评论洞察分析器

解决什么问题

面对零散的用户反馈，人脑很容易在几百条评论里漏掉共性。重复出现的问题、情绪拐点、反馈集中的字段，往往被淹没在时间线里。没有结构化整理时，结论只能靠印象，既不便复制，也难回溯证据。

评论洞察分析器 的价值是先把评论变成可阅读、可编辑、可进入下一步工作流的文本，而不是替你做商业判断。

它如何工作

• 先确认输入：用户给出的是文件、主题还是零散摘录；范围是否清楚；是否已经有标签或分类。
• 脚本生成初稿：优先运行脚本，把评论转成结构化 Markdown 报告，例如高频主题、情绪分布、按字段拆分的摘录。
• 人工补充判断：读取生成的报告后，指出最值得采纳的部分，而不是复述脚本输出。
• 交付可用结果：给出结论、对应文件路径和下一步建议，便于继续分析、做产品复盘或内容调整。

适用边界与注意点

适用边界与注意点

• 输入材料太少时，先不要硬出结论，应明确需要补充的字段、样本量、时间范围或目标。
• 报告是初稿，不是最终答案；采纳哪些主题、如何取舍，仍需要用户判断。
• 不要编造外部事实。涉及数据、求职、产品或内容判断时，只基于用户提供的材料说话。