.5 情感态度
- **整体满意度**：[1-5分]
- **推荐意愿**：[NPS评分]
- **品牌认知**：[描述]
- **情感关键词**：[正面/负面词汇]
| 层级 | 核心发现 | 关键引语 |
|------|---------|---------|
| | [用户是谁] | "..." |
| | [为什么需要] | "..." |
| | [何时何地] | "..." |
| | [如何选择] | "..." |
| | [感受如何] | "..." |
| | [得到什么] | "..." |
| | [感官体验] | "..." |
：
传统认知：[如"软件升级是麻烦事"]
用户实际：[如"每次升级都充满期待，像收到礼物"]
：
：
[洞察点1：如"软件定义汽车带来持续新鲜感"]
[洞察点2：如"用户愿意为'惊喜'付费"]
---
：
传统认知：
用户实际：
：
：
---
：
传统认知：
用户实际：
：
：
---
：
[机会1：如"打造'惊喜订阅'模式，定期推送新功能"]
[机会2：如"建立用户共创机制，让用户参与功能设计"]
：
：[如"增加更多彩蛋功能"]
：[如"升级过程游戏化，增加期待感"]
：[如"OTA升级作为营销事件，制造话题"]
---
：
：
：
：
：
---
：
：
：
：
：
---
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 访谈时间 | YYYY-MM-DD |
| 访谈时长 | XX分钟 |
| 访谈方式 | 面对面/电话/视频 |
| 访谈主题 | [主题描述] |
| 访谈员 | [姓名] |
完整笔录位置：[文件路径]
关键时间点：[标记，如"15:30-讨论充电体验"]
[建议1：如"下次可增加关于竞品对比的问题"]
[建议2：如"用户对XX话题很敏感，需要更委婉的提问方式"]
---
| 时间 | 任务 | 原则 |
|---|---|---|
| 0-10min | 通读访谈录音/笔记，标出3个highlight | 不要逐句整理 |
| 10-25min | 填写「我们访谈了谁」和「主要信息」 | 用bullet，不用完整句子 |
| 25-40min | 提炼1-3个Key Aha Moment | 必须有冲突性或反直觉 |
| 40-55min | 对应写出「对创新的启发」 | 每个Aha必须对应一个Inspiration |
| 55-60min | 快速检查，补充访谈流程调整建议 | 如有 |
| 章节 | 填充要点 | 字数建议 |
|---|---|---|
| 我们访谈了谁 | 突出与主题相关的背景标签 | 100-150字 |
| 主要信息 | 客观描述，用bullet点 | 每点10-20字 |
| Key Aha Moment | 必须有冲突/反直觉，配原话 | 每点150-200字 |
| 对创新的启发 | 每个Aha对应具体创新机会 | 每点100-150字 |
| 关键引语 | 选择最有代表性的1-3句 | 原文引用 |
基于《用户行为分析》方法论——客户需求地图，心智地图包含以下7个层级：
客户需求地图（从上至下）
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 第一层：价值观（WHO） │
│ → 用户是谁？核心信念与追求 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第二层：心理意义（WHY） │
│ → 为什么需要？产品对用户的心理价值 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第三层：场景化任务（WHEN & WHERE） │
│ → 何时何地？具体使用场景与任务 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第四层：判别标准（HOW） │
│ → 如何判断？用户的选择标准与决策逻辑 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第五层：情绪（Emotion） │
│ → 感受如何？使用过程中的情绪体验 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第六层：成果（Outcome） │
│ → 得到什么？实际获得的结果与收益 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第七层：五感（Sensory） │
│ → 感官体验？视觉/听觉/触觉/嗅觉/味觉 │
└─────────────────────────────────────────┘
分析逻辑：从上至下是需求拆解，从下至上体验验证。
各层级详解：
| 层级 | 核心问题 | 分析要点 | 输出形式 |
|---|---|---|---|
| 价值观 | 用户是谁？ | 生活方式、价值追求、身份认同 | 用户画像描述 |
| 心理意义 | 为什么需要？ | 产品代表什么、满足什么心理需求 | 价值主张映射 |
| 场景化任务 | 何时何地用？ | 具体场景、任务流程、使用频次 | 场景-任务矩阵 |
| 判别标准 | 如何选择？ | 决策因子、优先级、对比维度 | 决策权重表 |
| 情绪 | 感受如何？ | 情绪类型、触发点、强度变化 | 情绪曲线图 |
| 成果 | 得到什么？ | 功能成果、情感成果、社交成果 | 成果清单 |
| 五感 | 感官体验？ | 视觉/听觉/触觉/嗅觉/味觉体验 | 五感评分表 |
基于客户需求地图的7层结构，设计4个Sheet（示例行以汽车产品访谈为示范，方法适用于所有消费品品类，按实际访谈内容填写）：
