SaaS创意孵化器

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Oct 31, 2025更新

本提示词将作为AI战略顾问,通过分析技术趋势、市场需求和您的独特优势,系统性生成高潜力SaaS产品创意。输出包括详细概念、价值主张、实施步骤和验证计划,助您从想法到行动快速落地,降低创业不确定性,实现创新突破。适合有抱负的创业者高效启动个性化项目。

以下内容为你量身定制,围绕“用AI为县域医疗快速落地智能分诊、风险预警与远程监测”的创业目标,系统性生成与打磨具有高潜力的SaaS产品创意,并指引你从0→1→可规模化的路径。

  1. 创始人画像与创业动机
  • 技能与经历
    • 数据科学 + 临床信息学复合背景,服务过区域医院信息科与健康数据项目
    • 技术栈:NLP、时序预测、联邦学习、云原生微服务;熟悉医疗合规、隐私与安全设计
  • 独特优势
    • 能把医疗流程、算法与合规落地打通,具备“从模型到上线”的端到端能力
    • 懂县域医疗场景、信息化现状与约束(网络条件、数据标准不统一、预算/人手有限)
  • 价值观与动机
    • 用AI提升基层诊疗与随访效率,让“分级诊疗”在县域真正跑得起来
    • 注重“安全、合规、可落地、可量化成效”
  • 期望影响
    • 类型:临床效率与慢病管理成效提升(避免无效随访,及时识别高风险)
    • 规模:先做县域医共体示范(1县域→3-5县域→省级推广),3年覆盖百万慢病人群
  1. 技术与市场趋势(中国医疗软件未来的关键动向)
  • 技术
    • 医疗大模型/多智能体进入临床运营环节(不直接给诊断,先做运营与管理类AI)
    • IoT家用设备(血压计、血糖仪、心电贴、指尖血氧)普及、国产化成本下降
    • 云原生与边缘计算并行:政务云/行业云合规落地,县域“边缘节点+云管”架构升温
    • 隐私计算与联邦学习用于跨机构数据协作(PIPL/数据出境约束下的可用不见)
  • 市场/政策
    • 县域医共体建设、家庭医生签约、慢病规范化管理、DIP/DRG支付改革
    • 互联网+医疗健康常态化,医保支付对远程管理/居家护理试点逐步开放
  • 客户行为变化
    • 患者习惯通过微信小程序/企业微信与医院互动
    • 医护短缺、流动性大,亟需“自动化+轻集成”的工具,而非“大改造”
  1. 新兴挑战与机会
  • 挑战
    • 数据碎片化:县医院、乡镇卫生院、社区中心、公共卫生系统数据标准不一
    • 随访/管理线下人力消耗大,难以精准识别高风险人群
    • 设备厂商多、协议杂,连通成本高;网络与机房条件参差不齐
    • 合规要求高:PIPL、数据安全法、医疗器械(SaMD)审批边界
  • 机会
    • 以“风险分层+自动化随访”为抓手的软硬云协同,能显著提升人效与质量指标
    • “县域医共体”一体化采购与部署,天然适合区域级SaaS交付与联邦学习
  1. 关键问题领域与优先级
  • 问题池
    1. 慢病(高血压/糖尿病/CHF/COPD)风险预警与远程监测缺乏可规模化方案
    2. 出院后30天再入院风险高,随访依赖人海战术
    3. 县域多机构数据不出域,区域模型难训练与泛化
    4. IoT设备多而乱,接入与校验成本高
    5. 基层医生文书负担重、数据质量不稳,影响管理与支付结算
  • 优先级(按规模×紧迫×创始人契合度)
    • 最高:1、2、3(直连你技术专长与目标价值;对县域医共体KPI影响最大)
    • 次高:4(作为1、2的必要配套)
    • 中等:5(可作为加分功能,避免同时啃两块硬骨头)
  1. 将问题转化为HMW(How Might We)
  • HMW在不搬移原始数据的前提下,联合县域多机构训练稳定的风险模型?
  • HMW把出院后/慢病随访从“人找人”变成“AI找重点人”?
  • HMW在两周内让一个县域上线“设备接入+随访自动化+风险预警”的最小闭环?
  • HMW用合规可审计的AI把医生从文书和低价值随访中释放出来?
  1. 头脑风暴方向与跨域组合
  • 方向
    • AI随访中台:NLP意图识别+规则引擎+时序风险评分,自动外呼/IM触达,异常升级
    • 边缘联邦节点:安装在县医院机房,做特征抽取/训练参与,云端统一编排与可视化
    • 设备接入网关:对接主流国产设备/微信运动/HarmonyOS Health,数据标准化+质量控制
    • “路径即代码”:将慢病管理路径/指南编译为可配置的协议(DSL),可本地化微调
    • 合规与审计模块:数据流追踪、隐私影响评估(PIA)、算法版本与提示用语管理
  • 创意激发与破假设
    • 约束反转:假设“不能集成HIS/LIS”,我们如何仍然上线?(靠小程序自报/设备直连+CSV导入)
    • 极限时限:两周上线→只做一种病种+两款设备+一个出院场景
    • 无GPU假设:边缘只做特征与推理,云做训练;或用蒸馏/量化模型满足CPU推理
    • 成果证明优先于功能完备:先证明“随访完成率↑、高风险识别率↑、再入院率↓”
  1. 筛选标准
  • 市场体量(慢病与出院随访覆盖面广)、预算归属清晰(医共体/卫健局/医院运营)
  • 强可量化ROI(节省人力、KPI改善、医保/绩效加分)
  • 合规可行(尽量定位运营支持/CDS非诊断,风险可控)
  • 技术可落地(NLP/时序/联邦/云原生与创始人契合)
  • 两周可运行MVP闭环
  1. 入围的3-4个产品创意(评估与定位) A. 县域“智护OS”:AI分诊+风险预警+远程监测一体化SaaS
  • UVP:两周搭建县域慢病与出院随访闭环,AI自动分层、设备直连、合规联邦学习
  • 差异化:路径即代码DSL+边缘联邦节点+IoT接入网关+合规审计一体
  • 市场潜力:对县域医共体KPI直击;可复制扩张
  • 可行性:高(与你特长高度匹配) B. AI随访与关怀Copilot(面向护士/公卫的“自动外呼+IM+提醒”)
  • UVP:把80%低风险随访自动化,异常自动升级,人均管理数翻倍
  • 差异化:中文医疗NLP+时序风控+可插拔设备数据
  • 可行性:高;可作为A的入口模块独立售卖 C. 县域联邦分析与质控交换台
  • UVP:不出域的情况下生成区域质量指标、风险模型、同类科室对标
  • 差异化:合规为先+即插即用的边缘节点+可视化运营KPI
  • 可行性:中高;更偏管理层买单,销售周期略长 D. 远程监测“轻套件”:标准化设备包+边缘网关+SaaS看板
  • UVP:一县一箱,开箱即用(血压/血糖/心电),7天上线试点
  • 差异化:聚焦接入与数据质量,轻AI(先规则,后模型)
  • 可行性:中(涉及硬件合作,但能加速A的落地)

