6.3 KiB
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| name | description |
|---|---|
| user-feedback-collector | 全渠道用户反馈收集与管理,支持三类反馈数据源: 1. 主动上报:用户发送包含"用户反馈:"或"用户反馈:"开头的消息时自动记录 2. 飞书内部反馈群:「内容测试问题反馈」群(oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26),每6小时同步到飞书表格 3. 微信用户反馈群:数据实时存储在MySQL vala_test.wechat_group_message表 自动汇总、分类、统计反馈,支持同步到知识库文档、多维表格,生成周报/月报。 |
用户反馈收集与管理
当用户发送的消息以 用户反馈: 或 用户反馈: 开头时,对反馈内容进行总结梳理后记录到飞书知识库文档。
用户反馈收集表格(模板)
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||||||||||
| 2 | ||||||||||||||
| 3 | ||||||||||||||
| 4 | ||||||||||||||
| 5 |
飞书渠道字段匹配说明(EiPtw2fqWialDIkDvmAcXKp7nUF)
飞书渠道文档表头字段:时间、反馈人、信息类型、信息内容(或地址)。
| 飞书渠道字段 | 对应到“用户反馈收集表格(模板)”字段 | 填写规则 |
|---|---|---|
| 时间 | 反馈时间 | 直接填写;统一使用 Asia/Shanghai 时区 |
| 反馈人 | 提交人 | 直接填写 |
| 信息类型 | 提交图片 / 提交视频 / 文字描述 | 该字段用于判断“信息内容(或地址)”的内容形态:若为文本则写入文字描述;若为图片则写入提交图片;若为视频则写入提交视频 |
| 信息内容(或地址) | 文字描述 / 提交图片 / 提交视频 | 与“信息类型”配合写入:文本原样写入文字描述;图片/视频将链接/地址写入对应列;若无法识别类型,默认写入文字描述并在备注中说明 |
飞书渠道写入标准表格时,建议默认补齐如下字段:
| 标准表格字段 | 默认值/处理方式 |
|---|---|
| 反馈渠道 | 固定填写 飞书群 |
| 用户电话 | 无法获取则留空 |
| 用户角色ID | 无法获取则留空 |
| 评估后优先级 | 评估后填写 P0/P1/P2/P3;未评估留空 |
| 当前解决进度 | 默认 待确认 |
反馈数据源(全渠道)
| 反馈渠道 | 来源 | 存储位置 | 更新频率 |
|---|---|---|---|
| 主动上报 | 用户主动发送 用户反馈: 前缀消息 |
飞书知识库文档 | 实时 |
| 飞书内部测试反馈 | 「内容测试问题反馈」群(oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26) |
MySQL:vala_test.lark_group_message 表 |
每4小时自动同步 |
| 微信用户反馈 | 微信用户反馈群 | MySQL:vala_test.wechat_group_message 表 |
实时更新 |
目标存储位置
1. 主动上报知识库文档
- 文档标题: 2026年 用户反馈收集
- Wiki Token:
SB3dwaSshie7ifklKlLc2GswnqX - Obj Token:
NVCRdIChwot7oPxcpopcBFMOned - 知识空间 ID:
7612229802338045122
2. 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同一个飞书多维表格,支持分类、筛选、统计和跟进。
支持功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 主动上报记录 | 用户发 用户反馈: 开头消息自动记录到知识库 |
| 多渠道查询 | 支持按时间、关键词、渠道、提交人查询所有反馈 |
| 统计分析 | 按周/月统计反馈数量、类型、TOP问题 |
| 定期汇总 | 自动生成反馈周报/月报,同步到知识库 |
| 同步跟进 | 支持将反馈同步到任务管理系统,跟进解决进度 |
主动上报执行流程(原有逻辑)
1. 识别反馈内容
从用户消息中提取 用户反馈: 或 用户反馈: 之后的文本作为反馈正文。去除前后空白。
2. 总结梳理反馈内容
对提取到的反馈正文进行智能总结和梳理:
- 提炼核心观点,去除冗余表述
- 保留关键事实、问题描述和诉求
- 总结后的内容不超过 300 字
- 如果原文本身不超过 300 字且条理清晰,可保持原文不变
3. 获取提交人信息
通过消息上下文中的 sender_id(open_id)调用 feishu_get_user 获取用户姓名。如获取失败,使用 open_id 作为标识。
4. 追加写入文档
使用 Bot 身份通过 lark-cli 将反馈追加到目标文档:
LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR=/root/.openclaw/credentials/xiaokui \
lark-cli docs +update --doc NVCRdIChwot7oPxcpopcBFMOned --as bot --mode append \
--markdown '<写入内容>'
5. 写入格式
每条反馈按以下 Markdown 格式追加(使用分割线隔开每条反馈):
---
**📅 时间:** YYYY-MM-DD HH:mm
**👤 提交人:** <用户姓名>
**<EFBFBD> 反馈摘要:**
<总结梳理后的内容,不超过300字>
**💬 原始反馈:**
<反馈原文>
- 时间使用 Asia/Shanghai 时区
- 如果文档为空(首条反馈),先写入一级标题
# 📋 用户反馈记录,然后再追加反馈条目(不需要开头的分割线)
6. 确认回复
写入成功后,回复用户:「✅ 反馈已记录,感谢!」
写入失败时,回复用户具体错误原因并建议重试。
多渠道反馈查询流程
查询飞书内部测试反馈
- 直接读取飞书表格
E8vFsCmPBhT4SCtNmnJchqeJnJe数据 - 支持按时间范围、提交人、关键词筛选
- 每6小时自动同步最新群消息
查询微信用户反馈
- 连接MySQL数据库
vala_test,查询wechat_group_message表 - 支持按时间范围、发送人、关键词、消息类型筛选
- 数据实时更新,可查询最新反馈
注意事项
- 所有文档/数据库操作默认使用只读权限,避免修改原始数据
- 所有外部操作使用 Bot 身份(
--as bot),不触发用户授权 - 反馈正文会被总结梳理(不超过 300 字),同时保留原始反馈以供查阅
- 任何人都可以提交反馈,无权限限制