用户访谈问题生成器｜产品调研与UX研究
描述
为产品调研、客户发现、UX 研究和功能验证设计高质量用户访谈问题、大纲与追问，并把访谈证据转化为产品决策。
相关技能
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研究访谈转录 → 决策洞察V3
把访谈、用户调研或焦点小组的转录稿，变成一份每条结论都有据可查的证据化研究综合。从 1 份到 20 份转录，直接产出编码主题、张力地图、机会积压，以及对决策问题的直接回答——不再有"数小时录音、零结论"。 对企业与产品团队：省去分析师数天的整理与编码时间；每条判断锚定参与者原话与时间戳，可审计、可追溯，从源头杜绝"AI 编造洞察"的风险；机会清单按「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」输出，可直接衔接产品路线与市场决策。 对研究者与学者：遵循真实定性研究实践而非摘要——quote-first 开放编码、Behaviour/Belief/Wish 证据分类、可证伪主题、主动反证猎取，方法严谨到可以写进论文；样本纪律严格：少于 12 名参与者不报告百分比，n=1 明示为假设而非发现，结论强度以参与者计数为准。 适合产品经理、UX/市场研究员、记者、顾问、创始人，以及任何手握录音素材却迟迟没有研究结论的人。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
访谈提纲大师（Interview Outline Master）V2
三大主场景路由： 🎓 场景 A｜学术论文（学位/期刊论文，含研究问题映射、禁止诱导话术） 📚 场景 B｜案例开发（专硕/教学案例，关键事件时间线与三角验证） 💼 场景 C｜横向课题/咨询（企业/政府咨询，现状-问题-原因-诉求-建议线） 四类受访者副路由：自动适配政府官员、企业高管、一线员工/客户、学者专家的话术、伦理要求与敏感话题预判。 访谈前资料请求清单：随邀约发出，索取材料以精修提纲；无材料时自动转为公开资料检索补足。 即拿即用结构：每个探测点标注“在挖什么”、五种追问策略（澄清/深挖/比较/假设/悖论）、知情同意伦理条款、时间规划。
对白导演Pro ｜访谈设计引擎
不是给你一张问题清单，而是帮你设计一场值得被记住的对话。 7步全流程，从研究嘉宾到素材成稿： 嘉宾画像 → 叙事架构 → 问题矩阵 → 流程编排 → 采访彩排 → 素材转化 → 采访复盘 💡 Step 1-3 为核心设计流程，独立交付完整采访方案；Step 4-7 为增强体验，按需使用。 🔍 嘉宾画像｜联网搜索嘉宾公开信息，生成五维度深度画像——事实骨架、故事矿脉、核心冲突、沟通风格、情感入口，告诉你该往哪个方向挖。非公众人物自动切换为访谈式信息收集。 🌿 追问分支树｜生成问题时，系统会为每个关键问题提前预判嘉宾可能的回答方向，并对应设计好追问问题。你带着这棵「决策树」去现场，听完嘉宾回答后选择对应分支追问即可——不需要现场用AI，不需要实时转文字，所有预案在准备阶段已全部设计好。让你在现场像棋手而非即兴演员。市面上没有同类功能。 🎬 AI彩排｜采访前AI扮演嘉宾模拟三种回答风格（深入型/表面型/回避型），让你提前演练追问、发现流程盲点。 📝 五种输出｜一次采访生成：人物专访文章 / 播客脚本 / 口述实录 / 社媒内容包 / 纪录片脚本骨架。 📊 采访复盘｜计划vs实际对比、金矿与遗憾时刻分析、五维能力雷达图，每次采访都在成长。 适用于：播客访谈 · 人物专访 · 学员采访 · UX深度访谈 · 高管访谈
用户访谈问题生成器｜产品调研与UX研究
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为产品调研、客户发现、UX 研究和功能验证设计高质量用户访谈问题、大纲与追问，并把访谈证据转化为产品决策。
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把访谈、用户调研或焦点小组的转录稿，变成一份每条结论都有据可查的证据化研究综合。从 1 份到 20 份转录，直接产出编码主题、张力地图、机会积压，以及对决策问题的直接回答——不再有"数小时录音、零结论"。 对企业与产品团队：省去分析师数天的整理与编码时间；每条判断锚定参与者原话与时间戳，可审计、可追溯，从源头杜绝"AI 编造洞察"的风险；机会清单按「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」输出，可直接衔接产品路线与市场决策。 对研究者与学者：遵循真实定性研究实践而非摘要——quote-first 开放编码、Behaviour/Belief/Wish 证据分类、可证伪主题、主动反证猎取，方法严谨到可以写进论文；样本纪律严格：少于 12 名参与者不报告百分比，n=1 明示为假设而非发现，结论强度以参与者计数为准。 适合产品经理、UX/市场研究员、记者、顾问、创始人，以及任何手握录音素材却迟迟没有研究结论的人。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
访谈提纲大师（Interview Outline Master）V2
三大主场景路由： 🎓 场景 A｜学术论文（学位/期刊论文，含研究问题映射、禁止诱导话术） 📚 场景 B｜案例开发（专硕/教学案例，关键事件时间线与三角验证） 💼 场景 C｜横向课题/咨询（企业/政府咨询，现状-问题-原因-诉求-建议线） 四类受访者副路由：自动适配政府官员、企业高管、一线员工/客户、学者专家的话术、伦理要求与敏感话题预判。 访谈前资料请求清单：随邀约发出，索取材料以精修提纲；无材料时自动转为公开资料检索补足。 即拿即用结构：每个探测点标注“在挖什么”、五种追问策略（澄清/深挖/比较/假设/悖论）、知情同意伦理条款、时间规划。
对白导演Pro ｜访谈设计引擎
不是给你一张问题清单，而是帮你设计一场值得被记住的对话。 7步全流程，从研究嘉宾到素材成稿： 嘉宾画像 → 叙事架构 → 问题矩阵 → 流程编排 → 采访彩排 → 素材转化 → 采访复盘 💡 Step 1-3 为核心设计流程，独立交付完整采访方案；Step 4-7 为增强体验，按需使用。 🔍 嘉宾画像｜联网搜索嘉宾公开信息，生成五维度深度画像——事实骨架、故事矿脉、核心冲突、沟通风格、情感入口，告诉你该往哪个方向挖。非公众人物自动切换为访谈式信息收集。 🌿 追问分支树｜生成问题时，系统会为每个关键问题提前预判嘉宾可能的回答方向，并对应设计好追问问题。你带着这棵「决策树」去现场，听完嘉宾回答后选择对应分支追问即可——不需要现场用AI，不需要实时转文字，所有预案在准备阶段已全部设计好。让你在现场像棋手而非即兴演员。市面上没有同类功能。 🎬 AI彩排｜采访前AI扮演嘉宾模拟三种回答风格（深入型/表面型/回避型），让你提前演练追问、发现流程盲点。 📝 五种输出｜一次采访生成：人物专访文章 / 播客脚本 / 口述实录 / 社媒内容包 / 纪录片脚本骨架。 📊 采访复盘｜计划vs实际对比、金矿与遗憾时刻分析、五维能力雷达图，每次采访都在成长。 适用于：播客访谈 · 人物专访 · 学员采访 · UX深度访谈 · 高管访谈
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