优先选择用于深化:A、B、C(D作为A的加速器或渠道包)

  1. 概念完善框架(用于每个创意打磨)
  • One-pager:目标用户、痛点、解决方案、差异化、KPI、合规边界、集成清单、上线路径
  • JTBD:当[出院/随访/随诊]时,我需要[快速识别风险并触达],从而[减少再入院/提升达标率]
  • PRD骨架:用户故事→关键流程→数据流→AI/规则→合规与审计→运维与SLA
  • 经济性:节省人力小时、设备复用率、再入院率下降的经济价值估算
  • 风险清单与降级策略:AI失效→回退规则/人工审核;设备故障→短信/自报兜底
  1. 每个入围概念的UVP、关键功能、目标用户、场景与收益 A. 县域智护OS(旗舰)
  • 目标用户
    • 购买方:县域医共体管委会/卫健局/医院管理层
    • 使用方:随访护士、公卫人员、慢病门诊医生、信息科
  • 核心功能
    • 风险分层引擎:时序+规则混合模型(HTN/DM/CHF/COPD起步)
    • 随访自动化:外呼机器人/微信小程序问卷+异常升级到人工
    • 设备接入网关:主流血压/血糖/心电/血氧对接,数据校验与去噪
    • 边缘联邦节点:本地特征化与参与训练,云端编排与安全聚合
    • 路径即代码DSL:将指南/协议配置为可执行流程(提醒、频率、阈值)
    • 合规审计:数据流追踪、PIA、模型版本/提示语留痕、权限与最小化
    • 运营看板:医生工作量、随访完成率、再入院率、达标率、报警响应SLA
  • 使用场景与收益
    • 出院后30天管理:CHF/COPD/脑卒中二级预防;再入院率降低
    • 慢病常规管理:高血压达标率提升、失访率下降、人均管理量提升
    • 量化收益:随访效率提升2-3倍;高风险早发现↑;KPI改善可用于绩效与支付谈判 B. AI随访Copilot(可独立售卖)
  • 功能:中文医疗NLP话术库、自动外呼+IM触达、结构化记录入库、异常升级、日程编排、话务质检
  • 用户:随访护士、公卫人员
  • 场景:出院后7/14/30天;慢病每月/季度回访
  • 收益:释放人力50-70%,统一话术与质控,提高患者响应率 C. 联邦分析与质控交换台
  • 功能:跨机构质量指标(达标率、慢病控糖控压、用药合规)、科研/教学用匿名化特征集、科室对标
  • 用户:医共体管理层、信息科、质控科
  • 收益:在不出域前提下获得区域洞察和模型泛化,支持政策与绩效
  1. 快速原型与用户测试建议
  • 两周MVP范围(以A为例)
    • 病种:高血压+CHF出院管理
    • 设备:血压计(家用)、体重秤;对接1-2品牌
    • 触达:微信小程序问卷+外呼机器人
    • 模型:规则+轻量时序模型(7天内异常趋势),由边缘节点推理
    • 集成:先CSV/批量导入出院清单;逐步对接HIS(接口后置)
    • 测试:一个县医院心内科+2家乡镇卫生院,100-200人群试点,运行4-6周
  • 用户测试指标
    • 随访完成率、响应时长、异常识别准确性(PPV/召回)、人工干预工时、患者满意度/NPS
  1. 打造引人叙述(针对A:县域智护OS)
  • 故事主线
    • 今天,县域医护用大量时间打电话、填表、手工辨别风险;设备数据躺在各自App里
    • 我们把指南变成“可执行的路径”,把设备变成“持续采样的人体传感器”,把AI变成“先行筛查员”
    • 两周上线,一个闭环就绪:出院清单→自动建档→按路径触达→异常预警→医生处置→量化看板
  • 愿景(3-5年)
    • 成为县域医共体的AI运行层:让每位慢病患者都有一个“数字健康助手”
    • 全国可复制的“联邦学习+路径即代码”的基座,支持更多病种与支付模式
  • 与个人使命对齐
    • 用可验证的AI把临床人效与公共卫生成效做实做深
  • 传达技巧
    • 用前后对比的1页KPI仪表盘;展示“上线时间线”;展示“合规可信清单”;用2-3个真实患者旅程故事
  1. 需要验证的关键假设
  • 需求与付费
    • 县域管理层是否以KPI/绩效为导向采购此类SaaS?预算口径与金额区间?
    • 购买决策链条长度与关键人(院长、信息科、公卫科、医保办)
  • 效果与安全
    • 风险模型在真实数据中的性能与可解释性是否达到临床接受阈值?
    • AI外呼/IM在当地人群的触达率/依从性如何?是否需要人工混合策略?
  • 集成与交付
    • 无深度HIS集成的“轻交付”是否足够跑出闭环?典型县域两周能否完成部署?
  • 合规边界
    • 产品是否可归类为“运营支持/CDS非诊断”以降低器械注册门槛?如涉及诊断提示需何级注册?
