这不是“采集—分析—生成”的 AI 加工链。技术链路可以变化，核心任务不变：从真实结果中提取决策知识，并把它带入下一次商品定义。
读取商品事实、竞争表现与消费者反馈，区分真实被选择的价值和只存在于表达里的卖点。
识别反复出现的抱怨、退货原因、结构性缺陷和失败假设，避免企业为同一类错误重新支付成本。
不是把差评直接翻译成功能，而是把跨商品、跨场景的证据收敛成值得验证的机会。
形成有证据来源的下一代商品假设：改什么、为什么改、面向谁、如何实现，以及哪些假设仍需真实市场验证。
商品、评论、竞争与市场事实。
证据如何支持或反驳一个机会。
下一代商品应该验证什么变化。
真实结果验证或否定了哪些判断。
进入下一次决策的可复用知识。
模型、数据源、生成方式都可以更换。Product Intelligence OS 不把商业价值押在某一个模型上，而把技术用于压缩读取、比较、归纳、推理与表达的成本。
电商、评论、竞品、内部售后或其他真实市场来源，都只是证据入口。
更强模型意味着更低的处理成本与更好的推理辅助，不改变系统存在的理由。
如果后一次决策仍然从零开始，再强的生成能力也只是一次性工具。