后续观察
可运行版本 · 真实业务效果待验证
- 时间
- 2026.05 — 至今
- 角色
- 产品负责人（独立项目）
研究问题
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材料仍依赖用研人员人工查找与转述。
MATERIAL STRUCTURE
如何整理研究材料
用户原声
保留原话、来源、用户身份与所属项目，使判断可以回到具体材料。
研究认知
将经过确认的发现组织为认知节点，并记录它们与原声材料之间的关系。
适用范围
标记材料的时间、场景与样本范围，避免历史结论被脱离条件地复用。
WORKFLOW
研究工作流
- 导入访谈和研究材料，并关联项目、产品与用户。
- 由 AI 进行结构化提取，研究者逐条确认用户原声。
- 从已确认材料中提炼认知，再由研究者审核入库。
- 通过检索与关联关系回看原文、比较材料并支持后续判断。
KEY DECISIONS
关键判断
材料分层
把真实原声、AI 归纳、待验证推测和材料不足区分展示，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，支持跨项目整理。
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。
CURRENT PROGRESS
当前进展
系统版本
已形成可访问的运行版本。
已有结果研究流程
部分核心导入、提取、审核与沉淀流程已有实现基础。
已有结果实际效果
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LIMITS
仍在继续观察
- 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。