ray-benchmark 是一个对标拆解方法型工具，用于从某个赛道、账号、产品或公司中提取今天就能动手的做法，并标出学不会的部分。
用途 它面向“逆向工程”式分析，回答对方凭什么成功、这份成功能否拿得到，而不是停留在数据与故事表面。
主要能力 采用四步流程：筛选、拆解、判定、收敛。筛选阶段设五重过滤：同赛道、可迁移性存在、数据可验证、非幸存者偏差、够得着，任一硬性不达标则劝退或降级。拆解阶段做五维解剖：产品形态、定价与变现、增长引擎、内容与渠道打法、护城河。判定阶段把每条发现标为可迁移（机制）、半迁移（需改造）或不可迁移（禀赋）。收敛阶段输出差距映射和今天能动手的 3 件事，每件事写明抄什么、第一步、怎么验、不抄什么。
使用方式 资料给出以下调用示例： /ray-benchmark OpenRouter /ray-benchmark @某AI账号 /ray-benchmark AI 播客工具这个赛道 /ray-benchmark (带资料路径 / 截图 / 已抓到的数据) 信息不足时先补齐三件：自身赛道与资源量级、对标对象的可验证数据源、想解决的具体问题。
适用场景 拆解具体产品、对标账号、赛道头部，判断某个对象的打法能否学习。
限制 对象数据完全无实证且全靠自我宣称时不宜拆解；只想获取原始数据可用 /ray-metrics；诊断自身业务可用 /ray-consult。若产物涉及对外发声，只提供装配骨架和素材，观点内容留给作者本人。资料未提供平台、收费、价格与运行环境信息。