多智能體事件預測引擎
多智能體事件預測引擎
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多智能體事件預測引擎 - 透過模擬目標市場用戶的社交媒體互動，提前發現產品功能上線可能觸發的文化、宗教、政治禁忌場景，並產生針對性測試建議。
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寫作自媒體爆款內容預檢
在微信視頻號、微信公眾號、抖音、小紅書、快手、B站、知乎、微博等平台發布內容前，取得一份兼顧合規風險、使用者反應與傳播潛力的預檢結果。無論是短影音口播、圖文筆記、微信公眾號文章、朋友圈文案、直播話術還是私訊話術，都可以從原文出發，先判斷平台、品類、目標受眾與發布目的，再辨識效果承諾、絕對化表達、特殊行業禁區、導流誘導等風險。 預檢會結合可追溯的最新規則資訊，逐句標出高風險與中低風險表達，說明判斷依據，並提供保留原有語氣與節奏、可直接替換的稿件，同時提示不同平台的審核差異。針對目標受眾，還會模擬前 3 秒或開頭閱讀時的反應，生成包含支持、質疑與反噬的留言區原聲，找出最容易引發攻擊的一句話。 在傳播評估部分，技能會圍繞吸引點、情緒、資訊增量、身分認同、可轉述性、讀完或看完影片的潛力與行動路徑進行可解釋評分，給出平台適配度、機率區間與優先級最高的修改建議。最終交付對話內速覽與完整報告，幫助你快速判斷應直接發布、修改後發布，還是需要重寫，並整理出一版乾淨文案供再次測試。
天人感應
針對用戶指定的財經/科技/商業方向，自動搜尋多平台資訊來源，篩選出初步線索和核心線索，並挖掘10年內的關聯事件，輸出結構化選題分析報告。 步驟 1：多源資訊採集 - 搜尋過去30天內的新聞，覆蓋微信公眾號、華爾街見聞、36氪（高權重），虎嗅、雪球、鈦媒體（標準權重） - 記錄標題、時間、平台、摘要、原始連結 - 初步過濾重複、廣告、低可信度內容 步驟 2：資訊去重與聚合 - 按核心對象、核心事實、時間窗口（7天內）聚合同一事件 - 統計被多少獨立信源提及 - 去除低價值事件，輸出候選資訊事件清單 步驟 3：事件分析與線索分類 初步線索標準（符合任一）：反常事件、高討論度（3個以上信源）、異動、行業重大節點、大公司負面 核心線索標準（符合2條及以上）：戲劇化衝突、可挖掘意義空間、3個以上主體、時效性（14天內） - 核心線索不少於5條，總量10-25條 - 每個線索包含：事件標題、概述、可寫點深度分析（具體展開寫作價值）、符合標準標註 步驟 4：深度關聯挖掘 - 搜尋範圍擴展至10年內 - 提取關鍵實體，搜尋：主體歷史節點、行業政策演變、競品同期動態、上下游產業鏈變化 - 只要有關聯即收錄，標註關聯類型和年份 步驟 5：結構化輸出 輸出包含：一、核心線索區塊；二、初步線索區塊；三、研究建議 每個線索包含：事件概述、符合標準標註、可寫點深度分析、關聯事件（10年歷史）、參考連結 工具配置：網頁搜尋、長文檔生成 參考資源：無固定參考，用戶可在輸入時附加
研究小眾 AI 產品雷達系統
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。
資訊
- 版本
- v3
- 更新時間
- 執行點數
- 依實際用量
- 模型
- 自動選擇
