需明确定义产品赛道、阶段约束与真实竞品，限定数据颗粒度与时间范围，并说明决策用途与因果链输出逻辑，否则AI易误判业务边界与数据口径。
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你需要让夸克AI准确识别竞品的业务边界、数据口径和决策语境，否则它可能把“雷鸟创新”当成硬件代工厂，或把“2025年Q1市占率”默认成全球数据而非国内线上渠道——这种偏差会导致整份分析失去参考价值。
明确产品定位与赛道归属
第一步：在提示词开头用一句话定义你的产品所属赛道，例如“我们是一款面向Z世代大学生的轻量级笔记App，核心能力是手写批注+课程表联动+本地加密存储”。这步不是讲功能，而是锚定行业坐标系——AI会据此自动过滤掉企业级文档协作工具、教育SaaS平台等无关竞品。
第二步：补充一句说明当前阶段的关键约束，比如“当前处于Pre-A轮融资前的MVP验证期”，这会让AI默认优先提取早期用户增长路径、冷启动渠道成本、NPS反馈等维度，而非直接跳到营收模型拆解。
第三步：列出你已确认的【3个真实竞品名称】，必须带具体版本或运营主体，如“语雀（2025年学生版）”“Notion Edu（中国区独立域名notion.edu.cn）”“MarginNote 4（iOS App Store中国区榜单TOP50）”。避免写“同类笔记软件”这种模糊表述，否则AI会混入印象笔记、Obsidian等非对标产品。
限定数据颗粒度与时间范围
方法一：用“仅提取”句式封住数据外延。例如：“仅提取各竞品在2025年Q1至2026年Q1期间，中国大陆地区App Store与华为应用市场双渠道的下载量、7日留存率、付费转化率三项指标。”
方法二：对模糊字段做显性标注。比如“‘活跃用户’请统一按DAU计算，排除微信小程序端及网页版数据；‘定价策略’需注明是否含教育优惠券叠加后的实际成交价。”
由夸克扫描王提供的高准取率 OCR 文字识别工具。当用户需要从图片、截图、照片或扫描文档中提取、识别或结构化文本，就使用此技能——包括手写体、表格、数学公式、商品图、各类证件（身份证、社保卡、驾照、行驶证、港澳台通行证、学位证等）、票据（增值税发票、火车票、英文发票等）、医疗报告、药检报告、营业执照、习题以及图片翻译。本技能由夸克扫描王提供支持。即使用户没有明确提到"OCR"或"文字识别"，只要用户的需求涉及从图片中获取文字或关键信息，也应触发此技能。不适用于图像生
注意：若未声明时间范围，AI默认调用最新可得数据，但可能混入2024年旧财报或2026年4月的临时促销信息，导致同比失真。
指定信息用途与输出逻辑
第一步：说明这份信息将用于哪个具体决策场景。例如：“本数据将用于向投资方汇报用户获取效率瓶颈，因此需突出获客成本CAC与LTV/CAC比值的推算依据。”
第二步：要求AI按因果链组织信息。输入：“请先列出竞品A的首页弹窗文案→再对应其当月新增用户中点击该弹窗的比例→最后关联至次周留存率变化幅度。”这种链式指令能迫使AI放弃罗列式输出，转而构建行为归因路径。
第三步：强制标注数据来源可信度。添加一句：“所有数值型结论后必须标注原始出处类型（如‘IDC季度简报第12页’‘App Store评论区热评TOP3’‘竞品官网FAQ第5条’），未标注来源的数据不予采用。”
