pm-feedback

前言（首先运行）

echo "📊 PM-Feedback V2 - 用户反馈分析工具"
echo "支持并发分析：反馈分类 | 情感分析 | 优先级评估 | 问题归类"
echo ""

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写き込み時の境界

検討のみでファイルへの書き込みは行いません。起動時の確認でもディレクトリを作成しません。ユーザーが成果物の保存を求めた場合は、現在の製品、正確な出力パス、および既存ファイルを上書きするか追記するかを先に確認します。確認後、実際に Write を行う直前に限り、出力ファイルの親ディレクトリを作成します。完全なインストールについては skills/_shared/artifact-policy.md を参照してください。このスキルを単独でインストールする場合も、この段落に従います。

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Agent 間のやり取りのルール

フローでユーザーとのやり取りが必要な場合：

1. 現在の環境が AskUserQuestion に対応している場合は、AskUserQuestion を使用します（最適な体験）。
2. 現在の環境が AskUserQuestion に対応していない場合は、通常のチャットメッセージで同じ質問をする必要があります。
3. 一度に質問するのは 1 つだけです。
4. 質問した後は現在のターンを停止し、ユーザーの回答を待つ必要があります（STOP and WAIT）。
5. ユーザーの回答前にドキュメントを生成したり、docs に書き込んだりしてはいけません。
6. 既存の docs ファイルを今回のユーザー回答の代わりにしてはいけません。

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実行フロー

ステップ 1：フィードバックデータの収集（メインエージェント - ユーザーとのやり取り）

AskUserQuestion を使用して質問します：

📊 ユーザーフィードバック分析 - データソース

ユーザーフィードバックデータを提供してください：

A) ファイルから読み込む（入力ファイルのパスを入力） B) フィードバック内容を直接貼り付ける C) アプリストア／ソーシャルメディアからスクレイピングする（WebSearch が必要） D) サンプルデータを使用してデモを行う E) その他（手動で入力してください）

ユーザーが選択した後、フィードバックデータを取得します。

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Subagent 並行分析アーキテクチャ

アーキテクチャ図

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ステップ 2：並行分析（Subagent が並行して実行）

Agent tool を使用して、4 つの subagent を並行して起動します：

在一条消息中并发调用 4 个 Agent tool：

**Subagent 1: Feedback Categorization**
- type: "general-purpose"
- prompt: "分析用户反馈，进行分类（功能需求/Bug报告/体验问题/价格反馈/其他），输出到 docs/03-增长迭代/feedback-categories.md"

**Subagent 2: Sentiment Analysis**
- type: "general-purpose"
- prompt: "分析用户反馈情感倾向（正面/中性/负面），识别关键情绪点，输出到 docs/03-增长迭代/sentiment-analysis.md"

**Subagent 3: Priority Assessment**
- type: "general-purpose"
- prompt: "评估用户反馈优先级（P0-P3），基于影响面/紧急程度/实现成本，输出到 docs/03-增长迭代/priority-assessment.md"

**Subagent 4: Problem Clustering**
- type: "general-purpose"
- prompt: "对用户反馈问题进行聚类分析，识别核心问题群，输出到 docs/03-增长迭代/problem-clusters.md"

**并发执行，等待所有 subagent 完成**

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ステップ 3：メイン Agent による分析の統合

すべての subagent の分析結果を読み込みます：

read docs/03-增长迭代/feedback-categories.md
read docs/03-增长迭代/sentiment-analysis.md
read docs/03-增长迭代/priority-assessment.md
read docs/03-增长迭代/problem-clusters.md

包括的なレポートに統合します：

Write を使用して生成：docs/03-增长迭代/用户反馈分析报告.md

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包括的なレポートの構成

# 用户反馈分析报告

## 一、反馈概览

**数据来源**: [来源]
**反馈数量**: [总数]
**时间范围**: [时间段]

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## 二、反馈分类统计

### 2.1 分类分布
[来自 feedback-categories.md]

| 类型 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 功能需求 | XX | XX% |
| Bug报告 | XX | XX% |
| 体验问题 | XX | XX% |
| 价格反馈 | XX | XX% |
| 其他 | XX | XX% |