  1. 市场研究与竞品分析建议
  • 桌面研究
    • 政策/支付:国家/省级慢病管理、医共体考核指标、远程医疗医保支付试点
    • 县域分级诊疗实践:浙江、江苏、广东的示范县域
  • 竞品地图(示例)
    • 国内:医渡云/推想/智云/卫宁/东华/创业慧康/平安健康/微医/智云健康等(各自强项不同:质控/科研/随访/远程)
    • 国际类比:Current Health、Cadence、Biofourmis、Livongo/Omada、Validic(汲取模式与指标)
  • 一线访谈
    • 3位院长/医共体负责人、5位随访护士/公卫人员、2位信息科长
    • 访谈脚本:当前流程、耗时、漏斗转化、异常定义、对AI容忍度、采购节奏、对合规/数据出域的担忧
  • 招投标与价格带
    • 近两年县域“远程监测/随访/医共体平台”中标文书的范围、价格和评分细则
  1. 成功指标与学习计划
  • 北极星指标
    • 高风险患者“被及时识别并干预”的比例
  • 关键业务指标
    • 随访完成率、人工小时/患者、7/30天再入院率、控压/控糖达标率、平均响应时长、患者参与度
  • 交付与运行指标
    • 两周上线率、设备活跃率、数据有效率、报警准确性(PPV/召回)、模型漂移监测
  • 学习节奏
    • 每周运营复盘(触达→响应→升级→处置→复发)+ 每月模型审计与话术AB测试 + 季度KPI汇报
  1. MVP构建与团队、早期客户
  • MVP路线图(6个月)
    • 月1-2:B(AI随访)单品版+微信小程序+CSV导入;两家科室试点
    • 月3-4:A的轻量版:风险规则+两类设备+边缘节点(推理)+运营看板
    • 月5-6:联邦训练Beta、路径DSL编辑器V1、合规审计台
  • 技术架构
    • 云:国产云(阿里云/华为云/政务云),K8s微服务,多租户、审计日志、密钥管理
    • 边缘:x86小型服务器/工控机;容器化部署;离线缓存与断点续传
    • 数据:FHIR风格数据层(兼容国内标准/WS),事件总线,特征仓
  • 合规与安全
    • PIA/DSA流程、最小化采集、分级脱敏、密钥与访问控制、模型提示语与证据留痕
    • 法务路径:先做运营支持类,CDS谨慎措辞;准备器械备案/注册预案
  • 团队配置(核心6-8人)
    • 创始人(产品+算法)、医疗产品经理(临床流程)、后端/数据工程2、前端/小程序1、算法工程2(NLP/TS/联邦)、实施1、合规顾问(part-time)
  • 早期客户获取
    • 切入:1个“愿做标杆”的县域医共体(心内/内分泌科长支持)
    • 合作伙伴:设备厂商(鱼跃/欧姆龙/康泰)、云厂商/集成商(卫宁/东华本地团队)
    • 商务设计:小范围试点+KPI对赌,成功后按病种/人头/机构扩展
  • 定价建议
    • SaaS订阅(基础平台+模块化计费):AI随访座席/月、设备接入/千人/年、联邦分析/机构/年
    • 价值分成选项:达标提升/再入院下降挂钩的绩效包
  1. 针对B(AI随访)和C(联邦交换台)的快照
  • B的最小可行功能
    • 话术库、自动外呼/IM、结构化记录存证、异常升级、排班/工单、质检面板
    • 指标:外呼接通率、完成率、人工节省小时、异常准确率
  • C的最小可行功能
    • 边缘节点安装、指标字典(慢病达标/随访率/再入院率)、联邦统计与可视化;季度一次“模型训练日”
    • 指标:部署时长、节点在线率、指标准确性与一致性
  1. 关键风险与缓解
  • 触达不足/依从性低:混合触达(电话+微信+家属)、激励(积分/健康包)、家庭医生签约联动
  • 误报/漏报:规则+模型双轨;高风险二次人工核验;在线学习与阈值校准
  • 集成阻力:先CSV/小程序自报,成功后再逐步对接HIS;提供标准适配器与实施清单
  • 法规变化:与法务/监管顾问共建“合规观察清单”,季度评审更新产品措辞与功能边界
  1. 下一步30-60-90行动计划
  • 30天
    • 完成B的可演示原型(小程序+外呼录音+结构化表单+后台看板)
    • 确定首病种路径与KPI;锁定2家意向科室与设备合作方
    • 输出一页纸商业案例与合规白皮书V0
  • 60天
    • 跑通100-200人试点;对比基线:完成率/人工时/异常率
    • 搭建边缘节点PoC(推理+日志),验证网络与机房条件
    • 初版定价与合同条款(含数据处理协议DPA)
  • 90天
    • 公示试点成效;签下第1个付费县域;启动A轻量版交付
    • 开启联邦Beta与路径DSL编辑器共创