Sheet 1：客户需求地图主表
| 层级 | 维度 | 用户原话/观察 | 提炼洞察 | 业务启示 |
|---|---|---|---|---|
| 价值观 | 身份认同 | "我买特斯拉是觉得有科技感" | 追求科技先锋形象 | 强调科技属性 |
| 心理意义 | 情感价值 | "它代表我的品味" | 身份象征需求 | 打造品牌调性 |
| 场景化任务 | 具体场景 | "每天上下班开，周末带娃" | 通勤+家庭双重场景 | 场景化营销 |
| 判别标准 | 选择标准 | "先看续航，再看智能化" | 续航是首要标准 | 突出续航优势 |
| 情绪 | 情感体验 | "每次OTA升级都很惊喜" | 期待与惊喜感 | 持续迭代体验 |
| 成果 | 实际收益 | "省油钱，还能自动驾驶" | 经济+便利双重收益 | 量化价值呈现 |
| 五感 | 感官体验 | "外观很未来感，静音好" | 视觉+听觉优势 | 设计+NVH优化 |
Sheet 2：场景-任务-情绪矩阵
| 场景 | 任务 | 行为 | 情绪前 | 情绪后 | 痛点 | 期望 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 早晨通勤 | 开车上班 | 手机解锁上车 | 平常 | 方便 | 找钥匙麻烦 | 无感解锁 |
| 高速驾驶 | 长途出行 | 开启自动驾驶 | 紧张 | 省心 | 驾驶疲劳 | 完全自动驾驶 |
| 充电时 | 补充电量 | 找充电桩充电 | 焦虑 | 惊喜 | 充电慢/排队 | 超快充 |
Sheet 3：决策因子权重分析
| 决策因子 | 所属层级 | 权重(1-5) | 提及次数 | 正向 | 负向 | 典型引语 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 品牌科技感 | 价值观 | 5 | 12 | 10 | 2 | "特斯拉代表未来" |
| 续航里程 | 判别标准 | 5 | 15 | 8 | 7 | "续航是首要考虑" |
| 智能驾驶 | 场景化任务 | 4 | 10 | 9 | 1 | "自动驾驶很省心" |
| 外观设计 | 五感-视觉 | 4 | 8 | 8 | 0 | "外观很有未来感" |
| 价格 | 判别标准 | 3 | 6 | 2 | 4 | "价格有点贵" |
Sheet 4：五感体验评分表
| 五感维度 | 具体体验点 | 用户描述 | 满意度(1-5) | 重要性(1-5) | 改进优先级 |
|---|---|---|---|---|---|
| 视觉 | 外观设计 | "流线型，像来自未来" | 5 | 5 | P1 |
| 视觉 | 内饰大屏 | "大屏很震撼" | 4 | 4 | P2 |
| 听觉 | 车内静音 | "比油车安静多了" | 5 | 4 | P2 |
| 听觉 | 音响效果 | "音响一般般" | 3 | 3 | P3 |
| 触觉 | 座椅舒适度 | "座椅有点硬" | 3 | 4 | P2 |
| 触觉 | 材质质感 | "塑料感有点强" | 3 | 3 | P3 |
| 嗅觉 | 车内气味 | "新车没什么味道" | 4 | 3 | P3 |
| 味觉 | - | - | - | - | - |
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>客户需求地图 - [项目名称]</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.3/dist/echarts.min.js"></script>
<style>
body { font-family: 'Microsoft YaHei', sans-serif; margin: 0; padding: 20px; background: #f5f5f5; }
.container { max-width: 1400px; margin: 0 auto; }
.header { text-align: center; margin-bottom: 30px; }
.header h1 { color: #333; margin-bottom: 10px; }
.header .subtitle { color: #666; }
/* 客户需求地图 - 核心可视化 */
.needs-map { background: #1a1a2e; border-radius: 15px; padding: 30px; margin-bottom: ; : white; }
{ : center; : ; : ; }
{ : flex; : center; : ; : ; : ; }
{ : ; : bold; : right; : ; }
{ : ; : (,,,); : ; : ; }
{ : ; }
{ : ; }
{ : ; }
{ : ; }
{ : ; }
{ : ; }
{ : ; }
{ : flex; : ; : ; }
{ : (,,,); : ; : ; : ; }
{ : grid; : fr fr; : ; : ; }
{ : white; : ; : ; : (,,,); }
{ : ; : ; : solid ; : ; }
{ : white; : ; : ; : (,,,); }
{ : solid ; : ; : ; : italic; : ; }
{ : ; : ; : ; }
客户需求地图
基于用户访谈的深度洞察 | 访谈对象：X人 | 分析日期：YYYY-MM-DD
🗺️ 客户需求地图 - 7层结构
价值观WHO
[用户价值观描述：追求科技感、彰显品味...]
