能。AionClaw可将零散客户反馈自动聚类为语义一致的核心问题，如将“搜索结果太散”等归为“知识结构与导航缺失”；需手动粘贴12条以上原始反馈至新建文本分析任务，再通过FeedbackClusterer技能或手动配置参数完成聚类，最终导出含4个结构化问题的Markdown清单。
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能。AionClaw 可以把零散的客户反馈自动聚类成几个语义一致的核心问题，比如把“搜索结果太散”“找不到权威文档”“新人不知道先看哪篇”归为同一类“知识结构与导航缺失”，而不是简单罗列原始语句或做词频统计。
确认反馈已导入AionClaw本地工作区
打开 AionClaw 客户端 → 左侧导航栏点击「对话任务」→ 点击右上角「+ 新建任务」→ 选择「文本分析类」模板 → 在任务描述框中粘贴全部客户反馈（支持12条以上混杂来源原文，含微信复制、工单截图文字、访谈笔记等）。
这一步必须完成，否则后续聚类无数据源。AionClaw 不会主动抓取外部文件或剪贴板内容，【所有待处理文本必须显式粘贴进新建任务框】，不支持拖入TXT或自动监听文件夹。
启用Hermes Agent驱动的语义聚类功能
方法一：用预设技能一键启动
在新建任务界面底部，点击「添加技能」→ 搜索并启用「FeedbackClusterer」→ 点击「运行」。该技能基于 Hermes Agent 内置的轻量语义模型，无需联网调用大模型，5秒内输出3～7个聚类簇，每个簇带中心句、覆盖条目数、原始反馈引用片段。
方法二：手动配置聚类参数（适合需控制粒度的场景）
点击「高级设置」→ 将「聚类数量」设为4（默认6，设为4可避免过度拆分）→ 关闭「保留重复表述」→ 开启「合并同义意图」→ 点击「执行聚类」。这一步关闭重复保留后，系统会自动剔除“搜索不准”和“搜不到答案”这类字面不同但语义重叠的冗余条目，防止问题被虚增。
导出结构化问题清单
第一步：查看聚类结果页顶部的「问题摘要卡片」，每张卡片含一个问题名称、关键词标签、覆盖原始反馈编号（如#2 #7 #11）、典型原话引用；
第二步：点击右上角「导出为Markdown」→ 保存到本地「需求整理」文件夹；
第三步：打开导出文件，确认四个核心问题已生成：
① 知识结构混乱，缺乏层级引导
② 权威性标识缺失，用户难判内容可信度
③ 权限与可见范围控制能力不足
④ 文档生命周期管理缺位（更新提醒/失效识别/阅读热度）。
