Scan a pairwise comparison mat…
Scan a pairwise comparison matrix for preference cycles and compute transitivity
cycle-detection能帮你做什么
不说虚话——S8153 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 S8153 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
cycle-detection · 实跑样例
任务：帮我检查这份5个供应商(海康、大华、宇视、华为、天地伟业)两两对比打分矩阵，看有没有偏好循环。
# 供应商对比矩阵偏好循环检查
一、当前状态说明
- 您只提供了5家供应商名单（海康、大华、宇视、华为、天地伟业），未附上具体的两两打分矩阵数据，因此本次无法直接判定是否存在偏好循环。
- 请补充矩阵数据（每对比较的胜负/分差），我即可逐条核验。矩阵共包含 C(5,2)=10 对 比较。
二、什么是偏好循环
- 定义：若打分结果出现 “A优于B、B优于C、C优于A” 这类闭环，即为偏好循环，说明判断不一致。
- 常见成因：多维度标准混用（价格、品牌、售后混打）、评分人主观漂移、批量填写疲劳。
三、自查方法（供您先行核验）
1. 三元素闭环法
- 逐一检查所有三元组（5个元素共10组，如海康-大华-宇视）。
- 若三者间传递关系形成环（A>B、B>C、C>A），即存在问题。
2. 图论判环法
- 将每对比较画成有向图（胜者指向败者），用拓扑排序检测：若无法完成拓扑排序，说明存在环。
3. 一致性比率（CR）法
- 若采用AHP打分（1-9标度），计算一致性比率 CR；经验上 CR≤0.1 可接受，超过则需重新打分。
4. 近似平局处理
- 分数接近的两两比较建议标注“平局”，避免计入传递链后制造假性循环。
四、给您的数据提交建议
- 请按格式提供，例如：
海康>大华、大华>宇视、华为>海康……（共10条，允许平局）。 - 若是分值矩阵，请给出每对的原始分值。
五、后续服务
- 收到完整数据后，我可输出：①循环清单（涉及哪些供应商）②修正建议（建议重打分的那几对）③一致性整体评价。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S8153 | |
|---|---|---|---|
| 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
cycle-detection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 S8153」；交代任务背景与要求，cycle-detection即刻开工。
cycle-detection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