后来有个工具用户稍微多一点，反馈就开始乱了。同一个需求被不同用户以不同说法提了好几遍，我根本看不出来这是同一件事有多少人在要，优先级完全靠印象判断。微信群里的反馈截图，得一条条手打进表格。偶尔有情绪比较激动的用户要回复，回复完一个再想想怎么给下一个措辞……就很累。
找了一圈有没有现成工具。国外有 Canny 、Featurebase 、UserVoice ，功能挺完整，但贵，而且跟国内用户的使用场景对不上。国内基本是空白，大公司有内部系统，中小团队直接用飞书表格或 Excel ，但表格只是记录，处理不了语义相似、批量回复、优先级分析这些需求。
程序员的坏毛病：没有就自己做，我有 AI ，我怕 who 。
做的时候想了一个问题：为什么用户反馈这件事一直做不好？
不是因为大家不重视。是因为以前做好它的成本太高。年费几十万的企业客户，值得配一个专属的客户成功经理贴身跟进，反馈当天处理，有问题 24 小时内回电话。但如果你的产品定价是 98 块呢？你不可能配同等比例的人力，只能 FAQ 挡一挡，剩下的爱莫能助。结果就是：付费越少的用户，反馈越石沉大海；付费越多的用户，反馈越有人理。这个逻辑本身就有点荒谬——往往恰恰是那些羽翼未丰的小用户，最需要有人认真回答他们的问题，最容易因为一次被忽视的反馈而彻底走掉。
现在 AI 把这个成本打下来了。不是「加一个智能客服机器人」那种——那只是把等待电话改成了等待回复，用户体验没什么本质区别。而是真的可以对每一条反馈做语义理解、做优先级判断、生成一条措辞合适的回复。99 块的用户和 9999 块的用户，在这套流程里能拿到差不多的响应速度。
做了什么
核心功能就三个我自己最需要的：
1. AI 合并重复反馈
把语义上一样的反馈自动聚到同一个 topic ，能看到每个需求背后有多少用户。排优先级时有了数据依据，不全靠感觉。
合并之后的需求池是看板视图，各阶段一目了然：
2. 截图直接粘贴录入
粘一张微信截图，AI 自动识别用户名和反馈内容。用之前手打的时候没意识到这有多烦，用上了才觉得真的省事。
3. 批量回复生成
针对同类反馈，可以生成多个风格的回复文案，大客户和普通用户的措辞可以分开。
另外还有工作台总览、周度洞察报告、多租户隔离：
技术栈是 FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL + pgvector + Vue3 + Ant Design Vue ，Docker 单镜像可以直接部署。
为什么开源
一是觉得这类工具在国内确实是空白，自己用着还不错，放出来也许对别人有用；二是自己场景太单一，很多问题发现不了，想在真实使用中迭代。
界面比较简洁，代码也不算完美，测试覆盖不够。我是第一个用户，需求都是真实遇到的问题，后面会继续做。
首页： https://userecho.app
Demo 不用注册，可以直接点进去逛： https://demo.userecho.app/demo （搞了个便宜的香港服务器，可能有点慢）
GitHub： https://github.com/yisizhu520/userecho
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