必须用原始动词锚定行为链、禁用默认归类词库、绑定操作路径与失败节点、保留原始情绪信号——四步法确保AI分析不偷懒归类，精准还原用户真实问题。
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你在Gamma里批量分析客服工单、用户调研录音转文字、App内埋点吐槽截图时，发现AI总把“卡顿”“加载慢”“半天打不开”全归为“性能问题”，把“找不到入口”“按钮太小”“页面乱码”统一写成“UI体验待优化”——这种同款表达让产品团队根本分不清是真有共性缺陷，还是AI在偷懒归类。
用原始动词锚定真实行为链
第一步：在提示词开头插入「所有分析必须基于用户原话中的动词展开，禁止合并不同动作指向的描述」。Gamma看到“卡顿”和“半天打不开”会默认归为同一类，是因为它没被要求盯住动词差异——前者是系统响应中断，后者是界面无反馈超时。
第二步：粘贴原始反馈文本后，追加指令：「逐句提取用户使用的动词，如‘卡’‘转圈’‘闪退’‘点不动’‘跳回首页’‘输不进字’，每个动词单独成条，不加解释，不归类」。这一步强制Gamma放弃语义聚类，只做动作切片。
第三步：对每个动词补上最小上下文约束，例如：「‘卡’→必须紧邻‘页面’或‘按钮’；‘转圈’→必须出现在‘加载中’‘正在同步’等提示语之后；‘闪退’→必须含‘退出’‘关闭’‘回到桌面’等结果态词」。【没有上下文约束的动词会被Gamma泛化为通用故障】。
禁用AI默认归类词库
方法一：在提示词末尾硬写「禁用以下全部词汇：性能问题、体验不佳、功能异常、交互不友好、页面错误、系统故障、兼容性问题、响应延迟、UI缺陷、逻辑错误」。Gamma内置了这些高频归类词的映射表，不显式禁用，它会自动替换原始表述。
方法二：用反向校验句式堵漏：「若某条分析中出现上述禁用词，或出现‘等问题’‘等现象’‘等情况’结尾，则整条作废并重写」。这比单纯禁用更有效，因为Gamma会对“作废并重写”触发重新解析流程。
绑定真实操作路径与失败节点
第一步：要求每条分析必须包含可验证的操作路径。例如：“用户从【首页→点击‘我的订单’→等待3秒→页面白屏→手动返回】”，而不是“订单页加载失败”。路径中必须含具体按钮名、等待时长、失败视觉特征（白屏/黑屏/空白div）、退回方式（手势/返回键/物理键）。
第二步：强制标注失败节点类型。在路径末尾加括号说明：（渲染阻塞）、（JS报错）、（网络超时）、（内存溢出）、（权限拒绝）。Gamma只有看到这类具体技术锚点，才不会降维成“性能问题”。
第三步：插入人工干预锚点：「当路径中出现‘不知道下一步该点哪’‘试了三次都没反应’‘以为页面坏了就关掉了’时，在该句后立即插入【需人工复现】标记」。这能打断AI自动归因惯性，把模糊描述留给人判断。
保留原始情绪信号不压缩
方法一：允许并锁定语气副词与程度词。在提示词中写：「保留‘贼卡’‘巨慢’‘完全点不动’‘烦死了’‘气得卸载’中的程度副词和情绪动词，禁止替换为‘较为卡顿’‘明显延迟’‘无法操作’‘产生不满’」。【替换后情绪强度丢失，会导致优先级误判】。
方法二：要求复现原始标点与停顿。追加：「用户原文若含省略号、破折号、连续感叹号（如‘！！！’）、括号补充（如‘（点十次才出来）’），分析中必须原样保留至少1处」。Gamma看到这些格式痕迹，会主动降低抽象归纳权重。
