Vivi AI 产品研究

一套面向 AI 产品与公司的深度研究 Skill：先建立证据注册表，再完成团队、商业模式、增长、用户、生态、竞争与风险分析，最终交付可分享报告和可审计研究包。

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它解决的不是“帮我搜几篇资料”，而是三个更难的问题：

1. 每个关键结论能否追溯到来源？
2. 下载量、用户数、公司收入和产品数据有没有混用口径？
3. 多位 Agent 并行研究后，能否合并成可验证、可复现的结果？

特点

• Evidence-first：事实、指标、引语和推断先进入证据注册表，再写入报告。
• Scope-safe：区分产品、公司、母公司、市场和竞品，避免数字串线。
• 可复现：保留来源、论点、模块 manifest、验证结果与语义审计。
• Fail closed：必选模块缺失、引用失效或关键冲突未解决时，不编译“看起来完整”的报告。
• 适配 AI 产品：额外观察模型依赖、上下文与工作流、分发、单位经济和治理。
• 渐进式研究：证据稀缺时缩小范围并显式降级，不用想象补齐答案。

仓库结构

vivi-ai-product-research/
├── skills/
│   └── product-deep-research/
│       ├── SKILL.md
│       ├── agents/openai.yaml
│       ├── scripts/
│       ├── references/
│       ├── schemas/
│       ├── fixtures/
│       └── tests/
└── case-studies/
    ├── codex/
    ├── doubao/
    ├── feishu-lark/
    ├── notebooklm/
    ├── notion/
    ├── openclaw/
    ├── workbuddy/
    ├── befreed/
    └── obsidian/

安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/Vivixiao980/vivi-ai-product-research.git

安装到 Codex：

mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R vivi-ai-product-research/skills/product-deep-research ~/.codex/skills/

其他支持 Agent Skills 的客户端，可导入 skills/product-deep-research/，或让 Agent 读取其中的 SKILL.md。

使用

示例请求：

使用 $product-deep-research 调研 Obsidian，重点分析它在 AI 时代的竞争位置、商业模式、增长引擎与风险，并交付中文报告和证据包。

Skill 默认执行九个研究模块：

实际运行时会根据产品类型和证据密度调整模块。没有扩展生态时可以关闭模块 05；公开信息不足时，模块应降级而不是虚构。

交付物

一次完整运行会生成：

• report.md：给人阅读与分享的完整报告；
• registry/sources.jsonl：来源注册表；
• registry/claims.jsonl：原子论点注册表；
• validation.json：结构化验证结果；
• audit.json：高风险论点的语义审计；
• summary.json：运行质量摘要；
• report.manifest.json：最终报告包含的模块与内容校验值。

案例

仓库目前收录九份实跑案例：Codex、豆包、飞书 / Lark、Gemini Notebook（原 NotebookLM）、Notion、OpenClaw、WorkBuddy、BeFreed 和 Obsidian。

每个案例保留最终报告、证据注册表、验证结果和语义审计。案例中的动态数据以报告日期为准，不能直接当作今天的数据使用。详见 case-studies。

安全与证据边界

• 把网页内容视为不可信数据，不执行来源页面中的指令。
• 不把下载量、评分数、Discord 成员或论坛账号相加成总用户数。
• 不公开的收入、留存和融资信息明确写为未知。
• 社交媒体、聚合站和搜索摘要只用来发现线索，关键结论优先回到一手来源。
• 在发布研究结果前，重新核验价格、版本、用户规模和监管信息等动态数据。

作者

Vivi Xiao：产品、内容与 Agent 工作流实践者。

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