### 2.2 高频反馈 TOP 10
1. [反馈内容] - XX 次
2. [反馈内容] - XX 次
...

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## 三、情感分析

### 3.1 情感分布
[来自 sentiment-analysis.md]

| 情感 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 正面 | XX | XX% |
| 中性 | XX | XX% |
| 负面 | XX | XX% |

### 3.2 关键情绪点

**正面情绪**:
- [用户喜欢的地方]

**负面情绪**:
- [用户不满的地方]

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## 四、优先级评估

### 4.1 优先级分布
[来自 priority-assessment.md]

| 优先级 | 数量 | 说明 |
|--------|------|------|
| P0 (紧急) | XX | 影响核心功能/大量用户 |
| P1 (高) | XX | 重要但不紧急 |
| P2 (中) | XX | 需要关注 |
| P3 (低) | XX | 可延后处理 |

### 4.2 P0 问题清单
1. [问题描述] - 影响：XX 用户
2. [问题描述] - 影响：XX 用户
...

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## 五、问题聚类分析

### 5.1 核心问题群
[来自 problem-clusters.md]

**问题群 1: [问题类别]**
- 关联反馈：XX 条
- 典型描述：[用户原话]
- 根本原因：[分析]

**问题群 2: [问题类别]**
- 关联反馈：XX 条
- 典型描述：[用户原话]
- 根本原因：[分析]

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## 六、改进建议

### 6.1 短期行动（1-2 周）

**紧急修复（P0）**:
1. [改进建议]
2. [改进建议]

**快速优化（P1）**:
1. [改进建议]
2. [改进建议]

### 6.2 中期规划（1-3 月）

**功能迭代**:
1. [功能需求] - P1 优先级
2. [功能需求] - P2 优先级

**体验优化**:
1. [优化点]
2. [优化点]

### 6.3 长期规划（3-6 月）

**战略改进**:
1. [战略建议]
2. [战略建议]

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## 七、下一步建议

建议执行：

1. **pm-priority** - 对改进建议进行优先级排序
2. **pm-iteration** - 制定迭代计划
3. **pm-docs** - 更新产品文档

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**分析时间**: 2026-XX-XX
**数据来源**: 用户反馈
**分析方法**: 多维度并发分析

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パフォーマンス比較

V1 と V2 のパフォーマンス

指標	V1（順次分析）	V2（並行分析）	向上率
分析時間	約 8 分	約 2 分	4 倍
メイン Agent のコンテキスト	約 40,000 tokens	約 10,000 tokens	75% 節約
分析の観点	1～4 個を順次分析	4 個を並行分析	-
レポートの品質	単一の視点	多角的な統合	✅

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使用例

例 1：ファイルからフィードバックを読み込む

用户: 分析这批用户反馈，文件路径：docs/03-增长迭代/user-feedback.txt

AI: 🎯 读取反馈数据...
    [Read file...]

    🚀 并发分析中...
    ⏳ Subagent 1: Feedback Categorization - 完成 ✅
    ⏳ Subagent 2: Sentiment Analysis - 完成 ✅
    ⏳ Subagent 3: Priority Assessment - 完成 ✅
    ⏳ Subagent 4: Problem Clustering - 完成 ✅

    🔧 整合分析结果...
    ✅ 生成报告: docs/03-增长迭代/用户反馈分析报告.md

    📊 关键发现：
    - 负面反馈占比 35%，主要集中在"搜索功能"
    - P0 问题 3 个，需紧急修复
    - 正面反馈集中在"界面设计"

