请先明确判断“抖音评论区高频问题”的三条可操作标准，再执行后续分析。标准须适配抖音真实生态：含疑问词、指向具体行为/结果/原因、3条以上不同用户以相似句式重复；不依赖点赞数、过滤营销话术与emoji密集内容；仅处理纯文本。
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你想从抖音评论区批量提取用户真实关心的高频问题，但直接让AI“分析评论”往往得到泛泛而谈的结论——因为AI没被要求先明确“什么叫高频”“什么叫真问题”，它只能按字面概率统计词频，把“哈哈哈”“666”也当高频问题。
第一步：让AI自己定义“高频问题”的判断标准
在提示词最开头加一句：“请先明确判断‘抖音评论区高频问题’的三条可操作标准，再执行后续分析。”
这句必须放在最前面，【否则AI会跳过标准制定，直接开始胡猜】。它不是礼貌性铺垫，而是强制触发AI内部的元认知流程——相当于给AI下了一道“暂停键”，让它先调用逻辑校验模块，而不是直接调用语料库里的常见话术模板。
AI给出的标准通常包含：单条评论中是否含疑问词、是否指向具体行为/结果/原因、是否在3条以上不同用户评论中以相似句式重复出现。
第二步：用正向动词+格式锁死输出结构
方法一：用“输出三段式”强制分层
在标准定义后紧接：“按以下结构输出：①判断标准（3条，每条以‘标准’开头）→②原始评论样本（5条，标注ID与发布时间）→③高频问题清单（仅列出符合全部3条标准的问题，不解释）。”
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方法二：用JSON格式切断自由发挥
写：“所有输出必须为合法JSON，字段为：{“standards”: [“标准1”, “标准2”, “标准3”], “sample_comments”: [{“id”: “c123”, “text”: “怎么关掉这个弹窗？”}], “frequent_questions”: [“怎么关掉弹窗？”, “为什么一直推荐同城？”]}。”
【JSON格式能绕过AI的修辞冲动，它宁可报错也不会擅自加一句‘温馨提示’】
第三步：绑定抖音平台特性防跑偏
第一步定义标准时，必须嵌入平台约束：“标准须适配抖音评论区真实生态——不依赖点赞数（因小号评论常无赞）、不采信带营销话术的评论（如‘链接在主页’）、只处理纯文本评论（过滤emoji密集或仅含符号的行）。”
这一步卡住AI最容易犯的错：拿微博或知乎的提问逻辑套抖音。抖音高频问题往往短、急、带动作动词（“怎么删”“在哪找”“为啥不显示”），且大量出现在视频前30条评论里。
直接把文件拖进去就行。
