做社交与产品研究，困难往往发生在数据采集和清洗阶段。Capalyze 主打将可访问的社交评论、地图评价等信息整理成字段，再进行初步分类和图表分析。参考文章包含赞助推广，本文仅将其作为选题线索，关注实际工作方法和数据合规，不沿用广告主张。
胖桃（PT.CX）将这个主题整理为独立的简体中文入门指南。正文中的示意图为胖桃原创，不表示经过产品实测，也不转载第三方网站的宣传素材。
使用场景与准备
公开数据 · 评论分析任务更适合用小样本、小范围的方式开始。根据目标准备合法的输入资料，先确认工具的能力和权限，再定义清楚的验收条件。
四步工作流程
胖桃原创流程图。
- 步骤 1：确认平台规则与合法数据范围。
- 步骤 2：先采集有限样本与时间字段。
- 步骤 3：清理重复并检查情绪分类。
- 步骤 4：汇总图表后人工复核结论。
示例提示词
请对我合法取得、已匿名化的 200 条产品反馈进行分类：提取日期、渠道、主题、情绪倾向、可复现的问题。输出每类的数量和代表性描述，但不要推断评论者的敏感身份，也不要把自动情绪标签视为客观事实。
在第一次试运行时应记录软件版本、日期、输入资料和可复现的问题，不应仅凭单次 AI 输出决定实际业务方案。
限制、安全与授权
社交平台爬取可能受服务条款、隐私政策与地区法律限制；只使用依法允许访问的信息，尊重速率与授权要求。生成图表前先检查数据偏差，不能凭样本评论代表整体用户。
无论工具多么自动化，都要保留对数据事实、个人身份、音视频素材和安全权限的人工核验。功能、收费与访问规则以当前官网为准。
胖桃小结
好的 AI 工具工作流，关键是数据来源清楚、任务边界明确、结果可以验证。把这三件事做好，才值得逐渐扩展成长期使用的模板。
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