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个人项目 · 产品设计与AI辅助开发
用户分析工具
从分散评论中识别产品问题,让每个判断都能回到原文。
围绕讯飞听见的录音转写与AI会议纪要流程,将用户反馈整理为主题、证据和待验证的改进假设。
真实研究 · 2026-11-10分析结果 · 点击放大
225条原始评论及回复
100条研究样本
23篇来源笔记
从评论整理,到产品问题判断
让评论有统一的分析口径,让结论有可以核对的依据。
项目背景与目标
评论分散在不同笔记中,用户体验、购买咨询和推广内容混在一起。人工整理时,还需要判断讨论对象、使用经历和具体问题。
我将研究问题收敛到“用户从录音到获得可用会议纪要的过程中,遇到了哪些障碍”,据此设计采集、归类和证据核查流程。
我的工作
- 拆解使用流程,设计新建分析、反馈检查、分析报告等五个页面。
- 设计分类、主题与原文引用提示词,配置软件场景的分析主题。
- 通过AI辅助开发接入采集与模型接口,完成可运行应用。
- 检查真实样本中的异常判断,调整校验逻辑与复核提示。
业务与功能流程
展开采集、清洗、AI校验、人工复核与报告更新的完整路径。
采集、校验、复核与报告更新点击放大 · 支持原始尺寸查看
查看流程文字说明
- 确定研究口径并接入数据确认对象、研究问题与主题方案,通过CSV或关键词采集导入评论,保留原文、来源和采集范围。
- 程序清洗与分流按平台评论ID识别硬重复,单独计数无效记录。有含义的短评论与疑似重复继续保留,供后续检查。
- AI初判与程序校验模型判断相关性、分类、主题和使用经历,提取证据原句。程序检查格式、标签、证据与原文匹配、置信度和语义一致性。
- 人工复核与修改缺少证据、低置信度或判断冲突进入待复核。人工可查看全部记录,确认、修改、排除或恢复,保存操作记录与当前判断。
- 统计、假设与报告通过校验的AI初判可形成初步统计。程序基于当前生效判断计算占比,关联证据并生成待验证假设。人工修改后更新统计,旧报告标记待更新。
核心界面
评论原文与判断依据同屏查看,分析结果可以回到具体样本。
检查反馈真实研究 · 核对分类、主题与原文依据
分析报告真实研究 · 主题统计与证据汇总
研究发现与产品机会
围绕录音、转写与会议纪要,识别使用障碍和用户顾虑。
研究对象 · 讯飞听见
225条原始评论及回复 → 定向筛选100条
样本来源 · 23篇小红书笔记
研究样本
100
AI初判通过程序校验
56
待复核
44
人工确认
0
使用反馈集中在哪些主题
24条
分母为24条已判定使用反馈,每条归入一个主题。
0
7
14条
本批使用反馈中,功能使用与稳定性提及最多。主题内同时包含正向与负向评价。
咨询主要关注哪些能力
29条
分母为29条已判定咨询,包含仍需结合语境核对的操作类提问。
0
7
14条
转写准确性相关咨询提到方言、专业术语与混合语言场景,可继续验证能力说明是否充分。
使用障碍线索
付费后仍有转写失败反馈
“为什么冲了钱还转写失败”
r_0009 · 原文摘录
该条属于11条功能使用与稳定性主题反馈之一,后续需核查额度、音频条件和任务状态。
查看1条原文与来源
能力理解与咨询
用户询问具体方言支持
“您好,宜宾话有吗”
r_0005 · 原文摘录
转写准确性主题有13条咨询,占29条咨询的44.8%,覆盖方言、术语及混合语言等场景。
查看1条原文与来源
正向体验线索
图文纪要获得正向评价
“感觉图文纪要还挺好用的”
r_0072 · 原文摘录
2条AI纪要质量主题的已判定使用反馈均表达正向体验,可继续研究触发价值感的具体任务。
查看1条原文与来源
研究口径 · 分类统计为使用反馈24条、咨询29条、其他3条,共56条。主题按评论提及计数。样本来自关键词定向筛选,人工确认0条,44条待复核,产品版本与故障原因仍待核实。
3条改进假设关联研究样本,后续通过产品实测、访谈和业务指标验证。
订阅支付环节出现失败反馈
