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- 10条冗余校验标准 → 7条精确陈述规范 - 去掉预设维度框架（战略/业绩/营销...），改为从消费者真实痛感出发 - 新增从 VOC 标注数据自动提取 UDE 候选（tonbs_barrier） - 新增简版 CRT 因果链构建 + 朗读测试 - 新增 CLR 三项验收法（充分性/预测效果/同义反复） - 去掉产品导向的'关联性'筛选，改为系统导向的因果收敛 - 新增'伪装的解决方案'速查表
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name: UDE 诊断
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description: 基于 TOC 约束理论，从 VOC 消费者数据中提取并校验 UDE（不良效果），通过因果推导收敛到核心问题
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# UDE 诊断（Undesirable Effects Diagnosis）
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## 什么是 UDE
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**UDE（Undesirable Effect）= 系统中当前正在发生的、阻碍系统实现目标的、可观测的负面现象。**
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UDE 是**症状**，不是病因，也不是解决方案。多个 UDE 之间的因果关系指向隐藏的**核心问题**——通常是一条不被质疑的政策或假设。
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## 第一步：从 VOC 数据提取 UDE 候选
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如果已有 VOC 研究数据（通过 `voc_research` 技能采集并标注），优先从标注数据中提取 UDE 候选：
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### 数据来源映射
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| VOC 标注维度 | 对应 UDE 线索 |
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|-------------|-------------|
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| `tonbs_barrier`（消费障碍） | 🔴 **最直接的 UDE 来源** — 消费者正在经历的阻碍 |
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| `compensatory`（代偿行为） | 🟡 UDE 的佐证 — 消费者"不得不"的替代方案说明需求未被满足 |
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| `sentiment = negative` | 🟡 负面情绪集中的领域可能隐藏 UDE |
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| `tonbs_need`（未满足需求） | 🟢 辅助验证 — 需求与障碍的对应关系 |
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### 操作方法
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如果有 VOC 研究 ID，通过 API 查询 Barrier 排名：
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```bash
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source ~/.copaw/workspaces/mafia-expert/.env
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curl -sS "https://brand.brainwork.club/voc/api/research/${RESEARCH_ID}/chat" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-H "X-TikHub-Key: $TIKHUB_API_KEY" \
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-d '{"message": "请列出 tonbs_barrier 的 Top 10 分布及每个值的典型原声"}'
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```
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将返回的高频 Barrier 转写为 UDE 候选句。
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### 无 VOC 数据时
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直接引导用户从自身经验出发列举。**不要用预设框架**（如"战略/业绩/营销"等维度），而是问：
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> "站在你的客户/消费者的角度，他们**当前持续承受**着哪些让他们不满意、阻碍他们更好地完成任务的问题？尽可能多地列出来。"
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## 第二步：UDE 陈述规范校验
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每条 UDE 候选必须通过以下 **7 条规范**。不合格的退回修改，不能凑合使用。
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| # | 规范 | 检查问题 | 常见错误 → 正确写法 |
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|---|------|---------|-------------------|
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| 1 | **完整陈述句** | 是否是完整的句子？ | ❌ "响应慢" → ✅ "客户投诉响应时间持续超过48小时" |
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| 2 | **现在时态** | 是否描述当前正在发生的事？ | ❌ "去年产能曾经不足" → ✅ "当前产能利用率低于70%" |
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| 3 | **只描述效果，不含原因** | 是否混入了因果分析？ | ❌ "因为人手不足所以发货延迟" → ✅ "发货持续延迟" |
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| 4 | **不是伪装的解决方案** | 是否暗藏了"应该做X"？ | ❌ "我们需要更多员工" → ✅ "生产产能不足以满足当前需求" |
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| 5 | **单一实体** | 一条只描述一个问题？ | ❌ "利润下降，而且客户流失" → 拆为两条 |
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| 6 | **客观可验证** | 利益相关方能否达成共识？ | ❌ "我觉得客户不够忠诚" → ✅ "回头客比例同比下降15%" |
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| 7 | **在影响范围内** | 组织/团队可以采取行动改善？ | ❌ "全球经济下行" → 删除（不可控） |
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### 「伪装的解决方案」速查表
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这是最常犯的错误——以下都是**不合格的 UDE**：
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| ❌ 伪装的解决方案 | ✅ 正确的 UDE |
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|-----------------|-------------|
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| "需要新的 ERP 系统" | "关键数据难以检索，决策持续滞后" |
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| "应该增加广告预算" | "品牌知名度持续低于主要竞品" |
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| "需要引进高端人才" | "核心技术岗位长期空缺，项目交付延期" |
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| "应该做消费者调研" | "产品开发决策缺乏消费者需求依据" |
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| "需要开拓线上渠道" | "线下渠道增速放缓，新客获取成本持续攀升" |
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### 输出格式
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对每条 UDE 输出校验结果：
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```markdown
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#### UDE-[编号]：[UDE 描述]
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| 规范 | 通过？ | 备注 |
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|------|-------|------|
