atoms可自动完成用户画像构建、需求聚类和改进建议生成；需按【具体人群+具体产品+已有数据类型】三要素输入描述，再上传标注数据，经情感-主题建模、实体级需求识别、场景归因分析后，输出原声摘录、优先级矩阵及落地动作卡。
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用Atoms分析目标用户，不需要你手动爬数据、写SQL或调参建模——输入一句话描述你的产品或业务场景，它自动完成用户画像构建、需求聚类和可落地的改进建议生成。
第一步：明确你要分析的对象
在Atoms首页点击「新建项目」→ 选择「用户需求分析」模板 → 在弹出框中用自然语言填写：“我想为面向Z世代的手工DIY材料包做用户洞察，目前只有一批小红书评论和300份问卷。”
这一步不能写成“分析用户”，必须包含【具体人群+具体产品+已有数据类型】三个要素。漏掉任一要素，Atoms会默认启动通用行业模型，结果将严重偏离手工材料包的真实语境。
第二步：上传并标注原始数据
方法一：直接拖入CSV文件（字段需含“评论内容”“评分”“发布时间”）
方法二：粘贴小红书/淘宝/抖音的原始评论文本，Atoms自动识别平台特征并补全元数据
注意：如果上传的是未清洗的截图OCR文本，Atoms会在预处理阶段丢弃所有含“#”“@”“http”的行——这是为防止广告水军数据污染模型训练。你得先用手机备忘录手动删掉带链接的评论再上传。
第三步：启动多维度AI解析
点击「开始分析」后，Atoms并行执行三项任务：
① 情感-主题耦合建模：把“包装盒太薄，第三次收到都压扁了”自动归入【物流体验→外包装强度不足】主题簇，并标记为高置信度负面信号（置信度0.92）
② 实体驱动的需求映射：识别出“丙烯颜料易干”“镊子太短夹不住小零件”等17个具体部件级痛点，而非笼统的“质量差”
③ 场景化需求归因：对比工作日vs周末评论发现，“下班后拆包组装”高频出现于21:00–23:00，结合“灯光暗看不清说明书”判断——这不是说明书问题，而是【夜间使用场景缺失适配设计】
第四步：获取可执行建议
分析完成后，页面右侧生成三栏式报告：
• 左栏「用户原声摘录」：展示带时间戳的真实评论片段，点击可回溯原始数据行
• 中栏「需求优先级矩阵」：横轴是影响用户付费意愿的程度，纵轴是当前产品覆盖缺口，右上角坐标点自动标红（如“防潮密封袋”需求覆盖度仅12%但付费意愿达89%）
• 右栏「落地动作卡」：直接给出“下个迭代版本在包装内增加LED折叠灯+二维码扫码看AR组装指引”的完整执行路径，含UI文案、技术对接说明和测试验收标准
