从『搜十几篇文章拼一份不敢标来源的行业分析』到『每个数字都能复核的赛道研究』:口径全列、先结论、条件化判断。
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WORK 不是聊天。它是分步骤推进、最后输出可用结果的工程化工作流。每个步骤都明确,输入不足会主动追问,输出是结构化整案。
↑ 实机渲染的真实交付物(Demo 用模拟信息,来源已标注)
老板丢一句『下周五之前,把这个行业讲清楚,值不值得进』。你搜了十几篇文章复制粘贴,拼出来的东西数字对不上、来源不敢标,老板一句『这个数哪来的』就卡壳。网上全是『行业分析模板』,没一套告诉您:五个机构给的数差一倍怎么办?怎么判断这行还能不能进?
不是聊天记录,是结构化交付物。真实案例:实测端到端产出:《中国现制茶饮行业》缩样研究——市场规模 5 口径冲突表(1,870/3,500/3,600/3,689/3,749 亿全列,主口径取 3,500–3,700 亿区间,红餐窄口径标存疑不用);增速换挡(19.3%→5.7–6.4%);头部五家营收净利对表(蜜雪 335.6 亿营收/58.87 亿净利,CR3 34.7%);出清信号(净闭店 −2.93 万家、闭店率 16.2%、喜茶暂停合伙人计划);条件化三结论(窗口关了门缝还在,单店模型先算赢)。Demo 汇总页无头渲染目检通过。
这个 WORK 已按 WORKStore 30 节标准完成工程化、真实样品端到端测试通过。不是"看起来能写",是装上就能干活。
含完整方法论、两份工作台工具页与实测样例,共 7 个文件。五步流程:开题五问(动手前先定边界)→ 材料账本(关键数字追原始出处)→ 六模块按题分工(要哪块做哪块)→ 交付前验收(每个数字有来源与截至日期、结论条件化)→ 整合交付(Markdown 主稿 + HTML 阅读版)。真实样例(2026-09-27 真实检索《中国现制茶饮行业》缩样研究:5 口径冲突表、头部五家对表、出清信号、条件化结论)端到端测试通过。
每件 WORK 上架前都跑同一套自动安全检查,检查项如下——查了什么就写什么,没查的也不装作查了。
检查范围:WORK 包内全部文本与脚本文件。WORK 运行在你自己的 AI 环境里,不内嵌服务端代码、不收集你的数据。→ 完整安全检查说明
支付完成即可下载。三步装好,不用记路径、不用敲命令。
@probe-industry 研究中国现制茶饮行业。我们考虑要不要进这个赛道,下周五例会讲。重点是市场还有没有空间、头部吃掉了多少、新手现在进来死不死。这个 WORK 就是一个文件夹,放进 AI 工具里就能用。WorkBuddy 最省事:把文件夹拖进对话框,说一句「安装这个 WORK」即可。用 Claude Code 或 Codex 的话,把文件夹放进它们各自的扩展目录,重启生效。
说明:以上为 WORKStore 演示案例与内测场景反馈,非付费用户评价;真实用户反馈将随销量逐步展示。
从『搜十几篇文章拼一份不敢标来源的行业分析』到『每个数字都能复核的赛道研究』:口径全列、先结论、条件化判断。
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