Tactic: Pre-mortem rapid screening feeds high-risk items into full FMEA
不说虚话——S8297 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架(市场/竞品/财务),再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”,不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚,老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
下面是真实任务由 S8297 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我们连锁烘焙店的新品“低糖芋泥蛋糕”11月上市做pre-mortem,筛出前10个高风险项并转成FMEA表格。
# 低糖芋泥蛋糕11月上市 Pre-mortem + FMEA分析
产品端
供应链与生产
营销与定价
运营与渠道
| # | 风险项 | 潜在失效模式 | 严重度S | 发生度O | 检测度D | RPN | 建议对策 |
|---|--------|------------|--------|--------|--------|-----|---------|
| 1 | 低糖口感不佳 | 顾客差评、复购低 | 8 | 6 | 4 | 192 | 上市前盲测≥2轮,迭代配方 |
| 2 | “低糖”宣称不合规 | 监管处罚、下架 | 9 | 4 | 5 | 180 | 送检营养成分,合规审核文案 |
| 3 | 保质期缩短致变质 | 食安事故 | 10 | 3 | 5 | 150 | 加速稳定性测试,明确效期与陈列时限 |
| 4 | 芋泥原料供应波动 | 品质/断供 | 7 | 5 | 4 | 140 | 双供应商备选,来料验收标准 |
| 5 | 出品一致性差 | 体验不稳定 | 7 | 6 | 3 | 126 | SOP+克数化配料,门店抽检 |
| 6 | 外卖配送塌陷 | 差评、退款 | 7 | 6 | 3 | 126 | 包装测试、限定配送范围 |
| 7 | 秋冬竞品扎堆 | 销量不及预期 | 6 | 6 | 3 | 108 | 差异化卖点(低糖)+场景营销 |
| 8 | 定价失衡 | 毛利或销量受损 | 6 | 5 | 3 | 90 | 试销期价格AB测试,成本核算 |
| 9 | 产能爬坡不足 | 缺货、口碑冷启动失败 | 6 | 5 | 3 | 90 | 预售/分批上市,产能预案 |
| 10 | 店员话术不熟 | 卖点传递失效 | 5 | 5 | 3 | 75 | 上线前全员培训+考核 |
1. 上市前完成:配方盲测、送检合规、稳定性测试(对应RPN前三)
2. 第1-2周为高风险窗口期,建议小范围试销后再全门店铺开
3. 每日收集差评与效期数据,2周后复评FMEA,动态调整RPN
*注:S/O/D评分为1-10相对等级,建议由内部团队校准后定稿。*
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S8297 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱,走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:



以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S8297」;交代任务背景与要求,premortem-to-fmea-pipeline即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析;所有假设与口径都会写明,关键结论建议人工复核后再对外使用。
可以输出结构化的表格与数据要点(Markdown/HTML),可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代