视角
很多糟糕的下注，在真正开始构建前看起来都很有说服力。
IdeaSense 的作用不是附和，而是挑战表述、暴露证据缺口，并减慢盲目执行的冲动。
查看 DVF 引擎从第一轮追问到最终报告，整个评审流程都保持透明可追踪。
真实评审现场
DVF 引擎
三个信号。一个更清楚的决定。
把需求度、商业可行性和技术可实现性拆开判断，让结论有依据，而不是靠感觉。
追问量化落到决策
如何运行
不是自由聊天，而是一场分阶段评审。
每一段都有明确目的：先厘清，再追问，再确认。只有真正站得住的信息，才会被带进正式结论。
追问
挑战薄弱环节
锚点问题会追问缺失的证据、边界情况，和你还没验证过的假设。
量化
把模糊判断拆成可解释信号
每个回答都会进入实时上下文：表述变成假设，假设变成可评分的证据。
落到决策
把最危险的问题放到桌面上
评审的终点是决定，而不是聊天记录——下一步验证什么，以及到底要不要继续。
DVF 引擎
三个信号。一个更清楚的决定。
把需求度、商业可行性和技术可实现性拆开判断，让结论有依据，而不是靠感觉。
35% 权重01
需求度
判断这个问题是否真实存在、是否足够明确，以及用户是否真的愿意为解决它付出注意力与迁移成本。
痛点强度84%
用户清晰度76%
时机判断71%
证据密度63%
35% 权重02
商业可行性
判断价值主张是否能成立，市场与渠道是否允许它成为一门能持续运转的业务。
74
商业可行性
市场规模商业模式竞争压力
30% 权重03
技术可实现性
判断在真实资源、时间与合规约束下，这个 MVP 是否能以负责任的方式被交付出来。
横轴越向右表示不确定性越高，纵轴越向上表示交付影响越高。点位展示典型评审优先级，不代表当前项目评分。
- 01MVP 范围
- 02技术与关键依赖
- 03数据与合规
点位仅作示意，并非项目数据。
常见问题
关键问题，直接回答。
关于 IdeaSense 如何判断、如何评分，以及如何处理数据的简版说明。
ChatGPT 更适合开放式讨论。IdeaSense 运行的是分阶段评审：关键锚点问题、阶段总结确认、DVF 评分，以及基于结构化项目状态生成的报告，而不是一次性的聊天回复。