去除身份信息，给每条消息加标签
移除账号名、姓名、ID、私人链接及引用中的个人细节。给每条消息加上 M1 等局部标签，标签后保留准确原话。
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去除身份信息，给每条消息加标签
移除账号名、姓名、ID、私人链接及引用中的个人细节。给每条消息加上 M1 等局部标签，标签后保留准确原话。
试用合成消息集
M1：“今天导出两次都停在 80%。” M2：“能增加 CSV 选项吗？” M3：“我终于找到筛选功能了，但标签让人困惑。” M4：“今天导出两次都停在 80%。”
复制保留证据的提示词
将每条带标签的消息归入问题、建议和／或感受表达。引用准确原话，混合内容应出现在所有相关分组中。标记完全重复的消息。统计消息，不统计人数。不要推断身份、严重程度、根本原因或普遍程度。最后列出待跟进的问题。消息：
对照有明确边界的参考结果
完整示例：收到四条消息，不等于来了四个人 问题 • M1：“今天导出两次都停在 80%。”这条消息描述导出中断。M4 的文字完全相同，保留两个编号，并标记为原文重复。它们是否说的是同一次尝试、不同尝试，或来自不同的人，都还不知道。 • M3：“我终于找到筛选功能了，但标签让人困惑。”这条消息描述查找或理解筛选时遇到的困难。对方最后找到了筛选，别改成“筛选不可用”。 建议 • M2：“能增加 CSV 选项吗？”这是一个请求。它不能证明现在没有 CSV，也没说明用途或有多少人需要。 感受或反应 • M3：“我终于找到筛选功能了，但标签让人困惑。”它既可以放在问题里，也可以放在这里。这段话描述了一次体验，没有提供精确的情绪判断或情感分数。 怎么计数 共有四条带编号的消息、三种不同的原文。M1/M4 是一组原文完全相同的消息。M3 放进两个分类，仍然只是一条消息。人数、独立事件数和受影响用户数都未知。分类之间有重叠，不能把各组数量相加当成人数。 接下来查什么 • M1/M4：导出的是什么、什么时候发生、出现了什么报错？通过约定的渠道，只询问相关技术信息，先去掉个人信息和密钥等秘密。 • M2：CSV 打算用来做什么，需要哪些字段？先查已有导出选项，再判断是否需要新功能。 • M3：哪个页面、哪些标签不好懂？问问对方原本期待看到什么说法。 改错示例 错误：“四名用户反馈严重导出故障，急需 CSV。” 改成：“收到四条消息。M1 和 M4 的导出中断描述相同；M2 请求 CSV；M3 反映筛选标签难懂。人数、严重程度、原因和紧急程度还不能确定。” 重复收到一条消息，可不等于凭空多了一位客户。
审核标签、引文和论断
拿原文逐条核对，别只看总结顺不顺。 1. M1、M2、M3、M4 都能找到吗？原文保留了吗？重复项也要留下编号，别悄悄删掉。 2. M3 的使用问题和感受都保留了吗？一条消息放进两个分类，不会变成两个人。 3. 消息数、不同原文数和未知人数有没有分清？原文说“两次”，不等于我们已经核实了两个独立事件。 4. 有没有擅自加上原因、严重程度、受欢迎程度、情感分数或上线承诺？有就删掉。 处理自己的消息时，按自己的编号重新核对，不要照搬示例里的数量。引用中有身份信息时，先删去这些信息并注明删节，再交给助手；其余文字保持原意。先改草稿，再勾选下面的检查项。
选择下一步取证行动
复制一份交接稿，带上分类后的原文、重复编号、计数说明和待确认问题。这个练习不会保存你修改后的草稿，离开前先留一份。 先挑一个问题跟进。示例里可以查导出中断、问清 CSV 的用途，或检查筛选标签。有人明确接手后再记录负责人；这里没有提供负责人或截止时间。这些是调查建议，不是修复承诺，也不表示消息已经发出。 要从更多消息里比较主题，可以带着同一批已核对的消息和重复说明，进入下方的“分析反馈”任务。别把那篇教程的虚构示例也算进真实反馈。继续用原来的助手或手工整理都可以，不必换工具。 另一位读者能顺着编号找到原文，也能看清还有什么没确认，这份整理就算完成了。它不代表产品问题已经修好，更不代表社区已经收到回复。
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合成样本。计数只描述所提供的消息，不代表独立人数、普遍程度、严重程度或根本原因。
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