大语言模型时代的价值
大语言模型的 AI 时代，能力的差距变成了你是否有能力，从 LLM 所代表的词元宇宙里，榨取出真正有价值的组合。
我的判断是：用各种技巧和工程手段，在时间和 Token 量这个两个维度，不断的通过正反向的产出和验证的堆叠，推高价值到达金线。
当你感觉大部分 AI 产品，Deep Research 产品，Vibe Coding 产品似乎很难一蹴而就的满足你的终极要求，甚至还差得远的时候，上面这句话也许就是答案。
我们的所有的 Vibe Coding 最佳实践，所有 Deep Research Agent Loop，本质上都是这个目标路上的一个当前形态，都还有很远的路要走。
一个跨领域的尝试
这是我在调试的商业模式分析工具，类似专注于商业分析场景的 Deep Research。
他的不同点是：
- 有非主流商业模式思考模型的落地框架
- 总是搜索最新（公开信息），并具有叠加私有信息的能力
- 有大量反向的逻辑推导和论证设计，让产出的结果在必要信息都充分的情况下理论上可以无限的接近真相（但成本也会极高，所以日常会妥协一个性价比的线）
不同于单纯的使用正向 Deep Research 工具甚至只是 Web Search 然后让 AI 来分析并输出结果，这套 Agent 有比较严格的幻觉控制机制，对每个分析框架都固定了推理逻辑细节，并有逆向的逻辑对抗审核机制，这样实测在多个 Ralph Loop 后可以比较有效的推高整个报告的质量，产生有一些真的务实视角的洞察。（为了省钱，我自己的样例报告不会循环太多次，平衡成本问题）
对我个人来说，可以让我快速的了解一个感兴趣的陌生企业和行业，对我的部分创业者朋友来说，有了一些启发。
似乎就足够了。
我大概会在不断迭代和修改的过程中，经常的发我感兴趣的企业的商业分析，也可以让大家了解不同行业企业的一些皮毛商识。
但如果有特别不正确的或者冒犯的，请告知，我随时删除。
使用场景
无论是创业 Idea 的论证，还是大企业商业模式，宏观利弊的学习，这套东西都能产出有些挺有意思的结论，经过几个创业的朋友的评价：绝对有用。
计划和例子们
所以我会在未来自己不断学习商业的过程中，持续改良这个工具，并持续更新例子。
一套框架会产出 N 个单独方法论反复迭代后的报告，然后我会把这些报告汇总成一篇容易快速阅读的文章（也有 6000 字），不断更新在博客里。
如果有兴趣尝试应用在你面对的一个具体问题上，可以联系我。
最后
没啥，AI 时代，一起玩玩不一样的，不要只会写代码了。
