必须先输入角色、目标、数据源三要素提示词，再按统一格式粘贴带【地域+职级】标识的原始发言，任选方法一/二/三锁定输出格式，最后执行三步清洗校验闭环，方可生成有原话支撑、可汇报可验证的结论。

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你需要从用户调研访谈原始记录中快速产出有原话支撑、可汇报可验证的结论，而不是泛泛而谈的“多数用户认为体验一般”这类失真概括——AI一旦自由压缩，原话就会被替换成安全但无用的套话，证据链当场断裂。

先锚定角色、目标与数据源

打开妙鸭文档AI对话框，在首行输入：“你是一位专注B2B SaaS产品体验优化的用户研究员，刚完成对6位中小企采购负责人的深度访谈，核心目标是确认他们在审批流程中是否因系统跳转频繁而放弃提交。”

【没有这三要素的提示词，AI默认启用通用摘要模板，原话必然被改写或删减】

接着换行，用统一格式粘贴每条原始发言：【访谈1|杭州某电商公司采购主管】：“我点完‘提交审批’后弹出三个新标签页，还没看清就自动关了两个，最后找不到审批单在哪……”

每条必须独占一行，【】内含身份标识，不可合并或省略地域/职级信息——妙鸭AI对结构化输入的语义识别准确率比纯文本高42%（2026年内部AB测试）。

强制锁定结论输出格式

方法一：原话包裹指令（最简捷）
输入：“请严格按以下格式输出：①提炼1个用户痛点；②紧接其后，用中文双引号完整呈现支撑该痛点的1句原始发言；③不添加任何解释性语言。只处理我接下来粘贴的内容。”

方法二：字段限定+禁止改写（适合需归类汇报）
输入：“生成表格，仅含两列：‘痛点归类’（如‘流程中断’‘入口难找’‘状态丢失’）和‘用户原话’（逐字复制，不删减填充词、不修正语法错误、保留‘嗯’‘那个’‘就是…吧’等口语特征）。若某条反馈无法归入预设类别，请填‘其他’并照录原话。”

方法三：反向约束剔除风险（还原现场张力最强）
输入：“禁止出现以下表达：‘用户表示’‘受访者提到’‘普遍反映’。所有输出必须以用户原话开头，且每句原话前加‘▶’符号。若原文含‘呃’‘啊’‘……’等停顿或删节号，必须保留。”

三种任选其一即可生效，不要叠加。实测中方法三对保留真实语气词效果最强，尤其适合要还原用户焦灼感的评审场景。

清洗与校验闭环

第一步：粘贴完所有访谈片段后，立刻追加指令：“请逐行检查，将所有未加引号的用户发言补上双引号，并在每句引号前插‘▶’。”

第二步：要求AI执行字段校验→ 检查每句原话是否含【地域+职级】标识 → 若缺失，自动标注“【身份信息不全】”并保留原句 → 对无主语短句（如“不行”“太慢了”）追加前置判断：“仅当上下文明确指向受访者本人时才保留，否则剔除。”

第三步：触发终局校验→ 输出前自动统计：总条数、带语气词条数、含删节号条数、跨部门共现频次 → 若“带语气词条数”＜总条数×30%，则返回提示：“检测到口语特征稀疏，已重载原始输入重新解析。”