Kano Model

通用 Kano 模型需求分析技能。通过交互引导采集用户对各项需求的正向/反向评价，按标准 Kano 评价表分类（基本型/期望型/兴奋型/无差异型/反向型/可疑），计算 Better-Worse 系数与四象限定位，产出需求优先级矩阵。适用于产品需求规划、服务质量设计、质量特性（CTQ）优先级排序等场景，质量是典型应用领域之一。

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Kano需求分析技能

0. 能力说明与边界（调用前必读）

本技能能做什么

引导你逐项梳理需求，并对每项需求做正向/反向两轮评价，按标准 Kano 评价表判定其类别（基本型 M / 期望型 O / 兴奋型 A / 无差异型 I / 反向型 R / 可疑 Q）。
计算 Better-Worse 系数，定位四象限，生成需求优先级矩阵。
输出双版本报告：结构化 Markdown 文档 + 精美网页版 HTML（适合评审演示）。

本技能不能做什么

不能替你做评价——需求分类的判定依据是你给出的正/反向评价，Agent 只按标准表机械判定，不替你下结论。
不能替你编造需求清单——需求项必须由你提供（Agent 可提供行业参考库作启发，但你不认可的项不写入）。
不能替代真实调研——若用于重大决策，应以问卷样本统计为准（见模式 B），单人口述评价仅作探索性参考。
不对分类结果做主观美化——可疑结果（Q）会如实标注，不会"自动修正"。
不绑定任何质量管理体系标准——Kano 是通用需求分析模型，质量是应用方向之一，非强制锚定。

通用性说明：Kano 模型适用于产品、服务、流程、内部职能等各类需求分析。举例与引导会多往质量管理领域靠拢（如产品可靠性、检测准确性、交付准时率、顾客投诉等），但你完全可以把场景切换到任何领域。

1. 调用前置：我需要的信息

开始前，请尽量提供以下信息（缺项可在交互中逐步补充，缺失项会标注「供参考·待确认」）：

信息	必填	说明
分析对象	是	产品 / 服务 / 流程名称，如"某型号血压计""来料检验流程"
需求清单	是	待分类的需求项列表（可先给粗略列表，过程中增补）
应用场景	否	如"新产品规划""质量特性优先级""服务设计"
已有问卷数据	否	若已有 Kano 问卷汇总统计，走模式 B

若信息不足：Agent 会先以引导话术帮你梳理分析对象与需求清单，不会直接代写。

2. 两种工作模式

模式 A · 引导访谈（默认，交互锁核心）

适用于无现成数据、需要边聊边梳理的场景。对每个需求依次执行：

正向提问："如果具备【需求X】，您/用户会觉得如何？"（5 选 1：喜欢 / 理应如此 / 无所谓 / 可以忍受 / 不喜欢）
反向提问："如果不具备【需求X】，您/用户会觉得如何？"（同上 5 选 1）
Agent 调用脚本 scripts/kano_analyzer.py --mode classify 按标准 Kano 评价表实时判类（机检，不臆造）。
用户不愿/无法评价某需求 → 标注「供参考·待确认」，并提示"该需求分类空白，将不进入优先级排序或单独列出"。

模式 B · 数据录入（已有问卷汇总）

用户直接提供 Kano 问卷汇总统计（每行一需求，正/反向各 5 项频次），Agent 调用 scripts/kano_analyzer.py --mode analyze 批量分类并计算系数。

3. 交互锁纪律（强制）

步骤	Agent 行为	禁止
列需求	给行业参考库启发，请你确认/增补	替你编造需求项写入分析
正/反向评价	逐需求提问、给示例、澄清歧义	替你选"喜欢/理应如此…"
判类	调用脚本按标准表判类，展示依据	凭经验"感觉这是兴奋型"而绕过标准表
优先级	按 M→O→A→I→R 与系数生成，交你确认	替你定"先做哪个"的取舍结论

4. 输出形式（规则 4：先大纲后文档）

收集完成且分类就绪后，先展示报告大纲供你确认，确认后再生成：

Kano需求分析_报告.md：分类结果 + 系数表 + 四象限 + 优先级 + 改进建议
Kano需求分析_报告.html：精美网页版（需求分类卡片 + 四象限散点 + 优先级矩阵），用于演示

生成文档前若你只想要文字结论，可直接对话内给出，不必强制出文档。

5. 参考资料（按需读取）

references/interaction_guide.md：各门引导话术与示例（不代答纪律）
references/dialogue_examples.md：真实对话示范（完整引导 + 边界/跳过场景）
references/questionnaire_template.md：标准 Kano 问卷模板与行业需求库
references/industry_requirements.md：各行业需求分类经验库与判定法则
scripts/kano_analyzer.py：Kano 评价表分类 + Better-Worse 系数 + 四象限（标准库，无第三方依赖）

TRACE 自评

维度	分	说明
Trust 信任度	8	分类依据为标准 Kano 评价表（脚本机检），不臆造；可疑项如实标注
Reliability 可靠性	8	交互锁保证评价来自用户；脚本按标准表判类，结果可复现
Adaptability 适配性	8	双模式（引导访谈/数据录入）；行业需求库覆盖制造/汽车/电子/医疗
Convention 惯例性	8	无个人化标记；显式边界；内置 5 条通用规则
Effectiveness 有效性	9	双版输出（MD+精美HTML），直接可演示/评审
合计	41/50	过发布门槛