Iris·Deep ResearcherIris reads the market, the audience, and the SERPs, then hands a structured brief to your AI Team so research turns into a product.
Research that ends in a shipped product, not a PDF.
Perplexity gives you an answer. SparkToro gives you a chart. Both end as a doc somebody pastes into Notion and nobody reads in week 3. Iris hands her findings to Emma so research becomes a PRD.
One LLM summary or one trend chart is not a market read. Iris synthesizes search, communities, audience data, and competitor pages into one cited view you can interrogate, not just accept.
Exploding Topics shows a chart trending up. It does not tell you whether the demand is durable or a TikTok blip. Iris validates trends across signals before you commit a sprint to building for them.
Discovery, interviews, competitor scans, slide deck, exec review. By the time the deck lands the founder already picked a direction. Iris compresses the loop into one Editor report your team can challenge the same day.
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 EmmaCombines search results, community signals, audience data, and competitor pages into one structured view.
Every key claim is backed by a source link so you can verify the evidence yourself.
Identifies recurring user complaints and feature gaps competitors are not addressing.
Maps where existing players are weak so you know where to position.
Breaks the market into segments with distinct needs instead of one monolithic user.
Findings land in an Editor block with sections, takeaways, and recommendations.
Conclusions feed straight into Emma so research turns into PRD inputs, not a dead document.
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 fungerarConcrete research questions Iris answers with evidence and a path to product.
Find underserved niches in a market before committing to building anything.
Map competitor positioning, weaknesses, and pricing patterns in one report.
Understand who the users are, where they hang out, and what they actually complain about.
Test whether a trend is real and durable before building on it.
See how competitors price, package, and bundle so your pricing decision has a baseline.
Run the discovery work before writing a PRD so Emma builds on real insight, not assumption.
@Iris find underserved niches in the personal finance app market for Gen Z in the US. Pull from search, Reddit, and the top 10 incumbents. Identify 3 gaps with evidence and hand the top one to Emma to scope.
@Iris deep dive Notion. Map their pricing, positioning, recent product moves, community sentiment, and where their power users are leaking. Cite every claim and flag the two weaknesses we could exploit.
@Iris is "AI agent for accountants" a real durable trend or a 6-month hype cycle? Check search velocity, community discussions, funding signals, and incumbent moves. Tell me if it is worth Emma writing a PRD for.
@Iris profile freelance designers earning $80k-$200k/year in the US. Where do they hang out, what tools do they hate, what do they complain about? Hand the persona to Emma so the PRD reflects real users, not assumptions.
Ingen agent arbetar ensam. Tryck på valfri teammedlem för att se hur de hanterar sin del av din produkt.
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
