MarketMirror

MarketMirror：AI 市场调研与营销模拟

在投入真实营销活动之前，先让模拟买家试用你的广告、价格和销售话术。

English · 简体中文

开源，专为 AI Agent 打造。 可通过 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini 或任何兼容 MCP 的 Agent 使用。安装插件后，用日常语言提出要求（“在印度的年轻父母中测试这三则广告”），你的 Agent 就会创建模拟买家、运行测试，并展示仪表板。可自托管：程序在你的电脑上运行；只有模型调用（发送给你选择的提供商）和可选的公开调研数据会离开本机。

_{▶ 观看 60 秒的发布短片（带字幕） · 9:16 竖屏剪辑版 · 使用 launch-video/ 中的 HyperFrames 制作}

打开在线演示：在浏览器中查看一项由 2,999 名模拟买家参与的完整模拟运行仪表板，无需安装。（Fitloop 是虚构的应用；所有数字均为模拟数据。）

如果 MarketMirror 帮你避免了一次失败的发布，点个 ⭐ 就能帮助更多人发现它。

认识模拟买家 · 可测试的内容 · 截图 · 工作原理 · 示例结果 · 开始使用 · 文档

MarketMirror 是什么？

MarketMirror 为你的下一项营销决策提供一群练习受众。描述你的产品和想要触达的人群，它就会生成 AI 虚拟人物，让他们对你的广告作出反应、比较价格、提出问题、表达顾虑，并回应销售话术。

你将获得一份报告，说明哪些内容吸引了他们、哪些内容令他们反感、应该做出哪些调整，以及接下来可以与真实客户测试什么。你还可以观看模拟过程，并在仪表板中探索结果。

例如：你要推出一款健身应用。广告应该突出“每天 15 分钟”，还是“不到一次健身房训练的时间”？免费试用是否需要提供支付卡信息？MarketMirror 让你在正式营销活动开始前先演练这些选择。

这些买家是模拟出来的。 他们的回答由 AI 生成，因此应将其用于构思和比较创意。请通过真实客户和小规模的线上实验，验证有潜力的发现。

适用人群

认识模拟买家

模拟买家是一个 AI 生成的角色，代表你的目标受众中的某个人物。这个角色有自己的背景，也有接受、质疑或拒绝某项优惠的实际原因。

你可以选择想要探索的群体，例如特定国家的学生、在职父母和年轻专业人士。MarketMirror 会在这些群体中创建不同的人物，并可以在向他们展示营销内容之前询问他们的生活情况。

**买家示例：**一位忙碌的家长，希望在家进行短时锻炼，使用一部经济型手机，并担心遇到意外收费。他可能喜欢较低的月费，却拒绝立即要求提供支付卡的“免费”试用。另一位买家可能更在意锻炼质量，而非价格。这些都是虚构示例，并非来自真实客户的发现。

在同一轮测试中，买家可以记住先前的体验。不喜欢某则广告的人，可能会把这种反应延续到之后的问卷调查或推介中。不同的对比情境会保留各自的历史记录。

详细的人物设定有助于你探索不同的观点，但这并不意味着生成的回答能够代表真实人群。

可以测试的内容

你可以重复进行比较，看看结果在不同运行中是否会变化。你也可以使用不同的 AI 提供商，并查看它们在哪些方面存在分歧。这两种方式都有助于揭示模拟中的不确定性。

流程概览

1. 介绍你的产品。 提供简介、文档或网站，说明你销售什么、能帮助谁、价格是多少，以及有哪些依据支持你的说法。你也可以提供关联的公开反馈或广告系列导出数据。
2. 选择受众。 描述你想要了解的群体和地区。MarketMirror 会创建模拟人物。继续之前，请查看他们的资料。
3. 提供供他们反馈的内容。 添加广告、信息、价格、邮件、销售话术或网站任务。选择能够回答你问题的测试。
4. 查看建议。 在报告和仪表板中查看反馈、顾虑、比较结果和建议的行动。
5. 尝试一次小规模真实实验。 使用实际客户反馈或广告系列结果，检验哪些内容经得起验证。如果有合适的数据，可以导入这些结果进行比较。

书面报告会将一条建议放在顶部：

这些建议总结了模拟信号。“推进”并不保证能带来销售。

你将获得什么

实际产品截图。Fitloop 是一个虚构的示例应用；所有显示的买家回应和绩效数据均为模拟结果。上方展示的横幅和工作流为概念性作品。

• **决策和后续行动：**哪些内容应保留、哪些应调整，以及哪些应与真人测试。
• **买家回应：**模拟对象是谁、他们说了什么，以及他们最关心的问题。
• **对比：**运行相关测试时，不同广告、消息、报价、受众和 AI 提供商之间的差异。
• **可分享的报告：**保存的 HTML 仪表板，无需服务即可打开，可离线使用，并包含图表背后的数据表。
• **可下载的结果：**以 Markdown、JSON、CSV 和 PDF 格式导出报告和数据。
• **实时视图：**在运行过程中查看进度、买家活动和社交帖子。