心理意义WHY
[心理价值：身份象征、自我表达...]
场景化任务WHEN&WHERE
[场景：通勤、家庭出行、商务...]
判别标准HOW
[决策标准：续航>智能>价格>品牌...]
情绪
[情绪体验：惊喜、省心、焦虑...]
成果
[实际收益：省钱、便利、舒适...]
五感
👁 视觉：[评分]
👂 听觉：[评分]
✋ 触觉：[评分]
👃 嗅觉：[评分]
👅 味觉：[评分]
📊 决策因子权重雷达图
📈 情绪曲线图
🎯 五感体验评分
☁️ 情感关键词云
💬 关键引语
"[用户原话引用]"
—— 关于[主题]，[用户类型]
| 组件 | 图表类型 | 展示内容 | 分析维度 |
|---|---|---|---|
| 客户需求地图 | 层级结构图 | 7层需求结构 | 从价值观到五感的完整映射 |
| 决策因子雷达图 | 雷达图 | 多维度权重对比 | 判别标准层可视化 |
| 情绪曲线图 | 折线图 | 场景-情绪变化 | 情绪层可视化 |
| 五感体验评分 | 柱状图 | 五感维度评分 | 五感层可视化 |
| 情感关键词云 | 词云图 | 关键词频次 | 情绪+心理意义层 |
| 关键引语 | 文本展示 | 代表性用户原话 | 全层级支撑证据 |
用户输入以下指令触发Skill：
请加工以下访谈笔录：
【访谈笔录内容】
[粘贴访谈笔录]
【访谈背景】
- 项目名称：
- 访谈主题：
- 目标用户：
- 访谈目的：
Skill将输出：
请加工以下访谈笔录：
【访谈笔录内容】
[10:00] 访谈员：您好，感谢您参加本次访谈。首先想了解一下，您平时在什么情况下会使用照明产品？
[10:05] 用户：嗯...我主要是在晚上看书的时候用台灯，还有就是客厅的主灯。
[10:08] 访谈员：您选择照明产品时最看重什么？
[10:10] 用户：我觉得亮度要够，但是又不能刺眼。之前买过一个灯，太亮了眼睛不舒服。
[10:15] 访谈员：那您一般怎么选择照明产品呢？
[10:18] 用户：我会先看品牌，大牌子比较放心。然后看价格，太贵了也买不起。还有就是看评价，别人说好我才敢买。
...
【访谈背景】
- 项目名称：某照明企业消费者研究
- 访谈主题：家庭照明产品购买决策研究
- 目标用户：25-45岁城市白领
- 访谈目的：了解用户购买照明产品的决策过程和影响因素
# 访谈小结 - 特斯拉Model 3用户研究
## 一、我们访谈了谁（WHO）
### 1.1 基础信息
- **姓名/代号**：用户A（张先生）
- **性别/年龄**：男，32岁
- **职业/收入**：互联网产品经理，年薪35万
- **家庭状况**：已婚，有1个3岁孩子
### 1.2 用户画像标签
- 科技尝鲜者
- 品质生活追求者
- 环保意识践行者
### 1.3 与产品的关系
- **使用经验**：使用1.5年，Model 3标准续航版
- **使用场景**：日常通勤（每天50km）+ 周末家庭出行
- **品牌态度**：特斯拉忠实粉丝，已推荐3位朋友购买
---
## 二、主要信息（WHAT）
### 2.1 核心行为
- 每天使用APP查看车辆状态、提前开空调
- 每周充电2-3次，主要在超充站
- 每月OTA升级后第一时间探索新功能
- 经常使用自动驾驶辅助功能（高架/高速）
### 2.2 关键痛点
- 充电时经常遇到排队，等待时间长
- 冬季续航衰减明显，有里程焦虑
- 语音助手识别率不高，交互体验差
### 2.3 主要需求
- 希望有更快的充电速度（15分钟充80%）
- 期待完全自动驾驶（FSD）在国内落地
- 想要更智能的座舱体验（语音+手势）
### 2.4 决策因子（按重要性排序）
1. 续航里程（首要考虑）
2. 智能化程度（差异化价值）
3. 品牌科技感（身份认同）
4. 价格（预算约束）
### 2.5 客户需求地图（7层结构速览）
| 层级 | 核心发现 | 关键引语 |
