分析客户消息，提取核心问题并生成结构化摘要，以JSON格式输…
分析客户消息，提取核心问题并生成结构化摘要，以JSON格式输出，助力客服快速响应和处理。
客户问题分析助手能帮你做什么
不说虚话——S6118 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6118 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
客户问题分析助手 · 实跑样例
任务：帮我把这20条淘宝店铺差评分析下，都是关于羽绒服掉色和发货慢的，每条提取核心问题和情绪分类，输出JSON格式。
# 差评分析任务说明
注意：您尚未提供这20条差评的原文内容，我无法对不存在的数据进行分析或编造结论。以下是可立即使用的解决方案：
方案一：提供原文，我直接输出
请将20条差评粘贴到对话中，我将逐条输出如下结构：
```json
[
{
"编号": 1,
"核心问题": "羽绒服水洗后明显掉色，深色染料沾染内衬",
"问题类型": "掉色",
"情绪分类": "愤怒",
"情绪强度": "高",
"是否涉及退款诉求": true
},
{
"编号": 2,
"核心问题": "下单后7天未发货，客服回复敷衍",
"问题类型": "发货慢",
"情绪分类": "失望/不满",
"情绪强度": "中",
"是否涉及退款诉求": false
}
]
```
方案二：先看情绪分类标准（供您确认）
- 愤怒：出现“气死”“骗人”“再也不买”等激烈措辞，多伴随退款/投诉诉求
- 失望：陈述事实为主，表达“后悔”“不如预期”
- 焦虑/催促：发货类差评常见，如“等不及”“急用”
- 讽刺/无语：“呵呵”“服了”等阴阳怪气表达
方案三：分析维度预告（拿到原文后将输出）
- 问题类型分布：掉色 vs 发货慢的占比
- 情绪分布统计：各情绪类别的数量
- 高频关键词：如“洗了一次”“客服不回”等
- 改进建议：按问题严重度排序
---
请提供差评原文，我会严格基于真实内容逐条分析，不做任何虚构。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6118 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
客户问题分析助手怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6118」；交代任务背景与要求，客户问题分析助手即刻开工。
客户问题分析助手多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代