必须喂入原始语料并强制三级结构输出：①【现象直引】逐字引用差评/问大家/参数；②【痛点归类】六选一6字短语；③【视觉化指令】含“showing how NOT to solve…”的Leonardo可用英文提示词，否则无法锚定真实卡点。
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要用Leonardo AI生成可直接用于复盘的痛点挖掘报告，不能只让AI“分析用户痛点”，必须把原始评价、问大家截图、参数页文字喂给它，并强制它按“现象—归类—视觉化指令”三级结构输出，否则结果全是泛泛而谈的“质量好”“发货快”。
第一步：喂入真实原始语料
打开商品详情页，复制三段内容粘贴进提示词：①3条带情绪的差评（如“洗两次就起球”）；②2条“问大家”高频问题（如“挂三天就塌边吗？”）；③参数栏里被加粗/标红的技术描述（如“弹力纤维含量≥18%”）。这三类文本是唯一可信的痛点信号源，AI不看原始材料，就只能编。
把这三段内容用【原始语料】标签包裹，放在提示词最开头。例如：【原始语料】差评：“裤脚一周就毛边”；问大家：“坐久了会鼓包吗？”；参数：“腰头内置记忆松紧带”。
第二步：强制执行三级归因结构
在【原始语料】后立刻写明输出格式指令：“请严格按以下三层结构输出，每层独占一段，不合并、不解释：①【现象直引】——逐字引用1条原始语料，不改写；②【痛点归类】——从【发货响应慢】【安装门槛高】【洗涤易损】【穿着显胖】【色差明显】【尺寸不准】中选且仅选1个6字短语，不加说明；③【视觉化指令】——生成1条Leonardo AI可用的英文提示词，必须含‘showing how NOT to solve…’结构，且嵌入该归类短语对应的具体恶化结果（如归类为【洗涤易损】，则写‘jeans showing how NOT to solve washing damage — e.g., frayed hems after 2 cycles’）。”
这一步漏掉，AI会跳过归类直接写提示词，导致所有输出都指向“通用优质感”，完全无法支撑主图策划。
第三步：验证是否成功锚定真实卡点
方法一：遮蔽测试法
生成报告后，立即关闭Leonardo AI界面里的文字层，只看第③层生成的提示词所对应的画面草图（或想象其构图）。若画面中出现皱巴巴的旧裤子、褪色布样、歪斜的挂衣架等非商品主体元素，且这些元素能让你一秒联想到“毛边”“塌边”“色差”，说明痛点已锚定成功。【若画面只有平整新品+纯白背景，说明归类失败，需退回第二步重跑】
方法二：反向剔除法
把第③层提示词单独复制进Leonardo AI重新生成3张图。观察是否出现“flat color, vector graphic, no shading”类扁平化输出——若高频出现，立刻在负向提示词中追加“color banding, posterization, hardedges in gradient”，再重试。
