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name: user-voice-mining
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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)
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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**。
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## 搜尋策略（要求至少進行 6 次深度搜尋）
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關鍵字組合建議：
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[產品類別] frustrations complaints site:reddit.com
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[競爭對手] negative reviews site:reddit.com OR site:news.ycombinator.com
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[產品類別] "I hate" OR "annoying" OR "wish it could" [當前年份]
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[競爭對手] "1 star review" OR "useless"
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[目標用戶群組] biggest problems with [產品類別]
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[產品類別] user feedback forum / support community
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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。
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## 痛點整理框架 (Pain Point Mapping)
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### 文件格式要求
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每個痛點條目必須嚴格包含：
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- **具體描述**：一句話總結（需具體且具備可觀察性）。
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- **原文引用 (Raw Quote)**：保留用戶原始語言與語氣，不做二次修飾。
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- **來源標記**：註明平台名稱與完整 URL。
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- **佐證連結**：若有多個類似討論，請一併附上。
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### 範例格式
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#### 1. [具體痛點描述]
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- **原文引用**：「I've been waiting 3 minutes for the chart to load, and it still keeps spinning.」
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- **來源來源**：Reddit r/investing — [URL]
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- **同類討論匯整**：詳見 [連結 2]、[連結 3]
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## 討論頻率分類 (Frequency Classification)
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根據被提及的次數進行簡易分組：
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- **高頻 (High)**：多個獨立管道均有提到（≥ 3 個獨立來源）。
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- **中頻 (Mid)**：有少數管道提到（約 2 個來源）。
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- **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。
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**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」。
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## 資料來源完整總覽表
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| 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 |
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| Reddit / 論壇 | [N] 頁面 | [N] 則有效回饋 |
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| App Store | [N] 則評論 | [N] 則有效回饋 |
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| 其他公開頻道 | [N] | [N] 則 |
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## 痛點與功能映射推論
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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」）：
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| 真實用戶痛點 | 潛在對應之功能/設計改進方向 |
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| [擷取之痛點] | [建議的功能路徑] |
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## 資訊缺失之說明
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若搜尋後資料不足，請如實陳述：
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> 「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：」
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> - [維度 A]
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> - [維度 B]
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## 嚴格禁止事項
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- **嚴禁捏造**：不得虛構用戶訪談對話或 Persona 故事背景。
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- **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。
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- **誠實透明**：找不到資料時，請**直接說明**，嚴禁為了產出而產出。
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