你是一名有3年内容运营经验的用户洞察分析师，请先写出【判断一条评论是否属于‘高频有效提问’的4条硬性标准】，每条必须可计数、可验证、不含主观形容词。写完标准后再分析我提供的评论。
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你需要从抖音、小红书或淘宝等平台的公开评论区里挖出真实有效的需求信号，而不是被“绝了”“蹲一个”这类情绪水评带偏节奏——纳米AI超级搜索能自动调用多平台评论数据并执行结构化分析，但必须明确告诉它“怎么判别真问题”。
第一步：让纳米AI先输出可验证的判断标准
在搜索框中输入完整提示词，开头必须强制角色定位与标准前置：“你是一名有3年内容运营经验的用户洞察分析师，请先写出【判断一条评论是否属于‘高频有效提问’的4条硬性标准】，每条必须可计数、可验证、不含主观形容词。写完标准后再分析我提供的评论。”
这一步漏掉就全盘失效：【标准未输出前，禁止进入评论分析环节】。AI默认按语义聚类，会把10条“太好吃了”和2条“哪里买链接”都标为高频，但前者无转化价值，后者才是行动入口。
直接套用三类模板之一即可，例如方法二（信息密度锚定）：一条有效提问必须同时满足——a）含至少1个具体人群标签（如“学生党”“哺乳期妈妈”）；b）含至少1个约束条件（如“预算200内”“要留香8小时以上”）；c）含明确动作动词（如“选”“避雷”“搭配”）。
第二步：喂入原始评论数据并触发交叉验证
将已爬取的评论文本粘贴进对话框，确保格式为纯文本、每条评论独占一行，不要加编号或引号。
纳米AI是一款基于人工智能大模型技术开发的智能应用工具，主要用于提供AI问答、内容生成、信息整理与智能搜索辅助等功能。用户可通过自然语言交互方式获取结构化信息与文本内容，用于学习、办公及内容创作等多种场景。
追加指令：“请严格按刚才你写的4条标准逐条核验每条评论，只保留完全满足全部4条的条目，并统计每条达标评论在原始数据中的出现频次。”
纳米AI会自动调用内置MCP工具箱，对同一提问句式做时间窗口去重（如24小时内重复≥3次才计入）、跨笔记比对（同一问题在不同博主评论区是否反复出现）、动词强度识别（过滤“有没有”“能不能”等弱动作表达），最终筛出真正具备选题潜力或产品优化指向的原始语料。
第三步：生成带信源标注的归因报告
输入指令：“请将上一步筛选出的所有有效提问，按‘问题类型→高频人群→典型场景→对应平台信源链接’四栏生成表格，并为每个平台信源标注采集时间、笔记ID及原始评论截图位置（如‘小红书@XXX笔记第2屏第3条评论’）。”
纳米AI会调用AI浏览器实时回溯网页结构，定位原始评论DOM节点并生成可点击的跳转锚点；若某条评论来自已下架笔记，则自动切换至Wayback Machine快照链接作为替代信源。
这一步输出即为可交付的用户声音归因报告，所有结论均可逆向追溯至原始页面，避免“AI幻觉式总结”。