使用反馈 · 引用2条 · 假设待验证
观察与原文
“刚才用了一下,挺好用的,连续包月支付不上”
r_0030 · 原文摘录
另有图片纪要的正向体验反馈,原文为“效果不错”。引用 r_0010。
产品假设与动作
支付阻塞可能影响已经感知产品价值的用户完成订阅。
拟检查连续包月链路,补充失败原因、重试和客服引导。
下一步如何验证
复现支付路径,核对失败日志与支付漏斗,再比较优化前后的结果。
拟观察指标 · 支付完成率、支付失败原因分布
查看2条原文与来源
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r_0010 · 2026-11-06 · AI初判通过校验
今天用了一下,特别图片纪要那个,效果不错。会议50分钟,浓缩一张图,很会抓重点[偷笑R]
来源笔记 · 讯飞听见用了几天,说说我的真实感受
打开来源 ↗
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r_0030 · 2026-10-11 · AI初判通过校验
刚才用了一下,挺好用的,连续包月支付不上,别的都可以,怎么办?
来源笔记 · 讯飞听见APP|一键设置音频自动转写
打开来源 ↗
语言场景的能力边界需要解释
转写准确性主题 · 13/29条咨询 · 44.8%
观察与原文
“您好,宜宾话有吗”
r_0005 · 原文摘录
“请问武汉话有吗”
r_0027 · 原文摘录
产品假设与动作
用户可能难以判断自己的方言、专业术语和混合语言场景是否适用。
拟补充支持范围、场景样例与转写效果示例。13条为整个主题的咨询数。
下一步如何验证
访谈相关场景用户,对照测试能力说明与样例是否帮助其正确判断适用性。
拟观察指标 · 适用性判断正确率、同类咨询量
查看3条原文与来源
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r_0005 · 2026-11-06 · AI初判通过校验
您好,宜宾话有吗
来源笔记 · 方言自由说!200+方言自动转文字
打开来源 ↗
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r_0020 · 2026-08-13 · AI初判通过校验
有很多技术术语和中英文混合的录音场景,需要有大模型和结合上下文提示的,效果好过传统的单纯语音识别(比如讯飞)。这里面哪些是大模型的语音识别?
来源笔记 · 录音转文字 App测评
打开来源 ↗
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r_0027 · 2026-11-06 · AI初判通过校验
请问武汉话有吗
来源笔记 · 方言自由说!200+方言自动转文字
打开来源 ↗
录音到纪要的操作边界存在疑问
咨询 · 引用6条 · 假设待验证
观察与原文
“如果在手机上录,突然来电话了,还在继续录吗?”
r_0055 · 原文
“可以区分说话人吗”
r_0068 · 原文
产品假设与动作
用户对录音中断、导入转写、说话人区分及纪要输出的理解可能不完整。
拟补充中断处理、实时转写边界与纪要样例,形成任务式操作指引。
下一步如何验证
让用户完成录音、转写和纪要任务,记录卡点,并逐条核对咨询语境。
拟观察指标 · 任务完成率、卡点数量、操作求助次数
查看6条原文与来源
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r_0039 · 2026-10-30 · AI初判通过校验
请问有录音笔,但是用手机app录的音能转嘛?
来源笔记 · 科大讯飞录音笔免费转写
打开来源 ↗
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r_0055 · 2026-10-26 · AI初判通过校验
如果在手机上录,突然来电话了,还在继续录吗?
