你的下一个百万 Idea，只值两口可乐钱？—— 从0到1 搭建自动化市场调研工作流（附源码）
那个价值百万却死在备忘录里的 Idea
Hi，你好，我是Carl，一个本科进大厂做了2年+AI研发后，裸辞的AI创业者。
你有没有过这样的时刻：深夜 12 点，躺在床上刷着手机，突然灵光一闪——“如果做一个专门给独居老人用的智能语音相框，肯定能火！”
你兴奋地坐起来，打开备忘录，记下了这个“价值百万”的 Idea。然后呢？
然后就没有然后了。
因为当你第二天醒来，理智回归，你会发现要验证这个想法太难了。
你需要查竞品（市面上有谁在做？）、看市场规模（老人愿意花钱吗？）、找供应链信息（成本多少？）。
这一系列繁琐的动作，像一盆盆冷水，把你昨晚的热情浇得透心凉。
最后，这个 Idea 就和之前那几十个 Idea 一样，静静地躺在备忘录里，直到落灰。
阻碍我们迈出第一步的，往往不是技术，而是验证成本。
传统调研的“劝退”账单
如果按照“正规军”的打法，做一次像样的市场调研要花多少钱？
1、找咨询公司：去买一份 Gartner 或 Forrester 的细分行业报告，单份价格通常在 2000 到 5000 美元。这还只是通用报告，不一定完全贴合你的细分点子。
2、招实习生：找个商科实习生帮你跑两周数据，算上招聘成本和工资，几千块人民币是少不了的，而且你还得花时间教他怎么查数据。
3、自己动手：这是最省钱但最费命的方式。你需要在 Google、知乎、小红书、研报网站之间反复横跳，打开几十个网页，耗费 20-40 个小时。对于创业者来说，时间才是最贵的货币。
面对这样的情况，大多数人选择放弃是理性的。但如果我告诉你，把这个成本压缩到两口可乐的钱（约 0.59 元），时间压缩到十分钟左右，你会愿意把备忘录里的 Idea 拿出来试一试吗？
只需要一个名字：AI 市场分析工作流实测
这不是画饼，而是我已经跑通的真实工作流。
我截了一部分生成的SWOT报告，
经过充分调研后，报告已经能够基于用户评价、政策、竞品打法等方面，给出一些初步的综合建议与分析了。
跟几个创业一线的朋友聊了聊，普遍反映这对于超早期只想要极低成本验证一个idea的场景来讲，已经能够有不小的参考价值了。
我搭建的这套基于 AI 的自动化市场分析工作流，它的逻辑非常简单粗暴：你只管提问题，脏活累活它全包。
举个例子，假设我想做一个学习提效工具，但是也没有什么具体的想法，我想先看看市场上的情况。在我的工作流里，我只需要在输入框里敲下这几个字：
产品名称：考帮帮，一款学习提效工具
然后，点击运行。接下来的几分钟里，一个由 20+ 个节点组成的“数字员工团队”开始疯狂干活。
核心亮点：不仅是搜索，更是用户的分身
如果只是搜索整理，那充其量只是一个高级爬虫。这个工作流最有意思的地方，在于它内嵌了一个需求分析子流程——它能模拟真实的人。
在传统调研中，最难的不是找数据，而是找人聊。你想知道“高中生对搜题软件有什么不满”，你得去学校门口堵人，或者在网上发问卷求爷爷告奶奶。
但在我的工作流里，我内嵌了一个专门的需求分析子流程。它的逻辑是：
既然大模型最擅长角色扮演，为什么不让它直接演我的用户？
所以，就有了这个嵌入的需求分析工作流。
它作为子工作流，和基于前序报告生成的未满足/未完善需求的分析是平行的。
一个基于多维度资料收集来做分析，
一个基于模拟的问卷/访谈来分析。
它们的结果会一起给到下一个节点来分析，因此下一个节点需要配置的超时时间长一些，防止中断错误。
这个子流程是这样工作的：
- 生成角色（Persona Generation） ：
它先根据产品类型，生成 5-10 个典型的用户画像。
比如针对“考帮帮”，它基于充分调研生成了：
