Generates open-ended questions…
Generates open-ended questions that help users think deeply about a topic.
Probing Questions能帮你做什么
不说虚话——S6859 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6859 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
Probing Questions · 实跑样例
任务：帮我针对我们线上英语培训项目最近3个月续费率从68%降到52%这个情况，设计5个能挖出家长真实流失原因的开放式提问，我下周要跟10位退费家长做电话回访。
# 退费家长电话回访：5个开放式提问设计
设计原则
- 先聊事实，再问感受，最后挖原因，避免家长一开口就被引导
- 全程用“开放式”提问，禁用“是不是因为太贵”这类封闭/诱导句式
- 目标是找出续费率从68%跌到52%的真实归因，而非挽留话术
5个核心提问
1. 决策回顾类
“当初给孩子报名时，您最看重的是哪几点？现在回头看，哪些满足了，哪些落差最大？”
→ 挖出期望与实际的差距，定位课程承诺与交付的错位。
2. 过程体验类
“孩子这3个月上课时，您观察到哪些变化？有没有让您犹豫要不要继续的具体时刻？”
→ 从孩子状态切入，家长更容易打开话匣子，暴露教学效果的感知问题。
3. 关键事件类
“从考虑退费到最终决定，中间发生了什么让您下决心的事情？”
→ 追寻“压死骆驼的最后一根稻草”，区分偶发服务事故与系统性问题。
4. 对比归因类
“如果不选我们了，您接下来打算怎么安排孩子的英语学习？”
→ 侧面了解流失去向（竞品、线下、AI工具、自教），判断是产品力问题还是渠道迁移。
5. 补偿性建议类
“如果服务可以重来，您希望我们在哪些方面做得不一样？”
→ 获取可落地的改进方向，且家长给出建议后，对品牌好感度往往回升。
回访执行提醒
- 顺序建议：先寒暄致谢→提问1→2→3→4→5，问题3可追问“还有吗”至少2次
- 禁忌：不辩解、不推销复课，本次只做归因收集
- 记录维度：按“教学效果/服务体验/价格感知/孩子兴趣/替代方案”五类打标签，10通电话后归类统计
- 样本提示：仅回访退费家长存在幸存者偏差，建议同步抽访5-8位续费家长做对照，才能定位续费率下滑的真实分界线
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6859 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
Probing Questions怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6859」；交代任务背景与要求，Probing Questions即刻开工。
Probing Questions多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代