Tactic: Decompose a main quest…
Tactic: Decompose a main question into a hierarchy of independently
sub-question-decomposition能帮你做什么
不说虚话——S7693 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7693 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
sub-question-decomposition · 实跑样例
任务：帮我把“如何提升我们跨境电商店铺在亚马逊美国站的转化率”这个大问题拆解成可逐个分析的子问题，店铺主要卖家用小家电，月销约3万单。
# 亚马逊美国站小家电店铺转化率提升——问题拆解
一、流量质量维度
- 关键词精准度：现有主要流量来源词与产品匹配度如何？是否存在大词带来的低意向流量？
- 广告流量占比：自然流量与广告流量的比例是否健康？广告ACOS是否拉低了整体转化质量？
- 站外流量：是否有社交媒体/Deal站引流？这些流量转化率与站内差异多大？
二、Listing呈现维度
- 主图竞争力：主图是否比同类目头部卖家更突出核心卖点？小家电的“使用场景+成品效果”是否直观？
- 图片与A+页面：副图是否覆盖了尺寸、安装、清洁、安全认证等美国消费者关心点？A+页面是否有对比图和场景故事？
- 标题与五点：核心卖点排序是否符合美国用户决策逻辑（如安全认证、功率、静音、易清洗）？
- 视频：是否缺少产品演示视频/开箱视频？
三、价格与促销维度
- 价格锚点：与同类目主流价格带相比处于什么位置？性价比感知是否清晰？
- Coupon/LD秒杀：促销设置是否充分利用？页面绿标显示是否足够醒目？
- Coupon领取率：领取了券的人为何不下单？
四、信任与风险消除维度
- 评论体系：评分、评论数量、差评关键词分布如何？差评集中在什么问题（质量？物流？说明书？）？
- QA区：高频提问是否说明详情页信息缺失？
- 保障背书：质保政策、认证标识（UL/FDA等）是否充分展示？
五、履约与体验维度
- 配送时效：FBA库存分布是否支持快达？是否影响Buy Box和转化？
- 库存稳定性：断货/缺货频率是否造成转化流失？
- 变体结构：颜色/型号变体是否让用户选择困难或流失到竞品？
六、竞争与类目环境维度
- 竞品对标：同类目Top卖家的Listing、价格、评论策略有何可借鉴点？
- 类目大盘：转化率是否属于类目正常水平，还是确实低于均值？
建议分析顺序
先用后台数据定位问题出在流量质量还是页面转化 → 逐项分析Listing和信任维度 → 最后对标竞品做迭代验证。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7693 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
sub-question-decomposition怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7693」；交代任务背景与要求，sub-question-decomposition即刻开工。
sub-question-decomposition多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代