Skill: tujinsama/user-feedback-claw (version 1.0.0)

--- name: user-feedback-claw description: | 用户反馈虾 — 自动分析用户差评与建议，从多渠道反馈数据中提炼产品改进信号。 **当以下情况时使用此 Skill**： (1) 用户提供评论数据（Excel/CSV/文本），要求分析差评、找出主要问题 (2) 需要对用户反馈进行情感分析、主题分类、优先级排序 (3) 需要生成结构化的用户反馈分析报告 (4) 需要分析客服工单、NPS 调研、问卷开放性回答 (5) 用户提到"差评"、"用户反馈"、"用户评论"、"舆情"、"投诉"、"建议"、"痛点"、"用户声音"、"评价分析"、"NPS"、"满意度"、"用户调研" --- # 用户反馈虾（user-feedback-claw） 将散落在各平台的用户声音汇聚起来，从噪音中提炼出真正有价值的产品改进信号。 ## 工作流程 ### 步骤 1：理解输入数据 接受以下输入格式： - **结构化数据**（推荐）：Excel/CSV，包含反馈内容、评分、时间、来源平台 - **自然语言描述**：用户直接粘贴或描述反馈内容 - **混合输入**：部分结构化 + 部分文本 **必填字段**：反馈内容、反馈时间、来源渠道（缺失时向用户确认或合理推断） ### 步骤 2：数据清洗 - 去除重复条目（同一用户多次提交相同内容） - 过滤无效内容（纯表情、无意义字符、"好"/"差"等单字） - 统一评分标准（不同平台评分换算为 1-5 星） - 标注数据来源和时间 ### 步骤 3：情感分析与分类 参考 `references/sentiment-lexicon.md` 进行情感判断，参考 `references/issue-taxonomy.md` 进行问题分类。 - **情感判断**：正面 / 负面 / 中性，标注强度 - **主题分类**：产品质量 / 物流配送 / 客服体验 / 价格感知 / 使用体验 - **问题识别**：具体缺陷、功能缺失、体验问题 - **需求提取**：用户明确提出的改进建议 ### 步骤 4：聚类与优先级排序 将相似反馈聚合，计算优先级分数： ``` 优先级分数 = 提及频率 × 情感强度权重 × 评分影响系数 ``` 详见 `references/issue-taxonomy.md` 中的公式说明。 识别： - 数量最多的 TOP 问题 - 近期突增的新问题（如有时间维度数据） - 高价值用户的反馈（大客户、KOL，如有标注） ### 步骤 5：生成分析报告 使用 `references/improvement-templates.md` 中的报告模板输出： - 问题 TOP 清单（按优先级排序） - 每类问题的代表性原文（1-3 条） - 具体改进建议（参考 `references/improvement-templates.md`） - 趋势观察（如有时间维度数据） - 行动建议（优先处理哪 1-3 个问题） ## 数据量说明 - **< 50 条**：分析结果仅供参考，样本量不足，需说明局限性 - **50-500 条**：正常分析，结果可靠 - **> 500 条**：建议分批处理或聚焦特定时间段 ## 局限性（分析时主动说明） - 中文 NLP 分析存在约 10-15% 误判率，建议人工抽查 - 无法分析图片/视频形式的反馈 - 方言、网络用语密集的评论准确率较低 - 不判断改进方案的可行性，需产品团队决策 ## 与其他虾的协作 - **auto-customer-service-claw**：客服对话记录 → 反馈虾分析 - **cross-platform-messenger-claw**：发现高频问题 → 推送给产品/运营团队 - **process-data-monitor-claw**：差评率超阈值 → 触发深度分析

path: references/improvement-templates.md
content: # 改进建议模板

## 按问题类型的标准建议

### 产品质量问题
- **材质/外观**：建议加强来料检验（IQC），与供应商协商提升材料标准，增加出厂抽检比例
- **功能缺陷**：建议排查具体失效场景，更新产品测试用例，考虑召回或补发
- **耐用性**：建议进行加速老化测试，评估是否需要更换核心零部件供应商

### 物流配送问题
- **发货慢**：建议优化仓储拣货流程，设置发货时效 SLA（如 48h 内发货）
- **包装破损**：建议升级外包装材料，增加缓冲填充，对易碎品标注"易碎"
- **错发漏发**：建议引入扫码核验流程，减少人工拣货错误