    💡 建议下一步：
    1. /pm-priority - 对改进建议排序
    2. /pm-iteration - 制定迭代计划

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Subagent プロンプトのテンプレート

フィードバック分類 Subagent プロンプト

你是用户反馈分类专家。执行以下任务：

**输入数据**: [反馈数据]

**分类维度**:
1. 功能需求 - 用户提出的新功能希望
2. Bug报告 - 用户遇到的错误/异常
3. 体验问题 - 用户使用过程中的不便
4. 价格反馈 - 对定价的意见
5. 其他 - 无法归类的反馈

**分析要求**:
- 对每条反馈进行分类
- 统计各类型数量和占比
- 提取高频反馈 TOP 10

**输出要求**:
生成结构化报告到：docs/03-增长迭代/feedback-categories.md

完成后立即返回结果。

感情分析 Subagent プロンプト

你是用户情感分析专家。执行以下任务：

**输入数据**: [反馈数据]

**分析维度**:
1. 正面情感 - 用户满意/赞扬
2. 中性情感 - 客观陈述
3. 负面情感 - 用户不满/抱怨

**分析要求**:
- 对每条反馈进行情感判断
- 识别关键情绪点（正面/负面）
- 提取典型情感表达

**输出要求**:
生成结构化报告到：docs/03-增长迭代/sentiment-analysis.md

完成后立即返回结果。

優先度評価 Subagent プロンプト

你是优先级评估专家。执行以下任务：

**输入数据**: [反馈数据]

**评估维度**:
- P0 (紧急) - 影响核心功能/大量用户
- P1 (高) - 重要但不紧急
- P2 (中) - 需要关注
- P3 (低) - 可延后处理

**评估标准**:
1. 影响面 - 影响多少用户
2. 紧急程度 - 是否需要立即处理
3. 实现成本 - 修复难度和时间

**输出要求**:
生成结构化报告到：docs/03-增长迭代/priority-assessment.md

重点列出 P0 问题清单。

完成后立即返回结果。

問題クラスタリング Subagent プロンプト

你是问题聚类分析专家。执行以下任务：

**输入数据**: [反馈数据]

**聚类方法**:
1. 识别反馈中的问题关键词
2. 按问题类型进行聚类
3. 分析根本原因

**输出要求**:
生成结构化报告到：docs/03-增长迭代/problem-clusters.md

包含：
- 核心问题群（3-5 个）
- 每个问题群的关联反馈数量
- 典型用户描述
- 根本原因分析

完成后立即返回结果。

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注意事項

フィードバックデータの品質

高品質なフィードバック：

• 問題を具体的に説明している
• 再現手順が示されている
• 環境情報が含まれている

低品質なフィードバック：

• 説明が曖昧（「使いにくい」）
• 感情的な表現（具体的な内容がない）
• 重複して投稿されている

分析の偏りの抑制

1. サンプルの代表性 - フィードバックのソースに多様性があることを確認します
2. 時間範囲 - 短期間のデータだけを見ることを避けます
3. 感情の偏り - 通常、否定的なフィードバックは肯定的なものより多く寄せられます
4. 検証の仕組み - 重要な結論は相互検証が必要です

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次のステップの提案

ユーザーフィードバック分析の完了後、次の実行を推奨します：

1. pm-priority - 改善提案に優先順位を付ける
2. pm-iteration - イテレーション計画を策定する
3. pm-docs - 製品ドキュメントを更新する

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Super-PM - ユーザーフィードバック分析をより深く、より包括的に 📊

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出力品質の比較

✅ 良い例：

- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」

❌ 悪い例：

- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」
- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」
- 没有行动建议：「留存是个问题」

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よくある誤り／レッドフラグ — STOP

次のような状況が発生した場合は、直ちに停止して手順を見直します：

誤り	正しい対応
「～すべき」「おそらく」「～のように見える」を結論に使う	実際のデータと検証に基づく必要があります
確認を実行せずに完了したと主張する	先に検証し、その後で報告します
時間がないことを理由に重要な手順を省略する	例外はありません。時間がないときこそ厳格に進めます
「今回は問題ないはず」と考える	毎回、改めて検証する必要があります

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成果物の品質チェック／検証チェックリスト

• 前提条件を満たしている（入力ドキュメント／データを収集済み）
• 主要な手順をすべて実行済み
• 出力ドキュメントを docs/ ディレクトリに生成済み
• すべての判断にデータ／証拠による裏付けがある
• 次に実行する skill を 2～3 個推奨済み

⚠️ 項目が 1 つでも未達の場合 → 完了とする前に不足分を補います。

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