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Raw Blame History

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user-voice-mining	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。

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

#### 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。

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