METHODOLOGY

方法与可信度

这一页把 Timory 的每一步判定规则写清楚:数据从哪里来、哪些证据算数、分怎么算、状态怎么晋级、AI 管什么代码管什么、错了怎么报。你不需要相信我们,只需要能核对。

§ 01

六个来源,六种角色——不是同质证据

不同社区的内容性质完全不同,把它们当同等证据是常见错误。我们按角色区分:

来源角色局限
Reddit用户本人的一手抱怨与需求情绪化内容多,需强度保守打分
Hacker News技术人群的痛点与方案讨论创业者互相讨论多,未必是买家
GitHub Issues现有产品用户的具体功能缺口只覆盖开源/开发者工具领域
软件求推荐 SE"我在找能做 X 的软件",天然需求表达量小,长尾
Indie Hackers供给侧:创始人实践与复盘产品发布多,默认按疑似营销处理
MicroConf专家方法论与趋势判断不是买家证据,不直接计入评分

§ 02

证据来源分级(provenance)

每条信号按引用本身判定出处类型。只有前四类一手证据计入评分与晋级;后三类保留展示、但不影响分数。

亲身痛点作者本人正在经历这个问题✓ 计入
当前支出作者明确说"我现在每月/每年付 $X"——产品定价、预计收益都不算✓ 计入
明确愿付作者本人明确说"我愿意付 $X",不能由价格或市场推断✓ 计入
功能请求现有产品的真实用户提出的具体需求✓ 计入
二手转述转述新闻、招聘数、市场报告或他人观点— 不计入
专家观点方法论与趋势判断,不是买家亲身需求— 不计入
疑似营销为介绍自己产品而描述的"行业痛点",默认按此处理— 不计入

§ 03

去重口径:按独立内容条目计数

同一个帖子里提取出 5 条信号,仍然是一个人的一面之词。所有证据计数(证据量、付费数、竞品抱怨数)都按去重后的独立内容条目计算,不按信号条数——一个帖子永远只算一票。同理,"两个来源"指两个不同平台家族,"三个作者"指三个不同账号。

例:某帖作者在正文里连续说了"我在受苦 + 我在花钱 + 我愿意付更多"——提取 3 条信号,但证据量 +1,付费证据 +1。

§ 04

证据置信度:六因子公式

score = strength × evidence × diversity × payment × competition × trend × 10
因子衡量什么计算
强度问题被表达得多强烈(1–5 星)每条内容取最强信号,均值 ÷5
证据独立内容条目数,边际递减ln(1 + 条目数)
多样性覆盖几个来源家族1 + 0.5 × (来源数 − 1)
付费含"当前支出/明确愿付"的条目数1 + 1 × min(条目数, 3)
竞争抱怨现有产品的条目占比1 + min(占比, 0.5)
趋势近 7 天 vs 前 8–21 天证据量限幅 [0.5, 2.0]

每个档案页都能展开看到六因子的实际取值与计数依据;公式版本变更会公告并标注在历史分上。

§ 05

状态机:商机怎么晋级、怎么降噪

候选

新商机的默认起点

验证中

复现门槛:独立内容 ≥3,且来源 ≥2 或不同作者 ≥3

证据充分

复现 + 独立内容 ≥5 + 合格付费证据(当前支出 ≥1 或明确愿付 ≥2)+ 趋势 ≥1.0

衰减中

≥21 天无新信号自动降档

已归档

≥45 天无新信号,终态

一个人的帖子里提出的 5 条信号不能让商机晋级——复现意味着不同的人、不同的地方、反复说同一件事。活跃层级只升不降,只有长期没有新证据才会衰减归档。

§ 06

AI 管什么,代码管什么

LLM 负责(阅读理解)

从内容里划出关键句、判断信号类型与出处分级、翻译、把相似主题聚到一起。会出错,所以每条都留原文链接供核对,并接受报错。

确定性代码负责(判定)

评分公式、去重计数、状态晋级、趋势计算。同样的证据永远得出同样的分,规则公开、可复算、可展开解释。

§ 07

报错与人工抽检

每条证据旁都有"报错"入口:出处分级标错、断章取义、翻译错误、聚类错误都可一键举报。此外,我们每周随机抽取至少 30 条强判定(当前支出 / 明确愿付)人工复核;修正会进入回归测试集,防止模型更换后判定漂移。

§ 08

重要声明

"证据充分"不等于"值得创业"

它只证明这个问题真实、反复出现、有人在花钱。市场够不够大、用户能不能触达、你会不会做、获客成本多高——这些系统没有数据,也不假装有。Timory 不输出任何形式的"自动值得做总分",最终判断永远属于你。

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