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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
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

功能使用与稳定性
11 · 45.8%
价格与使用额度
5 · 20.8%
转写准确性
3 · 12.5%
翻译功能与效果
2 · 8.3%
AI纪要质量
2 · 8.3%
编辑与导出
1 · 4.2%

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。

转写准确性
13 · 44.8%
价格与使用额度
8 · 27.6%
功能使用与稳定性
5 · 17.2%
说话人区分
2 · 6.9%
AI纪要质量
1 · 3.4%

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。

从主题回到具体用户表达

查看证据与验证方案 →
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
  • r_0009 · 2026-01-15 · AI初判通过校验

    为什么冲了钱还转写失败

    来源笔记 · 散会了?你的会议纪要,我们也帮你整理好了。 打开来源 ↗

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
  • 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 ↗

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
  • r_0072 · 2026-04-24 · AI初判通过校验

    感觉图文纪要还挺好用的[偷笑R][偷笑R]

    来源笔记 · 讯飞听见啊啊啊啊新系统好难用 打开来源 ↗

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。

改进假设与验证方案

查看工具迭代 ↓

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
  • 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 ↗

  • 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
  • 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 ↗

  • 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 ↗

  • 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
  • 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 ↗

  • 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 ↗

  • 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 ↗

  • 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 ↗

  • 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 ↗

  • 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 ↗

工具迭代与验证

固定关键词造成额外复核

“为什么冲了钱还转写失败”

模型已识别使用反馈,原校验规则未覆盖该表达。同类限制使22条评论被额外拦截。

调整为结合语义判断、原文引用、置信度与一致性校验,重新检查已保存结果。

调整前
已判定34 待复核66
调整后
已判定56 待复核44
22条 重新校验通过
0次 新增模型调用
0条 人工确认

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
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

5功能页面
2数据接入方式
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。