来源笔记 · 讯飞听见用了几天,录音转文字有点东西
打开来源 ↗
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r_0056 · 2026-09-22 · AI初判通过校验
可以用手机app播放音频视频时实时用手机转文字吗
来源笔记 · 一个视频看懂讯飞听见APP✨
打开来源 ↗
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r_0068 · 2026-06-08 · AI初判通过校验
可以区分说话人吗
来源笔记 · 一个视频看懂讯飞听见APP✨
打开来源 ↗
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r_0090 · 2026-09-21 · AI初判通过校验
会根据不同发言人的声音识别是说话人几吗
来源笔记 · 讯飞听见用了几天,录音转文字有点东西
打开来源 ↗
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r_0071 · 2026-11-03 · AI初判通过校验
这个app会议纪要写的怎么样
来源笔记 · 最近发现一个还挺实用的 APP
打开来源 ↗
验证状态 · 上述产品动作与指标为后续验证方案。工具迭代数据来自本批100条样本的程序校验,仍有44条待复核,模型判断与产品原因需要继续核实。
查看研究范围与统计口径
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225条原始评论及回复来自29篇笔记。正式任务主动筛选100条候选研究样本,来自23篇笔记,每篇最多10条,包含85条一级评论与15条回复。
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100条均完成AI处理,56条初判通过程序校验、44条待复核,人工确认0条。分类统计分母为56条,主题统计分别使用24条使用反馈和29条咨询。
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两个主题图使用相同的0到14条数量刻度。每条评论归入一个主主题,占比按各自子集计算,四舍五入后合计可能存在尾差。
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评论时间范围为2024-06-01至2026-11-08,具体产品版本仍待核实。关键词搜索、前几页评论和主动筛选形成便利样本,解释时需要结合笔记语境、父评论与后续人工复核。
研究数据快照 · 2026-11-10 · 本批样本的初步研究结果
项目产出
从研究问题,到可查看、可追溯的交付成果
完成工具搭建、真实样本研究与规则迭代,形成可演示的产品流程和有证据的改进方向。
01 · 可运行的 Web 工具把采集、分析、复核连接起来
围绕研究对象与问题配置任务,完成数据导入与清洗、AI 分类、证据校验、人工复核和 HTML 报告导出。
真实研究界面 · 初步分析结果,人工复核未完成
02 / 研究记录一份可回查的研究样本
围绕讯飞听见,从 225 条原始评论及回复中选取 100 条研究样本,覆盖 23 篇来源笔记。
原文 · 日期 · 来源笔记 · 记录编号
保留证据,支持逐条回查
查看样本证据 →03 / 分析成果主题分布与改进假设
分别呈现 24 条使用反馈与 29 条咨询的主题分布,形成 3 条待验证改进假设。
支付流程 / 场景说明 / 流程指引
附原文依据、验证方式与拟观察指标
查看改进假设 →04 / 迭代记录一次规则问题的定位与修正
发现关键词规则误拦后,重校验已存结果:已判定 34 → 56 条,待复核 66 → 44 条。
22 条记录重新通过校验
不等同于模型准确率提升
查看迭代依据 →
MY CONTRIBUTION
这些产出,体现了哪些产品能力?
用具体工作与交付证据说明贡献,便于面试时展开讲述。
能力维度我的具体工作可以查看的证据
需求定义与研究设计把泛泛的产品评价,收敛到录音转写与会议纪要流程中的障碍。研究问题、样本范围与统计口径说明
AI 产品流程设计区分 AI 初判、程序校验和人工确认,设计证据回查与报告更新流程。业务流程图、复核界面、报告状态
AI 辅助开发与验证使用 AI 辅助实现工具,基于真实评论发现规则误拦并推动调整。可运行界面、具体误拦案例、校验前后结果
数据分析与产品判断分开分析使用反馈与咨询,将原文线索转化为可验证的改进方向。两组主题图表、原文来源、3 条验证方案
已经完成工具流程与本批次初步研究
100 条样本已完成 AI 处理,56 条通过程序校验;研究记录、来源证据与规则迭代可回查。
下一步验证人工复核与改进假设验证
44 条重点待复核,人工确认 0 条。3 条假设尚未开展用户验证,暂不主张业务指标提升。
数据快照:2026-11-10。样本为定向选取,不代表全体用户;“已判定”指 AI 初判通过程序校验。