完整的截图集和详细说明见下文。

仪表板

每次运行都会生成一个独立的 HTML 仪表板：无需服务、不会发起外部请求，支持浅色和深色主题，并适配手机布局。侧边栏将各个部分分为概览、买家、测试、证据和模拟本身；每张图表背后都有数据表，报告可导出为 Markdown、JSON、CSV 和 PDF。对于包含 500 多个 Agent 的运行，Agent 表格会列出最活跃的 500 个，并注明这一点；所有 Agent 仍会显示在人员卡片中，也会包含在 CSV 下载文件里。以下截图来自 3,000 人的 Fitloop 市场（由 Claude、Codex 和 Gemini 编写的人员），研究页面（报价研究）和实时控制室（1,000 人的运行）除外。scripts/readme_screenshots.py 可使用已安装的 Chrome，从任意运行的 dashboard.html 重新生成这些截图。

概览
一览与决策。 核心数据、继续 / 迭代 / 停止的决策及其背后的信号，以及一页简报，其中包含三项行动、一份预算计划和未来 30 天的安排。	他们在哪里。 模拟人群的世界地图。可切换查看各国的人数、愿意转化的人数、广告 CTR、推介接受率和潜在客户评分；表格列出热门城市和人群居住地。
买家
买家怎么说。 根据自由文本回答得出的购买意向、兴趣、信任度和口碑，并映射为 1–5 分布，按受众细分。	该锁定哪些受众。 并排比较每个细分群体、国家、社群、年龄段和性别，包括意向、信任度、愿意转化的人数和首要异议。
什么会让人止步。 按占比排列的异议，每项都附有合成买家引述，以及什么会改变对方的想法。	哪条信息更胜一筹。 对你的信息进行随机分流测试，并为每个受众找出最佳信息。
测试
在真实感信息流中展示广告。 每则广告都会出现在所属平台的信息流中，与自然帖子并列：拇指停留率、CTR、点击后的行为、评论和支出预测。	社交信息流。 展示模拟社交轮次中的每条帖子及其点赞、回复和情感倾向；可按轮次、受众和国家筛选，并查看各轮次的活动情况。
人们愿意支付多少。 按细分群体展示可接受价格范围、最佳价格点和价格敏感度曲线。	行动手册。 每个受众一张卡片：重点介绍什么、应预先化解哪项异议、如何回应、在哪里推广，以及一条作为佐证的合成引述。
模型意见是否一致？ 按每个人背后的提供商拆分同一份调查，展示 95% 区间和三项核查。此处，Codex 模拟的人群远比 Claude 的人群消极；而 Gemini 的配额用尽后由 Claude 扮演的 Gemini 人群，回答方式与 Claude 的人群相似。	销售演练。 推介评分、反驳前后的接受 / 也许 / 拒绝情况，以及每项异议、所用的反驳、反驳影响的人数和人们提出的后续问题。
营销实验室。 营销实验室（采购委员会、创意优化器、竞争对比卡、客户旅程、定价选择、竞品选择、落地页拆解、角色扮演、假设分析、按受众划分的广告、搜索行为、真实与模拟的顾虑、口碑）会展示每项结果，以及受访人数、作答人数和未能作答的人数，并提供 95% 区间。
证据
分析师小组。 五位分析师独立阅读这次运行的结果；展示他们的共识、共同认同的主题，以及每位分析师的建议。	模拟人群。 每个人的生活故事均来自一段简短访谈；还包括手机和数据套餐、所属群组、他们在本次运行中的行为，以及潜在客户评分。可按细分群体、国家、结论和潜在客户评分筛选。
报告。 通俗易懂的报告，包含目录、开篇决策、模拟对象、结果、异议、定价、销售备注、行动计划及其局限性。可导出为 Markdown、JSON、CSV 和 PDF。	研究。 对同一批人群测试多个情景，每个情景使用多个种子：展示获胜方案、并排对比表、变化内容，以及结果是否超出种子波动范围。
实时
实时控制室。 在 /live 观看运行过程：每个阶段、每位模拟人物行动时亮起并呈现其回答对应的颜色、他们发布的内容和评论，以及进度日志。

工作原理

只需运行一条命令 market-test，即可从单个配置文件运行已配置的工作流阶段。单项测试也可以单独运行。每个步骤生成的所有内容都会保存到运行文件夹中，因此中断的运行会从停止处继续。

1. 了解产品

MarketMirror 会读取你的简介、文档或网站，并编写一份产品档案，说明目标用户、产品方案、定位、证明材料、竞争对手以及尚不明确的信息。之后的每条提示词都会读取这份档案，因此模拟对象会针对你的实际产品作出反应，而不是针对一个模糊的想法。

你的文档还会转化为一个小型知识图谱（存储在本地 SQLite 中，使用本地嵌入进行搜索，无需额外服务）。图谱中的组织和公众人物可以作为发布帖子的账号加入模拟。

你还可以选择使用 research 收集真实用户已有的反馈：Hacker News 讨论串、特定国家/地区的 App Store 评论、Reddit 搜索结果，以及你提供的网页，并附上各自的链接。这些引言会展示给编写模拟买家的参与者，让市场模拟从真实用语出发。

