01 · PROACTIVE
主动巡检
它每天自己把数据过一遍。哪个指标异动、哪个数据源断了，第一时间整理成问题，推到负责人的 Slack。
盯着异动、新趋势、埋点和数据源 发现问题自动开档，指给负责人
增长团队的 AI 同事
重要的增长问题， 不再等人来问。
driftbeacon 是公司专属的增长分析 AI。它每天巡检全部经营数据，发现异动先把原因查清；每个数字都能追到原始数据，每个问题都有人跟到复查。增长判断从此不再取决于谁会用 AI、谁有空去查。
问题 4
新机会 日本试用开启量一周上涨 120% 增长团队 · 刚刚
调查中 年付续费连续三个月上升 Codex 已接手 · 2 天前
10 月 30 日复查 向所有地区推广新付费墙 产品团队 · 已批准上线
调查中 新搜索词带动下载增长 Claude Code · 5 天前
运行记录 · 每周一 02:00 巡检 run #418
◆ run_mart("trial_weekly", week="2026-09-08") · 3 rows · 318ms
◆ 试用开启 2,176 本周，对比前一周 1,577, +38% ，超过阈值
◆ run_mart("trial_weekly_by_region") · 按地区拆分
◆ 日本区 410 → 902 (+120%)，其他地区 +9%；下载量持平， 排除下载量增加
✓ verify 4 个数字均与查询结果一致
◆ open_issue("New paywall doubled Japan trial starts") → owner: Growth
◆ 已发送至 Slack #growth
◌ 等待接手：日本区 9 月 8 日上线新付费墙；下一步评估其他地区能否推广
证据 已校验 4/4
本周 2,176
前一周 1,577
日本区 902
日本区，前一周 410
数据底座
全部数据， 一处打通
以前查一个用户的来龙去脉，要在五个后台之间来回导表，拼上半天。现在所有数据进同一个库，按用户串好：哪天点的广告、哪天开始试用、哪天付的钱，一条线看到底。
数据流向
多源汇聚，统一口径
自有埋点 外部数据源
埋点 · 实时上报
灵活埋点，关键校验
普通事件一行代码就能上报；关键事件先定好规范，上报时自动检查，不合格的当场标出来。
02:00:10
page_viewed · web 随手埋
02:01:11
paywall_viewed · ios 随手埋
02:02:12
trial_started · ios 已校验 ✓
02:03:13
export_clicked · mac 随手埋
02:04:14
signup_completed · web 已校验 ✓
02:05:15
template_opened · web 随手埋
02:06:16
subscription_renewed · server 已校验 ✓
一个人的全过程
用户 #8812 · 日本
广告、App、App Store 三边的数据，第一次连成一条线。
9 月 6 日 Google Ads 点击品牌词广告 brand_jp
9 月 6 日 自有埋点 首次打开 App app_opened
9 月 8 日 自有埋点 看到新付费墙 paywall_viewed
9 月 8 日 App Store 开始 7 天试用
9 月 15 日 App Store 试用转为 年付
即埋即用 一行
track() 就能上报，不用先建表，也不用等数据组排期。 关键事件有规范 关键事件定好规范，批准后马上生效。已经在跑的数据当场开始检查，不用改代码，也不用发版。
全公司一个口径 每个指标只有一种算法。看板上的数和 AI 说的数，永远是同一个。
和 AI 问数有什么不一样 主动找问题，
主动找问题，
一直查到有结论为止。
02 · GROUNDED
数字可追溯
它知道你们的「活跃用户」怎么算、哪张表缺了哪个地区。写进结论的每个数字，都能追到原始查询。
数字全部能追到原始查询 对不上的数，不让写进结论
03 · PERSISTENT
持续跟进
证据、排除过的猜测、谁在跟、哪天复查，都记在同一份档案里。人换了、AI 换了，接着往下查就行。
