用 AI Agent 搭建同款系统
用 NocoBase 搭建一个应用 —— 满意度调查:eNPS 仪表盘、维度热力图和反馈卡片网格。布局和标志性视觉参照这个原型:https://static-docs.nocobase.com/solution/templates/14-satisfaction-survey.html
开始前，请先按 AI Agent 快速开始 安装 NocoBase 并接入你的 AI Agent。AI 生成的结果可能有波动，视模型能力与系统复杂度，可能需要微调或多轮交互。
介绍
用你常用的 AI Agent 和 NocoBase 快速搭建一个可定制、可靠、可长期迭代的员工满意度调查系统，用于分析 eNPS、整体满意度、问卷回收率、员工参与度、不同满意度维度、部门差异和开放题反馈。
你可以直接复制下方提示词，让 AI Agent 在 NocoBase 中生成满意度调查系统的基础结构，再通过无代码方式调整指标、维度、图表和反馈页面。
这个系统适合员工敬业度调查、季度满意度调查、组织健康检查、团队氛围评估、管理反馈、薪酬福利反馈，以及员工体验分析等场景。
满意度核心指标与趋势：
部门热力图与开放题情绪分布：
代表性员工反馈：
AI 员工生成分析报告和建议：
员工满意度调查系统可以解决哪些问题？
员工满意度调查的难点不只是收集问卷，而是如何把大量评分和文字反馈转化为清晰、可比较、可持续跟踪的组织洞察。
如果团队只用普通表单收集回答，HR 往往还需要手动计算 eNPS、平均分、回收率和参与度，再分别统计不同部门和不同维度的结果。开放题反馈数量增加后，也很难快速判断员工整体情绪和高频问题。
通过这个系统，你可以集中查看 eNPS、整体满意度、响应率和参与度等核心指标，并分析工作与生活平衡、管理与领导、成长与发展、薪酬福利、团队协作、企业文化和岗位认同等不同维度。
系统还可以展示满意度趋势，帮助团队比较不同季度或不同轮次调查结果。部门与维度热力图可以直观显示哪些团队或哪些维度表现较弱，方便管理者快速定位需要关注的区域。
对于开放题回答，系统可以按正向、混合和负向进行情绪分类，并展示具有代表性的员工反馈、岗位、部门、所属维度和评分，让定量数据与真实员工声音结合起来。
核心功能
员工满意度核心指标
- eNPS 分析： 自动计算员工净推荐值，并展示推荐者、中立者和贬损者的占比。
- 整体满意度： 汇总所有调查维度的平均评分，快速了解员工整体体验。
- 回收率与参与度： 展示实际回答人数、问卷回收率和员工参与指数，判断调查结果的覆盖情况。
满意度维度分析
- 多维度评分： 分析工作与生活平衡、管理与领导、成长与发展、薪酬福利、团队协作、企业文化和岗位认同等维度。
- 低分问题识别： 通过维度得分快速定位员工满意度较低的领域。
- 优势维度发现： 识别团队协作、企业文化等表现较好的方面，为管理改进提供参考。
调查趋势对比
- 跨周期趋势： 对比不同季度或调查轮次的整体满意度、eNPS 和参与度变化。
- 改进效果追踪： 观察管理措施实施后，各项指标是否持续改善。
- 长期数据沉淀： 保留历史调查结果，形成可持续比较的员工体验数据。
部门与维度热力图
- 部门横向对比： 比较 Engineering、Sales、Marketing、HR 和 Finance 等部门的满意度表现。
- 维度交叉分析： 以热力图展示每个部门在不同调查维度上的平均得分。
- 重点部门识别： 快速发现特定部门在薪酬、管理、成长或工作负荷方面的突出问题。
问题评分分布
- 单题评分分析： 展示每道题从 1 分到 5 分的回答分布及平均分。
- 意见分化识别： 判断员工反馈是相对一致，还是存在明显的高低分分化。
- 关键问题追踪： 重点分析管理沟通、工作负荷、职业发展和企业推荐意愿等问题。
开放题反馈分析
- 情绪分类统计： 将开放题反馈划分为正向、混合和负向，并统计各类占比。
- 反馈主题归类： 按团队协作、管理与领导、成长与发展和企业文化等维度整理员工意见。
- 代表性反馈展示： 通过卡片查看反馈正文、员工岗位、所属部门、情绪标签和评分。
AI 智能分析与报告生成
- AI 情绪识别： 自动分析开放题内容的情绪倾向，减少人工逐条分类的工作。
- AI 提炼关键问题： 从大量员工反馈中总结高频主题、主要痛点和优势表现。
- AI 生成改进建议： 结合 eNPS、维度得分和部门差异，形成员工满意度分析和后续行动建议。
为什么用 AI 和 NocoBase 搭建员工满意度调查系统？
员工满意度调是让团队能够持续比较结果、发现问题，并保留不同部门和不同调查轮次的历史数据。
如果只是使用普通 Vibe Coding 从零生成一个调查页面，通常只能完成表单收集。后续的 eNPS 计算、维度评分、部门对比、趋势分析、开放题情绪分类和反馈展示，仍然需要额外开发。
