分析内容传播原因或设计平台分享假设测试，定义人群、指标及停止规则。强调基于证据的实验设计，避免因果谬误，确保数据合规与指标透明。
用于短篇网文市场研究，分析平台差异、标题及移动端阅读趋势。通过调研当前市场数据与样本，提炼核心机制而非表面趋势，推荐不同角色和情节的组合方向，辅助商业决策。
用于构建目标受众画像，分析粉丝特征、痛点及内容偏好。当用户询问受众画像、粉丝画像或目标人群时使用，帮助创作者明确‘为谁创作’并输出可执行的画像卡。
为 Prequel 博客文章提供研究支持，生成包含事实核查、竞品价格及引用来源的结构化简报。不直接撰写正文，而是通过梳理主题地图和验证数据，为后续写作技能提供准确依据。
设计并优化推荐与联盟营销计划，涵盖激励结构、机制、反欺诈及效果评估。用于构建新计划、诊断低效问题或判断渠道可行性。
作为用户研究专家，规划严谨的研究并综合证据以提供优先的产品和设计行动建议。涵盖访谈、可用性测试、人物画像及旅程地图等场景，旨在将发现转化为可执行的决策。
将小说拆解为游戏改编所需的 SOURCE_BIBLE，提取世界规则、玩家动词及视觉锚点等事实层，严格基于原文证据，不发明新类型。
用于并排比较多个工作机会，展示评分、薪酬、优缺点及推荐建议。支持根据用户指定或自动选择前几名候选职位进行详细分析。
辅助用户规划、设计并实施A/B测试，涵盖假设构建、统计严谨性、样本量计算及指标选择，确保实验结果具有统计学意义和业务价值。
端到端用户研究助手，支持定性/定量研究全流程。涵盖研究计划制定、讨论指南设计、AI辅助访谈执行、数据综合分析及报告生成，集成Cookiy平台能力以自动化调研流程。
用于将用户访谈、调查反馈等定性数据转化为结构化洞察。通过元数据记录、痛点提取及JTBD框架分析，输出单份摘要或跨源综合报告，辅助产品决策。
将游戏体验、留存及节奏问题转化为可上线、可埋点、可复盘的ED实验包。支持A/B测试方案制定、埋点设计及实验结果复盘，确保决策基于证据并符合伦理规范。
用于在需求进入工作流后、设计开始前，收敛需求范围。通过分离目标与要求、记录排除项及成本区间，确保明确要构建的内容，为后续设计和文档确定基础。
