分数怎么来的

规则与权重

分数由确定性规则算出。语言模型从不决定数字。相同输入永远得到相同分数。

最后更新 · 2026年9月28日

约定

数字来自规则引擎，不是 AI

你用一两句话描述想法，再回答五个结构化问题。引擎给七个维度各设一个基线，把每一条命中的规则作为带符号的加减分加上去，再把每个维度钳制到 0–100 的整数。可选的 AI 只润色这些数字周围的文字。它不能抬高分数、压低分数，也不能改结论。

七个维度

7 个维度，权重是刻意排的

总体创业分是这七项的加权和。验证维度权重最高，因为引擎建立在一个明确的判断上：干掉一个坏想法，最便宜的办法是先去验证。开发难度权重最低，因为写软件变便宜了，搞清楚有没有人要并没有。

验证可行性
25%(0.25)
动手之前，这件事能多便宜、多具体地测？有具名受众、点子里已经有数字或候补名单的，分数更高。硬件、临床或持证验证分数更低——因为第一次诚实的实验很贵，不是因为想法弱。
规则生效前的基线：50
分发
20%(0.20)
有没有一条说得通的路，能碰到第一批客户？社群和垂直渠道对独立开发者更有利。付费广告、冷推广，以及没选渠道，都会拉低这一项。
规则生效前的基线：40
市场需求
18%(0.18)
客户是否具体到找得到，问题是否具体到测得了？「所有人」「用户」这类宽泛受众，以及一句话的点子，会在这里丢分——不是想法一定差，而是输入里还没有可验证的东西。
规则生效前的基线：45
变现
12%(0.12)
有没有一个能按真实价格去测的收入模型？订阅分最高。平台模式记为中性，因为有先有鸡还是先有蛋的问题。不选变现模式，扣分很重。
规则生效前的基线：45
竞争
10%(0.10)
这个品类是不是已经挤满了几乎一样的产品，受众够不够窄、守得住？匹配到常见饱和品类模式的点子，会在这里丢分。
规则生效前的基线：50
创始人匹配
10%(0.10)
你填写的背景，是否匹配把这件事做出来并卖出去所需要的能力？资深开发者加分最多。非技术创始人只小幅扣分——招聘或自学是真实成本，不是否决。
规则生效前的基线：50
开发难度
5%(0.05)
从想法到客户能反应的东西，中间还有多少活？唯一会推动这一项的输入是技术背景，而它在七项里权重最小。
规则生效前的基线：55

两个汇总数字

总体分和机会分用不同公式，是故意的

总体创业分

按上面的权重，对七个维度做加权和。这个数字带着引擎的优先级：先验证，再分发，再市场。

机会分

同一套 7 个维度的算术平均，每一项权重相同。它不理会引擎怎么加权。

两个数字分开时，差值本身就是信号。机会分高于总体分，通常说明你在引擎权重低的地方更强——常见是开发和创始人匹配——而在权重高的地方更薄，最常见的是验证和分发。

决策区间

分数如何变成 GO、CAUTION 或 NO-GO

结论是一条阈值规则，两半各管一件事：总体分必须跨过门槛，同时不允许任何一个维度掉进危险区。一个想法可以平均分看起来还行，却因为单个维度极弱而被否决——最典型的形状是产品说得通，但找不到触达任何人的路。

GO
总体分至少 75，且没有任何一个维度低于 50。
CAUTION
总体分至少 55，且没有任何一个维度低于 30。
NO-GO
其余情况。要么总体分低于 CAUTION 门槛，要么有一个维度掉进了危险区。

规则目录

34 条规则，按读取的输入分组

每条规则有编号、人工可读的理由、带符号的加减分，以及它影响的维度。规则命中你的输入时，这个加减分会加到列出的每一个维度上。0 分也是规则：它记录引擎看过了，但没有站边。

有些规则还会在自由文本的想法和受众字段里做模式检查——比如具名的专业角色、候补名单，或常常标志拥挤品类的关键词。本页列出理由和加减分，不展示模式原文。

变现模式(6)

mon.subscription+10
订阅是经过验证的持续性商业模式。
影响维度: 变现、竞争
mon.one_time+4
一次性购买可行但制约用户终身价值。
影响维度: 变现
mon.freemium+5
免费增值模式在有强获客渠道时有效。
影响维度: 变现、分发
mon.marketplace0
平台模式有先有鸡还是先有蛋的风险；此处中性。
影响维度: 变现
mon.ads+2
广告模式没有大量流量很难规模化。
影响维度: 变现
mon.not_sure-8
未选择变现模式说明商业模式思考不成熟。
影响维度: 变现

获客渠道(8)

acq.seo+8
SEO 有复利效应且具备防御性。
影响维度: 分发、竞争
acq.community+7
社群驱动增长具备防御性和高信任度。
影响维度: 分发
acq.reddit+6
Reddit 适合垂直、高意向受众。
影响维度: 分发
acq.product_hunt+5
Product Hunt 能带来流量高峰但难持续增长。
影响维度: 分发
acq.social_media+3
社交媒体默认高投入低转化。
影响维度: 分发
acq.paid_ads-4
付费广告对新项目来说已饱和且昂贵。
影响维度: 分发、变现
acq.cold_outreach-5
冷推广难以规模化且消耗快。
影响维度: 分发
acq.not_sure-6
未选择获客渠道是一个重大危险信号。
影响维度: 分发

技术背景(4)

bg.experienced+5
资深开发者可以独立交付 MVP。
影响维度: 创始人匹配、开发难度
bg.intermediate+2
中级开发者可以在一定帮助下交付。
影响维度: 创始人匹配、开发难度
bg.beginner0
新手背景没问题；开发评分有小幅扣减。
影响维度: 创始人匹配
bg.non_technical-2
非技术创始人需要招聘或自学。
影响维度: 创始人匹配

想法文本(5)

idea.detailed+3
更长、更具体的点子意味着思考更充分。
影响维度: 市场需求
idea.vague-4
非常简短的点子说明对问题理解较浅。
影响维度: 市场需求
idea.ai_trend+3
AI + 明确的专业受众在 2026 年意味着真实需求。
影响维度: 市场需求
idea.saturated-6
常见关键词暗示这是一个已饱和的品类。
影响维度: 竞争
idea.local_business-3
本地商业模式 TAM 有限，难以跨地域规模化。
影响维度: 分发

目标受众(6)

audience.b2b+5
明确的 B2B 或专业受众。
影响维度: 市场需求
audience.b2b_monetization+3
B2B/专业受众的付费意愿更可靠。
影响维度: 变现
audience.vague-5
受众定义太过宽泛。
影响维度: 市场需求
audience.vague_competition-4
宽泛的受众面临激烈的竞争。
影响维度: 竞争
audience.icp_clear+4
目标用户定义具体（明确岗位/行业/收入范围/具体待完成工作）。
影响维度: 市场需求、验证可行性
audience.icp_vague-3
目标用户定义太宽，无法低成本验证。
影响维度: 市场需求、验证可行性

验证成本(2)

val.cost_high-5
验证需要监管或物理验证（硬件、医疗器械、临床试验等）。
影响维度: 验证可行性、竞争
val.cost_low+3
验证可以通过落地页或候补名单低成本完成。
影响维度: 验证可行性

分发难度(1)

distribution.difficulty_high-4
分发依赖企业销售、监管渠道或线下关系。
影响维度: 分发

想法中的证据(2)

evidence.dense+3
点子中包含具体数字、数据或试点证据。
影响维度: 市场需求、验证可行性
evidence.sparse-3
点子描述简短或泛泛，缺乏具体证据。
影响维度: 市场需求、验证可行性

常见问题