当反馈从几十条涨到几千条，最先崩掉的往往是「判优先级」这件事——人肉读不过来，不同人的判断标准还不一致。Loopback 的做法是让 AI 在每条反馈进站的瞬间就完成一次结构化理解，把「该先看哪条」变成可排序、可解释的字段。

AI 在每条反馈上打了什么

每条反馈进来后，AI 自动理解并打上这几组标签：

  • 情感：正 / 负 / 中性 / 混合。
  • 优先级：P0（最紧急）到 P3。
  • 分类：bug、支付、账号、功能请求、使用咨询等。
  • 是否需要回复：区分「要回用户」和「只需记录」。
  • 所属功能模块：把反馈归到产品的具体模块。
  • 升级建议：客服能否自己闭环，还是需要转交产品 / 研发 / 支付。

每一条都会保留分类理由——不是黑盒打分，而是能看到「为什么判成这样」。

P0–P3 的判断逻辑

优先级不是只看措辞激烈程度。一个关键规则是：功能性故障（崩溃、支付不通等）即使措辞很客气，也至少 P1。 因为它对用户的实际伤害在那里，跟情绪表达无关。反过来，一句愤怒但无关紧要的抱怨，未必比一条冷静描述的支付失败更该先处理。

把情感、故障性质、影响范围（同类反馈有多少条）综合起来，AI 给出 P0–P3，让你能按「真正的紧急度」而不是「谁嗓门大」来排序。

为什么每一步都能改判

AI 分诊是加速器，不是裁判。所有标签都可以人工改判：你觉得某条该升级为 P0，改就是了；分类不对，点一下换。这符合 Loopback 的一条底线——AI 处理透明可撤回。系统给你一个高质量的起点，最终判断权在人。

从分诊到行动

分好优先级只是开始。相似反馈会聚成议题（你处理 20 个议题而不是 2,000 条评论），高优先级议题可以一键派单、AI 起草回复。想让这套判断自动驱动派单，可以在工作流里写规则，比如「支付相关负面 → 置 P1 并派给支付组」。详见 从收到到回复关闭。

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