给一个问题，它自己决定查什么、查到哪一步算够。多跳推理里每补一次证据缺口都留痕，结论给得出置信度，也给得出是哪一段原文在支撑它。
在对话里下达需求，系统自己拆解、写代码、跑测试、出文档。你审批合并之后，它把结果部署成一个可访问的网址——交付的是运行中的产品，不是一堆代码。
上传文档，30 秒生成互动学习材料：按 Bloom 六层出题、用 FSRS 算法排复习点、把概念连成知识图谱。公开资料库里题库和读物加起来已经四千多份，点开即读，不用登录。
双轨信号发现——一条跟热度，一条挖痛点，交叉比对之后才定选题。成稿要过四轮蒸馏和去 AI 化检测，最后还有双重人工审核才发得出去。
每个产品对着一个行业的核心决策问题，从数据采集一路做到执行落地。
这家公司自己就是这套东西的第一个用户。Thesora 负责研究，偃师负责交付，洞察工坊负责运营——研究进入需求，需求进入交付，市场反馈进入下一版。
要做什么，先由 Thesora 查清楚：行业、竞品、政策、学术都过一遍，结论带证据、来源和置信度。需求立在可核查的事实上，不是立在会议室的印象上。
需求进偃师，由它拆成任务、写代码、跑测试、出文档。人只在两处门禁上看：方向对不对、结果能不能发。其余不逐行盯。
产品做出来之后交给洞察工坊：双轨信号定选题，四轮蒸馏成稿，双重人工审核放行，再按各渠道的语感分别改写。搜索可见度、竞品动向、线索来源和客诉，一并收回来。
被拒的审批、线上的事故、用户的纠正、市场的回应，一起归因成重复出现的模式，人审批之后变成下一轮要遵守的规约——四个环节共用同一份任务记录，所以回流不会断在交接上。
