Systematically extract all ass…
Systematically extract all assumptions (stated, implicit, boundary, mathematical,
deep-insight-assumption-extraction能帮你做什么
不说虚话——S7942 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 S7942 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
deep-insight-assumption-extraction · 实跑样例
任务：帮我分析一下我们上月把咖啡价格从28元涨到32元后销量下降15%这个决策，把其中隐含的假设都挖出来，特别是关于顾客价格敏感度的。
# 咖啡涨价决策分析：隐含假设挖掘
示例背景：门店月销咖啡4000杯，28元→32元（+14.3%），销量降至3400杯（-15%）。
---
一、决策当时隐含的关键假设
1. 价格敏感度假设（核心）
- 隐含假设：涨价14%仅导致销量下滑5%以内，即需求价格弹性约0.35（低弹性）
- 实际弹性 = 15%÷14.3% ≈ 1.05，属于接近单位弹性，超出预期近3倍
- 隐含错误归因：把顾客当作“低敏感的功能性消费者”
2. 顾客构成假设
- 隐含假设：核心客群是“上班族刚需型”，咖啡是日常依赖品
- 实际可能：至少三分之一的销量来自“价格敏感的机会型顾客”（顺手买、可买可不买）
3. 竞争环境假设
- 隐含假设：周边无有效替代（瑞幸9.9元、便利店15元档被低估）
- 涨价让“性价比锚点”从“比便利店略贵”跳到“接近精品咖啡馆”，品类定位错位
4. 收入假设
- 隐含假设：涨价必增收（32×3400=108,800 vs 28×4000=112,000，实际月收入反降3,200元）
二、对顾客敏感度的重新校准
| 顾客分层 | 占比估计 | 敏感度 | 涨价反应 |
|---|---|---|---|
| 刚需通勤型 | ~50% | 低 | 留存 |
| 比价机会型 | ~30% | 高 | 流失 |
| 尝鲜社交型 | ~20% | 中 | 部分流失 |
流失的600杯中约60%是比价型顾客——他们正是被28元定价吸引的基础盘。
三、结论与建议
1. 当前定价（32元）处于收入最优区间之外，弹性≈1说明已到临界点，继续涨价将加速失血
2. 回调至29-30元试探弹性曲线拐点，或保留32元但绑定会员储值/套餐降低实际感知价格
3. 未来涨价前先做分层测试（如部分门店/时段试点），替代“全局一刀切”的赌博式定价
4. 修正核心认知：你们的护城河是“比精品店便宜的日常口粮”，不是产品不可替代性——定价决策必须守住这个心智锚点
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7942 | |
|---|---|---|---|
| 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
deep-insight-assumption-extraction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 S7942」；交代任务背景与要求，deep-insight-assumption-extraction即刻开工。
deep-insight-assumption-extraction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