小眾 AI 產品雷達系統
描述
推薦自
nene@YouMind
為什麼我們推薦這個技能
整合社群抱怨、支付行為、本土訊號與實測供給動態，透過競爭稀缺度、貝葉斯驗證與付費門檻，篩出值得打造的機會。
一個系統化的小眾 AI 產品機會發掘引擎 v3.1。融合 v2.0 的數學嚴謹性與 App 掘金執行方法論：五級錨點量規與對數轉換需求強度評分、品類加權供給稀缺度、訊號時效衰減函數、競爭反應與平台風險博弈分析、貝葉斯先驗—後驗更新驗證框架。v3.1 新增 SonarPing 供給側探測層：接入其每日 AI 新品掃描、套殼與同質化淘汰、實際上手測試與時間序列快照資料，剝離名義供給中的無效競品，計算有效供給率、新品進入速度與失活速度，將靜態半衰期升級為由真實供給流量驅動的動態窗口期。整合 130+ 位中文 Twitter 部落客生態、中文社群與支付行為資料，作為高品質需求訊號來源，協助獨立開發者識別低競爭、高痛點密度的 AaaS 與 B2C 訂閱制機會，輸出可執行的雷達報告與推廣管道矩陣。
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創業機會篩選與驗證（市場機會商業雷達）
把「我覺得能賺錢」轉化為「有哪些證據值得驗證」，發現並篩選適合一人公司、微型 SaaS、AI 工具、數位產品、資料產品、供應鏈實體商品和交易服務的早期商業機會。它從真實使用者摩擦、替代行為、付費行動與產業變化出發，幫助你避免把熱門趨勢、搜尋熱度或零星抱怨誤判為需求。 你可以讓它掃描新的創業方向，也可以提交產品想法、賽道、連結、截圖、方案、銷售回饋或過往機會清單，進行單項健檢、驗證設計或週期複盤。分析會區分事實、推論、假設與反方證據，檢查買家、情境、競爭差異、資料與供應鏈的合法性、獲客入口、標準化潛力、維護成本及相關責任風險；證據不足時會明確指出，而不是捏造市場規模或購買意願。 最終你將獲得清晰的機會判斷、機會品質與使用者進入準備度評估，以及針對最危險假設的最小驗證方案，包括驗證行動、階段預算、最大可承受損失、通過線和停止線。它既能幫助你決定哪些機會值得繼續調查，也允許得出「觀察、補充證據或本期不立項」，讓創業投入更可控，並逐步沉澱為可重複銷售的產品與長期資產。
App 機會雷達
App 機會雷達是一個面向獨立開發者的 AI 選題與市場驗證技能。 當你不知道下一個 app 該做什麼時，它會先從應用商店、用戶評論、Product Hunt、Reddit、定價頁、競品官網等真實市場訊號中發現候選機會，篩掉不適合獨立開發者的弱 idea，再對最有潛力的方向做競品、定價、痛點、MVP、風險和 go/no-go 分析。 適合打開 Cursor、Claude Code 或 Codex 卻不知道該做什麼產品的獨立開發者。
研究多智能體投研團隊 · A股選股與投委會分析
它不是 AI 助手，而是一支虛擬投研團隊 市面上的 AI 選股常有三個通病：編造財務數字與目標價、只籠統說「利好/利空」、甩你一句「建議買入」卻講不清依據。 「多智能體投研團隊」用「6 角色並行＋交叉驗證＋來源強制」三重機制專攻這三點：召集研究員、基本面、技術、輿情、風險官、投資經理並行作業，像真實投委會一樣開會定論。你拿到的不是飄忽判斷，而是一份有事實、有信號、有分歧、有風險、每個數字皆可溯源的專業投研底稿。 兩種模式，覆蓋「研究一隻股」和「篩出一批股」 模式 A · 單股投委會深度分析——只要給出一隻股票（例如「分析比亞迪 002594」），技能會自動召開一場完整的投委會：研究員聚合行情、財報、研報與產業鏈位置，只擺客觀事實；基本面分析師出具財務健康度評分卡、三表關鍵變化與 PEG 估值測算；技術分析師研判趨勢、均線、MACD 與支撐壓力位，並給出五大買點訊號命中表；輿情分析師掃描機構分歧、股吧情緒與潛在誤讀；風險官專挖反面證據，逐條反駁其他角色的樂觀結論；最後投資經理不碰新數據，只做整合，產出投委會紀要與一頁紙總結。 模式 B · 多條件選股篩選——從你指定的範圍（滬深 300、某行業概念板塊、或自備股票池）裡，用三層漏斗層層過濾：先做 L1 財務硬篩（連續三季增長、現金流充裕、PEG<1 或合約負債大增），再做 L2 技術擇時（平台突破、均線金叉、放量突破、強勢縮量回踩、MACD 上穿零軸），最後做 L3 資訊驗證（研報評級與產業鏈邏輯，剔除「純技術無基本面邏輯」的標的）。篩出候選清單後，還能對 Top N 標的自動銜接模式 A 做深度分析。 你會拿到什麼樣的作品 模式 A 固定交付「五件套」：① 整合六角色的完整分析總報告；② 數據來源與證據表，每條關鍵結論都對應「數據→來源→日期」；③ 會議式投委會紀要（議題→各方觀點→分歧→共識→需追蹤變數）；④ 按高/中/低嚴重度排序的風險清單；⑤ 一頁紙投資經理總結，濃縮核心邏輯、關鍵變數、驗證點與置信度。 模式 B 交付：候選股清單表（代碼｜名稱｜命中條件｜關鍵數據｜來源｜觸發日期）+ 篩選條件與口徑說明，並可選擇性地為頭部候選附上完整五件套。所有成果都儲存為檔案、檔名含標的與日期，便於重複使用歸檔。
小眾 AI 產品雷達系統