陈雪，21岁，大学生考研备考，居住在二线城市南京。主要目标是高效备考研究生考试，减少拖延，每天投入约6-8小时学习，典型使用场景是晚上19-22点在图书馆自习室，使用手机端进行碎片化学习，PC端用于深度整理笔记。工具分散导致切换频繁，整合不足。痛点包括注意力容易受手机通知干扰、学习资料分散难以统一管理；痒点是期望学习进度可视化图表；爽点是完成番茄钟后的成就提示音。
一句话总结：一个备考压力大的大学生，急需整合型工具来提升专注力和知识管理效率。
等等的5个角色。包括了个人信息、使用场景，以及痛点痒点爽点的分析。
- 模拟问卷（Simulated Interview） ：
我会在工作流中进行批处理，多个AI会分别扮演这些角色，做一份相同的问卷。
当然了，问卷也是AI在工作流中自动基于收集的需求、市场情况等生成的。
- 模拟访谈（Simulated Interview） ：
这一步，我会在工作流中批处理，让AI针对每个用户画像制定一份访谈计划。
比如陈雪的访谈计划：
- 需求提炼（Requirement Extraction） ：
最后，会把这些“访谈记录”与“问卷结果”汇总，并针对每个用户，提炼出真正的痛点：**“多端打通”、“举一反三练习”、“错题自动归纳”**等。
然后，再把每个用户的需求整理，总结，形成一份“访谈/问卷”中的需求报告。
它会和上面提到的根据信息分析得出的报告，共同给到下个节点来作为产品差异化打法分析的信息。
这不仅仅是搜索，这是在用 AI 的算力，换取 具有一定真实感的 用户交流。它让你在产品连代码都还没写的时候，就已经和 5-10 个“虚拟用户”聊过了。
拆解黑盒：它是怎么把“大象”装进冰箱的？
整个工作流的底层逻辑其实非常清晰。我们可以把它拆解为四步：
第一步：模糊转精确（LLM 的翻译能力）
当你输入“考帮帮，一款学习提效工具”时，大模型（LLM）并不是直接去搜这五个字。它会先把这个词**“翻译”成搜索语言**：
- "考帮帮"
- "学习效率工具"
- "考试辅助应用"
- "在线教育平台"
- "智能学习软件"
第二步：信息捕猎（高并发联网搜索）
这是人类最耗时的环节。普通人一次只能看一个网页，但 AI 可以并发调用搜索插件。
它会环环相扣的执行任务：
- 市场报告、产品功能点分析、价格方案分析、不同付费用户群服务分析
- 未满足/未完善需求分析，差异化打法分析，推广策略分析
- 当然，这其中还包括最核心的，模拟进行的用户交流与访谈。
第三步：结构化重组（逻辑框架）
工作流的最后一步，是利用 SWOT 模型把这些碎片信息填入框架。这就像把一堆散乱的积木，按图纸搭成了城堡。
真实账单曝光：比“一瓶可乐”还便宜？
“听起来很贵啊，又要调大模型，又要联网。”
很多朋友一听到 AI 工作流，尤其是多节点的工作流，第一反应就是成本。
毕竟在 Demo 阶段，很多项目都是因为 Token 成本太高而死掉的。
为了验证真实成本，我特意截了张图，咱们现场来算一笔账。
首先，这是我跑完一次完整“考帮帮，一款学习提效工具”市场分析的 Token 消耗记录：
可以看到，整个流程跑下来，输入（Input）加上输出（Output），总消耗大约在 105,576 Tokens（输入 84,392 + 输出 21,184）。
然后，我们来看看 DeepSeek V3.1 的API价格表：
-
输入价格：4 元人民币 / 100 万 Tokens，如命中缓存 则仅需0.5元 / 100万 Tokens。
-
输出价格：12 元人民币 / 100 万 Tokens。
咱们按顶格来算（假设全是未缓存的输入）：
- 输入 84,392 Tokens ≈ 0.34 元
- 输出 21,184 Tokens ≈ 0.25 元
- 总计 ≈ 0.59 元
