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name: user-voice-mining
description: 使用者真實聲音挖掘方法論。從 Reddit、App Store、技術論壇等公開管道蒐集用戶痛點，並整理為結構化的痛點清單。
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# 使用者聲音挖掘技能 (User Voice Mining Skill)

這是一套從公開網路管道挖掘真實使用者聲音 (Voice of Customer) 的方法論。核心準則為：**拒絕虛假假設、不捏造人設 (Persona)、不假裝進行過實際質化研究**。

## 搜尋策略（要求至少進行 6 次深度搜尋）

關鍵字組合建議：
```
[產品類別] frustrations complaints site:reddit.com
[競爭對手] negative reviews site:reddit.com OR site:news.ycombinator.com
[產品類別] "I hate" OR "annoying" OR "wish it could" [當前年份]
[競爭對手] "1 star review" OR "useless"
[目標用戶群組] biggest problems with [產品類別]
[產品類別] user feedback forum / support community
```

在獲得搜尋結果後，務必使用 `Read` 工具讀取具體頁面，以取得原始評論的詳細內文。

## 痛點整理框架 (Pain Point Mapping)

### 文件格式要求
每個痛點條目必須嚴格包含：
- **具體描述**：一句話總結（需具體且具備可觀察性）。
- **原文引用 (Raw Quote)**：保留用戶原始語言與語氣，不做二次修飾。
- **來源標記**：註明平台名稱與完整 URL。
- **佐證連結**：若有多個類似討論，請一併附上。

### 範例格式
```markdown
#### 1. [具體痛點描述]
- **原文引用**：「I've been waiting 3 minutes for the chart to load, and it still keeps spinning.」
- **來源來源**：Reddit r/investing — [URL]
- **同類討論匯整**：詳見 [連結 2]、[連結 3]
```

## 討論頻率分類 (Frequency Classification)

根據被提及的次數進行簡易分組：
- **高頻 (High)**：多個獨立管道均有提到（≥ 3 個獨立來源）。
- **中頻 (Mid)**：有少數管道提到（約 2 個來源）。
- **值得注意之低頻 (Notable Low)**：雖然僅單一來源，但提供的洞察極具體且具參考價值。

**嚴禁自行計算加權分數。** 請誠實標註為「多個來源指出」或「僅單一來源」。

## 資料來源完整總覽表

| 來源平台類型 | 取樣規模 (頁面數/評論數) | 成功採集之痛點筆數 |
|---------|---------|---------|
| Reddit / 論壇 | [N] 頁面 | [N] 則有效回饋 |
| App Store | [N] 則評論 | [N] 則有效回饋 |
| 其他公開頻道 | [N] | [N] 則 |

## 痛點與功能映射推論

在整理完痛點後，請附上推導的功能方向（務必註明此部分為 Agent 的「分析推論」）：

| 真實用戶痛點 | 潛在對應之功能/設計改進方向 |
|---------|-----------------|
| [擷取之痛點] | [建議的功能路徑] |

## 資訊缺失之說明

若搜尋後資料不足，請如實陳述：
> 「以下維度在公開管道中未發現足夠的用戶反饋，建議後續透過訪談補足：」
> - [維度 A]
> - [維度 B]

## 嚴格禁止事項

- **嚴禁捏造**：不得虛構用戶訪談對話或 Persona 故事背景。
- **措辭精準**：不得使用「根據研究顯示」或「用戶普遍反映」等模糊且無根據的措辭，除非有具體連結支撐。
- **誠實透明**：找不到資料時，請**直接說明**，嚴禁為了產出而產出。