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nene@YouMind
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一個系統化的小眾 AI 產品機會發掘引擎 v3.1。融合 v2.0 的數學嚴謹性與 App 掘金執行方法論：五級錨點量規與對數轉換需求強度評分、品類加權供給稀缺度、訊號時效衰減函數、競爭反應與平台風險博弈分析、貝葉斯先驗—後驗更新驗證框架。v3.1 新增 SonarPing 供給側探測層：接入其每日 AI 新品掃描、套殼與同質化淘汰、實際上手測試與時間序列快照資料，剝離名義供給中的無效競品，計算有效供給率、新品進入速度與失活速度，將靜態半衰期升級為由真實供給流量驅動的動態窗口期。整合 130+ 位中文 Twitter 部落客生態、中文社群與支付行為資料，作為高品質需求訊號來源，協助獨立開發者識別低競爭、高痛點密度的 AaaS 與 B2C 訂閱制機會，輸出可執行的雷達報告與推廣管道矩陣。
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把「我覺得能賺錢」轉化為「有哪些證據值得驗證」，發現並篩選適合一人公司、微型 SaaS、AI 工具、數位產品、資料產品、供應鏈實體商品和交易服務的早期商業機會。它從真實使用者摩擦、替代行為、付費行動與產業變化出發，幫助你避免把熱門趨勢、搜尋熱度或零星抱怨誤判為需求。 你可以讓它掃描新的創業方向，也可以提交產品想法、賽道、連結、截圖、方案、銷售回饋或過往機會清單，進行單項健檢、驗證設計或週期複盤。分析會區分事實、推論、假設與反方證據，檢查買家、情境、競爭差異、資料與供應鏈的合法性、獲客入口、標準化潛力、維護成本及相關責任風險；證據不足時會明確指出，而不是捏造市場規模或購買意願。 最終你將獲得清晰的機會判斷、機會品質與使用者進入準備度評估，以及針對最危險假設的最小驗證方案，包括驗證行動、階段預算、最大可承受損失、通過線和停止線。它既能幫助你決定哪些機會值得繼續調查，也允許得出「觀察、補充證據或本期不立項」，讓創業投入更可控，並逐步沉澱為可重複銷售的產品與長期資產。
App 機會雷達
App 機會雷達是一個面向獨立開發者的 AI 選題與市場驗證技能。 當你不知道下一個 app 該做什麼時，它會先從應用商店、用戶評論、Product Hunt、Reddit、定價頁、競品官網等真實市場訊號中發現候選機會，篩掉不適合獨立開發者的弱 idea，再對最有潛力的方向做競品、定價、痛點、MVP、風險和 go/no-go 分析。 適合打開 Cursor、Claude Code 或 Codex 卻不知道該做什麼產品的獨立開發者。
研究多智能體投研團隊 · A股選股與投委會分析
它不是 AI 助手，而是一支虛擬投研團隊 市面上的 AI 選股常有三個通病：編造財務數字與目標價、只籠統說「利好/利空」、甩你一句「建議買入」卻講不清依據。 「多智能體投研團隊」用「6 角色並行＋交叉驗證＋來源強制」三重機制專攻這三點：召集研究員、基本面、技術、輿情、風險官、投資經理並行作業，像真實投委會一樣開會定論。你拿到的不是飄忽判斷，而是一份有事實、有信號、有分歧、有風險、每個數字皆可溯源的專業投研底稿。 兩種模式，覆蓋「研究一隻股」和「篩出一批股」 模式 A · 單股投委會深度分析——只要給出一隻股票（例如「分析比亞迪 002594」），技能會自動召開一場完整的投委會：研究員聚合行情、財報、研報與產業鏈位置，只擺客觀事實；基本面分析師出具財務健康度評分卡、三表關鍵變化與 PEG 估值測算；技術分析師研判趨勢、均線、MACD 與支撐壓力位，並給出五大買點訊號命中表；輿情分析師掃描機構分歧、股吧情緒與潛在誤讀；風險官專挖反面證據，逐條反駁其他角色的樂觀結論；最後投資經理不碰新數據，只做整合，產出投委會紀要與一頁紙總結。 模式 B · 多條件選股篩選——從你指定的範圍（滬深 300、某行業概念板塊、或自備股票池）裡，用三層漏斗層層過濾：先做 L1 財務硬篩（連續三季增長、現金流充裕、PEG<1 或合約負債大增），再做 L2 技術擇時（平台突破、均線金叉、放量突破、強勢縮量回踩、MACD 上穿零軸），最後做 L3 資訊驗證（研報評級與產業鏈邏輯，剔除「純技術無基本面邏輯」的標的）。篩出候選清單後，還能對 Top N 標的自動銜接模式 A 做深度分析。 你會拿到什麼樣的作品 模式 A 固定交付「五件套」：① 整合六角色的完整分析總報告；② 數據來源與證據表，每條關鍵結論都對應「數據→來源→日期」；③ 會議式投委會紀要（議題→各方觀點→分歧→共識→需追蹤變數）；④ 按高/中/低嚴重度排序的風險清單；⑤ 一頁紙投資經理總結，濃縮核心邏輯、關鍵變數、驗證點與置信度。 模式 B 交付：候選股清單表（代碼｜名稱｜命中條件｜關鍵數據｜來源｜觸發日期）+ 篩選條件與口徑說明，並可選擇性地為頭部候選附上完整五件套。所有成果都儲存為檔案、檔名含標的與日期，便於重複使用歸檔。
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