反馈
反馈模块让你可以从多个渠道收集用户意见、请求和报告，并在 Almirant 中集中管理。AI 会自动对相似反馈分组并提出建议，将用户声音直接连接到你的创意和规划流程。
完整流程
反馈从收集到实现会经历以下流程：
- 收集 -- 反馈从四种支持的来源之一到达。
- 处理 -- AI 分析反馈、对相似条目进行分组（clustering）并生成建议。
- 关联 -- 反馈会链接到现有或新的创意。
- 行动 -- 获得足够反馈的创意会被批准并提升为工作项。
反馈来源
嵌入式 Widget
将 widget 直接集成到你的产品中，让用户无需离开应用即可提交反馈。该 widget 会捕获用户消息以及上下文元数据（当前页面、会话等）。
Telegram 机器人
连接 Telegram 机器人以直接从群组或频道接收反馈。发送给机器人的消息会在 Almirant 中记录为来源为 telegram 的反馈条目。
公共 API
使用公共 API 从任意外部系统以编程方式发送反馈：
POST /api/feedback/ingest
该 endpoint 接受包含反馈内容和可选元数据的 JSON payload。这样便可以将反馈收集集成到自定义表单、chatbot、移动应用，或任何能够发出 HTTP 请求的服务中。
手动
从 Almirant 界面手动创建反馈条目。适合记录通过电子邮件、电话、会议或其他非自动化渠道收到的反馈。
反馈列表
反馈主视图会显示所有收到的条目及以下信息：
| 字段 | 描述 |
|---|---|
| 内容 | 用户发送的反馈文本 |
| 来源 | 来源渠道（widget、telegram、api、manual） |
| 日期 | 接收日期和时间 |
| Cluster | AI 分配的主题组 |
| 关联的创意 | 所链接的创意（如适用） |
AI 聚类
当反馈不断累积时，AI 会分析内容并自动对涉及同一主题或请求的条目进行分组。这样可以：
- 识别模式 -- 发现多位用户正在请求的功能或改进。
- 量化需求 -- 查看有多少用户提出相同请求。
- 确定优先级 -- 根据真实反馈量做出决策。
每个 cluster 都有 AI 生成的描述性名称（例如“PDF 导出请求”或“图片上传问题”），并汇集所有相关反馈条目。
工作原理
- 每个新反馈条目都会与现有 cluster 进行分析比较。
- 如果内容与现有 cluster 相似，会自动加入该 cluster。
- 如果不符合任何 cluster，可以创建新的 cluster。
- 随着更多反馈到达，cluster 会动态更新。
AI 建议
根据反馈 cluster，AI 可以生成以下建议：
- 创建创意，基于高反馈量的 cluster。
- 关联反馈，关联到已处理该请求的现有创意。
- 确定创意优先级，优先处理关联反馈更多的创意。
建议会显示为可接受或忽略的推荐项。
将反馈关联到创意
最重要的一步是将反馈与创意关联，以在用户请求与团队决定构建的内容之间建立可追溯性。
从反馈关联
在反馈条目详情中，点击 关联到创意，然后选择现有创意或创建新创意。这将在反馈与创意之间建立直接关系。
从创意关联
在创意详情中，可以搜索并关联现有反馈条目。当你已经创建创意并希望关联能够证明其合理性的反馈时，这很有用。
取消关联反馈
如果错误地将反馈关联到创意，可以从反馈详情或创意中取消关联。反馈条目不会被删除，只会解除关联。
可追溯性的价值
当反馈关联到创意，而创意又提升为工作项时，就会形成完整链路：
该链路可以回答以下问题：
- “我们为什么要构建这个？” -- 因为有 15 位用户提出了请求（查看关联反馈）。
- “哪些用户会受益？” -- 针对该主题提交反馈的用户。
- “此任务有什么影响？” -- 它解决了当月最大的反馈 cluster。
请参阅提升和可追溯性，了解完整流程的详细信息。
反馈提供以下 endpoint 和 MCP 工具：
公共 API：
| Endpoint | 描述 |
|---|---|
POST /api/feedback/ingest | 从外部来源接收反馈 |
GET /api/feedback/bootstrap | 获取反馈 widget 的初始配置 |
用于关联的 MCP 工具：
| 工具 | 描述 |
|---|---|
link_feedback_to_idea_item | 将反馈条目关联到创意 |
unlink_feedback_from_idea_item | 取消反馈与创意的关联 |
接收 endpoint（/api/feedback/ingest）是公共的，不需要会话身份验证，因此可以集成到 client-side widget 或外部服务中。它接受包含反馈内容以及来源和用户标识符等可选元数据的 JSON payload。