synthetic-market-research
利用合成数据和语义相似性评分，快速、低成本地进行市场调研。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：synthetic-market-research。 它的用途是：利用合成数据和语义相似性评分，快速、低成本地进行市场调研。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/synthetic-market-research/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“/synthetic-market-research”，它会引导你逐步输入产品概念、选择调研类型（如购买意愿），并自动生成虚拟用户画像和详细的分析报告。或者直接说：“/synthetic-market-research --quick ‘一款为设计师打造的AI图标生成工具，月费$19’”，它会使用默认设置快速给出该概念的购买意愿评分和定性反馈。
介绍
synthetic-market-research 是一款AI智能体技能，旨在解决传统市场调研耗时、耗资巨大的痛点。它通过生成符合目标市场特征的虚拟用户画像，让大语言模型扮演这些角色，对产品概念、定价或购买意愿做出自然语言反应，再运用语义相似性评分技术将文本反馈转化为李克特量表上的概率分布，从而在几分钟内、零受访者成本的情况下，获得具有方向性参考价值的调研结果。
使用该技能非常便捷。你可以通过简单的命令行指令进入交互模式，逐步定义研究问题、生成用户画像并获取分析报告；也可以使用快速模式，直接输入产品概念进行一键分析；还支持比较模式，让你能并排测试多个产品变体或定价方案，快速对比其市场吸引力。
该技能特别适合产品经理、营销专员、初创团队和内容创作者等角色。在产品早期构思阶段、需要快速迭代多个方案时，或在预算有限无法开展大规模用户调研时，它能提供宝贵的初步洞察，帮助团队筛选方向、优化概念。
需要注意的是，该方法基于PyMC Labs验证的方法论，在多项调研中与真实人类反馈的相关性高达90%，但其本质仍是模拟。因此，它最适合用于方向性测试和快速迭代，为后续的真实用户验证做铺垫，而不应作为产品上市前的最终决策依据。
核心特点
核心区别在于采用了“自由文本反应 + 语义相似性映射”的方法，而非直接让LLM打分。根据其引用的论文，直接让LLM给出1-5分的评分效果不佳，而通过分析LLM生成的文本反应，再利用嵌入向量相似性映射到评分量表，与真实人类反馈的相关性可达到90%。
注意事项
不适合用于产品上市前的最终验证、涉及强烈文化或宗教背景的产品、或需要实际物理体验的产品的调研。
常见问题
这个技能真的免费吗？需要API密钥吗？
技能本身免费，且进行语义相似性评分时使用本地`sentence-transformers`模型，无需API密钥。但运行技能需要调用LLM（如Claude、GPT等），这部分成本取决于你使用的AI工具和模型。
结果可靠吗？和真人调研有多大差别？
根据其引用的PyMC Labs论文，该方法在57项消费者调研中，与真实人类反馈的平均相关性达到90%。它适用于获得方向性洞察和快速比较，但不能完全替代最终的真实用户验证。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/synthetic-market-research/raw/index.md 读取 synthetic-market-research 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/synthetic-market-research/raw/index.md（查看排版版本）