Product A 社媒 UGC 洞察

Overview

本 skill 用于把 Product A 用户在社媒上的真实发声（原帖 + 一级评论 Excel）整合成一份结构化洞察报告。核心是：忠实读取用户原话 → 按既定标签体系与竞品分流规则打标 → 分级归纳痛点/爽点/竞品观点/功能诉求 → 输出带原文与量化支撑的报告。

配套参考文档（全部在 references/，工作时按需读取）：
- 社媒UGC洞察工作流.md —— 采集/清洗/聚类/报告四环节完整流程与防幻觉机制（权威流程）
- 问题标签体系.md —— Product A 问题分类主维度（打标必须从中选择）
- 打标参考词库.md —— 使用场景词库、P0/P1/P2 判定、prompt 模板、引用格式规范
- 竞品名单与关系分类.md —— 竞品名单、名称归一化、竞品关系分流规则

何时使用

用户提供 Product A 社媒 Excel（一个或多个）并要求做用户洞察/舆情分析时触发。典型输入文件名：
- 含「原帖数据」→ 主帖文件，重点读取「内容」列（辅助列：标题、作者、url、点赞数、平台名称）
- 含「一级评论检索」/「评论」→ 评论文件，重点读取「评论内容」列（辅助列：作者、url、点赞量；平台从文件名推断：含「抖音/微博/B站」等）
- 不读取「情感」「合作品牌」列（源数据不准，不参考）

铁律（禁止事项）

1. 禁止偷懒、禁止以"为用户省 token"为由跳过任何步骤、禁止欺骗用户。数据多就分批逐条处理，不得抽样代替全量或臆造。
2. 禁止编造 record_id、原文、竞品名、结论。每条洞察必须有真实原文与数量支撑。
3. 报告禁止"很多用户""普遍认为"等模糊量化，必须给出具体条数与占比（数字由脚本从数据算出，不靠 AI 自己数）。
4. 引用原话不截断、不改写，须附平台与原帖 url。
5. 只呈现有逻辑的因果动线（原因→结果），用数据锚定；证据不足的环节标【待验证】，不当定论。

工作流程

Step 0：读取数据

• 用 pandas 读取所有 Excel。按文件名判定类型（原帖/评论）并映射到统一字段：platform / content / author / url / likes / data_type。
• 原帖：content 取「内容」列；platform 取「平台名称」列。
• 评论：content 取「评论内容」列；platform 从文件名推断。
• 打印每个文件的行数、列名、样例，确认列名与预期一致后再继续。

Step 1：清洗（按需，若用户给的是原始未清洗数据）

按 references/社媒UGC洞察工作流.md 环节二执行：跨平台去重 → 5 层过滤（产品名严格匹配 / 低质 / 噪声黑名单 / PGC 营销 / 政务通稿·行业分析）。若用户明确表示数据已清洗，可跳过并说明。清洗后统计漏斗（各层过滤量、保留量、平台分布）。

Step 2：打标

• 逐条打标，用 Python for 循环逐条处理，实时写入 CSV，禁止批量跳过。
• 打标字段与规则见 references/打标参考词库.md 3.2 全量打标 Prompt；主维度必须从 references/问题标签体系.md 选择。
• 竞品名归一化 + 竞品关系分流见 references/竞品名单与关系分类.md：
• Product A弱于竞品/定位混淆 → 计入痛点统计
• Product A强于竞品 → 计入正向反馈
• 工具推荐/教程引用/价格参照/替代选型/中性横评 → 计入竞品对比，不混入痛点
• 打标完成后跑脚本校验（维度/场景必填、优先级与情感匹配、竞品归一化）。

Step 3：统计与洞察提炼

用脚本计算所有量化指标（不靠 AI 数数）：
- 情绪分布、各维度/场景/功能点提及 Top、P0/P1/P2 分布、竞品提及频次与关系分布。
- 痛点分级标准（P0=数据丢失/崩溃/无法使用；P1=输出质量差/成本高/核心功能缺陷；P2=门槛/体验/非核心）见 references/打标参考词库.md 二。
- 置信度标注：≥2 平台佐证且提及≥10 为高置信度；反向检验（样本偏差、少数声音放大、遗漏反证）写入"分析局限性"。

Step 4：撰写报告

按用户要求的固定结构输出（下述九节为默认，可增不可减）：

# Product A 社媒用户洞察报告
一、核心数据概览      （数据规模、平台分布、情绪分布、功能点/场景 Top）
二、P0 级痛点         （每项：描述 + 3-5 条典型原句(附平台·url) + 条数占比 + 产品启发）
三、P1 级痛点         （同上格式）
四、P2 级痛点         （同上格式）
五、正向反馈：用户认可的能力
六、竞品对比观点      （按竞品/关系类型归纳，附原句）
七、功能诉求汇总      （用户明确提出的期望/建议，按诉求聚合计数）
八、产品定位洞察      （因果动线式核心洞察，数据锚定，缺证据标【待验证】）
九、总结             （优先级 × 痛点/爽点 × 用户期望 × 典型原话 表格）

引用格式统一（见 references/打标参考词库.md 六）：

> "[用户原话，不截断]"
> —— [平台] · [record_id] · [原帖链接](url)

输出与交付

• 报告写入当前工作目录（Markdown；如用户要 HTML/其他格式再转换）。
• 中间产物（打标 CSV、统计表）一并保留，便于溯源。
• 完成后用结果呈现工具展示报告文件。

Resources

references/

• 社媒UGC洞察工作流.md：四环节完整流程、清洗规则、防幻觉五机制、报告结构（权威）。
• 问题标签体系.md：Product A 问题分类主维度（打标从中选）。
• 打标参考词库.md：场景词库、P0/P1/P2 判定、两阶段 prompt、引用格式。
• 竞品名单与关系分类.md：竞品名单、归一化、关系分流规则。

scripts/

按需为具体任务编写一次性脚本（读 Excel、逐条打标、统计、校验）。数据规模大时优先脚本处理以保证确定性与可复现。