DOE thinking: identify factors, define levels, and explore combinations
不说虚话——S8158 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S8158 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我设计一个测试方案:奶茶店想优化新配方,用DOE思路找出影响口感的关键因素,比如糖度、茶底种类、冰量各设几个水平,给出3因素各3水平的组合建议。
# 奶茶新配方口感优化 DOE 测试方案
| 因素 | 水平1 | 水平2 | 水平3 |
|------|-------|-------|-------|
| A 糖度 | 低糖(约3-4分糖) | 中糖(约5-6分糖) | 标准糖(约7分以上) |
| B 茶底 | 清香型(如绿茶/茉莉) | 浓香型(如红茶) | 焙香型(如乌龙) |
| C 冰量 | 少冰/去冰 | 正常冰 | 多冰 |
> 水平间距建议拉开足够差距,确保效应可被识别。
| 组号 | 糖度 | 茶底 | 冰量 |
|------|------|------|------|
| 1 | 低 | 清香 | 少冰 |
| 2 | 低 | 浓香 | 正常冰 |
| 3 | 低 | 焙香 | 多冰 |
| 4 | 中 | 清香 | 正常冰 |
| 5 | 中 | 浓香 | 多冰 |
| 6 | 中 | 焙香 | 少冰 |
| 7 | 高 | 清香 | 多冰 |
| 8 | 高 | 浓香 | 少冰 |
| 9 | 高 | 焙香 | 正常冰 |
相比全因子27组,9组可大幅节省成本,且能估计各因素主效应。
1. 用极差分析法或方差分析(ANOVA)比较各因素的极差/K值,判断主次因素
2. 绘制效应图(各水平均值趋势),确定各因素最优水平
3. 若交互作用可疑(如糖度×冰量对甜感感知的影响),需追加验证试验
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S8158 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 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 |
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
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S8158」;交代任务背景与要求,factorial-ideation即刻开工。
$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。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代