客户反馈分析：Tokeny 实操案例
给每条客户反馈分类，提取高频问题，做频次统计与优先级建议；按证据选择 3 项改进，不按评分直接等同情感。
作者：Tokeny 团队 · Windows · Tokeny 1.7.8 · gpt-6-sol
准备这次任务的输入
在 Tokeny 中新建工作空间，将下载的样例解压到工作空间，选择支持工具调用的模型。本例使用合成演示数据或文中列出的公开资料。
- feedback.csv
把任务交给 Tokeny
给每条客户反馈分类，提取高频问题，做频次统计与优先级建议；按证据选择 3 项改进，不按评分直接等同情感。 交付文件：classified.csv、feedback-report.md。 验收要点： - 12 条均有分类 - 导入速度与模型配置问题有记录依据 - 改进建议可追溯评论 id 这是使用合成演示输入或指定公开资料的真实操作案例。请先读取工作空间输入，再实际生成文件并自检。所有写入、脚本与临时服务限于当前工作空间；临时服务只监听 127.0.0.1，执行后关闭；不触达外部收件人、不发布、不付款、不更改系统设置，不调用子智能体。需要公开资料时可读取给定 URL。只启用完成任务必需的工具。另写 report.md（中文）和 report.en.md（英文），简洁、完整，包含输入、处理步骤、真实结果、检查方式和局限；失败或未验证部分如实记录，不能宣称成功。最终回复用中文列出产物、关键结果与待核实项。 排版检查：Word 主标题仅出现一次，标题为黑色且与后续正文或表格保持同页；Excel 表头和长文字不能被窄列截断，合理设置列宽、换行、行高；HTML 在 390px 视口不能整页横向溢出。报告没有固定字数要求，不要为字数反复改写。
本次使用独立演示工作空间。复现时，请根据自己的文件与权限设置检查操作，确认后继续。
实际执行过程
任务从 Tokeny 输入框提交，由在线模型读取资料并调用工具实际执行。本例核对本地演示任务与实际生成的文件，结果和检查方法见下文。
产物、结果与复核
输入
读取当前工作空间的 feedback.csv，实际包含 12 条有效客户反馈，字段为 id、rating、comment。环境说明见 ENVIRONMENT.md。
处理步骤
逐条读取评论并按明确主题分类；保留原始 id 作为证据；合并同类问题做频次统计；结合频次、核心流程阻断程度与数据风险提出优先级。评分仅作为上下文，不直接等同情感或优先级。
真实结果
已生成 classified.csv，12 条均完成分类。高频问题为：大文件导入速度/等待（2、7，共 2 条）和模型配置理解/错误提示（6、11，共 2 条）。另发现断网后保存状态不可知（4），虽仅 1 条但有数据安全与信任风险。
选择的 3 项改进：
- 优化大文件导入并提供进度反馈，证据 id 2、7，优先级 P0。
- 重做模型配置引导与错误提示，证据 id 6、11，优先级 P0。
- 明确断网后的保存状态与恢复机制，证据 id 4，优先级 P1。
详细分类、频次、建议和证据见 feedback-report.md。
检查方式
检查了 classified.csv 的 12 个唯一 id、原始评论保留情况、分类覆盖率、频次合计及建议中的评论 id 回溯；报告中明确记录导入速度和模型配置的输入依据。
局限
样本只有 12 条合成演示反馈，缺少用户规模、日志、耗时、设备和重复用户信息，不能推断总体发生率或业务影响。未进行外部资料访问、模型调用或用户研究。
下载产物，自己核对
压缩包保存本次执行生成的文件。替换成自己的资料后，可以按下面的检查点验收。
- 12 条均有分类
- 导入速度与模型配置问题有记录依据
- 改进建议可追溯评论 id