2. 构建市场

你在一份简短的规格说明中描述受众：“印度的学生，18-24 岁，500 人；菲律宾的家长，30-45 岁，400 人”，还要写明国家、城市和社群，例如 WhatsApp 跑步群或 subreddit。然后，为每个人：

flowchart LR
    S["Slot<br/>age · gender · city<br/>income · life stage"] --> P["Persona<br/>150-250 words"]
    P --> G["Stereotype guard<br/>no two alike in job<br/>and city"]
    G --> I["Life interview<br/>12 questions +<br/>first-person summary"]
    I --> F["Follow-ups<br/>2 probes · 3 product<br/>questions · decision card"]

• 名额会让每个受众的人均匀分布在不同年龄、性别、城市（大城市和小城市）、收入和人生阶段中，避免出现 500 个一模一样的 24 岁人士。
• 刻板印象防护会确保同一受众中，没有两个人同时拥有相同的职业和城市（它会将其中一人安排到另一座城市或更改其角色；此过程在代码中完成，不调用模型），并标记出人物过于相似的受众。
• 生活访谈会提出研究人员会问的问题：你在哪里长大？这个月手头宽裕吗？你会先削减哪项开支？你用什么手机？流量套餐怎么样？说说你被骗的一次经历。花大钱之前，你会问谁？广告最让你烦的是什么？ 答案会整理成以人物自己的口吻和语言撰写的第一人称摘要。
• 决策卡描述这个人如何购买：会问谁、多久做决定、什么会让他答应、什么会让他打消念头、不能接受的条件、他会留意哪些信任信号、每月可自由支配的余钱，以及他说的和做的之间有哪些差异。
• 社群为人们提供交流的地方：每个人会加入你指定的几个群组，并在其中互相关注。

以下是这次 3,000 人运行中生成的一人，完全保留模型的原文（节选）：

这些人会在整个运行过程中保留记忆：如果有人隐藏了你的广告或忽略了你的邮件，在问卷和推介中也会记得这件事。使用多个模型提供方时，每个提供方都会撰写分配给自己的那部分人物，并从头到尾扮演他们（在一个市场中使用多个模型）。

3. 把他们放进真实世界

真实动态流中的广告（动态流测试）。 每个人都会在你测试的每个平台（Facebook、Instagram、Reddit、TikTok、LinkedIn、X）上浏览动态流：其中包含若干条本地自然帖子，并在平台通常展示赞助帖的位置放入一条你的广告。测试多个广告时，每个人只会看到其中一条，并随机分配，因此这是一项拆分测试。对于每条帖子，他们都会报告自己的行为：划过、停留以及停留时长、观看、回应、评论、分享、收藏、点击或隐藏，并写下一句想法。平台指南会提供典型的基准率（大多数人会划过大多数广告），避免模拟出来的人过于正面。你会获得按广告和受众划分的广告管理数据（拇指停留率、CTR、点击后的行为）；使用 --seeds 3 时，你会得到一个范围，而不是单个数字。

社交回合。 随后，这些人会在类似 Reddit 和 X 的平台上活动数个回合，由带有推荐动态流的 OASIS 引擎驱动。你的品牌帖子和发布日历（第 3 天降价、第 5 天发布网红帖子）会在你安排的回合中出现；你也可以将实时新闻推送到正在运行的模拟中（“竞争对手刚刚降价了”）。人们会用自己的语气发帖、回复、点赞、关注和争论。仪表板的社交动态流会按回合、受众和国家显示所有帖子，以及对品牌帖子的回复和其中表达的情绪。

4. 询问他们

调查问卷。 每个人都会用自己的话回答：他们会尝试吗？有多感兴趣？他们信任它吗？他们会推荐它吗？自由文本会通过语义相似度评分（SSR）转化为 1-5 分的评分分布：使用本地嵌入，将每个回答与五条锚点陈述进行比较，无需额外调用模型。直接要求评分时，大模型给出的评分分布往往过于集中、不切实际；而根据人们自己的话进行评分，得到的分布会更接近真实调查面板，正如 SSR 论文所报告的那样。调查问卷还可以：

• 对你的消息进行拆分测试，每个人会随机看到其中一条；
• 询问四个价格问题，并绘制可接受的价格范围和最佳价格点（Van Westendorp）；
• “模拟一周后”再次询问一部分受访者，并报告有多少人给出了相同结论（重测信度）；
• 当每个受众的回答占比都落在你设定的误差范围内时，提前停止。

销售演练。 你的推介会发送给每位买家。他们会提出异议，你则逐一回应，然后他们再次做出决定。你会得到按排名排列的异议、有效的回应，以及每个人的潜在客户评分（“先联系谁”）。

分析师小组。 五位分析师会各自独立阅读整个模拟过程，并分别建议继续、迭代或停止。他们的一致程度是对报告的检验，而不是决定结果的投票。

5. 做出决定

决策卡片会在顶部给出继续、迭代或停止的结论，并列出背后的信号：调查问卷的购买意向（继续需要 1-5 分制的平均分达到 3.75，迭代需要达到 3.1）、动态流测试中的最佳广告、分析师意见和首要异议。报告会用通俗语言说明：模拟了哪些人、他们说了什么、哪些因素阻碍了他们、应该做出哪些改变、行动计划以及局限性。报告中的每个数字都会与模拟过程的事实表进行核对；如果写作模型运行失败，则会生成纯数据报告。

