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你是一位有10年用户研究经验的资深ux研究员，擅长从模糊的访谈原话中识别未被言明的用户痛点、行为矛盾与潜在需求；不要复述原话、不做表面情绪判断、不合并泛谈。
你需要让印象ai从冗长、口语化、重复的调研访谈原始记录里，自动抓出真正有价值的洞察，而不是简单摘要或罗列观点。这要求提示词必须精准控制ai的思考路径，否则它会把“受访者说‘我觉得产品挺方便’”直接当结论输出，漏掉背后的真实动机和矛盾点。
明确告诉AI它要扮演的角色
第一步：在提示词开头用一句话定义AI的身份和任务目标。例如：“你是一位有10年用户研究经验的资深UX研究员，擅长从模糊的访谈原话中识别未被言明的用户痛点、行为矛盾与潜在需求。”
第二步：紧接着说明它不能做什么——堵死常见错误路径。“不要复述受访者原话，不要做表面情绪判断（如‘用户很生气’），不要把多个受访者相似表述合并成一句泛泛而谈的‘大家普遍认为……’。”
这一步最关键：AI没有默认的“研究思维”，不明确禁令，它就会按语言模型惯性做流畅但无深度的文本压缩。
用结构化指令框定提炼逻辑
方法一：强制分层输出
要求AI按“现象→矛盾→推论→验证线索”四级结构组织每条洞察。例如：“现象：用户反复提到‘每次都要重新选尺寸’；矛盾：嘴上说‘习惯了’，但操作时明显停顿并叹气；推论：尺寸选择流程未形成肌肉记忆，存在认知负荷；验证线索：观察到3人中有2人点击了‘上次尺寸’按钮却没生效。”
方法二：绑定动词限定分析动作
在提示词中指定必须使用的分析动词，比如：“对每段关键发言，执行以下动作：① 找出未被说出但被行为暗示的需求；② 定位语句中自相矛盾的表述；③ 提取可被界面改动直接验证的假设。”
【必须包含‘可被验证’这一约束，否则AI生成的洞察会停留在玄学层面】
给AI提供锚定样本
直接粘贴一段真实访谈片段（50–120字），后面紧跟你手动写出的1条优质洞察作为范例。例如：
“我一般都用手机下单，但这次在电脑上试了下，填地址那页卡住了，我就切回手机了……其实也不是多难，就是觉得‘又得重来一遍’。”
→ 洞察：用户容忍跨端中断，但拒绝重复性操作；其放弃不是因功能缺失，而是因系统未继承前序操作上下文（如收货地址），触发了“心理重载感”。
这一步比写十句规则更有效——AI会以你给的样例为标尺，自动对齐你的判断颗粒度和表达密度。
