Notion AI写客户访谈摘要空泛，因默认通用模板且缺业务约束；需强制提取带身份、上下文的原话金句，并按痛点/决策标准/未满足需求三维度表格化输出，辅以禁转述、填“暂无”、自我校验三步闭环。
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Notion AI写客户访谈摘要时只输出宽泛概括，是因为它默认按通用模板压缩信息，缺乏对访谈原始语义结构和业务目标的定向约束。
明确要求AI提取“原话金句”
在提示词末尾追加：「请从访谈记录中直接摘录3～5句客户原话，每句必须带说话人身份（如‘采购总监李敏’）、上下文简述（如‘谈到交付周期时’），不得改写、缩写或归纳」。
这一步强制AI放弃概括本能，转向逐字定位。若不加身份和上下文，AI会把“太慢了”这种话单独拎出来，失去判断依据。
绑定具体分析维度
方法一：用冒号定义字段
在提示词中插入「按以下维度逐项提取：痛点（客户亲口说的障碍）、决策标准（客户提到的选型依据）、未满足需求（客户明确说‘希望有…’的部分）」。
方法二：用表格框架锚定输出
写明「输出为三列表格：第一列【维度】填‘痛点/决策标准/未满足需求’，第二列【客户原话】粘贴原文，第三列【出现场景】写时间戳或问题编号（如Q4）」。
【不写维度名称就跑题】——AI没有内置业务逻辑，你不说清“痛点”指什么，它就把“会议室空调太冷”也当痛点归进去。
切断AI自由发挥路径
第一步：在提示词开头加硬性指令「禁止使用‘用户强调’‘客户指出’等转述表述；所有内容必须是客户发言的逐字复现或表格化归类」。
第二步：紧接着写「若原始记录中某维度无对应内容，请填‘暂无’，不可自行补充推测」。
第三步：结尾追加「检查输出：每行是否含客户原话？是否标注说话人？是否匹配指定维度？任一否决则重写」。
这三步形成逻辑闭环，堵死AI用概括替代摘录的惯性路径。尤其第三步的自我校验指令，能显著降低“看似有料实则空泛”的输出概率。