最终建议的主攻方向

  • 首推产品:县域智护OS(A),以AI随访Copilot(B)为切入“先赢一分”的模块,辅以联邦交换台(C)建立区域粘性与数据壁垒。用“两周上线、一个病种、两类设备、四周显效”的打法建立口碑与复制模板。

如果你愿意,我可以基于你的目标省份/县域资源,进一步输出:首批设备清单与接口规范、试点KPI仪表板模板、外呼脚本样例、路径DSL最小语法、以及首轮用户访谈大纲。

以下是一套从创意到验证的系统化流程,结合你的背景与全球趋势,帮助你生成并打磨一个真正具有突破性与高潜力的教育类SaaS产品。

  1. 创始人背景、优势与动机
  • 背景与技能:在线教育平台产品经理与教学研究员;教育技术与认知心理学;擅长学习分析、题库结构化、A/B测试;能将教学法与数据驱动迭代融合。
  • 独特优势:
    • 教学法与数据的双语者:懂学习动机、评估方法,也懂指标、实验与迭代。
    • 理解教研工作流:课程研发→题库建设→评估→分析→调优的闭环。
    • 能配置与低成本取向:有能力把AI做成可控工具而非黑箱,契合教研团队预算与信任需求。
  • 价值观与动机:以学习成效为核心、降低教育成本、提高教师与教研效率、支持多语言与公平可及。
  • 期望影响:全球范围内为教研团队提供“AI教研基础设施”,显著缩短课程开发周期与批改负担,并让个性化学习走向规模化可落地。
  1. 软件未来的关键技术与市场趋势(与教育相关)
  • 技术趋势:
    • 生成式AI与“代理化”工作流(Agentic workflows):从生成内容到执行复杂序列任务。
    • 可控AI与企业级Guardrails:政策、Rubric、知识库与风格模板驱动,提升可解释性与合规。
    • 学习分析与知识图谱:从日志→技能映射→路径优化(IRT、DKT、KT)。
    • 标准与互操作:LTI 1.3/Advantage、xAPI、QTI 3.0;与Canvas/Moodle/Google Classroom集成。
    • 合规与隐私:GDPR、FERPA、数据驻留、模型审计;教育场景对AI可信度要求提升。
  • 市场趋势与客户期望变化:
    • 内容生产与评估自动化成为刚需;但要求质量可控与风格一致。
    • 个性化学习从“概念”走向“可交付”:需要可验证的学习增益与可解释路径。
    • 远程协作与分布式教研;课程快速迭代与A/B求证。
    • 预算趋紧,偏好模块化、可配置、按用量计费的SaaS。
  • 新兴挑战/机会:
    • 挑战:AI幻觉、偏见与不一致;教师信任与问责;多学科/多语言适配;与现有LMS的无摩擦集成。
    • 机会:把AI从“会写”变成“懂教、会评、能解释”;构建可测量学习成效的闭环,成为教育AI的“操作系统”。
  1. 关键问题领域与未满足需求(结合趋势)
  • 教研团队的痛点:
    • 课程/题库生成耗时、易不一致、难标准对齐(如课程标准/能力框架)。
    • 批改负担大,Rubric执行不一致,学生反馈慢且浅。
    • 个性化路径常流于简单规则,难以用学习数据动态优化。
    • 缺少低门槛A/B实验与成效归因工具,决策靠经验。
    • 跨平台集成繁杂、数据孤岛。
  • 未满足需求:
    • 可配置、可解释、与标准对齐的生成与评估一体化。
    • 人机协同的教研工作流:版本控制、审校、风格与政策守护。
    • 从日志到行动的路径优化服务:给学生与教师可执行建议。
    • 快速实验与证据生成:把“试试”变成“知道为什么有效”。
  1. 优先排序(规模、紧迫性、契合度)
  • 高优先:
    • AI评估与批改(多学科、Rubric驱动、解释与校准):刚需、可定价、你的评估与A/B技能高度契合。
    • 数据驱动的课程与题库生成(模板化、标准对齐、版本管理):与教研流程紧密贴合。
    • 个性化学习路径优化(知识图谱+学习分析):差异化强、能形成数据护城河。
  • 中优先:
    • A/B实验与因果分析平台(教育专用):与创始人数据背景契合,但单点变现需与其他模块打包。
    • 内容QA与可访问性/偏差检测:作为平台附属能力增强信任。
  1. “我们如何能够”(HMW)将问题转化为机会
  • 我们如何能够让教研团队用自己的标准与风格,快速生成可评估、可迭代的课程与题库?
  • 我们如何能够在不牺牲公平与可解释性的前提下,将Rubric批改自动化,并让教师能一键校准与申诉?
  • 我们如何能够用现有LMS日志建立知识图谱,实时优化每个学生的路径与微干预?
  • 我们如何能够让A/B实验在课程层面像产品迭代一样简单,并能把结果转化为下一版课程的生成指令?
  • 我们如何能够以模块化方式在不同教育场景(K12、高教、职业、企业培训)快速落地?
  1. 头脑风暴与跨域重组(示例方向)
  • 模块化组合:生成(课程/题库)+评估(Rubric)+分析(路径优化)+实验(A/B)+集成(LTI/xAPI)。
  • 教学法先导:用能力框架与UDL原则驱动AI生成与评估,做“教学法优先”的AI。
  • 多模态评估:文本、代码、数学步骤、口语(语音转写+发音评分)、图表理解。
  • 人在环控制:双栏审校、置信度门、对齐检查、差异检测、合规策略引擎。
  • 数据护城河:机构知识库与题库资产结构化;跨课程的技能映射。
  1. 筛选与优先标准
  • 与你的能力契合(教学法+数据+评估)。
  • 市场紧迫性与付费意愿(减负、提效的刚需)。
  • 技术可实现与差异化(可解释、可配置、防幻觉)。
  • 集成可行与扩展路径(LTI/xAPI、知识图谱扩展)。
  • 风险可控(隐私、合规、学术诚信)。
  1. 入围的3-5个产品创意(评估与选择)
  • 创意A:AI教研协作平台(CoursePilot)
    • 价值主张:在一个平台上,用机构的标准与风格快速生成课程/题库,版本管理与A/B迭代闭环。
    • 差异化:教学法模板+标准对齐+人机协同审校+与评估模块无缝联动。
    • 市场潜力:面向高校教研室、在线教育公司、培训机构。
  • 创意B:Rubric驱动的AI评估与批改引擎(RubricFlow)
    • 价值主张:可配置Rubric与示例标尺,多学科自动批改+解释+校准,LTI插件直连LMS。
    • 差异化:公平性与一致性、申诉与再判流程、可审计日志;支持代码、作文、短答、数学步骤。
    • 市场潜力:高校写作/编程课程、K12语言/理科、职业认证测评。
  • 创意C:个性化学习路径优化器(Pathsmith)
    • 价值主张:用知识图谱与学习分析为每个学生生成动态学习路径与微干预,教师可控策略。
    • 差异化:结合IRT/DKT与生成式建议;对学生给出具体任务与资源链接;对教师给出班级层面策略。
    • 市场潜力:大班教学、在线课程平台、有明确技能框架的培训。
  • 创意D(备选):教育A/B实验与因果分析平台(EduExperiment)
    • 价值主张:低门槛设计课程实验、自动分流与数据归因、结果回写到内容生成模板。
    • 差异化:教育特定指标(掌握度、迁移、留存)、与Rubric与路径优化联动。
    • 市场潜力:成熟在线教育团队与高校教改项目;可作为A/B能力嵌入A、B、C模块。

