这不是又一个通用开题工具。我们让 MPA 学生先把自己的工作讲清楚——从场景、认知到绩效，再由 AI 提炼出可溯源的研究张力，最终收敛成一份能交给导师讨论的开题素材。
传统开题工具一上来就问「用一两句话描述你的研究兴趣」。我们反对这一点。在你把自己的业务说清楚之前，系统不会给任何研究问题建议——能讲清楚每天在干什么的人，才能找到真正属于自己的研究问题。
AI 对你始终以「研究问题指导教师」的身份出现。每一个被生成的研究张力，都能回溯到你对话历史里的具体业务细节。这不是话术，是张力提取的硬约束，也是衡量张力质量的客观标准。
项目由两个本来独立的目标缝合而成。用户只看到目标 A，但实现路径强制经过目标 B 所需的全部对话。
用户进来只看到「我要做 MPA 选题」，但所有人必须先描述自己的业务。这是核心创新——用选题指导这个用户真正想要的产品，「捆绑」出业务梳理这份研究方真正需要的数据资产。
流程由五个有先后顺序的核心阶段组成，工程层细分为 12 个对话模块，约 32 道题、30–40 分钟完成。点击节点查看每个阶段。
登录后进入看板，从 Meta 平台选择智能开题模块，开始一段 30 分钟、把工作经验变成学术问题的对话。