PRODUCT & BUSINESS REASONING, WITH EVIDENCE
从业务问题到研究交付。
采集数据，验证判断，让下一步有据可依。
Askovo 把产品判断拆成一条可检查的推理链，每个判断写清"凭什么从上一步推到这一步、依据哪些证据"；证据按 E0–E5 分级，结论超出证据，askovo audit 直接点名，退出码 1 可以进 CI。面向产品经理、用户研究、用户运营与市场/需求/商业分析，覆盖软件、硬件、消费品、汽车、手机五域。
一条主链，从用户推理到商业SCENE → BUSINESS
数据收集、访谈、实验、平台连接都只是支撑步骤——它们验证某个节点或推导关系，不代替推理本身。
每个节点必须填写：当前判断（statement）、推导理由（rationale）、成立假设（assumptions）、支撑证据（evidence_ids）与状态。同一份机器真值（product-reasoning.json）投影出 MRD、PRD、BRD 与决策 memo——不是四套平行事实源。六类结论不混：need 不冒充 acceptance，usability 不冒充 commercial，口头意愿永远不是付费行为。
今天可用什么WHAT IS AVAILABLE TODAY
| 能力 | 当前边界 |
|---|---|
| 七节点推理链与决策包/MRD/PRD/BRD 投影 | 结构与证据引用自动校验；语义复核仍由人负责 |
| 证据分级审计（E0–E5，退出码进 CI） | 只验结构与配置门，不证明需求普遍率、市场成功或发布可行性 |
| 平台雷达与采集（GitHub / Reddit 官方 API） | blocked 平台不绕过；CDP 仅限授权可见页；采集前须过 Design gate |
| 单位经济与 PSM 价格敏感度投影 | 确定性口径计算；PSM 是陈述意向，不是付费行为 |
| 人工交付（需求验证 study / 团队工作坊） | 范围与费用按具体任务商定；商业复购与规模化仍在验证中 |
引擎、CLI、Agent Skill、MCP 与五域基础领域包为 MIT 开源，无功能阉割版。付费的只可能是深度领域资产与人工交付，不是引擎本身。
30 秒本地验证NO SIGNUP, NO UPLOAD
离线合成样例，验证结构与推理链自洽——不证明真实需求或市场。Python 3.9+，标准库实现；PyPI 包发布前从源码安装（2026-10-31 核实）。
pipx install git+https://github.com/roy-tong/askovo.git
askovo do "家用摄像头夜间告警误报，想验证样机" --dry-run
askovo demo预期关键结果：status: pass · supported: 1 · overclaims: 0。所有命令本地运行，不上传数据。也可以作为 Agent Skill 或 MCP server 接入你的 agent 工作流。
工程与主张纪律CLAIMS
135 个测试、Python 3.9–3.12 CI 矩阵、自动化发布流。合成样例只证明结构自洽，我们在 claims 页逐条列明每个数字与结论能主张什么、不能冒充什么——这和引擎本身是同一个产品。
GitHub 仓库 · 快速开始 · llms.txt（agent 入口） · CI