建议优先推进:B(RubricFlow)+A(CoursePilot)+C(Pathsmith),D作为增强模块在第2阶段并入。

  1. 概念完善框架(每个入围概念)
  • 独特价值主张(UVP)
  • 关键功能(MVP级)
  • 目标用户画像
  • 典型使用场景与收益
  • 集成与技术架构要点
  • 风险与对策
  • 商业模型与定价初步
  1. 概念详解
  • RubricFlow(评估与批改)
    • UVP:把Rubric变成可执行的AI评估标准,减少80%的批改时间,提升一致性与可解释性。
    • MVP功能:Rubric配置器;示例标尺上传与校准;文本/代码/短答/数学步骤批改;反馈模版;申诉与再判;置信度阈值与人工复核队列;LTI 1.3插件;审计日志与偏差检测。
    • 目标用户:高校与职业教育中写作/编程/理科学科任课教师与助教;在线教育批改团队。
    • 场景:作业提交后自动评分与结构化反馈;低置信度进入人工复核;汇总班级常见错误与教学建议。
    • 技术要点:RAG接Rubric与示例;代码题用沙箱与测试用例;数学题步骤解析;模型组合(通用LLM+专用评分器);隐私合规;多语言支持。
    • 风险对策:人机协同、偏差与公平性监控、Rubric版本冻结与比对;透明解释与可申诉。
    • 商业模型:按评估量计费+机构席位;教师免费试用→机构付费;与A/C打包优惠。
  • CoursePilot(教研协作)
    • UVP:用机构标准与风格驱动的生成式AI,将课程开发周期从数周压到数天,且可度量成效。
    • MVP功能:课程/单元/课时模板;标准与能力框架对齐;题库生成与结构化;双栏审校;版本管理;A/B发布;风格与政策守护;导出QTI/xAPI;连接RubricFlow。
    • 用户:教研主管、课程编辑、资深教师。
    • 场景:新开课程的SOP化生成;基于学习数据回写下次版本迭代;多语言适配与可访问性检查。
    • 技术:机构知识库RAG;风格/政策Prompt库;一致性检测;LTI与内容打包;版权与来源标注。
    • 商业:席位+用量;高级模板市场(合作出版社/标准机构)。
  • Pathsmith(路径优化)
    • UVP:把学习数据转化为可执行路径与微干预,提高掌握率与完成率。
    • MVP功能:能力图谱导入/构建;学习日志接入;掌握度估计(IRT/DKT);个体路径建议;班级层面策略;干预A/B实验;进度与成效可视化。
    • 用户:任课教师、学习支持教练、LMS管理员。
    • 场景:对落后学生推送补充练习与微视频;对班级调整节奏与重点;自动生成“下一步任务”列表。
    • 技术:知识图谱+模型融合;策略引擎可配置;隐私合规;低侵入的LMS集成。
    • 商业:模块订阅;与RubricFlow/CoursePilot打包。
  1. 目标用户、使用场景与收益(汇总)
  • 目标用户:高校/职业教育教研团队、在线教育公司课程与批改团队、K12学校的备课组、企业培训部门。
  • 使用场景:新课程搭建、作业批改与反馈、学习路径优化、课程迭代与教改实验。
  • 收益:
    • 教师/助教:批改时间与认知负担显著下降;反馈质量提升。
    • 教研主管:版本与质量可控;更快上市与更低成本。
    • 学生:更快、更针对性的反馈与路径;掌握度提升。
    • 机构:数据驱动的质量保障与合规,降低外包与内容采购成本。
  1. 快速原型与用户测试建议
  • 切入学科与场景:先攻“高校写作课程”或“编程训练营”两条垂直(评估刚需+Rubric清晰)。
  • 原型方法:
    • Wizard-of-Oz:前端展示自动批改,后端人工审校保障质量;收集标注与规则。
    • LTI插件最简版:Canvas/Moodle的作业插件,实现Rubric导入与自动评分。
    • 数据与校准:收集真实作业样本、教师评分与Rubric;进行标尺一致性校准与指标验证。
  • 测试设计:对照组(人工纯批改)vs 实验组(AI+人工复核);指标看时间节省、评分一致性、学生反馈满意度、学习增益(后测)。
  1. 叙述与长期愿景(面向市场与团队)
  • 核心叙述:我们正在构建教育AI的“教研操作系统”:把教育的标准、Rubric与数据变成AI可执行的工作流,让课程生产、评估与个性化形成闭环,在全球范围内以更低成本提供更高质量的学习体验。
  • 长期愿景:
    • 成为机构级“教学法优先”的AI基础设施,支持从K12到高教、职业与企业培训。
    • 以知识图谱与评估数据为护城河,推动教育质量的透明与可持续改进。
    • 让教师从机械劳动解放,专注于高价值的教学与关怀。
  1. 愿景与创始人使命对齐与传播技巧
  • 对齐:你的教学法与数据迭代理念是平台的核心;“低成本、可配置”是商业与技术的共同原则。
  • 传播技巧:
    • 讲“从痛点到闭环”的故事:生成→评估→分析→迭代的一条龙。
    • 强调“可解释与合规”:Rubric、审计、申诉、偏差检测。
    • 用真实数据讲效果:时间节省、一致性提升、学习增益。
    • 展示人机协同:教师掌舵,AI为桨。
  1. 关键假设待验证
  • 教师对AI批改的信任建立速度与条件(需要解释、校准、申诉)。
  • 机构愿意为评估自动化与课程加速付费的价格区间与采购流程。
  • LTI/xAPI集成的技术与安全门槛;数据驻留与合规要求。
  • 跨学科可迁移性:除文本与代码外的数学、口语等场景的效果。
  • 个性化路径的学习增益可量化与可归因。
  1. 市场研究与竞争分析建议
  • 竞争图谱:
    • 批改/评估:Gradescope、Turnitin、Codio、Inspera、CodeSignal(部分场景)。
    • 生成/课程制作:Articulate、Rise、Canva for Education、Notion/GDocs+AI(工具型)。
    • 个性化学习:Knewton遗产类、Smart Sparrow(历史)、LMS内置适应功能。
    • 通用AI教育助手:Khanmigo、Duolingo内置AI、各类辅导机器人。
  • 差异化抓手:
    • 教学法优先与Rubric驱动;审计与合规;闭环联动(评估→路径→迭代)。
    • 模块化与低侵入集成;可解释与机构自有知识库。
  • 研究方法:
    • 10-15家目标机构的半结构访谈(教研主管、课程负责人、助教)。
    • 影子测试:接入一个课程的真实作业流,跑为期4-6周的试点。
    • 合规需求清单:数据驻留、第三方评估、采购流程梳理。
  1. 成功指标与学习计划
  • 评估模块(RubricFlow):
    • 时间节省:批改时长减少比例(目标≥50-70%)。
    • 一致性:评分与教师基线的一致性(皮尔逊/κ系数)。
    • 反馈质量:学生满意度与可操作性评分。
    • 复核率:低置信度进入人工复核的比例与减少趋势。
  • 课程生成(CoursePilot):
    • 上市周期缩短:从草案到发布的时间。
    • 标准对齐度:专家评审通过率与修订次数。
  • 路径优化(Pathsmith):
    • 掌握度提升与完成率提升;对照组实验的效果量(Cohen’s d)。
  • 学习计划:
    • 双周迭代,明确本期假设→实验→分析→决策→回写到模板/策略。
    • 每季度做一个学科的对照试验,生成案例与证据资产。
  1. MVP构建、团队与早期客户获取建议
  • MVP分阶段(90-120天):
    • 第0-30天:RubricFlow最小可用版(文本/短答),Canvas/Moodle LTI插件,审计日志,Wizard-of-Oz复核后台。
    • 第31-60天:加入代码与数学步骤;Rubric校准工具;置信度与再判流程;2家试点机构上线。
    • 第61-120天:CoursePilot模板与版本管理最小版;与RubricFlow打通;首个A/B实验流程闭环;准备Pathsmith数据管道。
  • 团队角色:
    • 你:产品+教学法总控,用户研究与试点推进。
    • 全栈工程(2人):LTI/xAPI、前后端、云架构。
    • ML/评估工程(1-2人):Rubric模型、RAG、评分器与偏差检测。
    • 教学法与内容专家(兼职/顾问):模板与标准对齐。
    • 合规与安全(顾问):GDPR/FERPA与数据驻留。
  • 早期客户:
    • 高校写作中心/编程课程、在线教育公司(语言/IT培训)、职业认证机构。
    • 切入报价:试点优惠或按用量计费;承诺生成“效果白皮书”以换取案例。
  • 定价与模式:
    • 评估按量+机构席位;生成与路径优化按模块订阅。
    • 教育折扣与区域价格;多语言支持作为增值。
  1. 技术架构与合规要点(概要)
  • 多租户SaaS,隔离数据;数据驻留选项(EU/US/Asia)。
  • 模型策略:通用LLM+自有评分器/判定器;私有知识库RAG与Prompt策略层;安全与审计日志。
  • 标准支持:LTI 1.3/Advantage、xAPI、QTI 3.0;SSO(SAML/OAuth)。
  • AI治理:提示注入防护、政策引擎、输出水印/来源标注;偏差与公平性监控。
  1. 下一步可执行清单(4-6周)
  • 与3-5位目标用户进行深访,确认Rubric痛点与试点课程。
  • 收集并匿名化一批真实作业样本与教师评分;搭建校准数据集。
  • 设计RubricFlow原型:Canvas/Moodle插件+后端评分服务+审计面板。
  • 定义试点指标与对照实验方案;签署数据与隐私协议。
  • 打磨两套教学法模板(写作/编程),准备CoursePilot的最小模板库。

