startup-idea-validation

创业点子验证

在构建之前系统地验证想法：明确假设、收集证据、评估机会，并做出有依据的决策。

行动原则（2026）

• 优先做决策，而非罗列信息：每个维度都以 GO / CONDITIONAL / PIVOT / NO-GO 之一收尾，并给出下一步行动。
• 将证据质量与信心水平分开：薄弱的证据不足以支撑高分。
• 在开展实验前预先设定阈值和停止规则（避免不断改变标准）。
• 尽早验证付费意愿和价值实现时间（定价是产品的一部分）。
• 根据目标结果（风险投资规模与现金流型业务）和商业模式（B2B SaaS、B2C、市场平台、服务）校准阈值。
• 保持安全与合乎道德：不虚假陈述，遵守服务条款，并通过数据最小化和保留期限限制来处理客户数据。

信息收集清单（先询问）

• 一句话概述想法 + 目标用户 + 待完成的工作
• 商业模式：B2B/B2C、SaaS/按用量计费/市场平台/服务、ACV/ARPU 范围
• 地理范围、限制条件（受监管领域、采购/安全要求、数据访问权限）
• 目标结果：风险投资规模、盈利的小型企业，还是以论点为导向的研发
• 现有证据：访谈、试点、预售、流量、竞品清单、定价假设

选择合适的输出

如果用户询问……	提供……	使用……
“验证这个想法” / “值得开发吗？”	9 维评分卡 + 结论	validation-scorecard.md, go-no-go-decision.md
“风险最高的假设是什么？”	RAT + 测试计划	riskiest-assumption-test.md, validation-experiment-planner.md
“测试我的假设”	假设画布 + 实验设计	hypothesis-canvas.md, hypothesis-testing-guide.md
“X 的市场规模”	TAM/SAM/SOM 规模测算 + 假设表	market-sizing-worksheet.md, market-sizing-patterns.md
“这个能盈利吗 / 我的资金还能支撑多久？”	单位经济效益 + 资金可支撑时间 + 情景分析	financial-modeling-calculator.md
“我应该开发 X 还是 Y？”	对比评分卡 + 决策备忘录	validation-scorecard.md, go-no-go-decision.md

工作流

1. 明确目标结果和商业模式；据此设定默认阈值。
2. 找出 RAT（如果该假设不成立，就会导致业务失败的假设）。
3. 规划验证阶梯：访谈 -> 冒烟测试 -> 礼宾式服务/WoZ -> 付费试点。
4. 先运行成本最低且可证伪的测试；预先设定 PASS/FAIL 阈值和停止规则。
5. 根据证据对全部 9 个维度评分；证据薄弱时调低分数。
6. 生成决策备忘录：结论、原因、哪些情况会改变决策，以及下一步最小且可逆的行动。

9 维评分卡

维度	权重	衡量内容
问题严重程度	15%	紧迫性、不采取行动的代价、当前的替代方案
市场规模	12%	对目标结果而言，需求是否充足
市场时机	10%	明确的“为何是现在”以及顺风因素
竞争壁垒	12%	长期防御能力
单位经济效益	15%	盈利路径（包括回本时间和利润率）
创始人与市场匹配度	8%	资源获取能力、专业知识和执行能力
技术可行性	10%	可构建性、依赖项、限制条件
GTM 清晰度	10%	ICP、渠道、推广方式、首批客户
风险概况	8%	可能导致失败的因素及其发生概率

结论阈值（默认）：

• 80–100：GO
• 60–79：CONDITIONAL（先验证 RAT）
• 40–59：PIVOT
• <40：NO-GO

详细评分标准和校准方法见 validation-methodology.md。

验证规则

• 有力证据是付出代价（时间、金钱、切换、访问权限）的行为承诺；薄弱证据则是观点和假设。
• 重要主张至少通过两个来源交叉验证（尤其是市场规模和竞争对手现状）。
• 保留证据链：链接 + 捕获月份；区分“事实”和“假设”。

验证阶梯（默认）

步骤	目标	有力信号
访谈	验证问题和背景	反复出现的痛点，以及实际使用的变通方法和支出
烟雾测试	验证需求	展示价格后的合格转化
Concierge/WoZ	验证工作流价值	用户完成任务并再次使用
付费试点	验证付费意愿	已付费、续约或扩大规模

AI / 自动化说明（2026）

如果想法依赖 AI（Agent、副驾驶、自动化），请明确验证以下方面：

• 数据权利和访问权限：你能否合法、可靠地访问所需数据？
• 可靠性：定义成功指标、故障模式和人工后备方案；在真实工作流中验证。
• 服务成本：在 assets/financial-modeling-calculator.md 中估算推理、检索和人工参与环节的成本。

有关 AI 专属实验模式，请参阅 hypothesis-testing-guide.md。

集成点

接收自

• startup-review-mining - 痛点证据
• startup-trend-prediction - 市场时机输入
• startup-competitive-analysis - 竞争格局

输出至

• router-startup - 创业决策路由
• product-management - 经验证的需求和路线图输入
• startup-business-models - 变现和产品打包决策

资源

资源	用途
validation-methodology.md	评分标准和校准
hypothesis-testing-guide.md	实验设计和 RAT 工作流
market-sizing-patterns.md	TAM/SAM/SOM 方法和常见陷阱
moat-assessment-framework.md	防御能力分析
customer-interview-guide.md	访谈方法、脚本和分析
landing-page-validation.md	烟雾测试、转化基准和落地页工具
competitive-landscape-assessment.md	竞争扫描、差距分析和市场梳理
pivot-framework.md	转向触发因素、类型、决策框架和案例研究（Slack、Instagram、Shopify）

模板

模板	用途
validation-scorecard.md	完整的 9 维度评分
go-no-go-decision.md	决策备忘录格式
hypothesis-canvas.md	假设定义
validation-experiment-planner.md	实验规划 + 阈值
riskiest-assumption-test.md	RAT 识别和测试设计
market-sizing-worksheet.md	市场规模估算工作表
financial-modeling-calculator.md	现金跑道 + 情景分析 + 单位经济效益

数据

文件	用途
sources.json	精选验证资源