--- name: user-feedback-processor description: | 用户反馈数据处理层。基于 user-feedback-data-source 技能提供的原始数据,进行分类、优先级评估、统计分析、报告生成和跟进管理。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要对反馈进行分类、评估优先级 (2) 需要生成反馈统计报告(日报/周报/月报) (3) 需要汇总多渠道反馈到统一表格 (4) 需要查询反馈处理进度、跟进状态 (5) 用户提到"反馈统计"、"反馈报告"、"反馈分类"、"问题优先级" --- # 用户反馈数据处理 本技能负责对用户反馈进行**分类、分析和跟进管理**。原始数据由 `user-feedback-data-source` 技能提供。 > **使用者:** 产品经理及业务负责人 > **数据来源:** 依赖 `user-feedback-data-source` 技能(技术负责人维护) ## 数据来源 **不要直接操作数据采集逻辑。** 原始数据的来源、存储和采集由 `user-feedback-data-source` 技能定义和维护。 ### 可用数据源速查 | 渠道 | 数据库表 | 关键字段 | 更新频率 | |------|---------|---------|----------| | 飞书内部测试反馈 | `vala_test.lark_group_message` | sender_name, content, media_url, msg_time, quote_message_id | 每天 8 次 | | 微信用户反馈 | `vala_test.wechat_group_message` | sender_name, content, media_url, msg_time, refer_msg_svrid | 实时 | | 主动上报 | 飞书知识库文档(Wiki Token: `ApVZw0fxGiv48ekuRS8cIfUjnRf`) | — | 实时 | > 完整表结构和查询示例请参考 `user-feedback-data-source` 技能。 ## 反馈处理流程 ### 1. 分类 将原始反馈按以下维度分类: | 维度 | 分类选项 | |------|---------| | 问题所属模块 | 启动/运行、版本/更新、声音/音频、语音识别/判分、关卡/内容、UI显示、其他 | | 问题所属类型 | Bug、体验问题、功能建议、内容问题、兼容性问题、其他 | | 反馈渠道 | 飞书群、微信群、主动上报 | ### 2. 优先级评估 > **详细判定规则:** 参照《用户反馈问题优先级判断文档》(刘新玉提供,`priority_classifier.py` 已实现) **判定三维度:** 1. **基础优先级** — 按问题严重度(崩溃/功能异常/体验瑕疵/细节优化) 2. **出现概率** — 必现升级,偶现降级 3. **影响范围** — 全部用户升级,极少数用户降级 | 优先级 | 定义 | 修复时限 | 典型场景 | |--------|------|----------|---------| | 🔴 P0 | 孩子上不了课 / 核心功能崩溃 | 2小时处理,当天解决 | App闪退、进不去、数据丢失、服务器宕机 | | 🟠 P1 | 功能不对劲 / 学习效果打折扣 | 3天内修复 | 音频异常、判分错误、进度保存失败、奖励未发放 | | 🟡 P2 | 偶尔小毛病 / 界面瑕疵 | 当周修复 | UI显示异常、偶尔不显示、刷新恢复 | | 🟢 P3 | 几乎不影响使用 / 细节优化 | 不单独排期 | 分辨率略低、错别字、音量不统一 | **动态调整:** 必现问题 +1级,偶现问题 -1级(最多降一级);影响全部用户 +1级。 **实现:** 优先级由 `feishu-feedback-sync` 技能步骤5自动判定,参见 `scripts/priority_classifier.py`。 ### 3. 汇总到标准表格 将多渠道反馈统一汇总到标准格式: | 序号 | 评估后优先级 | 问题所属模块 | 问题所属类型 | 反馈时间 | 反馈渠道 | 提交人 | 用户电话 | 用户角色ID | 文字描述 | 提交图片 | 提交视频 | 备注 | 当前解决进度 | 问题跟进人 | |------|-------------|-------------|-------------|---------|---------|--------|---------|-----------|---------|---------|---------|------|------------|-----------| | | P0-P3 | | | | 飞书群/微信群/主动上报 | | | | | | | | 待确认/处理中/已解决 | | #### 飞书渠道字段映射 | 飞书原始字段 | 标准表格字段 | 映射规则 | |-------------|-------------|---------| | msg_time | 反馈时间 | 直接填写,Asia/Shanghai 时区 | | sender_name | 提交人 | 直接填写 | | msg_type | — | 判断写入哪一列:text→文字描述,image→提交图片,media→提交视频 | | content / media_url | 文字描述/提交图片/提交视频 | 根据 msg_type 写入对应列 | | — | 反馈渠道 | 固定填写「飞书群」 | | — | 当前解决进度 | 默认「待确认」 | #### 微信渠道字段映射 | 微信原始字段 | 标准表格字段 | 映射规则 | |-------------|-------------|---------| | msg_time | 反馈时间 | 直接填写 | | sender_name | 提交人 | 直接填写 | | msg_type | — | 同飞书逻辑 | | content / media_url | 文字描述/提交图片/提交视频 | 根据 msg_type 写入对应列 | | — | 反馈渠道 | 固定填写「微信群」 | | — | 当前解决进度 | 默认「待确认」 | ## 统计分析 ### 支持的统计维度 | 统计类型 | 说明 | |---------|------| | 按时间 | 日/周/月反馈数量趋势 | | 按渠道 | 飞书 vs 微信 vs 主动上报 的反馈量对比 | | 按优先级 | P0-P3 各级别的数量分布 | | 按模块 | 各模块的反馈量排名 | | TOP 问题 | 被回复最多的消息(热门问题) | | 处理进度 | 待确认/处理中/已解决 的比例 | ### 跨渠道统计查询示例 ```sql -- 最近 7 天各渠道反馈量 SELECT '飞书' AS channel, COUNT(*) AS count FROM lark_group_message WHERE msg_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) UNION ALL SELECT '微信', COUNT(*) FROM wechat_group_message WHERE msg_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY); -- 飞书热门问题(被回复最多) SELECT m.message_id, m.sender_name, m.content, COUNT(r.id) AS reply_count FROM lark_group_message m JOIN lark_group_message r ON r.quote_message_id = m.message_id WHERE m.msg_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) GROUP BY m.message_id ORDER BY reply_count DESC LIMIT 10; ``` ## 报告生成 ### 每日反馈推送 - **时间:** 每日上午 9:30 - **推送对象:** 业务负责人刘新玉 - **内容:** 前一天所有渠道新增反馈汇总 ### 周报/月报 按需生成,包含: - 反馈总量及趋势 - 按优先级/模块/渠道分布 - TOP 问题列表 - 处理进度统计 - 同步到飞书知识库文档 ## 目标存储位置 ### 全量反馈汇总知识库文档 - **文档标题:** 用户反馈问题汇总 - **Wiki Token:** `ApVZw0fxGiv48ekuRS8cIfUjnRf` - **知识空间 ID:** `7612229802338045122` ### 全量反馈汇总多维表格(待上线) 将三个数据源的反馈统一汇总到飞书多维表格,支持分类、筛选、统计和跟进。 ## 注意事项 - **只消费数据,不修改采集逻辑** — 数据采集的任何问题请联系技术负责人 - 数据库查询默认只读 - 所有飞书操作使用 Bot 身份,不触发用户授权 - 分类和优先级判定可能需要人工确认,自动判定结果仅供参考