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| 1. 完整陈述句 | ✅/❌ | [如不通过，说明原因和修改建议] |
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| 2. 现在时态 | ✅/❌ | |
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| 3. 不含原因 | ✅/❌ | |
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| 4. 不是方案 | ✅/❌ | |
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| 5. 单一实体 | ✅/❌ | |
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| 6. 客观可验证 | ✅/❌ | |
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| 7. 影响范围内 | ✅/❌ | |
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**结论**：✅ 合格 / ❌ 需修改：[修改建议]
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```
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## 第三步：构建因果链（简版 CRT）
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将校验合格的 UDE（建议精简到 **5-10 条**）用「因为…所以…」链接，寻找因果关系。
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### 方法
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1. 取任意两条 UDE，问：「A 是否会导致 B？B 是否会导致 A？还是两者没有直接关系？」
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2. 用箭头标注因果方向：A → B 表示"因为 A，所以 B"
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3. 找到被最多箭头指向的 UDE = 上层效果（症状）
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4. 找到**发出最多箭头**的 UDE = 候选核心问题（根因方向）
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### 朗读测试
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用以下句式朗读每条因果链：
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- 从下到上：「**因为** [原因 UDE]，**所以** [效果 UDE]」
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- 从上到下：「[效果 UDE] **是因为** [原因 UDE]」
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如果听起来不合逻辑，检查是否缺少中间环节或隐含假设。
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### 输出格式
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```markdown
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### 因果链
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UDE-3（根因方向）
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→ UDE-1
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→ UDE-5
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→ UDE-7（上层症状）
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→ UDE-2
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→ UDE-6（上层症状）
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### 核心问题候选
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UDE-3：[描述] — 它直接或间接导致了 [X] 条其他 UDE
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```
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## 第四步：核心问题验收（CLR 检验）
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对核心问题候选进行 **3 项严格验收**：
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### ① 充分性检验
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- 该原因**单独**足够导致那些效果吗？
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- 还需要什么其他条件同时成立？
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- 如果需要，补充缺失的联合原因
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### ② 预测效果检验
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- 如果这个核心问题真的存在，**还应该**产生什么其他效果？
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- 那些预测的效果在现实中存在吗？
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- 存在 → 验证通过；不存在 → 因果关系可能有误
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### ③ 同义反复检验
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- 核心问题是不是在用不同的话重复某个 UDE？
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- 如果是 → 不是真正的核心问题，需要继续向下追溯
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### 输出格式
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```markdown
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### 核心问题验收
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**核心问题**：[描述]
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| 检验项 | 结果 | 说明 |
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|--------|------|------|
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| 充分性 | ✅/❌ | [该原因是否足够导致那些效果] |
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| 预测效果 | ✅/❌ | [预测的其他效果是否存在] |
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| 同义反复 | ✅/❌ | [是否只是换了说法] |
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**验收结论**：✅ 确认为核心问题 / ❌ 需要继续追溯
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```
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## 完成标志
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当以下条件全部满足时，此技能完成：
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- [ ] UDE 候选已从 VOC 数据和/或用户经验中收集
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- [ ] 所有 UDE 通过 7 条陈述规范校验
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- [ ] 精简到 5-10 条合格 UDE
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- [ ] 构建了因果链，识别出核心问题候选
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- [ ] 核心问题通过 CLR 三项验收
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- [ ] 用户确认核心问题
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完成后，将核心问题和 UDE 清单传递给下一步：**冲突图构建**。
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> **关键提醒**：核心问题的筛选标准是「导致最多 UDE 的根因」，不是「跟我们的产品最相关的」。产品/方案如何注入到核心问题上，是后续冲突图和惯例打破要解决的事。
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