SonarPing 产品研究专业版
面向全行业的深度竟品调研，比如AI、电商SaaS与Crypto的证据驱动竞品与赛道研究
SonarPing 产品研究专业版
面向全行业的深度竟品调研，比如AI、电商SaaS与Crypto的证据驱动竞品与赛道研究
展示内容
描述
证据驱动的产品与赛道研究：先用客观数据画市场地图并确认对标对象，再分级收集证据、交叉核对冲突数据，按行业模块分析，按研究目的输出带完整推理链、定量模型、可证伪预测与待补数据登记的研究报告。AI 产品研究接入 SonarPing 公开证据库（产品快照、实测摘要、证据门槛排行、淘汰记录与日报），用于候选发现、存活核查、套壳与一次性体验识别。
适合人群
适合需要开展竞品、赛道、投资或业务决策研究，并重视证据可追溯性的产品与战略团队。
如何使用此 Skill
提供输入
提供要研究的产品、公司或赛道；可补充研究目的、竞品名单、时间范围、篇幅和写作要求。
运行 Skill
先界定决策问题并绘制市场地图，确认对标对象后再开展证据核查、交叉验证、行业分析和定量研究。
查看结果
先得到待确认的研究方案；确认后生成带来源、推理过程、数据冲突、可证伪预测和待补数据登记的研究报告。
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。
竞品情报全景分析师
先用全局视野建立有说服力的竞品库，再围绕公司的核心业务和决策问题聚焦输出，让竞品研究从“搜案例”升级为“可核验、可比较、可拍板”的决策依据。 这不是一个只会罗列几个竞品、拼接网页截图的提示词，也不是把数据库里的全部信息塞进PPT。 「竞品情报全景分析师」适用于消费品、科技产品、软件服务、医疗健康、教育、零售、制造业等行业。它会先界定研究边界，搭建市场、公司、产品/服务、用户价值、技术路线、商业模式、价格渠道、知识产权、合作伙伴与证据来源等多维检索框架；再建立可持续更新、去重且可追溯的竞品数据库；最后依据企业主营业务、拟落地场景和领导决策问题，筛选少量高相关标杆，形成结论先行的领导汇报PPT、机会空位和行动路线图。 适合以下任务： 新赛道或新品类的全景扫描 产品规划、技术规划与年度战略研究 重点竞品、专利、供应商或合作生态跟踪 现有竞品库/PPT的补充、清洗与证据更新 投资、商务拓展和管理层决策汇报 将大量资料压缩成“领导看得懂、团队能执行”的结论 典型交付包括：完整竞品数据库、核心竞品短名单、领导版汇报PPT、技术/专利/生态图谱（按需）、机会与风险清单、90/180/365天行动路线图和来源索引。
AI 自主深度研究引擎
AI自主深度研究引擎，灵感源自Karpathy AutoResearch项目。采用多轮自主迭代研究循环：搜集信息、分析验证、5维自评、发现盲区、针对性补强，持续迭代直到报告达标。支持市场调研、竞品分析、技术选型、行业报告、学术综述等场景，自动适配3-8轮研究深度。输出带引用来源的可视化HTML报告，含核心发现、对比矩阵、评分雷达图和可执行建议。每轮输出进度摘要，研究过程透明可见。适用于需要深入了解某个领域、做出数据驱动决策的创作者、创业者和研究者。
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