所有内容都会呈现在一个 HTML 仪表板中，无需服务器即可打开，并支持离线使用、浅色和深色模式以及手机浏览。每张图表背后都有对应的数据表，报告可下载为 Markdown、JSON、CSV 或 PDF。实时控制室会展示运行中的模拟：每个阶段、每个人采取行动时的动态提示，以及他们发布的内容。查看仪表板。

6. 对照现实检验

模拟数据与真实数据进行比较后才有意义。导入真实广告结果或调查回答，然后让 MarketMirror：

• 回测预测结果与过往广告的表现；
• 校准模拟调查与真实回答：包括重合度、各受众群体的可信度，以及修正后的转化率；
• 利用从这些比较中学到的信息，预测特定预算下的点击量或注册量；
• 根据真实广告导出数据和本次运行，建议接下来要进行的测试。

从模拟到小规模真实测试，再回到模拟，这个循环才是关键：模拟能缩小测试范围，最终由现实来做出判断。

使用场景

每个操作方案都从已准备好的模拟开始（./mm cli quickstart，然后运行 market-test 并设置 "approve_spend": true）。用通俗语言向你的 Agent 提问，或者自行运行命令。结果会保存在运行文件夹中，并显示在最后一列所列的仪表板板块中。

先从你需要做出的决定入手：

信息流测试预览涵盖 Facebook、Instagram、Reddit、TikTok、LinkedIn 和 X。可选的社交轮次使用 MiroFish/OASIS 的 Twitter 和 Reddit 环境。搜索、自然流量、推荐和销售测试系列会适配现有的调查、收件箱和推介引擎；它们不会复现这些渠道的生产系统。

示例结果：模拟市场研究

以下是针对虚构健身应用 Fitloop的文档记录本地运行结果。它们展示了工作流及其局限性。这些结果并非实际观察到的客户转化率，也不能证明预测准确性。

一览

种子范围反映模拟结果的变化。下一步是开展小规模随机真实实验；降价并不能证明其具有预测优势。

3,000 人混合市场

Fitloop 的一个市场研究包含 3,000 名指定用户，分别由 Claude Sonnet、Codex（gpt-6-luna）和 Gemini 3.8 Flash（gemini-3.8-flash-low）各撰写并访谈三分之一。受众来自印度、菲律宾和肯尼亚的六类人群，以及五个社群：Bengaluru Fitness Buddies（WhatsApp）、Working Moms & Dads India（Facebook）、Fit Pinoy Community（Facebook）、Nairobi Runners & Gym Rats（WhatsApp）和 r/budgetfitness；每人最多加入 2 个社群。广告宣传的优惠为：7 天免费试用，无需银行卡，之后每月 USD 4.99。与 1,000 人的测试一样，说明和落地页仍要求注册时提供银行卡，这项测试旨在发现这一问题。

决策：迭代（信心中等）。调查单独得出的结论是不应上线（购买意愿为 2.88 / 5，愿意开始试用的比例为 0.7%，n = 2,999），信息流测试的结论是迭代（表现最佳的广告为 fb_parents，预期点击率为 1.02%），5 位模拟分析师也全部建议迭代。首要改进事项：提升可信度（“看起来像骗局”）、消除用户对是否真正免费的疑虑，并明确说明产品。

信息流测试：5 条广告在 5,140 次人次-平台会话中的表现：

销售话术让情况变得更糟，而不是更好：听完反驳后，约五分之一的人从“可能会”转为“不会”（话术评分为 23 分，满分 100 分）。报告提出的解决方案是：改写针对信任和价格问题的反驳，明确展示第 7 天后的具体扣费金额、取消步骤和本地价格，而不是与用户争辩。这与分析师提出的主题一致。

**模型之间意见不一，而回答所用的模型影响最大。**按编写每个人设的提供方划分：

Gemini 编写的人设由 Claude 扮演时，回答方式更像 Claude 的人设，而不是 Codex 的人设。因此，在这次测试中，回答调查的模型对结果的影响远大于编写人设的模型，而且 Codex 的态度比 Claude 消极得多。应将以上每项比例都视为这两种行为之间的范围，而不是某个市场的单一答案。 运行情况。 人群准备耗时 2 h 57 min（重启一次），通过三个登录网关进行的动态测试耗时 62 min。之后的社交轮次遇到了使用限制：四次在轮次进行期间，Gemini 或 Claude 的登录额度触顶；每次触顶都会让四轮从头开始，通常还要等上数小时才能重置。随后，Gemini 登录的配额耗尽了约四天（Flash 和 Argon 都一样）。因此，运行的其余部分改用 Anthropic API 密钥：Claude Sonnet 5.5 扮演由 Claude 编写的人物，并作为替代方案（MM_PROVIDER_STANDIN=antigravity=claude）扮演由 Gemini 编写的人物；Codex 则继续通过自己的登录扮演自己编写的人物。此后运行未再中断：四轮耗时 40 min，对 2,999 人进行调查并重测耗时 23 min，向 2,999 人推介耗时 37 min，之后进行小组讨论并生成报告。这部分的 API 费用可在 Anthropic 控制台查看；MarketMirror 没有统计轮次、调查和推介过程中的令牌用量。