五毛九。一瓶可乐分十口喝的话，这就是两口可乐的钱。
而且中间不需要人来介入！你只需要等工作流运行结束后，查看SWOT报告以及你感兴趣的中间产物。
以前需要花大价钱，或者大量时间才能搞定的初步调研，现在用 AI 工作流，成本直接被击穿到了“几乎免费”。这意味着，你备忘录里的那 30 个 Idea，哪怕全部跑一遍初步的验证，成本也不过是一顿盒饭钱。
风险与局限：AI 并不是真正的行业老炮
虽然成本极低，但我必须冷静地泼一盆冷水。不要完全相信与依赖 AI 生成的报告。它只是一个最早期的、极低成本的验证idea的方法。
AI 市场分析工作流有三个无法回避的局限：
- 数据源偏差（Garbage In, Garbage Out）
AI 只能查到互联网上公开的数据。行业里的潜规则、非上市公司的真实财报、线下的渠道返点政策，这些“水下”的信息，AI 是查不到的。如果你的行业极度依赖非公开信息，AI 的报告会显得很肤浅。
- 幻觉风险（一本正经胡说八道）
对于一些极度冷门或新兴的品类（比如“量子波动速读机”），网上信息很少，大模型为了填满 SWOT 框架，可能会编造一些看似合理的废话。
- 缺乏体感（没有泥土味） -- 这里是AI永远无法完全取代人类的关键
AI 可以告诉你“用户觉得产品很难用，搜题一直搜不准”，但它无法告诉你那种“整理错题时，搜题一直搜不到准确答案导致学习节奏断掉”的真实厌烦感 。然而，精准的商业洞察往往就是来自这种真实的体感。
不过，工作流中是存有大模型搜索出来的网页数据的，以及生成的各种中间报告、问卷等，可以让我们除了获得一份冰冷的SWOT结果报告外，从一些中间节点的reaction收集到更多细致的信息，对项目有些更加感性的认知。
因此，对于它：
- 1：仅作“初筛”漏斗。
不要指望 AI 给你最终答案。把它当成一个过滤器，用它快速否决掉 90% 明显不靠谱的 Idea。剩下的 10%，再去投入来人工深挖。
- 2：交叉验证关键数据。
如果报告里提到了具体的市场规模数字（如“2025年达到 50 亿”），一定要人工点进去确认一眼。不要轻信 AI 总结的数字。
结语：我的 3 个思考与落地建议
AI 不会替代市场分析师，但“会用 AI 的分析师”会替代“只会用搜索引擎的分析师”。
对于刚有 Idea 的你，我有 3 个建议：
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现在就去试：别再让 Idea 在备忘录里发霉了。搭建（或复制）一个简单的工作流，把你脑子里的想法全部跑一遍。或者用我的工作流文件，直接做自己的微调。
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关注“边际成本” ：在设计任何 AI 业务时，都要像我们刚才算账一样，盯着 Token 成本看。只有当边际成本低到像“自来水”一样时，商业模式才成立。
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保持“人类的嗅觉” ：AI 负责处理海量信息，你负责判断“这事儿靠不靠谱”。把省下来的时间，用来去线下走走，去和真实的用户聊聊天，去做真实的问卷和访谈。
毕竟，商业的本质是人，而 AI 只是那个帮你省下可乐钱的超级实习生。
最后，送给实干家的一点小礼物
如果你也想亲手搭建这套“两口可乐”成本的市场分析系统，但不想从零开始摸索 Prompt 和节点逻辑，我已经把文中用到的完整工作流文件（.yaml）、核心 Prompt 拆解以及操作手册打包好了。
获取姿势看我主页简介，备注**【工作流】**
不为别的，只希望你的下一个 Idea，能真正跑出备忘录，落地生根。
我是Carl，我们下期再见。
