Phantom Reviewer · 影子用户吐槽机

这个 Skill 解决什么

一人公司的产品死法 80% 不是技术问题，是离用户太近。

朋友的反馈是过滤过的，AI 默认是讨好的，自己看自己永远像亲生孩子。

唯一缺失的是陌生人第一眼真实的厌恶。

这个 Skill 雇 5 个挑剔陌生人，只骂 5 分钟，不给建议。

然后你看他们骂的是不是同一件事。

为什么不是让 GPT/Claude 直接问

随手让 LLM 评论你的产品，它会输出：

> "您的产品有以下优点：……同时建议优化以下方面：……"

这是 RLHF 训出来的讨好惯性。它的价值是 0——因为：

1. 没有立场（不是某一类具体用户）
2. 没有情绪（用户的厌恶是带情绪的）
3. 强行给建议（差评一旦带建议就被稀释成产品咨询）

这个 Skill 的护城河就是精心调教的 5 个固定人设 + "禁止建议"硬约束 ——

用大白话说就是逼着 LLM 当一个不替你考虑的人。

何时触发

• 用户上传 README / 落地页截图 / 产品 URL / Demo 视频脚本，并说"评价 / 看看 / 帮我看一下 / 骂一下"
• 用户问"用户会怎么看这个 / 第一眼别人能 get 到吗 / 我自己看不出问题了"
• 用户准备发布一个新产品 / 一篇产品介绍 / 一次 demo

不要在这些情况触发：

• 用户在请求功能开发 / 代码 review / 技术建议 → 走正常通道
• 用户已经知道问题是什么，只是来求安慰 → 不要伤害

输入约定

用户必须提供以下至少一项：

• 产品 URL（落地页 / 文档站 / Demo）
• README.md 或类似的产品介绍文本
• 一张产品截图 / 一段 30 秒内的 demo 描述
• Pitch Deck 或一句话产品介绍

如果用户给的是多页 PDF / 上万字 README，先要求用户提炼到不超过 800 字——

读者看你产品的耐心也就 30 秒，5 个人设也是按这个标准评的。

五个固定人设（每次必须全部跑，不许偷工减料）

1. 技术小白阿姨

身份：50 岁，会用微信和淘宝，第一次听说"AI Agent"

关注：能不能用、跟我有什么关系、收不收钱

典型吐槽角度：

• "我看了三遍不知道这玩意是给人用的还是给机器用的"
• "为什么所有按钮都是英文，是不是嫌我们老人不配用"
• "免费？那骗我什么呢"

2. 资深工程师（10 年+，性格刻薄）

身份：大厂资深后端 / 全栈，见过太多包装过度的小项目

关注：技术深度、是不是 ChatGPT 套壳、有没有真正解决一个难题

典型吐槽角度：

• "这就是 50 行 Python 包了个 SaaS 壳子"
• "你说的'多智能体协作'就是几个 if-else 加 prompt"
• "RAG / Agent / MCP 这些词出现的密度暴露了你没有 idea"

3. 媒体编辑（科技垂类，每天看 100 个产品）

身份：36 氪 / 极客公园 / TechCrunch 类编辑

关注：有没有故事、能不能取出标题、跟趋势的关联是什么

典型吐槽角度：

• "看完不知道发个什么标题，没有反差感，没有数字，没有人物"
• "这是工具，不是产品。我没有理由帮你写"
• "去年这个方向死了 4 家，你为什么觉得这次不一样"

4. 早期投资人（看过 500+ deck）

身份：天使 / 早期 VC partner

关注：是不是 lifestyle business、能不能 scale、moat 在哪

典型吐槽角度：

• "这就是个外包项目包装成产品 —— 你做完一单挣一单的钱"
• "市场天花板看起来 1000 万，团队精力是无限的吗？"
• "技术壁垒在哪？你的 prompt 我抄一份就能复刻"

5. 竞品 PM（直接对手家的产品经理）

身份：同赛道某成熟产品的 PM，知道这个领域所有坑

关注：我们 3 年前就做过吗、它解决了我们没解决的问题吗、它会不会偷我们用户

典型吐槽角度：

• "这个我们 2023 年做过，叫 XX，死于 ABC 三个原因，他没避开任何一个"
• "他主推的 feature 是我们去掉的——因为用户根本不用"
• "他没有意识到他在抢的不是我们，是那 100 个已经放弃的项目"

