怎样判断一条线索值得继续看
看到机会，与值得投入，是两件事。
技术发布、项目讨论与社区评论都可能带来线索。真正难的是：热度可能来自传播，抱怨可能只是个别配置问题；一个看起来合理的商业方向，还需要知道谁有痛点、证据来自哪里，以及该怎样验证。
从研究问题选择来源
要做的决策，决定要找的证据。
我把研究问题带进 GitHub 查询，用它限定仓库搜索范围，再读取 issue 和评论。研究模式关闭无关的 Trending 混入，让采集围绕当前问题展开。结果保留原文与来源身份，为后面的机会分析留下复核路径。
AI 分析与行动条件
把“看起来值得”与“可以做什么”分开。
AI 负责从讨论里解释痛点、部署路径和潜在商业场景。确定性门禁再检查证据等级、仓库分组、风险与行动条件。SELL 的证据不足时会转为 WATCH；模型的高优先级背书不能直接补足证据。规则允许推进，仍然只是验证的起点。
报告中的分歧和未知
有分析，也能看出哪些还只是候选。
日报把一次运行中的机会、痛点线索与 AI 分析收束在一起，保留来源和是否生成行动的身份。值得阅读的候选不必被包装成确定商机；观察动作也有自己的下一步。没有新机会时，报告明确说明空结果。
各个来源的实现范围
先建立边界，再扩展覆盖。
我将信号源拆成目录、单源工作台与平台 Adapter。GitHub 已有完整的兼容门禁链路；知乎提供研究材料，RSS 承载订阅管理。尚未接入的平台留在路线图，避免一个可见入口暗示并不存在的能力。
研究一个具体问题
这次收敛，改变了产品的中心。
早期版本围绕信号和行动卡组织；到 2026 年 9 月，我将新的入口收敛为研究问题，将新的交付方向收敛为有判定标准的实验。已有采集、SQLite 数据与兼容路径继续保留，新的研究契约逐步迁移。
我负责的部分
我贯穿 Ossa 的产品结构与实现，把“订阅更多信息”的想法推进成问题入口、采集与证据链路、AI 分析、门禁和日报工作台。这个项目里最重要的判断，是让研究围绕一个决策展开，并给 AI 提出的商业假设保留验证边界。
后续想补的能力
信息价值最终要回到一个决策。
目前这个版本建立了问题入口、GitHub 证据门禁路径、来源分层与日报机制。下一步是把未知问题、获取代价和停止条件放进研究，让信息按它对判断的影响来排序。完整 VOI 与实验反馈闭环仍在建设；我希望 Ossa 最终能说明为什么值得继续找，也能说明什么时候该停。
案例画面为界面重建、机制解释或设计方向示意，使用合成业务情境。规则演示说明的是行动资格，候选仍需要后续验证。
