Skywork AI通过多模态理解与轻量Agent协同实现智能市场细分与用户画像：自动解析PDF、截图、评论等异构数据，结构化归因并验证假设，生成具象化用户描述，支持运营实时决策。
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用 Skywork AI 做市场细分与用户画像，关键不是堆标签，而是让数据自己“说话”，再把结果变成能推动产品和运营决策的活人形象。它不靠人工翻几万字访谈稿，也不靠拍脑袋分群，而是用多模态理解+轻量Agent协同，把问卷、截图、评论、销售表、竞品页面这些杂乱输入，自动对齐到统一逻辑框架里。
用多模态数据统一解析替代人工标注
传统方式处理127页PDF访谈纪要+38张手机截图+5个竞品网址，至少要三天；Skywork R1V2 模型几秒内完成结构化归因：
- 对PDF做语义分块，自动打上“价格敏感”“功能抱怨”“推荐意愿”等17类原始标签
- 用UniPic 2.0解析截图，提取APP按钮文案、UI色值、操作路径热力图，识别“点三次才跳转”这类关键交互断点
- 调用WebClone复刻竞品首页，比对导航层级、首屏信息密度、CTA位置，输出差异矩阵表
- 所有结果映射到同一坐标系，比如“小红书截图中‘充电慢’提及频次”与“竞品官网‘快充技术’曝光强度”自动计算负相关系数
用知识库驱动假设验证代替经验猜测
避免“先有结论后找证据”的陷阱，直接输入结构化指令触发闭环验证：
Analyze Video By Qwen Free
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Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
- 输入：“假设Z世代弃用主APP主因是签到流程过长，请基于已上传的行为日志（CSV）和32份访谈转录稿（TXT）验证，并给出置信度”
- 系统自动调用Skywork-13B-Chat抽取流程耗时数据，用R1V2比对访谈中“等待感”描述强度
- 输出带引用锚点的归因报告，例如：“第14份访谈中用户原话‘点三次才跳转’对应日志step_3平均耗时4.2s，超均值210%”
- 若知识库未同步最新分群规则，系统会明确提示跳过切片，只返回全量结论——这点必须提前校验
用生成式AI补全画像细节，让“典型用户”立起来
结构化标签只是骨架，Skywork 的 Report Writer 能把它变成有血有肉的人：
- 输入已有标签：28岁、一线城市、近30天访问母婴频道5次、未下单
- 调用Qwen2-1.5B轻量模型（温度设为0.3），生成具象化描述
- 输出示例：“28岁新晋妈妈，居住于上海浦东，高度关注婴儿辅食安全与有机认证，浏览行为集中于晚间21:00–22:30，尚未完成首单，可能处于比价决策期”
- 该文本可直接嵌入BI看板，在用户列表页侧边栏实时展示，供运营人员快速共情
用轻量Agent组合替代静态看板
不用等IT搭数仓、不用学SQL，市场人员可直接调度预置Agent链：
- “Trend Spotter” Agent：接入企业微信销售日报，识别连续3天下滑品类，自动触发“竞品促销监测”子任务
- “Voice Miner” Agent：批量处理客服电话录音WAV，提取“蓝牙断连”“固件升级失败”等技术关键词，按设备型号聚类
- 所有Agent输出支持双击钻取，修改参数后图表与全文结论自动刷新，真正实现“边看边调、边调边判”
