Builder Score
我们如何评估 niches —— Opportunity × Buildability × 诚实的 Risk。
一切如何关联
评分、§1-12 分析与来源构成一个闭环系统：每个评分维度都基于分析所阐释的同一批真实数据——你可以从某个维度直接跳到对应的 § 推理。
🎯 Score-Achsen←📑 §1-12-Analyse←🔎 Quellen
示例：需求维度 92 ← §2（用户感知）← 评论量 + HN/Reddit 信号。评分从不是黑箱。
我们如何评分
评分是 12 项组件的混合体——8 个加性维度和 2 个针对致命缺陷因素的乘性门。我们不把 iTunes 星级和评论数作为直接的质量评估，而是作为其他组件的数据输入（例如把需求作为 Sweet-Spot，而非线性）。
8 个加性维度
- 1 · Demand (Sweet-Spot)
- 2 · Momentum (Timing)
- 3 · Attackability (Incumbent Love)
- 4 · Wedge × Pain-Intensity
- 5 · Discoverability + Distribution
- 6 · Monetizability + Retention
- 7 · Switching-Costs (inverted)
- 8 · Trend Durability
2 个乘性门
- 9 · Buildability (AI-Builder × Required Features)
- 10 · Risk (Compliance/Platform)
下限：任何门都无法将评分压到加性核心的 20 % 以下。
你所看到的
每个评分都带有一个置信等级徽章。我们不显示百分比，而是用四个等级来说明评分有多稳健：
- 强信号 — ≥75 % 置信度，数据完整。
- 信号 — 50–75 %，评分合理，请复核。
- 趋势 — 25–50 %，可靠性有限。
- 数据稀疏 — <25 %，仅供参考。
覆盖率低的维度在雷达图中以虚线显示——缺失数据可见，而非隐藏。
我们如何学习
评分不是 ML 模型。它是一个带版本的、基于规则的混合模型，通过四种机制演进：
- 数据增长： 每日快照锐化 Momentum 组件；语料越大 → Sweet-Spot 校准越好。
- 版本激活： 评分版本为手动激活。旧评分显示「有可用更新」。
- 结果反馈 (v3.1)： 对某个 niche 进行 Pro 点击后，可选的一键反馈。
- 交叉验证 (v3.2)： 评分预测与实际构建结果对比。
有意不纳入 v3.0：纯 ML 学习、权重自动调优、评分回路中的 LLM。我们要保护确定性的可解释性。
我们在哪里展示哪些评分？
两个正交评分：Builder Score 评估构建实质（opportunity + buildability + 诚实的 risk）；Market Snapshot 只是市场快照——绝非构建评估。
| 页面 | 主要 | 次要 |
|---|---|---|
| 仪表盘 / niche 概览 | 🛠️ Builder Score | 📊 市场快照 |
| niche 详情 | 🛠️ Builder Score | 📊 市场快照 |
| App 详情 | 🛠️ Builder Score (App) | ⭐ iTunes 星级 |
| App 列表 / Explorer | 🛠️ Builder Score | — |
详情页此前已一致；本次更新后，仪表盘和列表也遵循相同标准。