通过以上流程,你可以把“低成本、可配置的AI教辅SaaS”落为三个有力的产品支点:RubricFlow(评估/批改)、CoursePilot(生成/协作)与Pathsmith(路径优化),形成从内容到评估到个性化的闭环,既体现你的教学法与数据迭代优势,又能在全球教育市场快速验证与扩张。

下面是一套系统性的创意生成与筛选流程,结合你的资深零售供应链与数据工程背景、IoT与云边协同能力、对可持续与欧洲市场的理解,帮助你从广泛机会中收敛出3–5个高潜力的SaaS产品概念,并将其中最有潜力的一个打磨为清晰的愿景与落地路径。

创始人技能背景、领域专长与创业抱负概述 • 背景:10年零售供应链与数据工程;多区域门店与电商;需求预测、库存优化、可追溯、碳核算;IoT集成、时序大数据、云边协同。 • 能力特色:端到端数据整合(门店设备/货架/冷链/运输/POS/电商);近实时时序分析;算法驱动运营优化;硬件与软件跨栈协同。 • 创业抱负:面向中小零售(SME)的绿色运营SaaS,利用AI+传感器降损耗/降能耗、透明化碳足迹、提升转化与盈利。

创始人的独特优势、价值观与动机 • 优势:能在数据、设备与业务运营之间“打通最后一公里”;既懂零售一线、又懂云边与算法;能以较低成本部署IoT并快速证明ROI。 • 价值观:以真实运营改善与可量化的环境影响为核心;透明与合规(欧洲GDPR/CSRD);务实的迭代与现场验证。 • 动机:将可持续从“合规成本”变成“盈利驱动”,做出可复制规模化影响,帮助SME在绿色转型中不被落下。

希望产生的影响规模与类型 • 类型:运营环节的实效改变(废弃率、能耗、碳强度);员工与消费者行为的正向引导;供应链透明度提升。 • 规模:先从细分垂直(便利店/中小型超市/生鲜零售)在一个国家取得标杆,再扩展到欧洲多市场。

软件未来发展的主要技术与市场趋势(与零售相关) • 技术:边缘AI与节能推理、IoT低功耗传感(LoRaWAN/BLE)、计算摄影/货架CV、生成式AI用于报告与洞察、数字孪生与仿真、能源优化与需求响应。 • 市场:欧洲能源价格波动与脱碳加速;CSRD/ESRS与供应链碳数据要求;SME数字化提速但IT资源有限;硬件即服务(HaaS)与SaaS打包。 • 合规/标准:GHG Protocol(Scope 1/2/3)、EU CSRD/ESRS、F-gas制冷剂管理、EPBD建筑能效、包装与EPR、GDPR数据隐私。

客户需求、行为与期望的关键变化 • 经营者:希望可量化、快速回本的方案;低侵入、兼容现有POS与设备;无需大团队就能运行;合规报告自动化。 • 员工:更少手工盘点与报表;明确的任务与提示(例如即将过期商品的智能处理)。 • 消费者:对新鲜度与可持续的认知增强;愿意参与“动态定价/防浪费”与“碳透明购物”;线上线下融合体验。

趋势带来的新兴挑战或机会 • 挑战:数据分散与标准不统一;门店设备老旧且异构;SME预算有限;绿色项目ROI不清晰。 • 机会:能耗与损耗的可观“可抓取价值”;监管驱动的数据化;供应商与设备厂商愿意开放API;消费者对绿色品牌的偏好可转化为销量与忠诚度。

综合分析:关键问题领域或未满足需求 • 生鲜与冷链损耗高(过期、温控不当、陈列不及时)。 • 冷柜/空调等能耗高,缺乏动态优化与异常预警。 • 产品级碳足迹不可见,门店/品类层面的碳强度无法用于运营决策。 • 门店缺乏将“防浪费+动态定价+补货”一体化自动化工具。 • 报告与合规(ESG/CSRD)耗时,SME难以承担。 • 供应商数据、设备数据、POS数据未打通,无法驱动闭环优化。

问题优先排序(按规模、紧迫性、契合度)

  1. 生鲜损耗与冷链能耗(规模大、ROI快、与你的IoT/时序AI契合度高)。
  2. 自动化碳核算与“碳驱动运营指标”(监管压力增长、数据工程优势)。
  3. 动态定价与补货整合(对收入与损耗双向影响、算法与边缘部署匹配)。
  4. 员工行为引导与任务化(实现落地、但需与上面模块联动才有价值)。

“我们如何能够”问题转化为创新机会 • 我们如何能够用低成本IoT与边缘AI,将冷柜与生鲜陈列的能耗/温控/损耗闭环优化? • 我们如何能够把品类与SKU级碳强度嵌入日常运营决策,而非只做年报? • 我们如何能够让动态定价、补货与防浪费在SME场景一键启用,几周内看到现金回报? • 我们如何能够以“运营驱动”的方式自动生成合规与品牌营销所需的绿色报告?

