分析洞察與決策
產業情報蒐集雷達
告訴它你要研究什麼產業、為了什麼決定，它幫你蒐集、去重、判讀，最後告訴你現在該做什麼
{ 想搞懂的問題 } { 可信的報告和行動建議 }
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1. 你會得到什麼？
先幫你釐清「查完要做什麼決定」
你說「幫我研究寵物食品市場」，它會追問：「是要評估自己做品牌，還是選代理哪家？」目的不同，要查的東西完全不同。釐清之後才決定研究範圍，不會什麼都撈一輪丟給你。
這週產業有什麼值得注意的變化
從一堆報導裡挑出 1 到 5 則真正的新事。例如：「某通路開始收自有品牌，進場判斷變強；但兩份市佔數字對不上，先不要拿去報告。」每則標清楚：能拿來做決定，還是要再查。
建成雷達，定時追蹤不用每次從頭來
適合長期追的主題可以建成雷達。建好之後，AI 分身記得上次查到哪，只在出現值得你知道的變化時才通知，沒事不打擾。
2. 跟一般 AI 差在哪？
你叫一般 AI「幫我研究 XX 產業」，會拿到一份長報告。但裡面可能十篇文章有八篇在講同一件事、去年的數據混在今年的新聞裡、結尾附一堆「建議關注」但不知道先做哪個。
- 資料：一般 AI 搜到什麼列什麼；雷達先拆成市場、客戶、競爭、技術、政策再查證。
- 時效：一般 AI 把新文章當成新情報；雷達分開事件時間與發布時間。
- 去重：一般 AI 把重複報導都算進去；雷達從連結、事件、觀點三層去重。
- 證據：一般 AI 用引用篇數判斷；雷達追查是否都來自同一份原始資料。
- 行動：一般 AI 給一串建議；雷達只選一個現在最值得做的下一步。
3. 三步取得成果
01
貼上你的研究需求
告訴 AI 分身你要查什麼，以及查完要做什麼決定。例如：「幫我研究台灣寵物食品市場，目的是評估自有品牌的機會。」資訊不齊也能開始，它只會追問一個最卡的問題。
02
AI 分身蒐集、比對、判讀
它會列出核心問題、找資料、把重複的濾掉、新舊分開、矛盾標出來。第一輪資料太像？它會換方向再找一輪不同角度的證據。
03
收到重點變化和一個具體行動
平常收到的像這樣：「這週兩件事，第一件讓你的判斷更站得住腳，第二件跟另一份報告矛盾，先不要動。現在最該做的事：打給供應商確認 Q4 交期。」每季或產業出大事時，會重新檢查你之前相信的哪些還成立、哪些要改。
4. 你要準備什麼？
必要
- 研究主題：產業、公司、市場或技術，例如「台灣寵物食品」「三家競品的定價策略」。
- 要支援的決定：例如「要不要推自有品牌」「Q4 預算怎麼分」。
有的話更好
- 時間範圍：看多久以前的背景、多久更新一次。
- 手上已有的資料：內部報告、過去的研究、指定的產業網站。
- 特別想追的公司或人。
5. 直接照著說
指令範例
＠產業情報搜集雷達 幫我研究台灣寵物產業，目的是評估自有品牌寵物食品的市場機會。
你會拿到
- 研究計畫：先確認你的決定是什麼，再列出要搞清楚的 3 到 5 件事。
- 重點變化：每則附上能不能拿來做決定、要不要再查。
- 一個具體行動：可能是「打電話問通路起訂量」，也可能是「等財報出來再決定」，附上為什麼和完成條件。
- 長期追蹤：建成雷達後只在有值得注意的變化時通知，沒事不打擾。
6. 三大亮點
建成雷達後，每次從上次查到的地方接著追
不是每次從頭搜。AI 分身記得上次查到哪，股價每天動、法規可能半年才變，不會用同一個頻率追所有東西。
資料不夠的時候不硬給你答案
兩份報告數字對不上？它不會挑順眼的塞給你，會告訴你「這兩份調查對象不同，先確認哪個跟你的客群比較像」。資料太少也不硬推大決定，改成小行動：「先問三家通路拿第一手數字。」
沒有大事就不打擾你
不會為了每週交報告把講過的事換個說法再寫一次。真的沒有新東西，它會安靜，或一句話告訴你「這週沒有值得你看的變化」。
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