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对照 gstack /learn + Operational Self-Improvement 设计： /learn 知识库： - 新增 commands/learn.md 指令模板 - 支持全类型外部材料摄入（PDF/DOCX/XLSX/CSV/HTML/图片等） - 8 模块 knowledge.md（行业背景/市场数据/竞品全景/目标用户/约束/假设/冲突/溯源） - 子命令：ingest、update、show、prune 自动发现： - 8 条命令更新项目状态追加 Operational Self-Improvement 段 - _timeline.jsonl 扩展 type/confidence/key 字段 - 写入标准：省时判断 + 非显而易见 + 置信度标注 8 命令第 0 步增强： - 加载知识库（learn/knowledge.md） - 加载近期学习（_timeline.jsonl 高置信度记录） ROADMAP 版本号重排 + state_template 增强 + install.sh 更新
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# /uj - 全链路用户旅程与流失分析
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## 命令定位
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还原用户从「第一次听说」到「成为忠实用户」到「可能流失」的完整
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行为路径，标注每个节点的情绪曲线、决策障碍和流失原因。
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## 第 0 步：加载项目状态
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执行本指令前，先读取项目根目录下的 `.yxstack/_state.md`（如果项目 CODEBUDDY.md
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自定义了 YxStack 存档路径，则使用自定义路径）：
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- 了解项目当前所处的 YxStack 阶段（exploration/validation/positioning/pricing/growth）
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- 确认已有的关键假设和决策
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- 检查是否有与本次指令相关的待处理项
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- 如果 _state.md 不存在，说明这是项目首次使用 YxStack
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然后按原有规则检查历史记录：
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执行本指令前，先检查当前项目根目录下的 `.yxstack/` 目录（如果项目 CODEBUDDY.md
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自定义了 YxStack 存档路径，则使用自定义路径），查找近期同指令（uj）的历史记录：
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- 如果有同类用户旅程分析 → 标注与历史结论的差异/更新点
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- 如果历史已有流失节点结论 → 追问"当前数据跟当时比有什么变化？"
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- 如果没有历史记录 → 跳过，正常执行
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### 前置指令摘要
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读取 `.yxstack/` 中最近 pfit（痛点验证）+ pos（产品定位）记录，提取：
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- 已验证的痛点结论（来自 pfit）
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- 已确认的产品定位（来自 pos）
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- 旅程分析应基于已知痛点和定位，而非重新猜测用户卡点
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### Confusion Protocol（假设暴露）
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在执行本指令时，遇到以下情况停止推理，转为追问用户：
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- 对用户业务场景的关键事实在猜测而非确认
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- 对市场/用户行为的判断缺少定量或定性证据
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- 在多个不相容假设之间跳转（信号：假设 > 3 个未验证）
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激活时机：上述任一条触发时，列出已知/未知，追问缺失信息，不继续产出。
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### 加载知识库
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读取 `.yxstack/learn/knowledge.md`（如果存在）：
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- /uj 优先参考：目标用户（画像+决策链）、痛点清单
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- 如果有相关数据，直接引用而非重新追问用户
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- 如果知识库信息与本次分析结论矛盾，标记为「待验证」并追问
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- 如果 knowledge.md 不存在，跳过
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### 加载近期学习
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搜索 `.yxstack/_timeline.jsonl` 中最近 10 条高置信度（≥7）的学习记录（type=insight/decision/pitfall）：
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- 若有与本次旅程分析相关的洞察 → 引用而非重新推理
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- 若发现与历史洞察矛盾的结论 → 标记为「待验证」
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- 若无相关记录 → 跳过
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## 核心追问清单
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### 1. 旅程阶段划分
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- [ ] 用户是怎么第一次知道你的？（渠道、口口相传、广告、搜索）
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- [ ] 从知道到第一次使用，中间隔了多久？最大障碍是什么？
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- [ ] 用户第一次用完后的感受是什么？（惊喜、疑惑、失望）
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### 2. 关键决策点
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- [ ] 在哪个环节用户会决定「继续用」或「放弃」？
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- [ ] 每个决策点上用户的评估标准是什么？
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- [ ] 有没有「关键魔法时刻」（Aha Moment）？
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### 3. 流失节点排查
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- [ ] 当前用户主要在哪一步流失？（按数据排前三）
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- [ ] 流失用户离开前做了什么？有没有共性行为？
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- [ ] 流失用户去了哪里？（竞品、回到旧方案、彻底放弃这类需求）
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### 4. 重激活路径
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- [ ] 已流失用户有没有自然回流的？为什么？
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- [ ] 用什么触点可以拉回流失用户？成本多高？
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## 输出结构
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1. **旅程全景图**：阶段 × 行为 × 情绪曲线
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2. **关键决策点**：每个节点的用户心理 + 当前满足度
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3. **流失断点 Top 3**：排名 + 根因 + 数据依据
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4. **破局建议**：最应该修复的节点和可操作动作
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## 常见误区
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- 用自己的行为推演用户（你是超级用户，他不是）
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- 只看「用的人」不看「没用的人」（沉默证据偏差）
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- 没有区分不同用户类型的旅程差异
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## 存档规则
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执行完毕生成报告后，按以下规范存档：
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**默认路径**：`{项目根目录}/.yxstack/uj-{日期}-{一句话摘要}.md`
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（如果项目 CODEBUDDY.md 自定义了 YxStack 存档路径，优先使用自定义路径）
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**格式**：YAML frontmatter + 报告正文
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```yaml
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title: "{一句话标题}"
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author: "{执行者}"
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date: "{YYYY-MM-DD}"
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tags: ["关键词1", "关键词2"]
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status: draft # draft → validated → outdated
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```
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## 更新项目状态
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### 追加事件日志
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向 `.yxstack/_timeline.jsonl` 追加一行：
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```json
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{"skill":"uj","event":"completed","ts":"当前时间","phase":"当前阶段","summary":"本次产出核心结论","assumption":"本次新增假设（有则填，无则留空）","decision":"本次关键决策（有则填，无则留空）"}
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```
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### 更新状态快照
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更新 `.yxstack/_state.md`：
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- 如果本次执行推动了项目阶段前进，更新 `phase` 字段
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- 本次新增的假设 → 写入「关键假设」表，status: active
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- 如果本次结论推翻了旧假设 → 将对应旧假设标记为 challenged 或 outdated
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- 如有重要决策 → 追加「决策链」
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- 更新「待处理项」：标记已完成的，新增下一步建议
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- 如果 _state.md 不存在，按模板创建（参考 templates/state_template.md）
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- 每个 active 假设必须附带验证标准（一句话：用什么证据可证实/证伪）
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- 同时 active 假设不超过 5 条，达到上限时必须先标记一条旧假设为 outdated 才能新增
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### 自动发现（Operational Self-Improvement）
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本指令执行完成后，回顾本次产出的核心结论：
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- 是否有对后续指令有参考价值的洞察？→ 追加 `_timeline.jsonl`，type: insight
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- 是否有可复用的决策模式？→ 追加 `_timeline.jsonl`，type: decision
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- 是否发现了需要避免的判断陷阱？→ 追加 `_timeline.jsonl`，type: pitfall
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判断标准：「下次执行同类分析时，这个洞察能省时间吗？」
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不记录：显而易见的事实、一次性结论、与已有知识完全重复的内容。
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追加格式：
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```json
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{"skill":"uj","event":"completed","type":"insight|decision|pitfall","key":"kebab-case-键","insight":"一句话洞察","confidence":N,"ts":"当前时间"}
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```
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