EVIDENCE-BACKED USER COGNITION
RzAtlas
AI 用户认知系统 · Web
把分散的访谈材料转化为可审核、可检索、可回到原文的用户原声与认知结构。
- 时间
- 2026.05 — 至今
- 角色
- 产品负责人（独立项目）
- 状态
- 后续观察 可运行版本 · 真实业务效果待验证
01
问题从哪里来
历史访谈资料分散、研究结论难以复用，产品和运营每次寻找证据仍依赖用研人员人工查找与转述。
问题表现问题来自在真实用户研究工作中对重复研究和资料复用困难的持续观察。
问题表现访谈原文、用户身份、项目与产品归属被设计为相互关联的证据结构。
问题表现AI 提取的原声和认知都需要人工确认，缺少证据时不把生成内容当作用户事实。
02
关键产品取舍
证据分层
把真实原声、AI 归纳、待验证推测和证据不足区分展示，避免让模型替用户说话。
结构升级
从孤立认知条目升级为节点、关系和权重组成的认知网络，支持跨项目复用。
人工确认
原声入库和认知入库分别审核，用人机协作换取可信度。
03
我完成的工作
- 定义项目、产品、用户、原声和认知节点之间的数据关系。
- 设计材料导入、AI 结构化提取、人工审核、认知提炼与再次审核的产品链路。
- 搭建并迭代公开首页、研究工作台、原声与认知管理等可运行模块。
04
结果与当前进展
分别呈现已经完成的部分和仍在推进的部分。
产品
已形成可访问的运行版本
已有结果流程
部分核心导入、提取、审核与沉淀流程已有实现基础
已有结果效果
尚未投入真实业务场景，不能声称已经降低重复研究或提升决策效率
后续观察05
还在继续观察
- 认知代理、自动研究报告与商业化效果仍属于后续方向。
- 系统只能表达已经导入的材料，不天然代表全部目标用户。
- 检索结果可能不完整，数据也需要标记时效与适用范围。