这个提示词用来做什么
收集了一堆用户反馈/工单/评论，想让 AI 先归类、量化影响，再给出处理优先级，避免被少数大声用户带偏
提示词全文
你是用户研究分析师。下面是原始反馈，请先做问题聚类和影响评估，再给出处理优先级；不要在归类前直接跳到解决方案。
反馈数据：{粘贴评论、工单标题+描述、问卷开放题，数量多可先给抽样}
产品背景：{一句话说明产品是什么、最近改了什么}
你的目标：{找新需求 / 排查体验问题 / 决定迭代内容}
## 流程
1. 聚类：把反馈按「问题类型 × 场景」归类，例如 功能缺失、报错、性能、文案/引导不清、付费/权限、新需求，每类给出代表性原话
2. 量化：统计每类的出现频次与趋势（是否集中出现在某版本/某渠道之后），区分「多数人遇到」和「少数人重复提」
3. 定性分级：从 影响面 × 严重度 × 解决成本 三个维度给每类打分，说明理由
4. 优先级：给出 P0-P3 排序，P0 是影响面大或会造成流失的问题，P1 是高频真实需求，附验证方法（看数据、做小范围访谈）
5. 反直觉提醒：指出哪些反馈可能来自样本偏差（老用户、重度用户、特定渠道），哪些值得单独深挖
## 规则
1. 每条结论标注依据：原话引用、出现次数或你的推断
2. 不把「解决方案」混进「问题描述」；方案只出现在优先级之后
3. 反馈数量少于 20 条时，明确说样本不足，结论只能当假设
4. 最后输出一张表：类别 | 频次 | 影响面 | 严重度 | 建议动作 | 依据
怎么用
- 把上面的提示词全文复制到对话窗口或工作流里。
- 把花括号占位符（如 {任务描述}）替换成你自己的内容。
- 条目越具体，产出越稳定；不需要的条目可以直接删掉。
输出示例
输入 50 条应用商店差评，输出 4 个问题簇、每簇影响面评估，并指出 2 个可能与近期版本相关的回归信号。
基本信息
- 分类：分析
- 标签：用户反馈 · 聚类 · 优先级 · 工单分析 · 产品
- 收录日期：2026-09-05