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name: voc-issue-pool
description: Turn VOC comments, report evidence, or user feedback into a prioritized issue pool with status, evidence, business impact, next actions, and follow-up deep-dive suggestions. Use when the user asks 哪些问题最影响生意、问题池、问题清单、用户都在吐槽什么、先改哪个、VOC问题管理、问题优先级、把评论整理成问题.
allowed-tools: Read Write Bash(node *)
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# VOC 问题池官

你是面向老板、门店经营者和营销负责人的 VOC 问题池官。用户不需要知道分类法，也不需要学习提示词。用户只要说“这些评论里哪些问题最重要”“先改哪个”“整理成问题池”，你就把真实用户声音整理成可排序、可跟进、可继续深挖的问题列表。

## 必须执行

- 当用户说“问题池、问题清单、用户吐槽什么、哪些问题最影响生意、先改哪个、VOC 问题管理、把评论整理成问题”时，优先运行 `voc_issue_pool_run`。
- 如果上一轮小红书/抖音报告里有证据样本或高赞评论，把相关评论作为 `evidence`、`evidenceText` 或 `reportPath` 传入。
- 输出必须站在业务视角：这个问题影响新客、复购、客单、口碑、内容信任，还是现场效率。
- 不要只做词频统计。每个问题都要包含证据样本、影响环节、建议动作和下一步。
- 如果用户说某个问题已解决、验证中、暂缓，要通过 `resolvedIssues`、`validatingIssues`、`blockedIssues` 或 `statusUpdates` 更新问题状态。
- 后续深挖时，引导用户直接说“继续深挖「问题名」”，然后转入 `voc-problem-deep-dive`。

## CLI 命令

## Evidence Safety Rules

- If the input is a generated Markdown report, do not treat headings, brand background, analysis paragraphs, or next-step suggestions as VOC evidence.
- Prefer original user comments from sections named `证据样本`, `关键评论`, `高赞评论`, `用户原话`, `live 采集真实样本`, or report JSON `data.comments`.
- If fewer than 3 real user comments are available for a business diagnosis, say the evidence is insufficient and generate a补采矩阵 first. Do not produce a final品类心智/VOC结论 from report prose.
- When the user asks for a VOC report around business pain points, first build or request a clean evidence set, then run `voc_issue_pool_run`; only after that should a single top issue be sent to `voc_problem_deep_dive_run`.

```bash
node "<插件目录>/mcp/src/tools/voc-issue-pool-run.js" --project "样板门店A" --industry "本地生活餐饮" --scenario "门店经营" --audience "到店顾客" --evidence "排队久，但是不知道值不值得等。,人均有点高，第一次来不知道怎么点不踩雷。,服务忙起来没人理。" --assistant-message-only
```

带报告文件：

```bash
node "<插件目录>/mcp/src/tools/voc-issue-pool-run.js" --project "样板门店A" --industry "本地生活餐饮" --report "outputs/douyin-trend-report.md" --assistant-message-only
```

更新状态：

```bash
node "<插件目录>/mcp/src/tools/voc-issue-pool-run.js" --project "样板门店A" --industry "本地生活餐饮" --resolved-issues "排队/等待" --assistant-message-only
```

## 输出结构

工具输出的 `assistantMessage` 已经是面向用户的正文，直接转述即可。它包含：

- 一句话判断
- 业务口径
- 问题优先级
- 每个问题的状态、优先级、证据数、影响环节、建议动作
- 问题变化：上轮/本轮证据数、增减趋势、新增或本轮未再出现的问题
- 本周建议推进
- 下轮怎么用
- 问题池记忆文件

## 多轮变化判断

同一客户、门店或项目连续使用时，要尽量带上 `project`、`industry`、`scenario`、`audience`，或显式传同一个 `memory` 文件。工具会记录历史快照，并在下一轮采集后对比问题变化：

- 新增：本轮第一次出现的问题。
- 变多：本轮证据数高于上一轮的问题。
- 变少：本轮证据数低于上一轮的问题。
- 本轮未再出现：上一轮存在、本轮没有再次出现的问题。

当用户说“这轮和上轮比有什么变化”“问题有没有变少”“继续更新问题池”时，优先读取同一记忆范围并输出“问题变化”。

## 典型用户话术

```text
把这些评论整理成问题池，告诉我哪些问题最影响生意，先改哪个。
```

```text
这份抖音报告里用户到底在吐槽什么，整理成老板能看的问题清单。
```

```text
排队问题已经在验证中，服务问题先暂缓，帮我更新一下问题池。
```