NocoBase 可以把调查、问题、回答、部门、岗位和调查轮次关联起来，并通过图表、热力图和反馈卡片展示分析结果。团队也可以根据自己的组织结构和调查框架调整维度、评分方式和页面。
AI 可以进一步处理开放题回答。你可以让 AI 自动判断反馈是正向、混合还是负向，并将回答归类到管理、成长、协作、文化等维度中，减少 HR 手动整理大量文本的工作。
这样搭建出来的员工满意度调查系统不只是一次性问卷，而是一个可以持续沉淀数据、比较趋势、分析团队差异和追踪改进效果的组织反馈系统。
FAQ
- 可以自动计算员工净推荐值 eNPS 吗？
可以。系统可以根据员工对“是否愿意推荐公司”的评分，自动区分推荐者、中立者和贬损者，并计算 eNPS 分数及三类员工的占比。
管理者不仅能看到最终分数，还能判断 eNPS 的变化来自推荐者减少，还是贬损者增加。
- 除了 eNPS，还可以查看哪些核心指标？
可以同时查看整体满意度、问卷回收率、员工参与度和实际回答人数。
例如，满意度得分较高但回收率过低时，结果可能不足以代表整体员工；参与度指标则可以帮助 HR 判断有多少员工处于积极投入状态。
- 可以按照不同满意度维度分析结果吗？
可以。系统可以分别统计工作与生活平衡、管理与领导、成长与发展、薪酬福利、团队协作、企业文化和岗位认同等维度。
这比只看一个整体满意度分数更有价值，因为团队可以明确知道问题主要来自管理、薪酬，还是职业发展。
- 可以比较不同部门的满意度差异吗？
可以。部门 × 维度热力图可以展示每个部门在各项维度上的平均得分。
例如，某个部门可能在团队协作方面表现很好，但在工作与生活平衡或薪酬福利方面明显偏低。HR 可以据此制定更有针对性的改进计划，而不是对全公司采取同一套措施。
- AI 可以分析员工的开放题反馈吗？
可以。AI 可以将文字回答识别为正向、混合或负向反馈，并进一步归类到管理、成长、协作、文化、薪酬等维度。
它还可以从大量回答中提取反复出现的问题和正向主题，减少 HR 逐条阅读和手动归类的工作。
- AI 可以直接生成调查结论和下一步行动建议吗？
可以。AI 可以结合评分、eNPS、部门差异和开放题反馈，生成员工调研分析报告和下一步计划。
例如，截图中的报告会识别工作与生活平衡、薪酬、管理响应速度和职业发展等优先问题，并指出哪些部门需要重点关注，同时给出建议的改进行动。
- 员工反馈可以保持匿名吗？
可以根据调查规则配置匿名或实名模式。
对于匿名调查，可以限制普通管理者查看具体员工身份，只展示部门或维度汇总结果。对于实名调查，则可以根据权限决定 HR、部门主管或管理员能够看到哪些信息。
匿名规则应在员工提交前明确说明，避免员工对数据用途产生疑虑。
- 部门主管能否只查看自己部门的调查结果？
可以。NocoBase 支持按角色和数据范围配置权限。
例如，部门主管只能查看本部门的汇总得分和反馈趋势，HR 可以查看跨部门分析，系统管理员负责调查配置。对于样本人数过少的部门，还可以限制明细展示，降低通过反馈内容识别具体员工的风险。
- 可以追踪谁查看或修改了调查数据吗？
可以按需启用操作历史和审计日志，记录调查配置、结果修改、权限调整和报告访问等关键操作。
员工调查涉及敏感内部信息，保留操作记录有助于企业控制数据访问范围，并在出现误操作或数据争议时进行追溯。
- Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 可以帮助搭建这个系统吗？
可以。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等 AI Coding Agent 可以接入 NocoBase，根据提示词生成调查、问题、回答、满意度维度和分析页面。
生成后，HR 仍然可以通过 NocoBase 的无代码界面调整问卷题目、统计方式、权限和图表，不需要每次调查变化都重新开发。
- 这个系统和普通在线问卷或 Vibe Coding 生成的调查页面有什么不同？
普通在线问卷更适合完成一次数据收集，Vibe Coding 也可以快速生成调查表单，但后续往往还需要单独处理权限、历史数据、跨周期趋势、部门对比、开放题分析和访问审计。
NocoBase 可以把调查、回答、部门、岗位和历史周期保存在同一套系统中。AI 负责分析和生成建议，NocoBase 负责数据关系、权限控制和长期维护。
- 这个系统适合长期追踪员工满意度吗？
适合。系统可以持续保存不同季度或年度的调查结果，并比较 eNPS、满意度、参与度、部门差异和开放题主题的变化。
企业还可以按需启用单点登录、权限管理、审计日志、工作流、通知和插件扩展。相比一次性调查工具，更适合建立长期、可比较且具备数据治理能力的员工反馈体系。