|------|---------|---------|
| **价值观** | 追求科技先锋形象 | "买特斯拉是觉得有科技感" |
| **心理意义** | 身份象征，代表品味 | "它代表我的品味和生活方式" |
| **场景化任务** | 通勤+家庭双重场景 | "每天上下班开，周末带娃" |
| **判别标准** | 续航>智能>品牌>价格 | "先看续航，再看智能化" |
| **情绪** | OTA升级带来惊喜 | "每次升级都像开盲盒" |
| **成果** | 省油钱+驾驶轻松 | "省油钱，还能自动驾驶" |
| | 外观未来感+静音好 | "流线型，像来自未来" |
---
：
传统认知：软件升级是麻烦事，需要专门花时间
用户实际：每次升级都充满期待，像收到礼物一样兴奋
：
：
软件定义汽车带来持续新鲜感，延长产品生命周期
用户愿意为"惊喜"和"期待感"付费，而非单纯功能
OTA升级成为用户与品牌持续互动的触点
---
：
传统认知：充电等待是痛点，浪费时间
用户实际：部分用户把充电时间当作难得的独处/放松时间
：
：
充电场景可转化为"第三空间"体验
用户需要的不只是快，还有充电过程中的体验
充电站可升级为休闲/办公/社交空间
---
：
传统认知：驾驶是技能，需要专注和掌控感
用户实际：把驾驶交给系统后，反而更享受出行
：
：
自动驾驶改变的不只是便利性，更是出行体验的本质
用户愿意为"省心"和"自由"支付溢价
未来汽车的核心价值可能是"移动空间"而非"驾驶工具"
---
：
打造"惊喜订阅"模式，定期推送彩蛋功能
建立用户共创机制，让用户投票选择新功能
开发"功能盲盒"，随机解锁隐藏功能
：
：增加更多彩蛋功能（游戏、主题、音效）
：升级过程游戏化，增加期待感和仪式感
：OTA升级作为营销事件，制造话题和社交传播
---
：
充电站升级为"第三空间"，提供休闲/办公设施
开发"充电时光"服务（按摩椅、VR体验、咖啡吧）
推出"充电社交"功能，连接附近车主
：
：车内增加娱乐/办公功能（大屏、投屏、会议模式）
：充电过程可预约服务（按摩、洗车、购物）
：充电站品牌化，打造车主社群空间
---
：
开发"移动空间"模式，根据场景自动调整座舱
推出"出行即服务"，车内集成办公/娱乐/休息功能
建立"无驾驶"体验标准，重新定义出行品质
：
：自动驾驶+座舱场景模式（办公/娱乐/休息）
：无缝切换驾驶/乘坐模式，零焦虑出行
：主打"解放时间"而非"自动驾驶技术"
---
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 访谈时间 | 2026-06-01 |
| 访谈时长 | 45分钟 |
| 访谈方式 | 面对面 |
| 访谈主题 | 特斯拉Model 3使用体验研究 |
| 访谈员 | 研究员 |
完整笔录位置：内部访谈笔录文件（示例）
关键时间点：12:30（OTA升级讨论）、28:45（充电体验）、35:20（自动驾驶）
下次可增加关于"竞品对比"的问题，了解用户为何没选其他品牌
用户对"价格"话题较敏感，需要更委婉的提问方式
---
Excel数据（CSV格式）：
层级,维度,用户原话,提炼洞察,业务启示
价值观,身份认同,"买特斯拉是觉得有科技感",追求科技先锋形象,强调科技属性
心理意义,情感价值,"它代表我的品味",身份象征需求,打造品牌调性
场景化任务,通勤场景,"每天上下班开",高频使用场景,优化日常体验
判别标准,续航,"先看续航",续航是首要标准,突出续航优势
情绪,惊喜,"每次升级都像开盲盒",期待与惊喜感,持续迭代体验
成果,经济收益,"省油钱",实际经济利益,量化价值呈现
五感,视觉,"流线型，像来自未来",视觉优势,设计优化
Skill版本: v1.0 | 创建日期: 2026-06-03 | 维护人: 用户研究团队 2026-08-26 全品类通用化更新，示例保留行业原样仅供示范
