用途：面向大规模用户反馈做定性综合与情感分析，把反馈整理为按用户分群、情感与影响排序的可执行洞察。
主要能力：读取 CSV、PDF、问卷回答、评论数据、社交聆听报告等反馈来源并直接分析；从反馈中识别至少 3 个不同用户分群或画像；按分群提取反复出现的主题、痛点与正面反馈；为每个分群给出 -1 到 +1 的整体满意度情感评分；按频率、严重程度与业务影响排优先级；输出分群画像与综合洞察。
输出结构：每个分群包含分群画像（名称/标识、共同特征、在反馈数据中的用户数或占比、主要使用场景）、JTBD（核心任务与期望结果）、情感评分与满意度（整体评分、满意驱动与不满因素、如适用给出 NPS 代理值）、正面反馈主题、主要痛点与批评（含直接引用）、产品-分群契合度评估，以及 2-3 条最高影响改进建议（快速见效与战略性举措、优先或降级的分群）。
使用方式：任务中通过 $ARGUMENTS 指定要分析的对象；用户提供反馈文件后直接读取分析。分析步骤为数据摄取、分群识别、主题分析、情感评分、影响评估、综合。
适用场景：需要从大量用户反馈中提炼分群洞察、衡量满意度、发现产品改进机会时。
限制与注意：所有结论应基于真实用户反馈并引用来源；需兼顾多数与少数观点，区分功能请求与根本痛点，考虑用户所处情境与约束；样本量小或情感不确定的分群应标注；寻找跨分群模式与普遍痛点，并保持对产品优缺点的平衡呈现。具体收费、价格、平台与效果资料暂未提供。