在建造前系统化验证规格中的不确定假设，识别高风险前提，用最小…
在建造前系统化验证规格中的不确定假设，识别高风险前提，用最小成本验证真伪，避免把未验证假设当事实导致返工。适合产品经理、架构师、开发者在需求冻结后使用，输出带结论的假设登记表与建造门禁建议。
假设探针能帮你做什么
不说虚话——S6164 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6164 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
假设探针 · 实跑样例
任务：我们打算给公司CRM系统加一个客户流失预警模块，目标客户是月均订单低于5单的中小餐饮客户，帮我列出这个需求里的关键假设并设计低成本验证方案。
# 客户流失预警模块：关键假设与低成本验证方案
一、需求中的关键假设
假设1：目标识别假设
- 月均订单<5单的中小餐饮客户确实是高流失风险群体
- 订单频次是流失的最强先行指标（而非客单价、投诉率等其他信号）
假设2：流失可预测假设
- 流失前存在可观测的行为信号（订单间隔拉长、订单量下滑、登录/咨询减少等）
- 这些信号在数据中已被完整记录，数据质量足够支撑分析
假设3：干预有效性假设
- 预警后销售/客服及时跟进，能够挽回部分客户
- 相比不干预，干预的挽留率显著更高，且挽回收益>跟进成本
假设4：客户假设
- 流失客户是“被动流失”（被竞品抢走、体验问题），而非“主动退出”（关店倒闭）
- 中小餐饮客户对主动关怀有正向反馈，而非反感打扰
二、低成本验证方案
1. 历史数据回测（验证假设1、2，成本最低，先做）
- 拉取过去6-12个月已流失客户的数据，与留存客户对比
- 验证：订单<5单群体流失率是否显著高于其他群体；流失前1-2个月是否有可识别的行为拐点
- 产出：初步预警指标清单和阈值
2. 小样本访谈（验证假设4）
- 电话回访10-20个近期流失客户 + 10个活跃客户
- 了解真实流失原因分布，验证“被动流失”占比是否值得投入挽留
3. 干预A/B实验（验证假设3，2-4周）
- 从预警名单中随机分组：干预组（销售48小时内跟进）vs 对照组（不干预）
- 观察两组30天留存/复购差异
- 建议先做小流量试点（如各50-100家），避免影响面过大
三、验证优先级与决策门槛
1. 先回测：若数据中找不到流失信号 → 项目暂停，先补数据埋点
2. 再访谈：若多为关店倒闭 → 转向新客获取而非挽留
3. 最后实验：若干预组留存无显著提升 → 调整干预方式或放弃模块
每一步都有明确的“继续/终止”判断，避免在不成立的前提上持续投入开发资源。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6164 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
假设探针怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6164」；交代任务背景与要求，假设探针即刻开工。
假设探针多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代