定价、能力、口碑散落在官网、博客、GitHub、社区，人工搜集动辄几小时。
网络信息良莠不齐，结论常无来源、难交叉验证，容易凭印象下判断。
不同人调研口径不一，结果不可比、难沉淀，没法直接用于汇报评审。
笔记截图零散，无法复用，立项、竞品跟踪时还得重做一遍。
自然语言「分析一下 Cursor」或点名「对比 Cursor 与 Dify」，零确认直跑，不打断心流。
对比模式只比你点名的；竞品分析模式给单主体自动补 5 个竞品再对比。
每条结论绑来源、分事实/洞察/建议，缺失标「未查证」，绝不编造数据。
市场定位、功能、AI 能力、数据壁垒、生态、定价、体验、增长、机会、风险。
每次研究实时检索官网/定价页/GitHub/Reddit/新闻等，不做陈旧知识库。
能力雷达、市场地图、时间线、口碑卡自动渲染，单文件 HTML 离线可看。
后端 Python + FastAPI ｜ 分析撰写接 DeepSeek ｜ 实时检索接 Tavily
解析完默认直接出报告，不弹确认卡打断心流。唯一例外：单对象且无法判定"产品分析 / 竞品分析"时才轻问一下。其余字段（对象数 / 维度 / 深度）一律给合理默认值，报告顶部以"本次假设"明示口径，确认动作后置到看报告后，可增量重跑（如"加 Trae""只盯定价"）。
每条重要结论都绑定结论 / 来源 / 时间 / 类型 / 可信度，并分三类：事实（可核实）、洞察（分析判断）、建议（行动）。来源缺失就标"未查证"，严禁编造功能、价格、份额、融资——从机制上抑制幻觉。
报告用固定写法撰写（特定表格 / 标题结构），由渲染脚本生成图表页面。写作者只管遵守写法，不必懂图表实现；之后要改视觉，只动渲染器、不动内容，职责彻底分离。
用户点名 N 个对象 → 仅就这 N 个正面对比，不引入外部竞品。适合"我已经圈定对手，帮我看清差距"的场景。
用户只给 1 个主体 → 先深析该主体，再用预置清单建议并实时检索扩充出 5 个竞品对比，含机会点模块。适合"我盯一个产品，帮我找它周围是谁"的场景。
10 维度、5 类研究目标、证据纪律、11 章节、图表类型全部定稿，先有共识再写代码。
在对话环境内实跑 5 类样例，产出可运行技能 + 样例报告 + 渲染脚本，验证核心价值。
后端封装"解析→检索→分析→报告"，前端输入框提交→可视化报告页，复用渲染层，部署到公网。
正式发布；可选增强含社区深度接入、定时重跑、交互可视化升级、扩展到 AI 外领域。
| 模块 | 全栈原案 | 最小可行产品落地 | 取舍理由 |
|---|---|---|---|
| 前端 | Next.js | 自包含可视化 HTML 模板 | 第一版零依赖，快速验证视觉与写法 |
| 后端 | FastAPI 服务化 | 技能 / 轻量脚本承载 | 先验证逻辑，确认价值再补服务化 |
| 数据库 | PostgreSQL + pgvector | 暂不做 | 实时检索即可，无持久化需求 |
| 检索增强 | 向量数据库 RAG | 实时检索 | v1.1 起再评估是否引入 |
| 流程编排 | LangGraph | 顺序工作流 | 固定流程无需复杂编排，省复杂度 |
| 评测 | 多指标体系 | 后置 | 上线后按真实使用迭代 |
对 AI 产品经理来说，AIPM·瞭望台 把「几小时跨源调研」变成「一次提交 + 一份带证据的报告」——结论可溯源、框架可复用、图表可直接进评审。它更是一个产品方法论的样板：从问题定义、框架设计、MVP 取舍到分阶段交付，每一步都由「为什么做 / 为什么不做」驱动。目前是已离线验证的原型，用公开样本跑通了完整研究闭环。