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Skills 技能/bssm-oss/pm-skills-codex/sentiment-analysis

sentiment-analysis

ChatGPT 用户反馈情绪分析技能:按任务分组比较体验

English

ChatGPT 安装步骤

  1. 从本页 GitHub 原文下载固定版本的 pm-market-research/skills/sentiment-analysis/SKILL.md。把文件放入名为 sentiment-analysis 的单独文件夹,并保留原文件名、名称和描述。
  2. 在启用上传的 ChatGPT 工作区打开「插件 → 技能 → 创建 → 从电脑上传」,提交当前界面接受格式的技能包。
  3. 检查扫描结果及已安装列表。也可以选择「创建 → 使用编辑器」,录入原名称、描述与指令。安装后在新对话用 @ 选择技能,输入本页虚拟样例。

中文摘要

把提供的反馈按使用情境或任务归组,提取满意因素、常见问题和情绪倾向。适合在原始意见数量有限时汇报样本内发现。

SKILL.md 中文导读

可复现示例

提供三组虚构反馈:浏览者喜欢筛选但嫌选项多,编辑者觉得批量修改省时但预览慢,管理员喜欢变更记录但希望能导出。请按组整理主题和依据。

工作步骤

  1. 清点反馈记录,按可观察的用户任务分组。
  2. 提取正负面主题,给出可复查的情绪判定口径。
  3. 把样本内结论与需进一步收集的数据分别记录。

验收方法

每组都有正向与负向主题,并能追溯到原句。情绪分数说明计算口径和小样本限制,统计结果只代表这三条材料。

GitHub 原文 · 更新日期 2026-11-11

适用环境

源仓库面向 Codex。本页使用可单独阅读的文本指令,可在已启用技能和上传权限的合资格 ChatGPT 工作区尝试。安装路径已核对,工作区运行待验证。

常见问题

能用三条评论算出真实 NPS 吗?

NPS 需要标准推荐问题的评分和适当样本。这些评论可用来整理主题和定性情绪,另行标注缺少推荐评分。

技能信息

GitHub 仓库
bssm-oss/pm-skills-codex

收集于互联网

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