用 AI Agent 搭建同款系統
Build a NocoBase app — Employee Satisfaction Survey System: an eNPS gauge, a dimension heatmap, and a grid of feedback cards. Match the layout and signature visuals of this reference prototype: https://static-docs.nocobase.com/solution/templates/14-satisfaction-survey.html
prompt 裡附的原型連結（HTML）是我們預先做好的設計，僅作能力展示，NocoBase 並不建議「一句話生成整套系統」。使用它進行搭建時，需要搭配 NocoBase Skill 中的「原型解析」（nocobase-prototype-repro），才能得到比較好的效果。
開始前，請先按 AI Agent 快速開始 安裝 NocoBase 並接入你的 AI Agent。AI 生成的結果可能有波動，視模型能力與系統複雜度，可能需要微調或多輪互動。
介紹
使用您常用的 AI Agent 與 NocoBase，快速打造一套可客製、可靠且能長期持續迭代的員工滿意度調查系統，用於分析 eNPS、整體滿意度、問卷回收率、員工參與度、不同滿意度面向、部門差異和開放式回饋。
您可以直接複製下方提示詞，讓 AI Agent 在 NocoBase 中生成滿意度調查系統的基礎架構，再透過無程式碼介面調整指標、面向、圖表和回饋頁面。
此系統適合員工敬業度調查、季度滿意度調查、組織健康檢查、團隊氛圍評估、管理回饋、薪酬福利回饋，以及員工體驗分析等應用場景。
滿意度核心指標與趨勢：
部門熱力圖與開放式回饋情緒分佈：
具代表性的員工回饋：
AI 員工生成分析報告和建議：
員工滿意度調查系統能解決哪些問題？
員工滿意度調查的難點不只是收集問卷，而是如何將大量評分和文字回饋轉化為清晰、可比較、可持續追蹤的組織洞察。
如果團隊只使用一般表單收集回答，HR 往往還需要手動計算 eNPS、平均分、回收率和參與度，再分別統計不同部門和不同面向的結果。開放式回饋的數量增加後，也很難快速判斷員工整體情緒和高頻問題。
透過此系統，您可以集中查看 eNPS、整體滿意度、回應率和參與度等核心指標，並分析工作與生活平衡、管理與領導、成長與發展、薪酬福利、團隊協作、企業文化和職位認同等不同面向。
系統還能顯示滿意度趨勢，協助團隊比較不同季度或不同輪次的調查結果。部門與面向熱力圖可以直觀呈現哪些團隊或哪些面向表現較弱，方便管理者快速定位需要關注的區域。
對於開放式回答，系統可以依正向、混合和負向進行情緒分類，並顯示具代表性的員工回饋、職位、部門、所屬面向和評分，讓量化資料與真實員工聲音相互呼應。
核心功能
員工滿意度核心指標
- eNPS 分析： 自動計算員工淨推薦值，並顯示推薦者、被動者和批評者的占比。
- 整體滿意度： 彙整所有調查面向的平均評分，快速了解員工整體體驗。
- 回收率與參與度： 顯示實際回答人數、問卷回收率和員工參與指數，判斷調查結果的代表性。
滿意度面向分析
- 多面向評分： 分析工作與生活平衡、管理與領導、成長與發展、薪酬福利、團隊協作、企業文化和職位認同等面向。
- 低分問題識別： 透過面向得分快速定位員工滿意度較低的領域。
- 優勢面向發現： 識別團隊協作、企業文化等表現較佳的面向，作為管理改善的參考。
調查趨勢比較
- 跨週期趨勢： 比較不同季度或調查輪次的整體滿意度、eNPS 和參與度變化。
- 改善效果追蹤： 觀察管理措施實施後，各項指標是否持續改善。
- 長期資料累積： 保留歷史調查結果，形成可持續比較的員工體驗資料。
部門與面向熱力圖
- 部門橫向比較： 比較 Engineering、Sales、Marketing、HR 和 Finance 等部門的滿意度表現。
- 面向交叉分析： 以熱力圖顯示每個部門在不同調查面向的平均得分。
- 重點部門識別： 快速發現特定部門在薪酬、管理、成長或工作負荷方面的突出問題。
題目評分分佈
- 單題評分分析： 顯示每道題從 1 分到 5 分的回答分佈及平均分。
- 意見分化識別： 判斷員工回饋是相對一致，還是存在明顯的高低分分化。
- 關鍵題目追蹤： 重點分析管理溝通、工作負荷、職涯發展和企業推薦意願等題目。
開放式回饋分析
- 情緒分類統計： 將開放式回饋分為正向、混合和負向，並統計各類占比。
- 回饋主題歸類： 依團隊協作、管理與領導、成長與發展和企業文化等面向整理員工意見。
- 代表性回饋展示： 透過卡片查看回饋內容、員工職位、所屬部門、情緒標籤和評分。
AI 智慧分析與報告生成
- AI 情緒識別： 自動分析開放式回答的情緒傾向，減少人工逐筆分類的工作量。
- AI 提煉關鍵問題： 從大量員工回饋中彙整高頻主題、主要痛點和優勢表現。
- AI 生成改善建議： 結合 eNPS、面向得分和部門差異，形成員工滿意度分析和後續行動建議。
為何選擇用 AI 與 NocoBase 打造員工滿意度調查系統？
