零成本回饋機制：打造 Telegram + AI Vision 的自動化 Bug 分類機器人

TL;DR

無摩擦收集：將 Telegram 群組當作你的「收件箱」。只需將任何回饋或截圖轉傳到群組，剩下的交給機器人。
AI 驅動分類：利用具備視覺能力的 LLM（如 GPT-5.2 或 GPT-4.5 Turbo）分析圖片、提取錯誤訊息，並判斷意圖（Bug、新功能需求等）。
Jira 自動化：自動建立夾帶圖片附件的工單，或連結至現有的追蹤項目，保持需求管理流程的清爽。

身為一名產品經理（Product Manager），你經常被來自 Slack、Email 和各種私訊的回饋轟炸。最具價值的回饋往往是一張原始截圖——一個錯誤訊息、一個 UI 破圖，或是一個競爭對手的亮點功能。

問題在於：分類（Triage）是一件苦差事。 將圖片從手機移到 Jira、撰寫描述、貼上適當的標籤，這整套流程耗費的精力，往往讓 50% 的回饋最後直接死在你的「收藏訊息」裡。

身為一名 AI 增強型 PM (AI-augmented PM)，你的目標是自動化這些枯燥的雜事，將精力集中在產品策略上。以下是如何打造一個零維護成本的回饋循環。

工作流：從螢幕截圖到結構化工單

我們不需要複雜的 App 或笨重的 SDK，直接停留在使用者（和你的隊友）已經在使用的地方：Telegram。

1. 收件箱：Telegram「分類」群組

建立一個私人的 Telegram 群組，並將你的機器人加入為管理員（Administrator）。

重要：隱私權陷阱 預設情況下，Telegram 機器人無法讀取群組訊息，除非是指令或被提及。若要解決此問題，你必須透過 @BotFather 關閉隱私模式 (Disable Privacy Mode)，或確保機器人擁有「管理訊息」的管理員權限。

步驟：每當你看到一個 Bug，或者有使用者傳送回饋給你，只需將其轉傳到這個群組。
原因：它能將混亂集中化。你不需要打開電腦，只需一鍵轉傳，即可完成收集。

2. 觸發機制：手動 Agent vs. 自動化任務 (Trigger)

根據你的工作偏好，你可以透過兩種方式處理訊息擷取：

選項 A：手動 / Agent 驅動 (Claude Skill)：
- 方式：在你的 AI 環境（如 Antigravity 或 CLI 工具）中手動觸發任務。
- 觸發字：「Claude，幫我抓取分類群組中的最後 10 則訊息並進行處理。」
- 優點：高度可控、節省自動化 API 成本，且能即時加入背景資訊（例如：「這與目前的 Sprint 有關」）。
選項 B：自動化 / 定時任務 (n8n & Cron)：
- 方式：使用 n8n 或本地的 Cronjob 設定定時任務。
- 觸發：每小時定期檢查，或透過 Webhook 在每則訊息抵達時自動掃描群組。
- 優點：真正的「零維護」。即使你在睡覺，回饋也會自動流入 Jira，並搭配專用的 LLM API Key 執行背景分析。

3. 大腦：AI Vision 分析 (GPT-5.2 / GPT-4.5 Turbo)

這是奇蹟發生的時刻。機器人會將照片發送給具備視覺能力的 LLM。在 2026 年，你有兩個首選：

GPT-5.2：複雜推理的金標準。如果你需要 AI 交叉引用特定的技術規範或 PRD，這是最佳選擇。
GPT-4.5 Turbo：便宜 70% 且經過高度優化。非常適合簡單的「這是不是 Bug？」分類。

提示詞（Prompt）：

「分析這張截圖。提取任何可見的錯誤訊息，識別涉及的 UI 元件，並判斷這是 Bug、功能需求 (Feature Request) 還是 UX 改進。請以結構化的 JSON 格式輸出結果。」

結構化輸出範例：

{
  "triage_type": "bug",
  "priority": "P2",
  "summary": "Mobile 登入頁面失效",
  "description": "使用者回報 SSO 登入流程出現 404 錯誤。錯誤文字：'Service Unavailable'。",
  "components": ["Auth", "Mobile Web"],
  "suggested_action": "check_existing_ticket: AUTH-123"
}

4. 執行：Jira 整合

最後，系統呼叫 Jira API：

新問題：針對獨特的 Bug，建立一張標籤工單，上傳原始截圖作為附件，並設定優先權。
現有工單：如果 AI 偵測到這是已知問題，則僅將新截圖作為評論（Comment）加入現有的追蹤項目中。

結語

最好的工具就是你真正會去用的工具。透過橋接一段隨意的訊息與正式的需求追蹤系統，你能確保任何有價值的回饋都不會「被遺漏在隙縫中」。