你的问题非常关键，涉及到数据分析的递进逻辑。如果你已经使用了提示词 1（全面分析用户的痛点），那么提示词 2 和 3 并不是独立存在的，而是建立在前一个步骤的基础上。具体来说，三者的使用逻辑如下：

提示词 1（痛点分析） → 提示词 2（共鸣点提取） → 提示词 3（真实需求分析）

1. 提示词 1：全面分析用户的痛点（你已完成）
目标是挖掘高频出现的问题、情绪倾向、深层需求、共鸣点以及意外发现。这一步的结果应该是一份清晰的用户痛点地图，比如：

• 经济焦虑：工资增长跟不上物价，财富积累难度大

• 投资无门：想投资但缺乏知识，害怕被骗

• 贫富差距：普通人靠工资翻身几乎不可能

• 对未来的不确定感：私企收入不稳定，体制内薪资增长慢

• 对财富自由的幻想和破灭：很多人发现，即使年薪 50 万，依然无法存下足够的钱

你可以对这些结果进行整理，形成一份高频痛点列表，这将为后续分析提供数据基础。

2. 提示词 2：寻找财富相关的核心共鸣点（可以直接基于提示词 1 的结果）
如果提示词 1 的结果是一个“大杂烩”，那么提示词 2 的作用就是筛选出真正最能引发共鸣的话题，并探究其根本原因。此时你有两种选择：

• 直接用原始评论数据继续提问，让 AI 从评论中提取出用户共鸣最强烈的话题。

• 基于提示词 1 的结果，做进一步的归纳，比如你已经发现“经济焦虑”是高频痛点，那你可以让 AI 进一步分析：

• 这个焦虑到底从何而来？是房贷压力？还是职业发展受限？还是市场不确定性？

• 哪些话题的讨论度最高？是对贫富差距的愤怒，还是对个人成长焦虑的共鸣？

• 有没有出现某些“意想不到的高共鸣点”？比如很多人都在讨论“财富自由是个骗局”？

你可以这样使用提示词 2：

请基于之前提取的用户痛点，分析最能引发用户共鸣的话题。按照共鸣度排序，结合具体评论示例，分析这些话题为什么会引发情绪共鸣？共鸣的根本原因是什么？他们最激动、愤怒或焦虑的点是什么？哪些观点最容易引发讨论？有没有哪些意外发现？

你会得到一个“共鸣排行榜”，比如：

• “年入 50 万依然攒不下钱” 是高共鸣点，因为它戳破了很多人的财富幻想

• “普通人想要财富自由是骗局” 也是共鸣点，很多人发现工资翻身几乎不可能

• “投资焦虑” 也很高频，很多人不敢投资但又害怕错过机会

3. 提示词 3：挖掘用户的真实需求（建立在前两步的结果之上）
如果说提示词 1 是“问题发现”，提示词 2 是“共鸣提取”，那么提示词 3 就是“寻找真正可落地的解决方案”。真实需求不是用户嘴上说的，而是他们行动上渴望得到的东西。

• 有人说“工资太低”是问题，但真实需求可能是“寻找高杠杆赚钱方式”

• 有人说“投资风险太高”是问题，但真实需求可能是“低风险的财富增值方法”

• 有人说“普通人财富自由是骗局”，但真实需求可能是“找到适合自己的理财路径”

提示词 3 不只是分析用户的焦虑，而是深入挖掘他们真正想要的东西：

请基于之前的用户痛点和共鸣点，分析他们的真实需求。用户真正想要的是什么？他们希望有哪些资源、信息或工具来解决问题？他们在行动上最可能接受哪种方式？他们缺少的核心要素是什么？是资金、知识、心态，还是市场机会？如果要为他们提供价值，应该从哪个角度切入？

你会得到一份“用户想要的东西”清单，比如：

• “普通人如何用低风险方式实现财富增长？”

• “30 岁后如何在不牺牲生活质量的情况下存下 100 万？”

• “年薪 50 万依然存不下钱，如何改变这个局面？”

最终你会得到一个完整的财富内容策略：

1. 高频痛点 → 目标用户的痛点地图（提示词 1）

2. 高共鸣点 → 影响力最强的内容选题（提示词 2）

3. 真实需求 → 可以转化为产品或服务的内容机会（提示词 3）

总结使用逻辑：

• 如果你想挖掘出新的高共鸣点，可以直接用提示词 2 继续分析原始评论数据

• 如果你已经对痛点有了大致了解，想进一步提炼最有价值的选题方向，可以基于提示词 1 的结果使用提示词 2

• 如果你想找到可落地的内容机会或商业机会，提示词 3 需要依托前两个步骤的结果，因为需求的深度挖掘必须建立在共鸣点和痛点之上

你可以选择：

1. 直接让 AI 继续分析原始评论（适合继续用提示词 2）

2. 让 AI 结合之前提取的痛点信息，做更深层的分析（适合用提示词 3）

最好的做法是，你先看看提示词 1 的结果，确定它是否足够清晰。如果还不够，可以继续优化提示词 1 让它输出更好的结果；如果已经有足够的信息，可以进入提示词 2，筛选高共鸣点；等你找到“什么话题最容易引爆”，再用提示词 3 深挖“用户真正想要什么”。

这样，你得到的不是一堆零碎的分析，而是一整套完整的财富用户洞察体系。

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