用户用不对，不是用户的问题
AI 功能上线后最常见的抱怨是"效果不好" ✗，但查下去常常是用法不对 ✔：
问得太宽、没给关键前提、把不适合的任务交给它 ✔。
用户教育不是写一篇帮助文档 ✔，而是把"怎么用对"做进产品 ✔。
一、四个做进产品的教育点
- 输入提示（占位符给"示例问法" ✔，而不是"请输入内容" ✗）；
- 可点示例（真实高频、答得好的问题 ✔，点击即问 ✔ —— 见空状态那篇 ✔）；
- 同理的即时引导（检测到问题过宽时先追问一句限定 ✔）；
- 能力边界提示（在入口处写"适合做什么、不适合什么" ✔）。
二、把"失败"变成教学时刻
当结果不理想时（用户点踩、反复改写、追问 ✔），提示里可以给：
- 更具体的问法示例 ✔（"试试加上时间范围和地区" ✔）；
- 换个入口的建议 ✔（"这类问题用文档检索更合适" ✔）；
- 承认能力边界 ✔（"该任务超出当前能力，建议人工处理" ✔）。
要点：失败提示要可行动 ✔（与降级提示同一原则 ✔）。
三、教育材料要"随功能变"
- 功能更新后，示例与说明要同步更新 ✔（否则示例变成"过时用法" ✗）；
- 示例要定期从日志里筛 ✔（挑高频且答得好的 ✔），而不是一次性写好就不管 ✗；
- 把"用户最常犯的三个误用"写进文档与提示 ✔（每周看失败类型就能得到 ✔）。
四、该测什么
- 首次提问的有效率（能回答的问题占比 ✔）；
- 澄清率（需要追问的比例 ✔ —— 越低越好，但不是越低越对：该追问还是得追问 ✔）；
- 误用率（把明显不适合的任务提交上来的比例 ✔）；
- 改问率（用户自己改问法的比例 ✔ —— 高说明首次引导不足 ✔）。
五、三个反模式
- 只写帮助文档 ✗（用户不看 ✔）；
- 把误用当"用户太笨" ✗（是产品没引导好 ✔）；
- 示例万年不变 ✗（能力变了，示例没变 ✔）。
一条判据
一个没看过任何文档的新用户 ✔，第一次提问的"有效率"是多少 ✔？
低于一半，说明引导没做进产品 ✗。