石墨AI客户访谈摘要提示词如何写保留原话证据

作为一名用户研究员，在刚刚完成对6位中小企业采购负责人的访谈后，你的核心目标十分明确：验证审批流程中的“系统跳转频繁”是否是导致用户放弃提交的关键原因。而实际情况是，来自杭州某电商公司的采购主管直接透露：“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……”

关键问题在于：面对这类原始记录，如何快速产出一份有原话支撑、可汇报、可验证的访谈摘要，而不是简单以“用户觉得体验不好”匆匆收尾？后者看似省时省力，实际上信息失真严重，对后续决策几乎毫无参考价值。

明确角色与目标后再输入数据

打开石墨文档的AI对话框后，第一件事并非直接粘贴原文，而是清晰写出三个要素：你的身份、访谈对象、以及你最想确认的问题。例如：“你是一位专注B2B SaaS产品的用户研究员，刚刚完成对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。”

这一步绝对不能省略——缺少角色和目标的提示词，AI会默认按通用模板压缩内容，原话极易被替换为概括性表述。若背景信息交代不清，等同于让AI在黑箱中猜测你的需求，结果往往难以令人满意。

接下来换行，用清晰的分隔符标注每段来源：“【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……’”

每条访谈单独成段，并用【】标出身份，避免所有内容混合成模糊语义。石墨AI对结构化的输入，识别率比纯文本高出47%（据内部灰度测试数据），这一差异足以影响最终输出质量。

强制保留用户原话的三种提示写法

方法一：使用原话包裹指令强化证据链
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：限定输出字段并禁止改写
输入：“生成表格，仅含两列：‘痛点归类’（如‘流程中断’‘入口难找’）和‘用户原话’（逐字复制，不删减填充词、不修正语法错误）。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：通过反向约束规避风险表达
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。若原文包含‘嗯’‘那个’等口语词，必须保留。”

这三种写法任选其一即可生效，无需叠加。实测中，方法三对保留真实语气词效果最强，尤其适合需要还原现场张力的汇报场景。管理层期望看到的不是总结，而是原话——越真实，越具有说服力。

清洗与校验：实现两步骤闭环操作

第一步：粘贴完所有访谈片段后，立即追加指令：“请逐行检查，将所有未加引号的用户发言补上双引号，并在每句引号前插入‘▶’。完成后回复‘已校验完毕’。”

第二步：收到响应后，全选内容→复制→在新石墨文档中粘贴，使用Ctrl+F搜索“▶”确认每条原话都带有标记；再搜索“用户”“觉得”“认为”等概括性动词，一旦发现即手动删除——这些词汇出现意味着AI已偷偷进行二次加工，必须返工重提。

完成这一步骤后，你的摘要中每一句结论背后都站立着一句可追溯、可播放、并可向管理层回放的原始录音文字证据。这才是真正具备价值的用户访谈摘要。

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