持续需求
问题是否反复发生，并具有长期存在的驱动因素。
METHODOLOGY
评估方法与 12 项评分维度
这套框架用于比较证据、暴露关键假设和安排下一步实验。分数不是成功概率，也不应替代真实客户验证。
分析流程
系统采用当前十步流程：项目标准化、商业基因提取、DNA特征、战略解读、十二维评分、失败检查、风险、优势、执行摘要和行动计划。后一步基于前一步的结构化结果，以保持口径一致。
12 项维度
付费动力
客户能否从解决方案获得明确收益或避免可量化损失。
市场规模
可触达客户数量与合理客单价所形成的现实空间。
竞争强度
替代方案数量、成熟度以及客户切换难度。
进入壁垒
技术、数据、资质、渠道或信任是否阻止快速复制。
差异化
价值主张是否具体，并能被客户感知和比较。
创始人匹配
经验、能力、身份、渠道和兴趣与机会的契合度。
资源匹配
可用时间、资金、团队和合作资源是否支持验证。
资产积累
每次交付能否沉淀内容、数据、品牌、流程或网络。
增长杠杆
收入增长是否必须同比增加人工与交付成本。
执行可行性
关键依赖、合规、技术和运营复杂度是否可管理。
验证速度
能否以低成本在短期内取得影响决策的真实证据。
如何理解分数
每项分数是基于用户提供的信息和模型推理形成的相对判断，适合定位明显短板、比较假设和组织讨论。总分高不代表一定成功，总分低也不代表不能做；监管、单一渠道依赖或创始人严重不匹配等单项风险，可能比平均分更重要。
数据局限
- 系统不会自动完成全面市场调查，也无法验证用户输入是否准确。
- 模型知识、提示词和供应商更新可能影响措辞及评分。
- 地区法规、价格、竞争格局和平台规则会随时间变化。
- 缺少访谈、交易和经营数据时，结论主要属于待验证假设。
- AI可能遗漏事实、错误归因或给出看似完整但证据不足的判断。
适用与不适用范围
适用于创业想法筛选、副业比较、产品早期讨论和验证实验设计。不适用于证券投资决策、信贷审批、医疗诊断、法律意见、精确财务预测，或替代具备资质的专业尽调。