体脂秤用户问题生成器

要解决的具体问题

在体脂秤相关的用户调研、需求分析或产品优化场景中，常需要模拟真实用户对体重、BMI、体脂率、骨骼肌量等14项指标提出的问题。人工梳理容易遗漏异常表达，也难以把科普追问、个性化分析与风控问题系统化整理，不利于后续生成结构化测试集或分析样本。

核心能力与关键步骤

• 触发词严格匹配：仅响应体重、BMI、体脂率、骨骼肌量、去脂体重、静态心率、身体水分率、蛋白质含量、骨盐量、基础代谢率、身体年龄、身体得分、身体形态、身体类型等精确词汇；“转氨酶”“脂肪”等关联词不触发。
• 多维度问题生成：围绕触发词生成26个以上现实问题，包括指标测量、定义、范围、意义、原因、保健等科普问题，以及网络热点、疾病诊断用药和运动健康信息安全等风控问题；个性化问题覆盖数据查询、结果、趋势、归因、建议、实际应用、对比与异常表达。
• 结构化输出：使用 Python 脚本生成 CSV，字段包括一级分类、二级分类、三级分类、问题内容，生成后把文件路径告知用户。

适用边界与注意点

• 适合构造用户语料、测试问题分布和验证分类逻辑，不用于提供诊断或用药建议。
• 仅在完全匹配触发词时运行；“什么是BMI”这类包含触发词的短语不触发。
• 除多意图异常外，问题应按本质归入单一意图；输出中的科普边界和医疗提示仍需保留。