01 / CONTEXT
解决什么问题，为什么值得做？
教学场景：一家虚构消费品团队准备推出便携设备。产品参数和竞品资料不少，营销稿却只剩“高品质、智能化”。FDE 要把散落材料整理成可以检验的用户问题、购买理由与内容测试。
业务价值
让内容有差异，也让每个卖点经得起产品与市场共同核对。
- 协作角色
- 产品经理、营销策划、用户研究、FDE
02 / DISCOVERY
FDE 怎样把症状变成可解决的问题？
以下按合成情景展开现场排查与实施练习。
先还原具体使用时刻
让团队描述购买前后的一次具体任务。读自编评论时区分抱怨、期待和实际行为，例如“通勤时携带麻烦”，不直接推成“用户愿意付溢价”。
找出卖点缺证据的位置
逐句标记参数事实、用户原话和营销假设；检查竞品测试条件是否一致，以及是否遗漏反例。
03 / DELIVERY ROUTE
方案如何一步步落到工作里？
- 01
参数对齐
统一单位、测试条件和版本，缺数据保留缺失。
- 02
VOC 分析
按使用场景拆问题，不把多条同源评论当多名独立用户。
- 03
证据化卖点
每个购买理由关联事实、用户问题与待验证假设。
- 04
小范围测试
选择一条卖点做内容对照，提前定义受众与反馈指标。
04 / DECISIONS
哪些判断决定方案是否可靠？
参数优势不自动是购买理由
轻 20 克是事实，通勤更方便是场景解释，值得多付钱是待验证假设。三者应分开。
不让生成速度放大错误
先锁定证据，再批量生成渠道文案。任何“第一、最佳”等比较都需要明确比较范围。
05 / WORKED EXAMPLE
把“续航强”改成可测试的卖点
合成教学样例
合成资料：产品 A 实验室续航 8 小时，竞品 B 为 10 小时，但负载条件不同。
- 事实
- 仅分别记录条件和时长，不能直接排名。
- 洞察
- 自编评论提到通勤充电焦虑，作为访谈线索。
- 行动
- 先做相同负载测试；再验证用户是否理解“覆盖一次通勤”的表述。
06 / COURSEWORK
对应课程：你要做什么、交什么？
明确一个用户任务和研究范围
- 交付物
- 研究任务书
- 通过条件
- 目标不是泛泛“分析市场”
拆解 12 条自编评论
- 交付物
- VOC 编码与反证表
- 通过条件
- 引用能回到评论，推断另列
组织产品与场景知识
- 交付物
- 3 条卖点卡 + 来源关系
- 通过条件
- 每条卖点有验证动作
07 / ACCEPTANCE & REUSE
怎样证明完成，下一次复用什么？
验收检查
核对事实准确、证据覆盖、反例处理与测试设计；不把生成文案数量当作营销效果。
可复用资产
复用参数契约、VOC 分类和卖点证据卡，换品类时重新验证使用场景与购买动机。
延伸阅读与案例原文
- Building effective agents ↗Anthropic · 2024-12-19
- Demystifying evals for AI agents ↗Anthropic · 2026-01-09