别再从排行榜里挑了 —— 说你要做什么

适配指数怎么算的？ 综合七个维度加权得出：场景契合度、角色实用价值、可信热度、本站每日实测的稳定性、成本效率、服务主体地区、与你当前 AI 水平的适配度。 分数会真的被你的反馈影响——卡片下方点「👍 有用 / 👎 踩坑」，积累足够后会通过贝叶斯校准动态调整最终分（最多 ±12%）。

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• 七个维度怎么加权：七个维度加权合成，其中场景契合、角色价值与稳定性话语权最高，其后是可信热度、成本、地区与水平适配。每条卡片点开「为什么是这个级」可看到七维各自的得分。具体权重不逐项公开，理由见下一条。
• 段位测评怎么判的（2026-09）：15 道场景选择题 + 5 道开放题，覆盖认知 / 提问 / 融合 / 判别 / 创造五个维度。选择题按每题的选项权重折算；开放题由服务端规则引擎评估——它看的是内容而不是字数：有没有具体数字、有没有点名工具、有没有讲清做法顺序、有没有交代实际结果与因果，这五类信息比名词难编造得多，单纯堆术语或灌水反而会被压低。写得好会在该维度上加分，写得笼统不倒扣（报告会如实指出）；跳过开放题不影响单维得分，但总分「证据充分度」会下降，只答选择题拿不到最高段位。命中的具体词、术语表与各档阈值都不下发。详见 段位测评。
• 水平适配（第七维，2026-09 新增）：做完「AI 段位测评」后，每款工具会根据其上手门槛与你当前段位计算适配度 —— 门槛远超你当前阶段的工具会被显著降权（避免你上来就卡住），你已经轻松驾驭的工具只轻微降权（避免一直原地打转）。未测评时这一维对所有人取同一个中性值，不影响排序。测评与升阶路线的选项权重、段位阈值全部在服务端计算，浏览器只知道结果。
• 真实反馈校准（关键环节）：每款工具的用户好评率偏离基线 60% 时，差值会被放大 60% 作用于最终分。3 条以下反馈不校准（避免噪声），≥10 条进入高置信度（卡片"校准后 ±X%"会显示）。这就是你说的"算法真的有校验吗"的答案——只要你在用，算法就会跟着你校准。
• 稳定性：来自本站每日对全部条目的连通性核验（成功率的指数移动平均 + 响应耗时）。这是本站独有的实测数据，不是厂商宣传口径。
• 实测反馈：登录后可对用过的工具投票。反馈采用贝叶斯后验合成，少量评价不会刷分；只保存聚合计数，不关联个人信息。
• 诚实标注：核验未通过的条目依然展示，标注为「服务器侧暂不可达」而不是隐藏 —— 那可能只是我们服务器到该站点的网络问题，工具本身可能正常。
• 不公开部分：维度权重数值、门槛系数、贝叶斯收缩强度、健康度历史序列与反馈原始计数属于站内数据资产，接口只下发总分与各维度得分，不下发这些系数本身与原始记录，防止竞争对手直接抄走排序模型。本站工具数据同样受访问配额保护，批量抓取会被自动限流。
• 空结果兜底：任何角色 × 场景 × 预算组合都不会出现空白 — 选不出来时会降级到「该场景下分数最高」的工具，并清楚告诉你为什么降级。

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