每一步调查都有记录 算法和分析方法沉淀成团队知识
CONNECT
兼容主流 AI
通过 MCP 接进 Claude Code、Codex、Cursor。今天在这个里查到一半，明天换一个接着查，看到的是同一份数据、同一份档案。
# 把 driftbeacon 接进 Claude Code claude mcp add --transport http driftbeacon \ https://growth.your-company.com/mcp > 这周有什么值得我关注的？ ● 3 个新问题，1 个到了复查日期
Claude Code Claude Codex Cursor 其他支持 MCP 的 AI
BOUNDARIES
人来把关
会动到数字的改动，必须有人点头。AI 写的分析笔记，每一版都留着，随时能退回去。
人来批准 指标怎么算、埋点规范、报警阈值
AI 直接写 分析方法和工作笔记，每一版都能退回
只读权限 AI 查数只能读，营收等敏感数据按角色开放
人来结案 问题能不能结，人说了算，AI 只能建议
员工都有了自己的 AI 助手，
公司也该有一个 专门盯增长的 。
driftbeacon 是什么 每个问题，
每个问题，
都留下 一条航迹。
driftbeacon 是一个会自己干活的增长分析系统。它每天巡一遍你的数据，看到值得关注的变化，就开一份问题档案，交给负责人。
之后谁查了什么、排除了哪些猜测、谁批准了什么决定，都记在这条航迹上，直到复查确认。三周后老板问起来，打开就能讲清楚。
问题档案 #418 · 示例
自己发现 定时巡检，有变化就建档，不用等人问
谁都能接 证据和判断都在档案里，换人换 AI 都不用重来
有始有终 写好复查条件，到日子回来确认结果
数字可查 AI 只管解读，
AI 只管解读，
数字绝不编造
每条结论存档前都要过一道关：里面提到的每个数字，都得在查询结果里找到原值。找不到，就不收。
AI 写的结论 已校验 3/3
9 月 8–14 日试用开启 2,176 次，比前一周的 1,577 次多 38%，涨幅集中在日本区（ 902 次）。
| 地区 | 前一周 | 本周 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 日本区 | 410 | 902 | +120.0% |
| 其他地区 | 1,167 | 1,274 | +9.2% |
| 合计 | 1,577 | 2,176 | +38.0% |
三个数字都对得上，存档，标为「已校验」。
AI 写的结论 未通过 · 1 个数对不上
本周试用开启 2,716 次，比前一周的 1,577 次多了七成。
| 检查项 | 结论里的值 | 查询结果 |
|---|---|---|
| 本周合计 | 2,716 | 2,176 |
| 前一周合计 | 1,577 | 1,577 |
外部提交的直接拒收；内部巡检的照常存档，但会标为「未校验」，看板上照实显示，不打对勾。
常见问题
常见问题
这和 ChatBI 有什么区别？
ChatBI 一次回答一个问题。driftbeacon 主动发现问题，并持续跟进：从发现、调查、决策到复查，都记录在同一份档案里。自然语言问数只是其中一个入口。
现在用的 Mixpanel、Amplitude 或 BI 要换掉吗？
不用。它们擅长行为、漏斗和留存分析。driftbeacon 把这些数据与订单、订阅和广告数据放在一起，围绕业务问题持续调查。
AI 会自己去改广告、价格或线上系统吗？
不会。AI 负责调查、准备方案并提出建议，由有权限的人批准和执行；driftbeacon 自身规则的更改也需要批准。
数据放在哪里？
可以部署在你自己的云账号里，数据留在你的环境中。AI 通过你授权的接口进行只读查询。
我们的数据还没打通，能用吗？
可以。先选择一个明确的问题，只接入需要的数据，跑通后再逐步扩展。
申请试用
从一个问题开始
不用一上来就买整套系统。我们一起挑一个真实问题，把需要的数据接上，跑完一轮复查，你再决定要不要继续。
申请入口尚未开放，以下字段仅展示届时需要填写的信息。