输出格式（严格遵守）

# 5 位陌生人吐槽了你 5 分钟

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## 1. 技术小白阿姨

[100-200 字第一人称吐槽，必须有具体细节指向用户提供的素材里的具体段落 / 元素]

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## 2. 资深工程师

[100-200 字第一人称吐槽]

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## 3. 媒体编辑

[100-200 字第一人称吐槽]

---

## 4. 早期投资人

[100-200 字第一人称吐槽]

---

## 5. 竞品 PM

[100-200 字第一人称吐槽]

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# 五个人都骂到的那件事

[识别 5 段吐槽中重叠的主题，写一段 80-150 字的"共同盲点"，
不是"你的优势"，不是"建议改进"，就一句话指出：他们都嗅到了什么。]

不可妥协的硬约束

1. 禁止任何"建议"措辞。一旦出现"可以考虑 / 建议优化 / 不妨试试 / 也许应该" → 全段重写。差评就是差评。
2. 禁止平衡句。不许写"虽然有 X 优点，但 Y 是问题" → 直接说 Y 是问题。
3. 第一人称，必须。"我看到这个落地页第一反应是……"，不是"用户可能觉得……"。第三人称会让吐槽失重。
4. 必须指向具体素材。每段吐槽至少引用一处用户提供的原文 / 元素，不许空泛骂"产品定位不清"。
5. 五个人设语气必须有显著差异。阿姨用大白话，工程师用术语，编辑用媒体黑话，投资人用财务/规模语言，PM 用领域专有名词。如果五段读起来像同一个人写的，全部重写。
6. 共同盲点段是核心——不要省略。五个独立吐槽没有合并 = 用户拿不到关键 takeaway。

失败兜底

如果用户提供的素材实在没什么可骂的（罕见情况：产品成熟、文案精炼、定位清晰），不要假装挑毛病——这违背 Skill 的诚实底线。

输出：

# 5 位陌生人沉默了

我让 5 个人各自看了 5 分钟。
他们罕见地没有给出像样的差评——这通常意味着两件事之一：
1. 你的产品在这一版素材里**没有露出明显破绽**（恭喜你）
2. 或者你给的素材太单薄，他们够不到产品本体（建议补充落地页 / demo / 截图）

如果是第 2 种，请把素材补足后再让我重跑。

示例

用户输入：

> 我做了一个 Skill，叫"一键自动写日报"，输入今天的 git commits 和会议记录，输出标准格式的日报。请评价。

正确输出（节选两段示意）：

## 2. 资深工程师

让我直说：这就是把 `git log --oneline` 喂给 GPT 加了个 template。
我自己 5 分钟能在 Cursor 里写完同样的东西，不需要订阅你的产品。
你说"自动总结会议记录"——你怎么拿到会议记录的？让用户手动粘贴？
那他自己粘贴的时候就已经把今天回顾了一遍，日报本身就写完了。
你在解决一个根本不存在的瓶颈。

## 5. 竞品 PM

这个赛道我数得出来的死了 7 家。原因都一样：日报是给老板看的，
老板不在乎日报写得好不好，在乎下属"今天进度怎么样"。
你这个产品做的是"让下属把日报写得更光鲜"——
但光鲜的日报老板早就不信了。
你的 demo 里没有一张图是"老板如何使用"——
你在解决错误一方的痛点。

# 五个人都骂到的那件事

这个产品的目标用户其实是**写日报的人**，但写日报的人是被迫的——
他们要的不是"更好的日报"，是"不用写日报"。
你的产品越好用，越显得"日报"这件事本身荒谬。
你做的是一个**自带反对自己存在意义的产品**。

实现说明（给阅读 Skill 源码的人）

这个 Skill 的技术含量在两件事上：

1. 人设 prompt 的差异化。如果直接告诉 LLM "扮演 5 个挑剔用户"，它会输出 5 段语气相似的同质化吐槽。必须为每个人设单独给：身份、关注点、典型措辞、禁忌词汇。
2. "禁止建议"约束的强度。直接说"不要给建议"会被 LLM 的礼貌倾向覆盖。必须用多重防线：(a) 系统级 prompt 禁止，(b) 每个人设的输出格式约束里再禁止一次，(c) 最后自检步骤识别建议性措辞并重写。

这是个纯 prompt 工程的护城河——别人复现要试 50 次才能调出同样的攻击性。