个人项目 / 桌面研究与 AI 工作流

把产品信息,
变成有依据的
商业判断。

从一个具体决策问题出发,整理可回查的证据,再说明这些信号如何影响选择。

这里展示问题拆解、证据组织、反例修正与验证设计的过程。面向用户研究、消费者洞察与商业分析岗位。

已呈现的研究过程

决策问题 公开资料 商业推理 反例与修订 待执行验证

资料截至 2026.10.23

研究案例

两份研究,同一套证据标准。

一份从产品比较收敛到机会判断;
一份把模型初稿接入可复核的研究流程。

桌面研究 / 商业方向

AI 研究助手的商业切入点

已有工具能搜索、引用和生成报告,SignalBrief 应先帮助谁,完成哪一段值得解决的研究任务?

以 Perplexity、Elicit、Consensus 为对照,按任务范围、流程控制和付费条件组织证据。把“有什么不同”推进到“什么重复任务值得专门解决”。

11份官方资料
6条商业洞察
3项验证计划
一处冲突,改变比较方式
同一可读取定价页$468 / $588Elicit Pro 年付,页面分支待确认

保留冲突,暂缓价格排序。

把比较单元细化为“产品 × 套餐 × 客群 × 账期”,记录适用范围和下一步核查条件。

证据边界

官方材料支持供给、定位与售卖方式的分析;实际任务价值与购买条件仍需一手研究。

AI 辅助分析 / 资料复核

远程团队的会议助手选型

比较 Granola、Otter、Fireflies 的六份官方资料摘要。真实模型调用生成七条判断与三条洞察,再检查推理是否越过材料边界。

留下来的不只是结果,还有“为什么改”。

初稿到修订

选择一处修改
查看保留的模型初稿 ↗

研究方法

先说明怎么判断,
再给出判断。

让证据、推理与行动相连。
每一步都保留可以被追问的依据。

  1. 1

    把比较收敛到选择

    先问研究要支持谁、做什么决定,再拆出资料需求与判断标准。

    查看问题拆解 ↗
  2. 2

    按同一口径组织证据

    关联产品、研究维度、来源与日期。价格保留客群、套餐、账期与限制。

    查看来源台账 ↗
  3. 3

    让反例进入结论

    比较替代解释,保留资料冲突;当新证据改变边界,就修改原先的分类与建议。

    查看观察与解释 ↗
  4. 4

    把未知转为验证任务

    明确对象、实际任务、可观察信号,以及继续或停止的条件。

    查看待执行方案 ↗

项目状态与个人角色

可运行的原型,
可回查的研究过程。

研究重点是问题定义、证据组织、商业取舍与验证设计。AI 参与资料整理、初稿生成、表达润色和工程实现。

中文介绍经 DeepSeek 辅助润色。产品主张、分析判断与待验证部分分层呈现。

目前已完成
两份桌面研究案例、交互工作台,以及一次成功的真实模型生成试跑。保留模型初稿、失败记录与资料复核修订。
后续待验证
用户访谈、实际使用效果、付费与营收。目前没有真实用户或商业结果。
本页可以体验
网页提供已有研究案例与模拟练习。模拟练习使用虚构数据,不调用 AI。
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