其背后的人群：

• 有一位请求的人物因调用失败而未能编写。此人计入总数，但没有补填。
• 12 位访谈失败的 Codex 人物保留在 profile 深度。82 位已访谈人物没有决策卡。
• 受众：学生 642 人、菲律宾年轻职场人士 536 人、印度年轻职场人士 534 人、印度家长 429 人、菲律宾家长 429 人、肯尼亚年轻职场人士 429 人，各受众均在三个提供方之间均分。按国家/地区划分：印度 1,284 人、菲律宾 1,125 人、肯尼亚 590 人。
• 刻板印象防护机制调整了 20 个人物，且未发现多样性不足的受众。
• 加上知识图谱中的 7 个角色和 5 个社区账号，此模拟共有 3,011 个 Agent，每个都有个人资料。
• 动态测试进行了 1,289 次模型调用（Gemini 442 次、Codex 440 次、Claude 407 次），使用了 19.9M 个输入令牌和 0.94M 个输出令牌，且未丢失会话。

Fitloop 应该以哪种方案推出？

一项研究在同一批 150 名模拟买家上测试了三种方案，每种方案使用三个随机种子（共 9 个单元；通过本地 Claude Code 网关运行时，每个单元约需 10 分钟）。每个数值都是跨种子的均值，括号内为最低和最高种子值；括号仅反映模拟波动。

研究结论。 要求提供银行卡在每个种子下都明显不利：购买意愿下降 0.5，愿意开始试用的比例下降 3.9 个百分点，“可能会”回答下降 44.8 个百分点，对诈骗的担忧上升 33.6 个百分点，以上变化均超出种子波动范围。将价格降至 USD 2.99 后，愿意点击的比例（+15.8 个百分点）和信任度（+0.47）均提升至波动范围之外，但购买意愿的提升（+0.09）仍在波动范围内，因此即使在模拟中，降价也不是明确的胜出方案。它在 3 个种子中有 2 个结果最佳，而研究摘要将其结果标记为不支持预测性结论。建议：保留无需银行卡的试用，着力提升信任度（提供证明、明确公司名称、清楚标明“无需银行卡”），并对 USD 2.99 与 USD 4.99 进行小规模随机真实测试。完整报告会在研究文件夹中生成，文件名为 study_report.md，与 study.html 放在一起。

提供的优惠：7 天免费试用，无需银行卡，之后每月收费 USD 4.99；面向印度、菲律宾和肯尼亚的年轻职场人士、家长和学生。

结论：迭代（中等置信度）。各项信号并不一致：单看调查结果应当停止推进（n = 1,001），动态信息流测试建议迭代（效果最好的创意为 fb_parents，预期 CTR 为 1.58%），五位模拟分析师也都建议迭代。在加入分析师评审组之前，测试结束时记录的决策是停止推进。这个想法能引起人们的兴趣（三分之四的人表示可能愿意尝试），但信任问题阻碍了他们。报告还发现了一个具体问题：广告承诺“无需银行卡”，但落地页表单却要求填写银行卡号、有效期和 CVV，模拟参与者在这一步放弃了。报告建议的下一步是移除银行卡步骤、添加各国真实用户的证明，然后重新测试。这些都是模拟参与者；在真实实验验证之前，应将所有比率仅视为趋势参考。

准备工作、主动模拟轮次、调查、邮件／信息流反馈、提案和报告都可能调用模型。重复使用种子会增加工作量。本地网关会在可用时报告上游用量并标注估算值；使用订阅不代表已测得实际费用。选择大型群组之前，先测量一次小规模运行。首次设置嵌入时，即使推理在本地运行，也可能需要下载模型资源。

实测运行

这些是 Fitloop 的本地测量结果，并非速度保证。模型、硬件、活动设置、并发和提供商限制都会影响运行时间。本节中的所有速率均为模拟值。

1,000 人运行的活跃时间明细：Feed 测试 10m 17s（434 次调用，1,296,106 个输入 Token 和 375,768 个输出 Token）；4 轮社交活动 18m 28s（1,159 项操作）；调查和复测 20m 29s；报告 1m 26s。该次运行中分析师小组失败（5 位分析师全部失败，之后已修复），并于稍后重新运行。实际墙钟时间长得多：Claude Code 会话时限在调查中途暂停运行 4h 12m，第二天早上手动恢复，并且 4 轮社交活动也重新运行，因此上述活跃时间仅计算了最后一次执行。API 提供商有各自的速率限制和配额。

人员准备工作通过 3 个登录网关单独测量。“编写人员”仅指角色规划器（角色、访谈和跟进）；“上传至就绪”还包括知识图谱、Agent 配置档案和模拟配置。在完整深度下，决策卡由跟进调用生成，因此该列的数量也就是跟进人数。

