客户访谈纪要

解决什么问题

客户访谈结束后，信息往往散落在录音转写、聊天记录和随手笔记里：谁提出了哪个需求、哪些说法相互冲突、哪些承诺尚未确认，都很难直接落到结构化文档中。客户访谈纪要｜郭亿易 试图把这类整理工作交给大模型处理，通过分步索要字段，减少一次性输入过多信息造成的遗漏与结构不一致。

技能如何工作

这个技能的核心能力是分步收集访谈内容并写入 JSON。它不是让用户先整理好完整纪要，而是按步骤逐步补齐关键字段，再将这些内容写入结构化数据对象。这样做的好处是输入路径更接近实际访谈过程：先确认访谈对象与背景，再记录问题、回答、判断与后续行动。

使用方式也很直接：在对话中触发技能后，按照提示逐项提供信息即可。每一步只需要关注当前字段，不必一开始就生成完整长文档。对于需要沉淀客户反馈、管理需求线索或保留访谈证据的团队，这种方式可以把零散交流转成更容易检索、回顾和交给下游处理的数据。

适用边界与注意点

它适合处理已有访谈内容或可以逐段提供的客户交流材料，并不替代访谈设计、提问质量判断和结论确认。如果原始输入缺少时间、对象、上下文或前后矛盾，输出也会继承这些不确定性。字段应基于实际资料填写，不要把推测写成事实；涉及客户隐私、商业敏感信息或未授权内容时，应先完成脱敏与授权检查。

核心价值

总的来说，这个技能的价值在于把“先写一段纪要”拆成“逐步填入 JSON 字段”。它降低了整理长访谈时的认知负担，也让纪要内容更容易进入后续的检索、合并或自动化流程。对于经常进行客户访谈的产品、咨询和增长团队，它可以作为资料结构化的前置环节，而不是替代人工判断的全自动会议记录器。