大多数访谈问题表的失败方式都一样。问”你会用这个吗”而不是”上周二你做了什么”。把答案偷偷塞进问题里。邀请用户客气一下。AI 默认会生成这种烂问题，但只要你给它正确的规则和要验证的假设，它生成好问题的能力同样很强。
一句话总结： 给 AI 三样东西——一句话的假设、精确的用户分群、一份禁用词清单——然后要求它写出指向某个具体过去时间点的行为问题。下面 Prompt 里的规则直接来自 Rob Fitzpatrick 的《The Mom Test》：聊用户的生活，不聊你的点子；问过去，不问未来；绝不在问题里点出你想测的那个东西。截至 2026 年 6 月，Claude Opus 4.7、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro 在被约束后都能写得不错——前提是你把绳子拉短。
两种失败模式，左右对照
整件事就是把左栏改写成右栏。把两栏都给 AI，让它知道下限在哪。
| 诱导式 / 意见型问题（删） | 行为型改写（留） |
|---|---|
| “你会愿意为无限习惯付费吗？" | "带我走一遍你上一次撞到墙、想要更多空间的时候。" |
| "你怎么看 50 个上限？" | "给我看你的列表。你上一次删掉某项是什么时候，为什么？" |
| "你接下来想看到什么 feature？" | "上个月你想追踪、最后却放弃的东西是什么？" |
| "你喜欢新的仪表盘吗？" | "打开 App，不要想，先告诉我你第一步做什么。" |
| "这能帮你省时间吗？" | "你上一次做周复盘实际花了多久？带我走一遍。” |
规律：每个好问题都指向一个用户能从记忆里回放的具体过去事件。烂问题要的是预测或意见——而客气和偏见正藏在那里。
这个任务
你准备给 6-10 个用户做 30 分钟访谈。你心里有一个假设要么想推翻、要么想精化。你需要一份能挖到最近真实行为、而不是用户对想象未来的看法、又不会把你想听到的话提前漏给用户的问题表。
什么时候适合让 AI 做
- 你能用一句话写清楚假设。写不清楚就说明访谈还没准备好。
- 你知道访谈对象是谁、最近两周他们在相关行为上发生了什么。
- 你会带着批判读 AI 的草稿，把每一个带价值色彩的词删掉。
- 你访谈时有纪律——跟着故事追问，不跟着观点追问。
要给 AI 喂什么
- 一句话的假设（“打到 50 个习惯上限的重度用户会在 2 周内流失”）
- 用户分群和招募方式（“过去 30 天打卡超过 40 个的付费用户，App 内弹窗招募”）
- 这次访谈是给哪个决策服务（提升上限？做高阶付费？自动归档？）
- 任何问题里都不该出现的禁用词（“会不会”、“feature”、产品名作名词用）
- 你已经知道是烂问题的 2 个例子——让 AI 校准下限
可直接复制的 Prompt
你为一次 30 分钟用户访谈写问题表。
假设：打到 50 个习惯上限的重度用户会在 2 周内流失，原因是上限逼他们删掉本来在追踪的习惯，而不是上限这件事本身让他们烦。
用户分群：过去 30 天打卡 40+ 个活跃习惯的付费用户。App 内弹窗 + 20 美元礼品卡招募。他们知道我们想聊"他们怎么用 App"。
这次访谈服务的决策：提上限、上"无上限"付费档、还是自动归档 30 天未活跃的习惯？
禁用词（任何一个问题都不准出现）：
- "会不会" / "如果"
- "feature" / "反馈"
- "上限"这个词本身（我们想看他们会不会自己提起）
- 把产品名当名词用（"你怎么用 [App]"）
- "喜欢" / "讨厌" / "爱"
烂问题示例（让你知道我们的下限）：
- "你会愿意为无限习惯付费吗？"（假设性 + 卖答案）
- "你怎么看 50 个上限？"（征求意见 + 直接点破）
- "你接下来想看到什么 feature？"（9 个字里全是雷）
写 12 个问题。结构：
1. 3 个开场，聊上周——真实做了什么，不要意见。
2. 4 个问题探"疑似流失时刻"附近的行为——不要点出上限、也不要暗示我们对上限感兴趣。
3. 3 个问题聊他们上一次放弃用某个习惯追踪工具的时候（任何工具，不只我们）。
4. 2 个收尾问题，测他们是否自己提起上限。没提起，假设就更弱。
每个问题必须：
- 指向一个具体过去的时间窗口（上周、上个月、上一次你做 X 的时候）。
- 不出现任何禁用词。
- 不预设他们做某件事的原因。
如果你为了写出问题不得不破例，标 [BEND: 原因]，我来复核。示例输出
开场（上周）：
- 带我走一遍上周二——你什么时候打开 App，打开后做了什么？
