智谱清言可通过五种方法结构化处理客户反馈：一、上传文件+指令直取核心要点；二、分段提问法逐条萃取；三、启用沉思模式强化逻辑归因；四、构建标签体系自动打标；五、生成可交付的反馈简报文档。
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如果您已通过智谱清言收集到大量客户反馈文本（如问卷回复、客服对话记录、社群留言等），但信息杂乱、重点模糊、难以提炼行动项，则可借助其结构化处理能力进行高效归纳。以下是具体操作方法：
一、使用PDF/文本上传+指令直取核心要点
智谱清言支持直接解析上传的反馈原始材料，并依据明确指令自动提取关键信息，避免人工逐条阅读。该方式适用于已归档的反馈文档或批量导出的聊天记录。
1、点击输入框旁的“上传文件”按钮，选择含客户反馈的PDF或TXT文件（单次上限200MB）。
2、等待系统完成文字识别与结构解析（状态栏显示“已就绪”）。
3、在输入框中输入指令：请提取所有反馈中的问题类型、涉及模块、情绪倾向（正面/中性/负面）、高频关键词，并以表格形式输出。
4、确认发送，AI将生成结构化摘要表，含列：问题类型｜模块位置｜情绪｜关键词。
二、分段提问法：针对零散反馈逐条萃取
当反馈以短句、碎片化形式存在（如微信聊天截图文字、在线表单逐条提交），可采用分段输入+聚焦指令方式，确保每条反馈被独立解析并统一归类。
1、将10–15条反馈复制为一段连续文本，粘贴至输入框。
2、输入指令：请对以下每条反馈分别判断：①是否含明确问题；②问题归属类别（功能缺陷/响应延迟/文案歧义/价格质疑/其他）；③是否需技术介入（是/否）。
3、获取带编号的逐条判定结果后，复制全部输出，在新对话中再次输入：请统计上述判定结果中各类别出现次数，并按频次降序列出。
三、启用沉思模式强化逻辑归因
对于存在因果模糊、表述含混或需跨条目关联推断的反馈（例如“用着卡”“总闪退”“登录不了”并存），普通模式易误判根源。沉思模式通过多步内部推理，可识别共性触发条件与潜在系统性原因。
1、确保当前使用智谱清言网页端或最新版PC桌面客户端，并已选择Open-AutoGLM模型。
2、在输入框中键入前缀：#think=3，随后换行输入反馈内容及指令。
3、完整输入示例：#think=3\n以下为近3天App用户反馈：\n- “首页加载要等5秒以上”\n- “切换标签页时黑屏2秒”\n- “后台切回前台经常崩溃”\n请分析这些现象是否指向同一底层原因，并说明依据。
4、模型将输出推理链：如“均发生于UI线程阻塞场景→检查主线程耗时操作→重点关注图片解码与广告SDK初始化时机”。
四、构建反馈标签体系并自动打标
为实现长期可追溯的反馈管理，需建立稳定标签维度。智谱清言可通过少样本学习（few-shot learning）快速适配企业自定义分类体系，无需训练模型。
1、预先整理3–5条已人工打标的反馈样例，格式为：“反馈原文｜标签A,标签B”。例如：“注册验证码收不到｜渠道失效,短信服务异常”。
2、将样例连同待处理的新反馈一同输入，指令为：参照以上样例的标签规则，为下列新反馈逐条打标，仅输出“反馈原文｜标签1,标签2…”格式，不加解释。
3、获取批量打标结果后，可直接导入CRM系统或Excel进行交叉筛选（如筛选含“支付失败”且“iOS端”的全部记录）。
五、生成可交付的反馈简报文档
面向管理层或跨部门同步时，需将原始反馈转化为具备背景、结论与建议的正式简报。智谱清言能基于数据摘要自动生成符合商务语境的叙述性报告。
1、先完成前述任一归纳步骤，获得结构化结果（如表格、频次统计、归因结论）。
2、将该结果作为上下文，输入指令：请基于以上数据，撰写一份面向产品负责人的周度反馈简报，包含：①本期反馈总量与渠道分布；②TOP3问题及影响范围预估；③1项可快速落地的优化建议；④1项需协同技术评估的深层风险。
3、AI输出即为可直接邮件发送或会议使用的简报正文，语言简洁、重点前置、无冗余描述。
