从个人经历发现问题
北京日报2026年4月的报道提到，李涛从海外学习经历出发开发AI选校鸟，将AI用于留学选校这一具体需求。报道能够支持人物与产品的关联，不能替代对推荐准确性、实际录取结果或当期经营规模的核验。
本站分析：经验提供入口，资料决定边界
这类产品面对的是多个会变化的条件：院校要求、专业设置、申请时间和申请人的背景。个人经验可以帮助识别用户困惑，但不应直接变成适用于所有人的推荐规则。产品应把原始条件、信息日期和推断建议分别呈现，让用户知道哪些事实能够回到学校官方页面核对。
若研究类似方向，可以先选择一类申请任务，建立少量带来源的院校资料，邀请用户检查信息是否遗漏，再评估匹配过程。样例要包含条件不足、资料过期和需要人工判断的情况，不能只展示顺利得到答案的案例。
不把用户数量当作结果证明
使用、付费、成功申请是不同指标。本文不补写现时团队人数和收入，也不提供录取承诺。更值得研究的是用户能否追溯建议依据，以及产品如何处理不确定问题。延伸阅读：知识问答服务范围。