用途：面向 AI 原生产品的 GTM 指标、看板架构与绩效分析，帮助创始人及营收负责人选择指标、搭建可行动看板、设计归因模型并运行周度复盘。
主要能力：提供核心 GTM 看板指标体系，涵盖营收指标（ARR/MRR、Net New ARR、Revenue Latency、Expansion Revenue %）、效率指标（CAC、CAC Payback、Magic Number、LTV:CAC、Burn Multiple）、管道指标（Pipeline Coverage、Velocity、Slippage Rate）、留存指标（NRR、GRR、Logo Churn、TTFV）；按 GTM 运动区分漏斗指标（PLG、Sales-Led、Agent-Led）；补充 AI 产品专属指标（AI Cost of Revenue、Cost per AI Action、ROAI、AI 后毛利率、用量计费指标）；给出数据健康评分公式（完整性35%+准确性30%+时效性20%+一致性15%）与目标阈值；对比归因模型（首触、末触、线性、U 型、W 型、时间衰减、AI 驱动）并按阶段推荐；提供三层看板架构（董事会/高管/运营）与工具选型；区分领先与滞后指标并给出领先到滞后链路；设计周度 GTM 复盘流程与评分卡；给出 PQL 评分模型。
使用方式：先收集上下文（销售运动、定价模型、ARR/MRR、CRM 与 BI 工具、团队规模、买家旅程、复盘节奏），再据此选择指标与看板层级。资料未提供可执行命令或安装步骤。
适用场景：定义 GTM 指标、搭建指标看板、衡量管道效率、追踪 AI 产品表现、数据健康评估、归因模型选择与复盘节奏设计。
限制：资料给出版本与基准数据（如 2025-2026 年 B2B SaaS 增长率 26%、CAC 上升 14% 等），实际适用性需自评估；未提供具体软件安装、API 配置或代码实现细节。