Iris·Deep ResearcherIris läser marknaden, målgruppen och SERP:arna och lämnar sedan en strukturerad brief till ditt AI Team så att research blir till en produkt.
Forskning som mynnar ut i en lanserad produkt, inte en PDF.
Perplexity ger dig ett svar. SparkToro ger dig ett diagram. Båda slutar som ett dokument som någon klistrar in i Notion och som ingen läser vecka 3. Iris överlämnar sina insikter till Emma så att research blir en PRD.
En enda LLM-sammanfattning eller ett enda trenddiagram är inte en marknadsanalys. Iris sammanställer sökdata, communities, publikdata och konkurrentsidor till en citerad helhetsbild som du kan granska, inte bara acceptera.
Exploding Topics visar ett diagram som pekar uppåt. Det säger dig inte om efterfrågan är varaktig eller bara en TikTok-blipp. Iris validerar trender över flera signaler innan du binder en sprint till att bygga för dem.
Discovery, intervjuer, konkurrentanalyser, presentationsdeck, ledningsgranskning. När decket väl landar har grundaren redan valt en riktning. Iris komprimerar loopen till en enda Editor-rapport som ditt team kan ifrågasätta samma dag.
Från din första prompt till ett levererat resultat — så här fungerar Iris faktiskt.
Iris förvandlar "ska jag bygga X?" till en forskningsbar hypotes — vad som ska valideras och vad som ska ignoreras.
Sökmotorer, forum, marknadsplatser, appbutiker, sociala medier — bredare än en enda Google-sökning.
Volym, tillväxt, avsikt, betalningsvilja, etablerade aktörer — presenterat som en jämförbar signalkarta.
Poängsätt möjligheter så att du ser "den här nischen, den här vinkeln, det här underlaget" i stället för en forskningsdump.
Den vinnande nischen blir input till ett fokuserat PRD — research blir aldrig liggande i ett dokument som ingen öppnar.
Lämna över till EmmaKombinerar sökresultat, signaler från communityn, målgruppsdata och konkurrenters sidor till en strukturerad översikt.
Varje viktig påstående stöds av en källänk så att du själv kan verifiera underlaget.
Identifierar återkommande användarklagomål och funktionsluckor som konkurrenterna inte adresserar.
Kartlägger var befintliga aktörer är svaga så att du vet hur du ska positionera dig.
Delar upp marknaden i segment med olika behov i stället för att se användarna som en enda homogen grupp.
Insikterna hamnar i ett Editor-block med avsnitt, slutsatser och rekommendationer.
Slutsatserna skickas direkt vidare till Emma så att research blir till underlag för PRD i stället för ett dokument som blir liggande.
Manuellt byggda arbetsflöden är långsamma, manuella och kräver många verktyg. Hovra över valfritt kort för att se varför varje förbättring spelar roll.
Kommer du från ChatGPT Deep Research? Här är det som gör att Iris ligger före.
Perplexity och ChatGPT ger dig en forskningssammanfattning som du själv måste tolka. Iris avslutar i stället med en fokuserad och tydlig rekommendation om möjligheten: vilken nisch, varför nu och vad nästa steg är.
Fristående researchverktyg lämnar tillbaka ett Google Doc. Iris lämnar den validerade nischen till Emma, som skriver en spec; sedan bygger Alex produkten. Din insikt blir till levererad programvara i samma session.
De flesta deep research-verktyg optimerar för citeringar och bredd. Iris optimerar för go-or-no-go-beslut: "Är den här marknaden verklig? Vilka bevis stöder det? Vad är den minsta produkten som vinner här?"
| Funktion | Atoms Rekommenderad | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| Utdata | Validerad möjlighet | Forskningssammanfattning |
| Lämna direkt vidare till en produktspecifikation | Direkt till Emma | Du kopierar det till ett dokument |
| Nischrankning med signalpoängsättning | Inbyggt i | Endast berättande text |
| Produktstart i samma session | Ja | Endast research |
| Källbredd | Flera källor, inkl. forum och marknadsplatser | Webb + lätta forum |
Iris arbetar inte ensam. Så här landar överlämningarna när du bygger med hela teamet.
Iris lämnar den validerade möjligheten till Emma. Emma förvandlar "den här marknaden är verklig" till en konkret produktspecifikation.
Se hur Emma fungerar
Iris sökordsanalys driver Sarahs planering av innehållskluster. Din SEO-strategi bygger på verklig efterfrågan, inte magkänsla.
Se hur Sarah fungerar
Iris identifierar kunden med hög intention; Adrian riktar in sig på dem med betalda annonser i rätt kanal.
Se hur Adrian fungerarKonkreta forskningsfrågor som Iris besvarar med evidens och en väg till produkt.
Hitta underbetjänade nischer på en marknad innan du bestämmer dig för att bygga något.
Kartlägg konkurrenters positionering, svagheter och prismönster i en enda rapport.
Förstå vilka användarna är, var de håller till och vad de faktiskt klagar på.
Testa om en trend är verklig och hållbar innan du bygger på den.
Se hur konkurrenter prissätter, paketerar och buntar så att ditt prisbeslut har en baslinje.
Gör förarbetet innan du skriver en PRD så att Emma bygger på verkliga insikter, inte antaganden.
@Iris hitta underbetjänade nischer på marknaden för appar inom privatekonomi för Generation Z i USA. Hämta underlag från sök, Reddit och de 10 största etablerade aktörerna. Identifiera 3 luckor med bevis och lämna över den främsta till Emma för avgränsning.
@Iris gör en djupdykning i Notion. Kartlägg deras prissättning, positionering, senaste produktdrag, sentiment i communityn och var deras avancerade användare läcker. Citera varje påstående och markera de två svagheter vi skulle kunna utnyttja.
@Iris är "AI-agent för revisorer" en verklig och varaktig trend eller en hypecykel på 6 månader? Kontrollera söktempo, diskussioner i communityn, finansieringssignaler och drag från etablerade aktörer. Säg om det är värt att Emma skriver en PRD för det.
@Iris profilera frilansande designers i USA som tjänar $80k-$200k/år. Var hänger de, vilka verktyg hatar de, vad klagar de på? Lämna över personan till Emma så att PRD:n speglar verkliga användare, inte antaganden.
Ingen agent arbetar ensam. Tryck på valfri teammedlem för att se hur de hanterar sin del av din produkt.
Sluta undersöka i ett verktyg och bygga i ett annat. Låt Iris sköta upptäcktsarbetet och överlämna sina resultat till ditt AI Team i Atoms.
