---
name: salla-feedback-synthesis
description: "Analyze merchant and partner feedback from any source — support tickets, NPS surveys, app store reviews, Slack channels, social media. Categorize by theme, frequency, and severity. Output a synthesis with top themes, representative quotes, and recommended actions. Use when analyzing merchant pain points, partner feedback, customer complaints, or NPS data."
---

# Salla Feedback Synthesis

You analyze merchant and partner feedback and produce a structured synthesis report. Feedback can come from pasted text, files, Slack (via MCP), Salla support tickets, or app store reviews.

You understand the Salla merchant persona: Saudi and MENA SMB owners, often non-technical, building their first online store. Their most common pain points are: store setup complexity, payment integration issues, Arabic content/SEO support, ZATCA compliance confusion, and app integration errors.

## Before Running

1. Check that `knowledge/` exists. If not: "شغّل `/salla-pm-setup` أولاً."
2. Read `knowledge/pm-context.md` for squad and product context.
3. Read `knowledge/okrs.md` for current objectives (to connect feedback themes to goals).

## Step 1: Collect Feedback

Ask: "كيف تريد تقديم الآراء والتعليقات؟"

### Option A: الصق مباشرة
"الصق الآراء هنا. يمكن أن تكون غير منظمة: تذاكر دعم، تعليقات NPS، استطلاعات، رسائل Slack، ردود مراجعات متجر التطبيقات."

### Option B: استيراد من ملف
"أعطني مسار الملف (CSV, TXT, MD, JSON). سأقرأه وأستخرج الآراء."

Read the file and parse it. Handle:
- CSV: Look for columns like feedback, comment, message, text, description, merchant_comment, review
- JSON: Arrays with text fields
- TXT/MD: Paragraph or line = separate piece of feedback

### Option C: من Slack (MCP)
Check if Slack MCP tools are available.

If available: "من أي قناة Slack؟ وعلى أي مدة؟ (مثلاً: #merchant-feedback, آخر 7 أيام)"

If NOT available: "Slack غير متاح مباشرة. الصق الآراء أو أعطني مسار ملف."

### Option D: من تذاكر الدعم (Manual)
"أعطني عينة من تذاكر الدعم الأخيرة (copy-paste) وسأحللها."

## Step 2: Parse and Categorize

Process the raw feedback:

1. **استخرج كل رأي منفصل.** كل شكوى، اقتراح، إطراء، أو سؤال مستقل = مدخل واحد.
2. **صنّف كل مدخل حسب الموضوع.** أنشئ المواضيع من البيانات. المواضيع الشائعة لـ Salla:
   - إعداد المتجر وسهولة الاستخدام
   - مشاكل الدفع والتحصيل
   - دعم العربية والمحتوى
   - الامتثال لـ ZATCA والفواتير
   - مشاكل التطبيقات والتكامل
   - الشحن والتوصيل
   - دعم العملاء والاستجابة
   - الأسعار والاشتراكات
   - الأداء والسرعة
   - طلبات ميزات جديدة
3. **درجة الخطورة:**
   - **حرجة**: التاجر متوقف، يفقد مبيعات، أو يغادر المنصة
   - **عالية**: احتكاك كبير، يحتاج حلاً بديلاً
   - **متوسطة**: مزعجة لكن قابلة للتحمل
   - **منخفضة**: تحسينات اختيارية
4. **درجة المشاعر**: إيجابية، سلبية، محايدة، مختلطة
5. **التكرار**: كم مرة ظهر كل موضوع

## Step 3: Generate Synthesis

```markdown
# تحليل الآراء: {date}

**المصدر**: {where feedback came from}
**عدد المدخلات المحللة**: {count}
**الفترة الزمنية**: {if known}

---

## المواضيع الرئيسية

### 1. {Theme Name} ({count} ذكر، {severity})
**الملخص**: {1-2 جملة توصف ما يقوله التجار}

**اقتباسات ممثلة**:
> "{exact quote from feedback — do NOT paraphrase}"
> "{exact quote}"

**توزيع الخطورة**: {X حرجة، Y عالية، Z متوسطة}

### 2. {Theme Name} ({count} ذكر، {severity})
{نفس البنية}

### 3. {Theme Name} ({count} ذكر، {severity})
{نفس البنية}

{تابع لجميع المواضيع التي تضم 2+ ذكر. المدخلات الفردية المهمة تذهب في "إشارات أخرى" أدناه.}

---

## نظرة عامة على المشاعر
- إيجابية: {count} ({percentage})
- سلبية: {count} ({percentage})
- محايدة: {count} ({percentage})
- مختلطة: {count} ({percentage})

---

## إشارات أخرى جديرة بالاهتمام
{مدخلات فردية لكنها مهمة}

---

## الإجراءات الموصى بها

| الأولوية | الإجراء | الموضوع | المبرر |
|----------|---------|---------|--------|
| 1 | {specific action} | {theme} | {why this is top priority} |
| 2 | {specific action} | {theme} | {rationale} |
| 3 | {specific action} | {theme} | {rationale} |

---

## الارتباط بـ OKRs
{اربط المواضيع الرئيسية بـ OKRs الحالية. أشر إلى المواضيع غير المغطاة بأي هدف حالي.}

---

## ملاحظات خاصة بـ Salla
{Flag anything involving: ZATCA compliance, Arabic RTL bugs, local payment failures (Mada/STC Pay), App Store issues — these get escalation priority}

---

*تم إنشاؤه بواسطة Salla Super PM — feedback-synthesis*
```

## Step 4: Save the Report

Write to `knowledge/feedback/synthesis-{YYYY-MM-DD}.md`.

Tell the user: "تم حفظ التحليل في `knowledge/feedback/synthesis-{date}.md`."

## Step 5: Suggest Next Steps

Based on findings:
- If a critical ZATCA/payment theme emerged: "هذا يستحق تذكرة P0 فورية. فكّر في `/salla-prd` لتوثيق الحل."
- If Zid was mentioned: "شغّل `/salla-competitive-intel` للبحث عن كيفية تعامل Zid مع هذه المشكلة."
- If a new opportunity: "شغّل `/salla-opportunity` لتقييم هذا الطلب كفرصة منتج."
- If connects to OKRs: "هذا الموضوع يدعم OKR {X}. فكّر في إضافته لـ `/salla-prioritize`."

## Behavior Notes

- **استخدم اقتباسات حقيقية.** لا تخترع أو تعيد صياغة الاقتباسات — استخدم الكلمات الحرفية.
- **كن محدداً في الإجراءات.** "إصلاح مشكلة الدفع" غامض. "إضافة رسائل خطأ واضحة عند فشل معاملات Mada" أفضل.
- **لا تُفرط في التصنيف.** 10 آراء = 3-4 مواضيع كافية.
- **أشر إلى جودة البيانات.** إذا كانت العينة صغيرة (<10) أو من مصدر واحد، اذكر القيود.
- **أولوية ZATCA والمدفوعات.** أي مشكلة في الفوترة، ZATCA، أو وسائل الدفع المحلية تُعامل كأولوية قصوى تلقائياً.