先看这几处
先看
先别急着生成。把客户反馈先分类，再决定写 FAQ 还是写文章涉及的材料、来源和不能触碰的内容列出来，后面会省很多返工。
做法
把信息分成三堆：已经确认的、还要追问的、不能直接用的。这个分类比提示词写得漂亮更重要。
检查
最后抽一条真实记录试跑。看结果有没有编造、漏掉限制，或者把内部口径写成对外承诺。
客户反馈不是收集越多越好，关键是能不能分类。没有分类的反馈只是一堆聊天记录，有分类后才知道哪些适合写 FAQ，哪些适合扩展成文章，哪些应该交给产品改进。
第一类是高频疑问，比如安装、价格、数据安全、文件处理方式。这类适合先写 FAQ，因为用户需要快速看到答案。
第二类是复杂场景，比如部门怎么试用 AI 办公、客户问题怎么整理成内容资产。这类更适合写文章，因为需要展开背景、步骤和复核边界。
第三类是产品改进，比如某个功能不好找、某个流程太绕。这类不要急着写成对外内容，先进入内部改进记录。
例如客户反复问“AI 会不会直接替我发送邮件”，这既可以写 FAQ，也可以扩展成一篇邮件回复边界文章。前者回答短问题，后者解释真实办公风险。
整理工具可以辅助把客户原话按主题归类，但口径确认必须由人工完成。尤其涉及价格、承诺、数据安全和交付范围，不能只根据 AI 初稿发布。
分类后还要标记优先级。高频且能公开回答的问题优先进入 FAQ；低频但解释复杂的问题可以进入文章；涉及内部流程的问题先留在知识库。
如果同一个问题同时出现在客户咨询、销售沟通和售后反馈里，就值得优先处理。这类问题通常既有搜索价值，也能减少团队重复解释。
分类完成后，内容中心的选题会更稳定。每一篇文章都有真实问题来源，而不是凭空想出来的标题。