- 讲一下你最近一次添加新的追踪项是什么时候。那天发生了什么？
- 上一次你打开 App、又什么都没做就关掉，当时是什么情境？
疑似流失时刻附近的行为： 4. 让我看你的当前列表，每一项用 15 秒讲讲是干嘛的。 5. 你上一次从这个列表里删掉某项是什么时候？带我走一遍那个决定。 6. 上一次你想加点什么但没加——是什么让你停住？（不要带，等他沉默后再追问） 7. 讲一下最近一个月里，你觉得这个列表变得不好打理的某次经历。
上一次放弃任何追踪工具： 8. 想一下你上一次彻底放弃的追踪工具（任何工具）。放弃前的最后一周是什么样？ 9. 那最后一周你想追踪的东西是什么，最终没追踪成？ 10. 后来你换到了别的工具，还是干脆不追踪了？
收尾： 11. 如果明天你要从零搭一套自己的追踪系统，带我走一遍最初 10 分钟。 12. 你接下来要开始追踪的下一件事是什么，会放在哪里？
用哪个模型
任何前沿模型只要拿到规则都能干这活，差异很小，主要体现在每个模型对”乐于助人”冲动的抵抗力——在这里”乐于助人”恰恰等于诱导：
- Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6——最守禁用词清单和
[BEND: 原因]标记，在打磨那一轮里最不容易又把”你会不会”塞回来。Sonnet 4.6 是更便宜的默认选项；只有遇到棘手假设才值得上 Opus 4.7。 - GPT-5.5（把选择器调到 Thinking）——结构很强，但要检查它的收尾问题，它容易”过度帮忙”，软性地点出你说过不要点的东西。
- Gemini 3.1 Pro——也行，它截至 2026 年 6 月的 100 万 token 上下文在你想把一份长产品文档或三份历史逐字稿当背景一起粘进去时很方便。
无论选哪个，模型都只是起草工具。真正干活的是 Prompt 里的规则。
怎么继续打磨
- AI 偷偷塞了禁用词 → 重发：“把 Q7 里的’打理’换掉——这个词在这里带价值倾向，用一个行为动词。”
- 出现假设性问句（“如果你…”）→ 硬规则：“每个问题必须指向过去某个时间窗口。不要’如果’，不要’会不会’。”
- 问题预埋了假设 → 退回重写：“把 Q6 改成不预设用户想’加’什么——开放到’想删’或’想改’。”
- 问题太多，访谈会超时 → 限 10 个，标出时间紧时最先砍的 2 个。
- 漏掉”上一次放弃工具”那一块 → 要求专门有一段问过往工具的退出经验。
容易踩的坑
- 行为问题不问，光问意见。“你怎么看 X”是个客气答案制造机。
- 把你想测的东西写进问题里。用户自己不提起，本身就是信号。
- 一个问题塞两件事（“你上次加习惯是什么时候、感觉怎么样？”）。用户只答好答的那一半。
- 用自己产品的词汇。用户不叫”habit”，他叫”那个跑步的事”。
- 不问”上一次你放弃这类工具是什么时候”。前工具的坟场里藏着真正的原因。
FAQ
Q：30 分钟访谈应该准备几道题？ A：准备 10-12 道，预期实际只用 6-8 道。跟着故事追问会吃掉时间——而那正是访谈的价值所在。
Q：要不要提前把问题发给用户？ A：不要。你要的是第一反应的答案，不是排练过的答案。
Q：用户一直给意见不给故事怎么办？ A：纠正一次：“讲讲上一次发生这种情况是什么时候。“如果他讲不出来，这本身就是数据——说明他其实没那么经常做这件事。
Q：AI 能帮我跑访谈吗？ A：不能。AI 读不懂沉默、不会身体前倾、也不知道什么时候该等——而那个停顿往往正要冒出真正的答案。把 AI 用在准备和整理上，别用在现场对话上。
Q：8 场访谈怎么整理？ A：先转写（Otter.ai 或 Granola，截至 2026 年 6 月约每月 10-18 美元），再把逐字稿粘进 Claude 或专用工具。让它提取”动词 + 名词”对（“删掉习惯""换了工具”），不要让它直接给”主题”——主题是你的偏见在说话。按动词聚类再计数：3 人以上提到同一行为是强信号，1-2 人提到是值得追的线索。如果你经常做研究，Dovetail（约每用户每月 20 美元起）这类专用工具能原生做标签和语义检索。
Q：每轮访谈能不能用同一套问题？ A：不能。每轮访谈测的是不同的假设，所以每轮都要自己的问题表。复用的是规则（禁用词、必须用过去时），不是问题本身。
延伸阅读
这个话题最好的一本书是 Rob Fitzpatrick 的《The Mom Test》——上面 Prompt 里的每条规则都是它三条原则的压缩。每轮访谈前翻一翻作者整理的规则摘要会很有帮助。