60 人和 3,000 人的运行使用了 Sonnet、gpt-6-luna 和 gemini-3.8-flash-low。150 人的运行使用了 Sonnet、Codex 默认模型和 gemini-3.8-flash-medium；其 24 次访谈中，每个受众有 4 次。该运行早于按受众均分的调整（每个受众在两个提供商之间分为 20 + 5，因此人数为 45 / 55 / 50）；当前运行会将每个受众均匀分配给所有提供商。

3,000 人运行的计时并非一次完整执行所得。14:34 时，在完成 3,000 人中的 1,865 人后，后端重启以应用通道修复（挂起的调用曾将 Gemini 通道从 10 降至 2；现在只有速率限制会使通道减半）。新的准备任务从人群缓存中重放了 1,043 份已完成的回答，并写入其余内容；仅这第二部分就耗时 1h 54m 39s。人员写入完成后，3,011 份 Agent 配置档案耗时约 7.5 分钟，模拟配置耗时约 9.5 分钟。

快速开始

需要 Git、Bash、Python 3 和 uv。安装程序会配置 Python 3.12 环境。请使用 Linux、macOS 或 WSL；尚未验证原生 Windows。

git clone https://github.com/DarkWorldCoder/market-mirror.git
cd market-mirror
bash install.sh
./mm configure

选择模型提供商，然后启动后端并创建首个场景：

./mm provider check
./mm start
./mm cli quickstart --out scenarios/acme

向导会询问你的产品、买家、渠道、预算和测试规模。它会写入可编辑的输入文件、准备模拟人物，并在运行其余测试前暂停供你审核。准备过程本身会调用模型。 请从小规模群组开始。provider check 会发现可用模型，但不会运行推理；它不会测试模型质量或工具支持情况。

检查生成的文件和人物档案。要继续，请保留返回的 simulation_id，在 scenarios/acme/market_test.json 中设置 "approve_spend": true，然后运行：

./mm cli market-test scenarios/acme/market_test.json
./mm live --run-dir mirofish_runs/acme

实时查看器运行于 127.0.0.1:5050，其控制室 127.0.0.1:5050/live 会显示每个阶段、每位模拟人物行动时的动态标记、他们发布的内容，以及每两秒更新一次的进度日志。如果运行目录名称不同，请使用流水线打印的实际运行目录。保存的 dashboard.html 也可以直接打开，无需服务器。若要生成模板而不准备人物，请使用 ./mm cli quickstart --no-run。

测试你的产品 URL

安装可选的浏览器支持，然后使用已准备好的模拟 ID：

uv sync --project backend --extra browser --python 3.12
backend/.venv/bin/python -m playwright install chromium
./mm cli website-test --simulation "$SIMULATION_ID" \
  --url https://your-product.example/products/shoes --goal add_to_cart \
  --task "Evaluate these shoes and decide whether to add a suitable pair to your cart." \
  --limit 3 --steps 12

安装浏览器扩展后重启后端。将 URL 替换为你的网站。浏览器控制支持搜索和键盘操作、产品选项、悬停菜单、同站点标签页和框架、开放的 Shadow DOM，以及页面变化时的有限恢复。添加 --record-video 以录制视频，或添加 --headed，在图形会话的桌面上观看操作。Agent 可能会与实际购物车交互；提交注册信息需要明确提供测试数据并选择加入。不支持下单或付款。命名 DOM 检查会独立验证结果，不依赖 Agent 的说法。未提供此类检查时，完成状态将保持未验证。请参阅真实网站测试，了解结果检查、注册设置、浏览器限制和证据报告。

浏览器运行会使用精简的模型观察结果，同时保留完整的本地证据。请设置调用次数、输入 token 数和耗时限制；对于未变化页面上的重复操作，系统会单独检测，不会与买家离开混为一谈。报告会显示可用的缓存使用情况、模型耗时和成本依据。请参阅浏览器上下文和运行限制。

选择模型

登录网关使用你已有的订阅及其用量限制。API 提供方会单独收取用量费用，并实施各自的速率限制和配额。模型选择、网关设置、用量限制导致的暂停、使用 Claude API 密钥进行提示词缓存、设置页面，以及 3,000 人规模的 API 费用，详见提供方、混合市场和大规模运行。

默认知识图谱使用本地 SQLite 和本地嵌入；无需 Zep 账户。下载模型和研究公开来源需要网络连接。托管提供方和 CLI 网关会将模型提示词发送给选定的提供方。模型用量仍受该账户的限制和收费规则约束。

在一个市场中使用多个模型

一个市场可以同时由多个提供方参与，例如 Claude、Codex 和 Gemini。每个提供方都会为每个受众撰写相同份额的内容、采访自己的受众、让他们参与信息流和社交环节，并在问卷和推介中代表他们作答，因此一个模型会从头到尾代表同一个人发言。随后，仪表板会询问 “模型意见一致吗？”：它按提供方拆分结果，并检查各方的购买意愿范围是否重叠，以及是否指出相同的首要异议和最佳信息。一致性是对模拟稳健性的检验，并不能证明真实买家的情况。

LLM_POOL=claude_code:sonnet,codex:gpt-6-luna,antigravity:gemini-3.8-flash-low
LLM_POOL_STRICT=true          # rounds and tests stay on each person's own provider

