多智能体事件预测引擎
描述
多智能体事件预测引擎 - 通过模拟目标市场用户的社交媒体互动，提前发现产品功能上线可能触发的文化、宗教、政治禁忌场景，并生成针对性测试建议。
相关技能
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研究小众 AI 产品雷达系统
一个系统化的小众 AI 产品机会发现引擎 v3.1。融合 v2.0 数学严谨性与 App 掘金执行方法论：五级锚点量规与对数变换需求强度评分、品类加权供给稀缺度、信号时效衰减函数、竞争反应与平台风险博弈分析、贝叶斯先验-后验更新验证框架。v3.1 新增 SonarPing 供给侧探测层：接入其每日 AI 新品扫描、套壳与同质化淘汰、实际上手实测与时间序列快照数据，剥离名义供给中的无效竞品，计算有效供给率、新品进入速度与失活速度，把静态半衰期升级为由真实供给流量驱动的动态窗口期。整合 130+ 中文 Twitter 博主生态、中文社区与支付行为数据作为高质量需求信号源，帮助独立开发者识别低竞争、高痛点密度的 AaaS 与 B2C 订阅制机会，输出可执行的雷达报告与推广渠道矩阵。
天人感应
针对用户指定的财经/科技/商业方向，自动搜索多平台信息源，筛选出初步线索和核心线索，并挖掘10年内的关联事件，输出结构化选题分析报告。 Step 1: 多源信息采集 - 搜索过去30天内的新闻，覆盖微信公众号、华尔街见闻、36氪（高权重），虎嗅、雪球、钛媒体（标准权重） - 记录标题、时间、平台、摘要、原始链接 - 初步过滤重复、广告、低可信度内容 Step 2: 信息去重与聚合 - 按核心对象、核心事实、时间窗口（7天内）聚合同一事件 - 统计被多少独立信源提及 - 去除低价值事件，输出候选信息事件清单 Step 3: 事件分析与线索分类 初步线索标准（符合任一）：反常事件、高讨论度（3个以上信源）、异动、行业重大节点、大公司负面 核心线索标准（符合2条及以上）：戏剧化冲突、可挖掘意义空间、3个以上主体、时效性（14天内） - 核心线索不少于5条，总量10-25条 - 每个线索包含：事件标题、概述、可写点深度分析（具体展开写作价值）、符合标准标注 Step 4: 深度关联挖掘 - 搜索范围扩展至10年内 - 提取关键实体，搜索：主体历史节点、行业政策演变、竞品同期动态、上下游产业链变化 - 只要有关联即收录，标注关联类型和年份 Step 5: 结构化输出 输出包含：一、核心线索区块；二、初步线索区块；三、研究建议 每个线索包含：事件概述、符合标准标注、可写点深度分析、关联事件（10年历史）、参考链接 工具配置：网页搜索、长文档生成 参考资源：无固定参考，用户可在输入时附加
多智能体事件预测引擎
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多智能体事件预测引擎 - 通过模拟目标市场用户的社交媒体互动，提前发现产品功能上线可能触发的文化、宗教、政治禁忌场景，并生成针对性测试建议。
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一个系统化的小众 AI 产品机会发现引擎 v3.1。融合 v2.0 数学严谨性与 App 掘金执行方法论：五级锚点量规与对数变换需求强度评分、品类加权供给稀缺度、信号时效衰减函数、竞争反应与平台风险博弈分析、贝叶斯先验-后验更新验证框架。v3.1 新增 SonarPing 供给侧探测层：接入其每日 AI 新品扫描、套壳与同质化淘汰、实际上手实测与时间序列快照数据，剥离名义供给中的无效竞品，计算有效供给率、新品进入速度与失活速度，把静态半衰期升级为由真实供给流量驱动的动态窗口期。整合 130+ 中文 Twitter 博主生态、中文社区与支付行为数据作为高质量需求信号源，帮助独立开发者识别低竞争、高痛点密度的 AaaS 与 B2C 订阅制机会，输出可执行的雷达报告与推广渠道矩阵。
天人感应
针对用户指定的财经/科技/商业方向，自动搜索多平台信息源，筛选出初步线索和核心线索，并挖掘10年内的关联事件，输出结构化选题分析报告。 Step 1: 多源信息采集 - 搜索过去30天内的新闻，覆盖微信公众号、华尔街见闻、36氪（高权重），虎嗅、雪球、钛媒体（标准权重） - 记录标题、时间、平台、摘要、原始链接 - 初步过滤重复、广告、低可信度内容 Step 2: 信息去重与聚合 - 按核心对象、核心事实、时间窗口（7天内）聚合同一事件 - 统计被多少独立信源提及 - 去除低价值事件，输出候选信息事件清单 Step 3: 事件分析与线索分类 初步线索标准（符合任一）：反常事件、高讨论度（3个以上信源）、异动、行业重大节点、大公司负面 核心线索标准（符合2条及以上）：戏剧化冲突、可挖掘意义空间、3个以上主体、时效性（14天内） - 核心线索不少于5条，总量10-25条 - 每个线索包含：事件标题、概述、可写点深度分析（具体展开写作价值）、符合标准标注 Step 4: 深度关联挖掘 - 搜索范围扩展至10年内 - 提取关键实体，搜索：主体历史节点、行业政策演变、竞品同期动态、上下游产业链变化 - 只要有关联即收录，标注关联类型和年份 Step 5: 结构化输出 输出包含：一、核心线索区块；二、初步线索区块；三、研究建议 每个线索包含：事件概述、符合标准标注、可写点深度分析、关联事件（10年历史）、参考链接 工具配置：网页搜索、长文档生成 参考资源：无固定参考，用户可在输入时附加
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