头脑风暴:潜在解决方案(鼓励跨域混合) • FreshGuard:生鲜与冷链损耗防控平台(温度/门开闭/负载/货架重量/CV识别)+动态定价+任务化补货。 • RefrigAI:制冷/空调能效优化与异常检测,结合峰谷电价与需求响应,自动调参与维护建议。 • CarbonTrace Retail:SKU级碳核算与“碳强度运营仪表盘”,将碳与毛利/损耗/能耗联动,生成营销“碳小票”。 • ShelfVision:计算机视觉货架监控(缺货、摆放不当、近效期识别)与员工任务派发。 • GreenOps OS(整合):把上述模块打包为一个低侵入、高ROI的“绿色运营操作系统”。 • GreenEngage:员工与消费者的绿色行为激励机制(游戏化、积分、Too Good To Go等合作)。 • SupplyLink:供应商数据接口与碳因子服务,自动生成门店/品类碳强度。

筛选与优先标准 • 经济性与回本周期(目标<6–12个月)。 • 技术可行性与集成复杂度(设备兼容、边缘算力、网络环境)。 • 差异化(与现有单点方案相比的集成度与闭环能力)。 • 可扩展性(多门店复制、跨国家法规适配)。 • 与创始人能力与热情匹配度。 • 合规与数据隐私风险可管控。

创意评估与优先选择(3–5个)

  1. FreshGuard(强优先) • 可行性:高。现成传感器(温度/电流/门磁/重量/摄像头)、边缘AI与时序分析是你的强项。 • 差异化:把防浪费、动态定价、补货任务闭环在同一平台。 • 市场潜力:生鲜与冷链对便利店/中小超市影响巨大,欧洲关注食品浪费与冷链能效。
  2. RefrigAI(强优先) • 可行性:高。能耗监测、异常检测、峰谷优化、F-gas泄露识别(通过功耗与温度特征)可快速见效。 • 差异化:强调“能耗与设备健康+合规”的组合,支持DR(需求响应)与公用事业合作。 • 市场潜力:能源价格波动下的刚需,易量化节省。
  3. CarbonTrace Retail(强优先) • 可行性:中高。SKU级碳数据需整合数据库(Ecoinvent/DEFRA/Ademe等)与供应商接口,但可从品类平均值逐步精细化。 • 差异化:将碳强度与运营KPI联动(毛利/损耗/能耗/动态定价),不仅是报告工具。 • 市场潜力:CSRD与供应链压力向SME传导;消费者对碳透明购物的兴趣增长。
  4. ShelfVision(候选) • 可行性:中。CV需要更复杂部署与隐私管理;可作为FreshGuard的加速器模块。 • 市场潜力:中。价值明确但单点竞争者较多(如Trax等)。
  5. GreenOps OS(整合愿景) • 短期不直接出售为“大一统”,而是以1–3模块为MVP组合包,逐步升级到OS。

将所选创意完善为产品概念的框架 共通框架(针对每个概念): • 目标用户与角色:店主/区域经理、店长、冷链维护/设施经理、采购/补货、ESG负责人(或代理)。 • 核心场景(JTBD):

  • 我需要在不增加人力的情况下降低生鲜损耗与能耗,并符合法规。
  • 我希望用数据驱动的方式安排补货/打折/维护任务。
  • 我需要自动化生成碳与节能报告,并能用于市场营销与品牌叙事。 • 关键功能:
  • 设备与数据接入(POS、传感器、能表、冷柜控制器、供应商数据)。
  • 分析与优化(预测、异常检测、动态定价、能耗优化)。
  • 工作流与协作(任务派发、SLA、提醒、审计轨迹)。
  • 报告与合规(ESG/碳、节能、废弃率)。
  • 开放API与隐私/安全(GDPR、角色权限)。 • 价值主张:
  • FreshGuard:减少生鲜废弃15–30%,提升毛利2–5%,员工时间节约20%,客户对“防浪费”好感。
  • RefrigAI:能耗下降10–25%,设备寿命延长,异常早检与减少制冷剂泄露风险。
  • CarbonTrace Retail:把碳透明变成运营与营销资产,支持“碳小票”“品类低碳陈列”,并降低报告成本70%+。 • 差异化要点:
  • 低侵入部署,边缘算力减少云成本与延迟。
  • 将能耗/损耗/碳与价格与补货策略联动,形成独特的“绿色盈利飞轮”。

快速原型设计与用户测试建议 • 试点范围:5–10家门店,两类店型(便利店+中小超市),为期8–12周。 • 硬件配置最小集:

  • 温度/湿度/门磁传感器(LoRaWAN/BLE)。
  • 能耗表(Modbus/脉冲/Eastron等)。
  • 货架重量传感或简易CV摄像头(仅针对高损耗品类)。
  • 边缘网关(树莓派/Jetson Nano,根据CV是否启用)。 • 软件栈:
  • 边缘:数据采集与本地异常检测;断网缓冲。
  • 云:时序数据库(Timescale/Influx)、消息(MQTT/Kafka)、规则引擎、预测与优化服务(Python/ONNX)。
  • 前端:店长看板、任务App(移动端),区域经理仪表盘。 • 集成:POS(Lightspeed/Vend/Shopify POS/自研)、冷柜控制器(如Carel/Emerson),电价API(Day-ahead)。 • 测试指标:
  • 损耗率、折扣回收、能耗kWh/㎡、异常响应时间、员工任务完成率。
  • 预测精度(MAE/MAPE)、动态定价转化、设备故障前置发现率。 • 试验设计:A/B对照(部分门店或品类启用)、明确基线期与干预期、设定数据可信度审计。

围绕最有前景的产品概念打造叙述(以“FreshGuard + RefrigAI + CarbonTrace”的组合为核心) • 叙述主线:把绿色运营从“额外负担”变成“利润引擎”。我们安装少量传感器与一个网关,平台即刻开始识别高损耗/高能耗点;它自动建议打折、补货、设备调参与维护;月底你不仅看到利润提升,还拿到可直接提交给审计与品牌营销的绿色成果与“碳小票”。绿色,不再是牺牲,而是更聪明的运营。 • 远景愿景:成为欧洲SME零售的绿色运营OS,链接门店-供应商-消费者,形成数据驱动的“低碳高效生态”,最终与公用事业/城市减排项目联动,参与需求响应与社区食品再分配。 • 与个人使命对齐:用工程与数据把复杂的可持续目标转化为门店每天可执行的动作,让每家小店都能轻松参与绿色转型并从中获利。