員工滿意度調查的目的，是讓團隊能夠持續比較結果、發現問題，並保留不同部門和不同調查輪次的歷史資料。
如果只是用一般的 Vibe Coding 從零生成一個調查頁面，通常只能完成表單收集。後續的 eNPS 計算、面向評分、部門比較、趨勢分析、開放式情緒分類和回饋展示，仍然需要額外開發。
NocoBase 能將調查、題目、回答、部門、職位和調查輪次關聯在一起，並透過圖表、熱力圖和回饋卡片呈現分析結果。團隊也可以根據自己的組織架構和調查框架調整面向、評分方式和頁面。
AI 可以進一步處理開放式回答。您可以讓 AI 自動判斷回饋是正向、混合還是負向，並將回答歸類到管理、成長、協作、文化等面向中，減少 HR 手動整理大量文字的工作。
如此打造出來的員工滿意度調查系統，不只是一次性問卷，而是一個能持續累積資料、比較趨勢、分析團隊差異和追蹤改善成效的組織回饋系統。
FAQ
- 可以自動計算員工淨推薦值 eNPS 嗎？
可以。系統可以根據員工對「是否願意推薦公司」的評分，自動區分推薦者、被動者和批評者，並計算 eNPS 分數及三類員工的占比。
管理者不只能看到最終分數，還能判斷 eNPS 的變化來自推薦者減少，還是批評者增加。
- 除了 eNPS，還可以查看哪些核心指標？
可以同時查看整體滿意度、問卷回收率、員工參與度和實際回答人數。
例如，滿意度得分偏高但回收率過低時，結果可能不足以代表全體員工；參與度指標則可以協助 HR 判斷有多少員工處於積極投入的狀態。
- 可以依不同滿意度面向分析結果嗎？
可以。系統可以分別統計工作與生活平衡、管理與領導、成長與發展、薪酬福利、團隊協作、企業文化和職位認同等面向。
這比只看一個整體滿意度分數更有價值，因為團隊可以明確知道問題主要來自管理、薪酬，還是職涯發展。
- 可以比較不同部門的滿意度差異嗎？
可以。部門 × 面向熱力圖可以顯示每個部門在各項面向上的平均得分。
例如，某個部門可能在團隊協作方面表現很好，但在工作與生活平衡或薪酬福利方面明顯偏低。HR 可以據此制定更有針對性的改善計畫，而不是對全公司採取相同措施。
- AI 可以分析員工的開放式回饋嗎？
可以。AI 可以將文字回答識別為正向、混合或負向回饋，並進一步歸類到管理、成長、協作、文化、薪酬等面向。
它還能從大量回答中提取反覆出現的問題和正向主題，減少 HR 逐筆閱讀和手動歸類的工作。
- AI 可以直接生成調查結論和下一步行動建議嗎？
可以。AI 可以結合評分、eNPS、部門差異和開放式回饋，生成員工調查分析報告和後續計畫。
例如，截圖中的報告會識別工作與生活平衡、薪酬、管理回應速度和職涯發展等優先問題，並指出哪些部門需要重點關注，同時提出建議的改善行動。
- 員工回饋可以保持匿名嗎？
可以依調查規則設定匿名或具名模式。
對於匿名調查，可以限制一般管理者查看具體員工身份，只顯示部門或面向彙整結果。對於具名調查，則可以根據權限決定 HR、部門主管或管理員能夠查看哪些資訊。
匿名規則應在員工提交前明確說明，避免員工對資料使用方式產生疑慮。
- 部門主管可以只查看自己部門的調查結果嗎？
可以。NocoBase 支援依角色和資料範圍設定權限。
例如，部門主管只能查看本部門的彙整得分和回饋趨勢，HR 可以查看跨部門分析，系統管理員負責調查設定。對於樣本人數過少的部門，還可以限制明細顯示，降低透過回饋內容識別特定員工的風險。
- 可以追蹤誰查看或修改了調查資料嗎？
可以依需求啟用操作歷程和稽核日誌，記錄調查設定、結果修改、權限調整和報告存取等關鍵操作。
員工調查涉及敏感內部資訊，保留操作記錄有助於企業控制資料存取範圍，並在發生誤操作或資料爭議時進行追溯。
- Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 可以協助搭建這套系統嗎？
可以。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等 AI coding agent 可以接入 NocoBase，根據提示詞生成調查、題目、回答、滿意度面向和分析頁面。
生成後，HR 仍可透過 NocoBase 的無程式碼介面調整問卷題目、統計方式、權限和圖表，不需要每次調查變動都重新開發。
- 這套系統和一般線上問卷或 Vibe Coding 生成的調查頁面有什麼不同？
一般線上問卷較適合一次性的資料收集，Vibe Coding 也可以快速生成調查表單，但後續往往還需要分別處理權限、歷史資料、跨週期趨勢、部門比較、開放式分析和存取稽核。
NocoBase 可以將調查、回答、部門、職位和歷史週期整合在同一套系統中。AI 負責分析和生成建議，NocoBase 負責資料關聯、權限控制和長期維護。
- 這套系統適合長期追蹤員工滿意度嗎？
適合。系統可以持續保存不同季度或年度的調查結果，並比較 eNPS、滿意度、參與度、部門差異和開放式主題的變化。
企業還可以依需求啟用單一登入（SSO）、權限管理、稽核日誌、工作流程、通知和外掛程式擴充。相較於一次性的調查工具，更適合建立長期、可比較且具備資料治理能力的員工回饋體系。