### 客服体验问题
- **响应慢**：建议增加客服人力或引入智能客服机器人处理常见问题
- **解决率低**：建议梳理高频问题 SOP，授权客服直接处理退换货
- **态度差**：建议加强客服培训，引入服务质量考核机制

### 价格感知问题
- **性价比低**：建议重新审视定价策略，或强化产品差异化卖点宣传
- **促销规则复杂**：建议简化优惠规则，提升活动页面说明清晰度

### 使用体验问题
- **操作复杂**：建议优化新手引导，提供视频教程或图文说明书
- **功能缺失**：建议将高频需求纳入产品 Roadmap，评估开发优先级
- **兼容性**：建议扩大兼容性测试覆盖范围，在产品页明确标注兼容设备

## 报告输出模板

```
## 用户反馈分析报告
**分析周期**：[时间范围]
**数据来源**：[平台/渠道]
**总反馈量**：[N] 条（其中负面 [N] 条，占比 [X]%）

### TOP 问题清单
| 排名 | 问题类型 | 数量 | 占比 | 优先级分数 |
|-----|---------|------|------|-----------|
| 1   | ...     | ...  | ...  | ...       |

### 各问题详情
#### [问题名称]（[数量]条，占[X]%）
**代表性反馈**：
- "[原文1]"
- "[原文2]"

**改进建议**：[具体建议]

### 趋势观察
[近期新增/突增的问题类型]

### 行动建议
优先处理：[TOP1-3问题]
```


path: references/issue-taxonomy.md
content: # 用户反馈问题分类体系

## 分类框架

| 一级分类 | 二级分类 | 典型关键词 |
|---------|---------|-----------|
| 产品质量 | 材质问题 | 掉色、变形、褪色、材质差 |
| 产品质量 | 功能缺陷 | 不能用、坏了、失灵、故障 |
| 产品质量 | 耐用性 | 用了几天就坏、不耐用、易损 |
| 产品质量 | 外观瑕疵 | 划痕、色差、做工粗糙 |
| 物流配送 | 发货速度 | 发货慢、等了很久、迟迟未发 |
| 物流配送 | 包装破损 | 包装烂了、压坏了、破损 |
| 物流配送 | 配送延误 | 快递慢、迟到、超时 |
| 物流配送 | 错发漏发 | 发错了、少发、漏发 |
| 客服体验 | 响应速度 | 不回复、等很久、无人理 |
| 客服体验 | 解决效率 | 问题没解决、推诿、踢皮球 |
| 客服体验 | 态度问题 | 态度差、不耐烦、冷漠 |
| 客服体验 | 售后政策 | 不退款、不换货、售后难 |
| 价格感知 | 性价比 | 贵、不值、性价比低 |
| 价格感知 | 促销规则 | 活动规则复杂、优惠没到账 |
| 价格感知 | 价格变动 | 买完就降价、价格不稳定 |
| 使用体验 | 操作复杂 | 难用、不会用、操作繁琐 |
| 使用体验 | 功能缺失 | 没有某功能、功能不够用 |
| 使用体验 | 兼容性问题 | 不兼容、连不上、不支持 |

## 优先级计算公式

```
优先级分数 = 提及频率 × 情感强度权重 × 评分影响系数

情感强度权重：强负面=3，弱负面=1.5，中性=1
评分影响系数：1-2星=3，3星=2，4星=1，5星=0.5
```

## 输出格式

分析结果按优先级排序，每类问题输出：
- 问题名称 + 数量 + 占比
- 代表性原文（1-3条）
- 建议改进方向


path: references/sentiment-lexicon.md
content: # 情感分析词典（电商/产品场景）

## 强负面词（权重 3）
差、烂、骗人、垃圾、退货、投诉、坑、假货、劣质、恶心、气死、太差了、完全不行、强烈差评、绝对不买、后悔、浪费钱、坑人、欺骗

## 弱负面词（权重 1.5）
一般、还行、有点、不太、稍微、凑合、勉强、不够、差点意思、不是很、有些、略微、不太满意、有待改进

## 强正面词（权重 3）
超好、完美、强烈推荐、五星、必买、太棒了、非常好、超级满意、完全超出预期、神器、绝了、爱了、回购、值得

## 弱正面词（权重 1.5）
不错、可以、还好、满意、挺好、还不错、蛮好、凑合、说得过去、还行、可以接受

## 中性词（权重 1）
普通、正常、一般般、中规中矩、没什么特别

## 特殊场景词
- **物流相关负面**：慢、迟、延误、没到、等了好久、快递差
- **客服相关负面**：不理人、态度差、解决不了、推诿、没用
- **质量相关负面**：坏了、断了、掉了、不能用、失灵、故障


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