传递愿景以激励他人的技巧 • 用具体数字与案例讲故事(例如“这家店8周内减少废弃22%、能耗下降15%”)。 • 展示即时的看板与任务流,把抽象“ESG”变成可视的“今天的行动”。 • 强调合作网络(与设备商、POS、城市与公益机构)扩大影响。 • 提供“碳小票”与消费者互动,增强品牌好感与口碑。

需要测试与验证的关键假设 • 传感器与边缘配置在不同门店环境下的可靠性与维护成本。 • 动态定价对销量与品牌感知的影响(防止过度折扣)。 • 碳数据的精细度与运营可用性(从品类到SKU的逐步逼近)。 • 员工采用度与任务执行率是否达标。 • 与现有设备/控制器/POS的集成兼容性与部署周期。 • ROI与回本周期能否稳定在<12个月。

开展市场研究与竞争分析建议 • 竞品地图:

  • 能耗优化/ESCO:Schneider EcoStruxure、Enerbrain、GridBeyond(DR)。
  • 动态定价/防浪费:Wasteless、SES Imagotag(电子价签+AI)、Too Good To Go(消费者侧)。
  • 零售CV与货架:Trax、Shelf Engine。
  • 碳管理:Normative、Persefoni、Sweep、Emitwise(通用ESG平台)。 • 差异化定位:将“能耗+损耗+动态定价+碳”在SME场景以低部署成本整合;从运营闭环出发,而非仅报告或单点节能。 • 研究方法:与设备商/协会(EuroCommerce/本地零售协会)访谈50+;门店影子跟随;数据可用性评估;定价敏感度调研;法规与补贴扫描(能效与数字化补助)。

成功指标与学习计划 • 成功指标:

  • 损耗率、毛利率、能耗强度(kWh/㎡)、碳强度(gCO2e/€销售额)。
  • 预测与检测准确度、任务完成率、部署时间、NPS与续订率。
  • 报告自动化率、审计通过率。 • 学习计划:
  • 每两周迭代:模型调优、规则调整、UI可用性测试。
  • 月度复盘:ROI与干预策略;扩展数据源与设备兼容。
  • 阶段门槛:当连续三个月在≥80%试点店达到>15%损耗下降或>10%能耗下降时,进入规模化拓展。

MVP构建、团队与获取早期客户的建议 • MVP范围(组合包):

  • FreshGuard:温度/门磁/能耗+近效期识别+动态定价建议+任务派发。
  • RefrigAI:能效看板+异常检测+峰谷优化建议+维护计划。
  • CarbonTrace基础版:品类级碳仪表+“碳小票”试点+月度简报。 • 技术架构:
  • 边缘:Python/Node在工业网关;本地缓存与规则;ONNX推理。
  • 云:AWS/Azure/GCP任选;IoT Core+TimescaleDB/Kinesis;服务用容器(ECS/K8s)。
  • 安全与合规:设备身份、端到端加密、GDPR数据最小化、角色权限。 • 团队搭建(最小核心):
  • 你:产品与架构总负责人。
  • 数据科学/算法工程师(1–2):预测/异常/优化。
  • IoT/嵌入工程师(1):设备接入与边缘稳定性。
  • 全栈工程师(1–2):前后端与集成。
  • 碳核算/ESG分析(兼职或顾问):方法论与数据源管理。
  • 客户成功(1):部署、培训、ROI复盘。 • 早期客户获取:
  • 渠道合作:POS厂商、冷柜品牌、能源服务公司、地方政府能效项目。
  • 试点优惠:硬件租赁+按节省分成的定价选项。
  • 证明材料:8–12周的试点白皮书与可复用案例。 • 定价建议(示例):
  • SaaS:€200–€600/店/月(依据模块与规模),硬件租赁€50–€150/店/月。
  • 成果分成:基于节省的10–20%作为可选方案,降低前期阻力。 • 扩张策略:
  • 从一个国家(如德国/法国/荷兰)打样,然后进入相近市场。
  • 与公用事业合作参与DR,增加收益与影响力。

最终主张与下一步 • 起步选择:以FreshGuard+RefrigAI为核心MVP,附带CarbonTrace基础版。它们在技术与商业上最契合你的优势,并且能在欧洲SME环境快速证明ROI。 • 90天行动计划:

  • 第0–30天:锁定试点伙伴(10家店)、硬件BOM与供应商、定义数据模型与KPI、完成基本接入与前端。
  • 第31–60天:上线试点、迭代模型、推出初版动态定价与能耗优化建议、建立任务与反馈机制。
  • 第61–90天:汇总成效与案例、完善CarbonTrace“碳小票”、准备渠道合作与市场发布。 • 长期愿景:将三个模块整合为GreenOps OS,形成标准化开放平台(API/Marketplace),让设备商、POS与第三方服务在你的生态内共同提供绿色与盈利的增长引擎。

如果你愿意,我可以把上述MVP细化为详细的实施清单(硬件型号、数据字典、API契约、算法最初版蓝图)并为某个目标国家做更具体的法规与补贴适配方案。

示例详情

解决的问题

帮助创业者系统性生成并完善创新型SaaS产品创意,最终获得具有技术可行性和市场潜力的高价值产品概念。

适用用户

创业者

帮助缺乏明确方向的初创团队快速厘清市场需求,生成高潜力产品创意,并提供落地指导。

产品经理

支持产品经理洞察市场机会与用户痛点,激发突破性创意,优化产品规划流程。

风险投资人

为投资人分析潜力赛道的创新机会,提供高价值的投资概念参考与项目筛选支持。

特征总结

系统化产品创意生成,综合用户需求、技术趋势与市场动态,快速明确创新型SaaS产品方向。
深入挖掘用户背景,识别创始人独特技能与动机,打造个性化创意方案。
精准捕捉市场趋势与机会,洞察用户行为变化,发现未被满足的需求。
通过发散式头脑风暴引导创意生成,助力跨领域视角整合,打造独具竞争力的解决方案。
提供创意优选筛选工具,帮助锁定高市场潜力和技术可行性的创意方向。
一站式定义目标用户、场景和收益,让产品更贴近实际市场需求。
支持快速原型设计和用户测试建议,验证产品概念并持续优化。
输出打动人心的愿景叙述与价值主张,让你的创意脱颖而出、吸引目标客户和投资者。
详尽指导市场研究方法,帮助评估竞争格局,为创意定位提供科学依据。
提供团队组建和获取早期客户的实用指导,加速从创意到市场转化的落地流程。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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