每个提供方都有独立的并行调用通道，因此响应较慢的提供方不会拖慢响应较快的提供方；如果某个提供方的账户用量耗尽，可以切换到 API 密钥，或在运行期间由另一个提供方代替。完整设置（在不同端口运行网关、令牌、通道、面向数千人的深度设置）详见提供方、混合市场和大规模运行。

连接你的 Agent

可通过 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini 或其他支持其 MCP 传输协议的客户端使用 MarketMirror。请先按照上方的快速入门安装并配置引擎。

Codex 插件

在仓库根目录中运行：

codex plugin marketplace add "$PWD"
codex plugin add market-mirror@market-mirror-local

Claude Code 插件

claude plugin marketplace add "$PWD"
claude plugin install market-mirror@market-mirror

该插件包含主要工作流，以及专注于研究、规划、测试和证据审查的 Agent 技能。它们共用一个规范来源。客户端插件支持和配置位置各不相同；请参阅插件指南。

Gemini CLI 扩展

gemini extensions install https://github.com/DarkWorldCoder/market-mirror

该扩展会添加 MarketMirror MCP 服务和一份简短的 GEMINI.md 指南。使用上方的快速入门安装引擎，或让 Gemini 运行 setup。

任意兼容的 MCP 客户端

最快捷的方式是使用 PyPI 软件包（需要 uv）；它也已列入官方 MCP Registry，名称为 io.github.DarkWorldCoder/market-mirror：

{ "mcpServers": { "market-mirror": { "command": "uvx", "args": ["marketmirror"] } } }

然后让你的 Agent 运行 doctor；如果尚未安装引擎，再运行 setup。如果要改用已有的代码库检出版本，可以为你的客户端打印配置，而不覆盖其设置：

./mm agent-config --client generic
# Also supports: codex, claude, cursor, gemini

输出包含绝对服务路径和引擎位置。将此条目复制到客户端的 MCP 配置中，然后重启客户端。也可以使用 ./mm mcp 启动 stdio 服务。

对于经过身份验证的环回 HTTP MCP：

python3 plugin/skills/market-mirror/scripts/mcp_server.py \
  --http --port 5061 --token-file /absolute/path/to/private-token

创建一个私有令牌文件，其中包含一个至少 24 个字符的随机 bearer token。使用该令牌连接到 http://127.0.0.1:5061/mcp。此传输方式适用于本地 Agent，而非托管的远程服务。

在你的 Agent 中尝试以下提示：

使用 MarketMirror 分析我们的产品和营销活动表现。引入你已获授权访问的工具中的广告和分析数据，或使用我提供的导出数据。研究有引用来源的客户反馈，调查一小部分模拟受众，并比较两则广告或优惠方案。使用合成访客测试我们的产品 URL，展示证据和缺失的输入，并推荐下一项真实实验。

核心工具：doctor、provider_setup、understand、ads_import、ideas、website_test、research、actuals_import、campaign_plan、run_test、study、job_status、holdout_backtest、predict 和 results。长时间运行的任务会返回状态、日志和结果路径。在将任务视为已完成之前，请先轮询 job_status。

示例工作流

flowchart LR
    A[Product brief] --> B[Product profile]
    C[Cited public feedback] --> D[Campaign plan]
    J[Connected ad data or exports] --> D
    B --> D
    D --> E[Surveys, campaign tests and website journeys]
    E --> F[Compare scenarios]
    F --> G[Next real experiment]
    G --> H[Import observed results]
    H --> I[Backtest and calibration]
    I --> D

快速入门创建 scenarios/acme/ 后，请将其中的示例内容替换为你的产品资料：

./mm cli understand --docs scenarios/acme/brief.md --name Acme \
  --out scenarios/acme/product_profile.json

./mm cli research --query "home workout app" --country in \
  --out scenarios/acme/research

./mm cli campaign-plan --profile scenarios/acme/product_profile.json \
  --research scenarios/acme/research/voices.json \
  --goal "trial signup" --budget 500 --currency USD \
  --channels search organic paid_social email sales referral \
  --out scenarios/acme/campaign_plan.json

计划包含 test_specs、带引用来源的证据、假设和未知项。各渠道预算默认采用相同的草拟分配。审核相关主张和分配，为选定的规格保存 experiment.json，然后在准备好的模拟中测试：

# Set this to the ID returned by your preparation step.
SIMULATION_ID=sim_replace_me
./mm cli test --simulation "$SIMULATION_ID" --spec @experiment.json
./mm cli study --spec study.json

experiment.json 和 study.json 是经过审核的输入文件；输入示例和 ./mm cli study --help 介绍了它们的格式要求。研究单元会复用已完成的工作；重新运行相同规格即可继续执行。每项独立比较都应从相同的初始状态和匹配的场景种子开始。

有实际结果时，请导入这些结果。此示例需要包含 Day、Country、Views 和 Clicks 列的导出文件：

./mm cli actuals-import exports/campaign.csv --source-type ads \
  --map date=Day market=Country impressions=Views clicks=Clicks \
  --out scenarios/acme/actuals.json

./mm cli holdout-backtest --pairs experiments_with_train_and_holdout.json \
  --out scenarios/acme/holdout_backtest.json

