user-feedback-analysis

name	user-feedback-analysis
description	多源用户反馈结构化分析，支持主题编码、JTBD映射、机会矩阵输出，驱动产品改进
when_to_use	用于把多源用户反馈（NPS / 工单 / 访谈 / 评论）做结构化分析、JTBD 映射、机会矩阵时调用。 典型触发："分析这批反馈" / "用户痛点是什么" / "JTBD" / "机会矩阵"。 不用于：定量数据分析（不是 skill 范围）/ 竞品调研（用 competitive-analysis）/ 单条反馈记录（直接走 notes/MEMORY）。
user-invocable	true
allowed-tools	["Read","Write","Edit","Glob","Grep"]

用户反馈分析技能

数据来源识别

支持四类标准数据源：

来源类型	示例	分析侧重
客服记录	工单、在线对话历史	问题频率 + 痛点严重度
平台评论	应用市场评价、G2/Capterra	情感倾向 + 公开声誉
调研问卷	NPS/CSAT 开放题	满意度趋势 + 改进建议
用户访谈	访谈记录、录音文字稿	深度动机 + JTBD 发现

三阶编码流程

第一阶：开放编码

不预设分类，通读全部反馈，为每条反馈打标签：

操作步骤：

1. 逐条阅读原始反馈
2. 提取关键信息，打 1-3 个标签
3. 标签格式：[对象]+[评价]

标签示例：

"处理结果不太满意" → [输出质量]-[不达标]
"每个月只能用20次太少了" → [配额]-[不够用]
"提交后一直没有响应"   → [系统稳定]-[超时]
"能不能加个新模板"     → [功能模板]-[新模板需求]

第二阶：主题聚合

将相似标签合并为候选主题：

操作步骤：

1. 将标签按相似度分组
2. 为每组命名一个主题
3. 验证主题质量

主题验证三标准：

标准	检查问题
独立性	每个主题不与其他主题重叠？
穷举性	所有反馈都被至少一个主题覆盖？
代表性	主题名称能准确代表其包含的反馈？

输出格式：

### 主题 1：{主题名称}（{N} 条反馈）
- 代表性引语："{原始反馈摘录}"
- 包含标签：[标签1]、[标签2]、...
- 情感分布：正面 {N}% | 中性 {N}% | 负面 {N}%

第三阶：机会提炼

将主题转化为 JTBD（Jobs to Be Done）格式的机会陈述：

### 机会 OPP-{序号}

**JTBD 陈述**：
当 {情境} 时，{用户角色} 想要 {动机}，
以便 {预期结果}，
但目前存在 {阻碍}。

**来源主题**：{主题名称}
**反馈条数**：{N} 条
**严重度**：P0 / P1 / P2

情感分析维度

对每条反馈进行情感标注：

情感极性（1-5 分）

分值	含义	关键词信号
1	强烈不满	垃圾、骗人、退款、投诉
2	不满意	差、不好用、失望、浪费
3	中性	一般、还行、凑合
4	满意	好用、方便、不错
5	非常满意	太棒了、神器、推荐、离不开

情感标签

从以下标签中选取：满意 / 失望 / 困惑 / 愤怒 / 惊喜 / 焦虑 / 无感

严重度评分

级别	定义	行动
P0	影响核心功能，用户无法完成主要任务	立即转化为需求
P1	影响使用体验，但有替代方案	排入下一迭代
P2	轻微不满，不影响核心使用	记录观察

竞品提及检测

在反馈中自动标记竞品名称：

## 竞品提及记录

| 竞品名称 | 提及次数 | 对比维度 | 情感倾向 |
|---------|---------|---------|---------|
| {竞品1} | {N} 次 | {功能/价格/质量} | 正面/负面 |
| {竞品2} | {N} 次 | {功能/价格/质量} | 正面/负面 |

竞品提及频率表同步至 competitive-analysis skill 作为输入。

严重度 × 频率矩阵

将所有提炼出的问题按两个维度排布：

           低严重度              高严重度
高频率 │  快速修复（P2）      │  ★ 优先解决（P0）  │
       │  体验优化，快速迭代   │  核心问题，立即响应  │
       ├─────────────────────┼────────────────────┤
低频率 │  监控观察            │  深度调研（P1）     │
       │  记录但暂不行动      │  用户访谈跟进       │

各象限行动指南

象限	行动	输出
优先解决（高频+高严重度）	立即转化为 P0 需求	→ requirement-analysis skill
快速修复（高频+低严重度）	快速迭代修复	→ 输出 P2 任务草稿，由用户 / 主 Claude 调 task-management 落盘
深度调研（低频+高严重度）	安排用户访谈深挖	→ 补充访谈后重新分析
监控观察（低频+低严重度）	记录不行动	→ notes.md 观察区

四类输出物

输出 A：主题分析报告

## 主题分析报告

分析范围：{数据来源} | {时间窗口} | {反馈总数}

### 主题概览
| 排名 | 主题 | 反馈条数 | 情感均值 | 严重度 |
|------|------|---------|---------|--------|
| 1 | {主题1} | {N} | {1-5} | P0/P1/P2 |
| 2 | {主题2} | {N} | {1-5} | P0/P1/P2 |

### 各主题详情
（每个主题包含：代表性引语 + 标签列表 + 情感分布 + 趋势判断）

输出 B：JTBD 机会清单

按优先级排列的机会列表，每条含 JTBD 陈述 + 来源主题 + 严重度。

输出 C：严重度 × 频率矩阵

四象限可视化 + 每个象限中的具体问题列表 + 建议行动。

输出 D：产品优化建议

质量/体验类反馈汇总 + 具体优化方向 + 预期改善指标。

执行步骤

1. 明确数据来源和分析范围（时间窗口 / 产品范围 / 用户类型）；有关键疑问先提问
2. 收集并整理原始反馈（标注来源 / 时间 / 用户类型）
3. 执行三阶编码（开放编码 → 主题聚合 → 机会提炼）
4. 完成情感分析（极性 + 标签 + 严重度）
5. 执行竞品提及检测
6. 生成严重度 × 频率矩阵
7. 在响应消息中呈现四类交付物的完整分析结果
8. 收到用户确认信号后落盘（归属按 skill: document-norms §1 判定）：绑定单模块的反馈分析 → projects/modules/<basic>/<sub>/research/FEEDBACK-{序号}.md；跨模块 / 全产品的 → projects/specs/FEEDBACK-{序号}.md