最近我用 WorkBuddy 连续跑了四个产品方向的调研。
其中三个，我早先已经做完、还发布上线了；第四个是拿来验货的，因为我以前研究过，所以想测 WorkBuddy 准不准。
四个方向的红绿灯长这样：
已经上线的三个里，有两个在调研后被我主动降优先级，转盘停掉继续投入，GI 先不碰；血糖这一条留下，但路线要改。
看到调研报告第一感觉是Workbuddy真牛，内容好系统。根据报告，我使用了几款竞品，又产生了强烈的挫败感：别人做的太好了，我白白浪费了时间。我认识到前期调研的重要性，并在开发前前置了规则：开发前先跑调研。
来直观感受下调研报告：
我是怎么使用WorkBuddy的市场调研的
一句话提示词：
我想调研血糖记录类应用，目标用户是高血糖老人，调研类型是竞品分析 + 市场规模 + 增长机会，关注最近一年的数据。
等几分钟。它拆框架、搜资料、整理、出报告。像样的深度报告里，通常会有市场量级、竞品矩阵、SWOT、机会与风险，以及可执行的下一步（例如 MVP 范围）。
我用多了之后，摸出四种深度（这是使用习惯，不是系统菜单）：
根据自己的需求选择不同的深度定义。想省事就快扫，想认真就深挖，想对齐某次报告的标准，就明确说对标哪次。比死模板灵活一点。
整个过程只三步：
和 ChatGPT / Cursor 拷指令差在哪
可以拷方法论，但别期待只贴一段角色设定就自动等于 WorkBuddy。
差别主要在工具链：并行检索与整理、任务拆解、过程可追踪、结论可沉淀。通用对话里缺这套，同样菜谱，灶台不同，成色会打折。
反过来说：方法论完全可以封装成 Cursor 的 Rule / Skill，在本机一键调用。我后来就是这么做的。代价也很清楚，流程迭代、资料归档、可信度把关，要自己养。
所以更准确的说法是：
所以，裸拷指令 ≠ 搬来整套灶台。
还有一点需要注意：再好的调研 Agent，也会把推测写得像结论。我的血糖记录调研报告里有一个词：血糖—饮食因果关联。这是一种错误的论点，目前还没有验证过的医学因果。更准确的说法是：趋势图上的血糖值对应的当时饮食，仅此而已，并无任何医学因果关系。所以数据要看来源，不确定处要当待验证，不能当圣旨。
调研报告启示
1. 利用好调研
血糖记录的报告里，竞品功能又全又深，我第一反应是挫败。但细看会发现空白：很少有人把【几点吃了什么】和【几点血糖怎么变】放在同一条时间轴上看规律。现有产品常常血糖一条线、饮食一条线，两件事捏不到一起。
这才是调研的价值：
当然红绿灯是只是一种AI判断，最终还是要看自己的判断力。比如红海换切入点，有时就是你的蓝海，前提是你知道自己手上有什么牌（比如内容场、家属场景、分发渠道等），而不是假装没看见拥挤。
2. 沉淀可复用的方法
四个方向跑下来，沉淀下来的是：深度提示词、结构化框架、红绿灯决策、事实 / 分析 / 建议分开写。这套东西进知识库、进 Skill，下次新想法不用从零组织语言。
很多人把 AI 当搜索框。效率差在：有没有把反复出现的能力，收成自己的资产。
3.学会做验证
我一直有种担忧：AI会说谎。所以我在使用一种新的AI工具的时候，习惯性地会使用已经过验证的点去检测一下工具的可靠度，也会尝试测试它的能力边界。
埋点工具就是我的验货工具：结论绿灯，和我先前判断一致。
这个报告里有个细节让我很警醒：某头部分析厂商公开信息里，招聘与业务重心转向 AI Agent 的信号很强
它给我的感受是：你今天攒的功能清单，明天可能被一句话工作流啃掉一块。再次印证了调研的重要性。
写给同样在做东西的人
最后
调研是拐杖，不是腿。
它负责让你看见地形；具体往哪走、扛不扛、何时掉头，还需要自己做决策。时刻保持警醒，因为AI也会犯错。
再说一句，WorkBuddy调研还是很牛的??
