先收專案資料
以顧問式問答整理產品、問題、市場、經費與團隊資料,並把正式答案、候選答案與補強狀態分開管理。
SBIR Cloud 不是單純提供 SBIR 範本、SBIR 範例 或一次性的 SBIR 代寫。它把專案資料整理、顧問式問答、章節生成、文件引用與品質檢查整合成同一套提案工作流。
你不需要先把內容想成正式文字。系統會先幫你把想法收成專案資料、補齊高風險題目,再往下整理成草稿,而不是在缺資料時直接放飛生成。
首頁先講你在 SaaS 內實際會怎麼用,而不是先把 repo 結構丟給你。核心是先收資料、再補齊缺口、最後才生成內容。
以顧問式問答整理產品、問題、市場、經費與團隊資料,並把正式答案、候選答案與補強狀態分開管理。
對商業模式、產業分類、經費、營收與市場規模等高風險題目,優先用規則、分類與試算收斂,不讓模型自由亂補。
資料足夠後再進草稿、引用與品質檢查,缺資料時 fail-closed,不用假完整內容掩蓋問題。
這套流程的重點不是一次把內容寫漂亮,而是先把資料收對、補齊、確認,再讓生成結果建立在可追溯的基礎上。
SBIR 範本能告訴你章節長什麼樣,但不會幫你收齊產品、商業模式、市場與經費的核心資料。
系統會先整理候選答案、顧問補寫與正式答案,讓你看得見每一步是怎麼補上去的,而不是直接交一份不可追溯內容。
高風險題目會優先走官方分類、規則與試算邏輯,缺資料時會停下來整理與確認,而不是自由幻想數字或分類。
這裡只列對一般使用者有感的能力,不再用 repo 導覽口吻解釋實作細節。
這部分直接承接目前 repo 的真實設計,不再用抽象口號包裝。
顧問整理、內容萃取與補寫草稿都屬於候選答案,必須經使用者確認後才會成為正式答案。
對高風險題目,優先使用規則、分類器與計算器,不放任模型自由編造數字或分類。
缺資料時不應靠 fallback 偷補空。系統傾向指出缺口、整理候選版本,而不是直接產出不可追溯內容。
這一段是給開發者與協作者的。一般使用者直接用 SaaS 即可;需要接進 Codex、Claude Code 或 Claude Desktop 的團隊,再從這裡往下接。
這些問題直接對齊現在 repo 與 SaaS 的實際定位,而不是純 SEO 問答。
不是。現在有三種入口:SaaS、Codex Skill、Claude Code / Claude Desktop MCP。Claude 不是唯一入口,只是 MCP 生態的一部分。
範本只提供格式輪廓,SBIR Cloud 則把專案資料、顧問式問答、文件引用、章節生成與品質檢查整合成單一工作台。
對高風險題目,系統會先用 deterministic 規則、官方分類、計算器或候選答案整理,再由你確認,而不是直接自由生成一份無法追溯的內容。
是。專案採 MIT 授權,並且 GitHub 上同時提供 Skill、MCP Server 與 SaaS 相關文件。
如果你要的是一個能直接整理專案資料、補齊缺口、生成章節並持續修改的 SBIR 協作流程,先進工作台就夠了。