TRAE AI 创造力大赛 · 生活娱乐赛道
超会买
一个面向普通人的 AI 消费决策助手,帮助用户在复杂商品信息中看清需求、比较选择、控制预算,把钱花在真正适合自己的地方。
它解决什么问题
现在购物并不缺商品,真正困难的是“怎么选”。很多人在买东西时会被参数、评价、促销和种草内容包围,看了很多信息,最后还是不知道哪款适合自己。
超会买希望把预算、需求、商品参数、用户评价、售后服务和使用场景放在一起分析,帮助用户从“挑花了眼”转向“预算可控、适合自己、长期满意”的消费方式。
目标用户与场景
理性消费用户希望减少冲动消费,把钱花在更值得的地方。
选择困难用户面对多款商品,不知道该从哪些维度比较。
品类小白用户完全不懂某个品类,不知道要搜什么关键词。
核心能力
| 能力 | 说明 | 输出形式 |
|---|---|---|
| 买不买判断 | 判断这笔消费是否符合预算、需求和使用频率。 | 建议买、建议等等或不建议买 |
| 选购科普 | 用户不了解品类时,先解释类型、关键词、核心参数和注意事项。 | 通俗说明与追问引导 |
| 商品筛选 | 在候选商品中筛选更适合的选择,并按符合程度排序。 | 推荐排序与筛选理由 |
| 商品对比 | 基于参数、价格、评价、售后等维度比较不同商品。 | 对比卡片 |
| 情绪消费提醒 | 识别被种草、促销、焦虑或冲动影响的购买理由。 | 冷静期建议 |
| 消费报告 | 对单次消费或一段时间的消费做简短总结。 | 消费评分与复盘建议 |
AI 决策流程
01理解需求识别预算、场景、偏好和商品类型。
02补充知识解释品类类型、关键词和关键参数。
03筛选候选筛出符合标准的商品并排序。
04对比卡片横向比较参数、评价、售后和价格。
05决策雷达从多维度辅助用户做最终选择。
演示案例
案例一:用户已经知道筛选标准
我想买 1.5 匹挂机空调,预算 1500 元以内。筛选标准:国内市场主流品牌,新国标一级,APF 值 ≥ 5.0,全直流变频,带电子膨胀阀和双排铜管,循环风量 ≥ 800m³/h,6 年起整机、10 年压缩机包修,外机不低于 25 公斤。
AI 会先拆解硬性条件和加分条件,确保进入推荐列表的商品都符合关键词筛选标准,再在合格候选项中优中选优,按符合程度、价格优势、品牌可靠性和售后保障排序。随后启动对比卡片缩小范围,最后开启决策雷达辅助最终选择。
案例二:用户完全不懂品类
我想买一台抽油烟机。
AI 会先用通俗语言解释侧吸式、顶吸式、顶侧双吸等安装类型,再补充风量、风压、噪音、清洁方式、油脂分离度、安装尺寸和售后服务等关键参数。之后通过交互问答了解预算、厨房面积、做饭频率和个人偏好,最后用表格横向对比候选产品。
价值与意义
对消费者来说,超会买能减少冲动消费、买错商品和反复退换货,降低无效筛选成本,提升购物满意度。
对商家来说,它可以把真正适合商品的人匹配过来,减少误购和纠纷。对平台来说,它有机会提升消费决策效率,让交易过程更透明、更理性。
一句话总结
超会买是一个面向生活消费场景的 AI 决策助手,帮助普通人在复杂商品信息中看清需求、比较选择、控制预算,把钱花在真正适合自己的地方。