从聊天挖掘洞察（Insight from Chat） 何时使用 用户希望从 当前对话、历史聊天或一段用户反馈 中提炼洞察（用户需求、痛点、业务机会）时使用本 skill。由 Agent 自行将相关上下文整理后传入 LLM，不依赖固定输入格式或脚本。 执行方式 - 输入 ：Agent 从对话中获取并传递上下文（例如用户粘贴的聊天记录、反馈汇总，或当前会话中已讨论的内容）。 - 执行 ：Agent 按下方「发给 LLM 的 Prompt」组装内容并调用 LLM，不使用变量占位符； 挖掘的类别由模型根据上下文自行判断 （如功能请求、体验抱怨、竞品对比、定价敏感等）。 - 输出 ：要求模型仅返回一个合法 JSON（见下方输出格式）。 发给 LLM 的 Prompt 将以下内容作为 user message （或 system + user 中 user 部分），把 Agent 整理好的 聊天/反馈原文或摘要 放在「Background Context」处，无需预先填类别或代表评论；模型需先自行从上下文中归纳类别与典型表述，再对每类做深度分析。 输出格式（JSON） 要求模型 仅输出一个合法 JSON ，不要包裹在 markdown 代码块或其它说明中。结构如下： | 字段 | 说明 | | --- | --- | | categories | 数组，每项为模型归纳出的一个反馈类别 | |…