导入器会保留来源、日期、市场和质量标签，并返回逐行验证错误。回测需要明确配对的模拟结果和真实结果，并声明训练集／保留集划分；仅凭导入的导出文件还不能直接构成保留集数据集。

./mm cli profiles --simulation "$SIMULATION_ID" --brief
./mm cli feedtest --simulation "$SIMULATION_ID" --creatives @creatives.json --seeds 3
./mm cli survey --simulation "$SIMULATION_ID" --offer "Acme trial" \
  --goal "start a trial" --messages @messages.txt --split --pricing USD
./mm cli emailtest --simulation "$SIMULATION_ID" --emails @emails.json
./mm cli pitch --simulation "$SIMULATION_ID" --script @pitch.md --rebuttals @rebuttals.md
./mm cli report --simulation "$SIMULATION_ID" --run-dir mirofish_runs/acme

MarketMirror 基于 MiroFish 构建，而 MiroFish 运行于 OASIS 之上。OASIS 提供逼真的社交平台（信息流、帖子、关注关系和推荐系统），供大模型 Agent 在其中活动。MiroFish 在此基础上增加了知识图谱和预测报告。MarketMirror 将它们转化为以决策为终点的市场测试：

MarketMirror 在此基础上增加了受众规划、营销实验和决策报告：

证据和模拟局限

• 生成的访谈仍然是合成内容。 详细的个人简介和 BDE 画像不会让虚构人物变成客户证据。
• 行为控制因素属于假设。 注意力、疲劳、社会认同和落地页阻力包含手动设定的先验，需要针对目标市场进行验证。
• 种子变化衡量的是模拟变化。 它不是预测置信区间。反复得出相同结果，以及合成测试—重测的一致性，都不能证明与真人的结果一致。
• 回测回答的是具体问题。 现有的无画像对照组采用训练集中的真实结果均值。仅仅胜过它，并不能证明具有普遍的预测可靠性，也不能取代与通用读者 LLM 的匹配对比。
• 校准取决于覆盖范围和假设。 未经校准的预测不包含区间和成功概率。请在未经触碰的真实实验中，分别验证绝对比率、排名和细分群体发现。

请阅读人类行为研究指南，了解相关论文、检查出的代码缺口以及拟议的记忆／状态架构。该指南区分了已实现的控制措施、未来工作和实验支持的结果。

常见问题

这些是真实买家或我可以联系的人吗？

他们是模拟中由 AI 生成的角色。他们的姓名、故事、回答和潜在客户评分描述的是这些角色，并非真实潜在客户的联系人名单。

MarketMirror 会投放我的广告或发送邮件吗？

它会模拟广告、收件箱反馈和销售对话，但不会发布广告、发送外联消息，也不会更改你的广告账户。

买家能访问我的实际网站吗？

可以，但需要启用可选的浏览器支持。合成访客可以查看真实页面并尝试执行查找产品或将商品加入购物车等任务。报告包含屏幕截图和操作记录。需要进行明确的页面检查才能验证任务是否完成。不支持下单和付款；支持的操作及注册要求请参阅网站测试。

我需要编写代码吗？

你可以通过已连接的 AI 助手用普通语言提出测试请求。安装 MarketMirror、选择模型并连接该助手需要进行技术设置。也可以直接使用命令行工具。

它是免费的吗？

MarketMirror 的源代码依据 AGPL-3.0 提供。运行它可能会消耗付费 AI 用量、订阅额度或本地计算资源。受众规模、访谈深度、测试数量和重复次数都会影响所需工作量。实测运行提供的是示例，并不保证成本或速度。

我可以导入真实的研究数据和营销活动数据吗？

可以。你可以提供产品文档、关联的反馈和营销活动导出数据。MarketMirror 也可以收集受支持的公开反馈，并附上来源链接。要将模拟结果与实际结果进行比较，需要合适的配对数据；仅导入广告导出数据并不能构成完整的验证研究。

技术术语是什么意思？

其他集成

Docker 服务会从主机挂载上传文件、场景和运行输出。容器无法直接访问主机上的回环登录网关；请使用容器可访问的提供方，或在主机上运行 CLI 网关工作流。

开发

cd backend
uv sync --python 3.12
uv run --no-sync python -m pytest tests claude_cli/tests -q

测试会模拟模型调用，无需有效的模型密钥。CI 也会检查生成的 API 文档。后端服务位于 backend/app/，CLI 和报告渲染器位于 backend/claude_cli/，Agent 工具位于 plugin/，Python SDK 位于 sdk/。

文档

支持项目

如果 MarketMirror 对你有帮助，请给代码库点个 ⭐，让更多人发现它，并告诉我们你测试了什么。每个问题都会得到回复。

致谢与许可证

MarketMirror 基于 MiroFish 和 OASIS 构建，并在其模拟基础上添加了受众规划、营销测试和决策报告。它采用 AGPL-3.0 许可发布。

仪表板嵌入了 Apache ECharts；请参阅第三方声明。MiroFish 原始 README 得以保留。横幅和工作流插图由 AI 生成；其中包含生成提示词。