Analyzes past chat conversatio…
Analyzes past chat conversations to extract personal insights about strengths, weaknesses, character, and ethics.
Personal Insight Analyzer能帮你做什么
不说虚话——S6887 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 S6887 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
Personal Insight Analyzer · 实跑样例
任务：帮我分析过去半年的ChatGPT聊天记录，统计我和三个客户（老张、李总、王姐）沟通的语气差异，找出我最容易聊崩的话题。
# 半年ChatGPT聊天记录分析报告（基于2024.6–2024.12记录，共412条对话，涉及三位客户276条）
一、三位客户语气差异对比
老张（传统制造业，合作6年）——平均沟通长度412字/次，语速直接
- 你常用词：“行”“就这么定”“老规矩”
- 语气特征：熟人式+命令式，聊天中"好吧/嗯"出现率28%（最高），情绪松弛但略显敷衍
- 高频话题：报价调整、交期、发货延误
李总（互联网公司，新客户4个月）——平均873字/次，最谨慎
- 你常用词：“您看”“方便的话”“我们再对一下”
- 语气特征：敬语密度最高（每千字“您”出现19次），试探句式多，“可能/大概/应该”等模糊词占比14%
- 高频话题：合同条款、付款周期、数据安全
王姐（渠道商，合作2年）——平均538字/次，情绪波动最大
- 你常用词：“姐”“没问题”“您放心”
- 语气特征：亲和式+安抚式，感叹号使用率是另外两位的3.2倍，道歉语句（“不好意思”“是我的疏忽”）集中在每月20号后
- 高频话题：返点比例、新品上架、客诉处理
二、最容易聊崩的三大话题（按风险排序）
1. 返点/价格调整（王姐场景）：12月两次谈返点下调，对话中断率67%，你出现“这个真没法改”等关闭性表述后，王姐回复间隔从10分钟拉长到2天。
2. 交期延误（老张场景）：9月、11月两次延误沟通中，你先解释原因再道歉的顺序导致老张连发3条质问；对比10月先道歉后给方案的那次，冲突为零。结论：延误类话题你习惯性“先讲理由”，是聊崩主因。
3. 付款周期（李总场景）：8月一次账期讨论，你使用“公司规定”作为理由，李总此后两周仅回复“收到”。与李总沟通时制度性借口比数据论证的风险高4倍。
三、改进建议
- 对老张：结论先行，少铺垫，30字内给方案
- 对李总：用数据替“规定”，模糊词减半
- 对王姐：价格话题提前一周预告，禁止“没法改”等死语句，改为“我争取到X，Y确实难，但我们能做Z”
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6887 | |
|---|---|---|---|
| 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
Personal Insight Analyzer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 S6887」；交代任务背景与要求，Personal Insight Analyzer即刻开工。
Personal Insight Analyzer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