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# 执行步骤:编导AI脚本对话记录分析
> 文档编写:产品经理(依据业务专家 01_业务方法.md 拆解)
> 创建日期:2026-06-02
> 版本:v1.0
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## 执行流程概览
```
Step 1:素材接收与预处理
↓
Step 2:对话单元切分
↓
Step 3:编导不满意信号标注
↓
Step 4:AI 输出缺陷归类(D1-D6)
↓
Step 5:根因追溯(A/B/C 维度)
↓
Step 6:优化建议生成
↓
Step 7:汇总输出分析报告
```
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## Step 1:素材接收与预处理
**执行角色**:AI 助理
**依赖**:用户提供的对话记录文件
**任务内容**:
1. 接收用户上传的对话记录(支持格式:txt / md / Excel / JSON)
2. 识别文件中的基本信息:
- 对话总条数
- 是否包含多个编导(需区分 or 匿名处理)
- 是否涉及敏感业务信息(需提示用户确认)
3. 对记录按「编导提问 → AI 回复」进行配对清洗
4. 输出预处理摘要(行数、轮次数、异常条目说明)
**预期产出**:可供后续步骤使用的清洗后数据,以及预处理摘要说明
**风险点**:
- 对话记录格式不规范(未明确区分提问/回复),需人工辅助切分
- 涉及敏感信息时,暂停执行,等待用户确认
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## Step 2:对话单元切分
**执行角色**:AI 助理
**依赖**:Step 1 清洗后的数据
**任务内容**:
1. 以「一次完整的需求→反馈→修正循环」为单位,将对话切分为独立分析单元
2. 每个单元命名规则:`[编导标识]-轮次编号`(如 `A-01`、`B-02`)
3. 标注每个单元的基本属性:
- 轮次类型:单轮采纳 / 单轮放弃 / 多轮迭代
- 对话长度(几条来回)
- 脚本类型(短视频 / 短剧)
**预期产出**:结构化的对话单元列表(表格形式)
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## Step 3:编导不满意信号标注
**执行角色**:AI 助理(依据 01_业务方法.md 第三节框架)
**依赖**:Step 2 对话单元列表
**任务内容**:
1. 对每个对话单元,扫描编导的所有话语
2. 按「显性信号」和「隐性信号」两类标注
3. 给出不满意程度评级:
- 低:仅微调要求("更短一点")
- 中:局部否定或方向修正("这段不行,重新写")
- 高:全盘否定或多轮无果放弃
**预期产出**:每个单元附带「满意度标注」列
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## Step 4:AI 输出缺陷归类
**执行角色**:AI 助理(依据 01_业务方法.md 第四节 D1-D6 分类)
**依赖**:Step 3 标注结果 + 对应 AI 原始回复内容
**任务内容**:
1. 找出触发编导不满意信号的 AI 回复内容
2. 对照 D1-D6 主类,归类每条缺陷
3. 摘录触发缺陷的原文片段(作为证据)
4. 允许一条回复同时属于多个缺陷类(多标签)
**预期产出**:缺陷归类表(单元 + 缺陷类别 + 原文摘录)
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## Step 5:根因追溯
**执行角色**:AI 助理(依据 01_业务方法.md 第五节 A/B/C 框架)
**依赖**:Step 4 缺陷归类表
**任务内容**:
1. 对每条已归类的缺陷,追溯根因维度(A/B/C)
2. 判断依据:
- 若编导信息输入充足、AI 仍输出有问题 → 偏 C(模型限制)
- 若编导输入本身模糊或不完整 → 偏 A(提示词质量)
- 若编导预期本身矛盾或不清晰 → 偏 B(预期设定)
3. 可组合标注(如 A+C)
**预期产出**:根因追溯列(追加到缺陷归类表中)
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## Step 6:优化建议生成
**执行角色**:AI 助理
**依赖**:Step 5 根因追溯结果
**任务内容**:
1. 根据根因类型,生成对应优化建议:
- A 类根因 → 面向编导的「提示词写法建议」
- B 类根因 → 面向编导的「需求澄清建议」
- C 类根因 → 面向系统的「绕过策略或工作流调整建议」
2. 每条建议需包含:**问题描述 + 具体改进动作 + 改进前/后示例**
**预期产出**:优化建议清单
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## Step 7:汇总输出分析报告
**执行角色**:AI 助理 + 产品经理(格式审校)
**依赖**:Step 1-6 全部产出
**任务内容**:
1. 整合所有分析结果,生成完整的分析报告(Markdown)
2. 报告结构:
- 执行概况(样本规模、轮次分布、整体满意度)
- 问题汇总(缺陷分布热力图 + Top3 主要问题)
- 根因分析(A/B/C 各维度占比及代表案例)
- 优化建议(按紧迫程度排序)
- 附录:逐条分析明细表
3. 业务专家审核后,产品运营生成 HTML 版本
**预期产出**:`04_项目案例/项目执行01/生成案例.md`
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## 风险与应对
| 风险 | 概率 | 应对方案 |
|:---|:---|:---|
| 对话记录格式混乱,无法自动切分 | 中 | 提供半结构化模板,人工辅助对齐后再跑 |
| 样本量不足导致规律难以发现 | 中 | 降低结论强度,标注"基于小样本,供参考" |
| 涉及敏感业务信息 | 低 | 暂停 → 提示用户 → 脱敏后继续 |
| AI 助理对特定缺陷类判断出错 | 中 | 业务专家逐条复核,超3轮项目主管介入 |