MiroFish 是一款 AI 预测工作流产品，其核心思路是“像使用 ChatGPT 一样提问，但背后运行的是模拟”。用户可以直接提出问题，让系统把种子生成、模拟运行、报告输出作为一个连续的预测工作流在后台完成，同时保持单次对话的体验。产品能够将文本、PDF、MD 和 TXT 文件转化为图谱构建、模拟、报告和后续聊天。
主要能力方面，MiroFish 会从用户输入的自然语言问题、报告、政策草案、市场笔记或故事片段出发，提取行动者、关系、压力和事实锚点，让智能体基于结构进行推理；随后让角色在短内容和线程式社交面上进行多轮互动；再将涌现行为浓缩为转折点、风险、置信信号和后续路径；最后允许用户针对生成的世界继续提问，而不是停留在静态答案上。每次回答下方会给出结构化结果卡片，包含摘要、报告入口和追问路径。
使用方式上，用户可以先从一个清晰的问题开始，决定是否需要补充支持文件，且不会丢失对话的速度。产品建议在提问时明确决策、受众、可能触发因素和时间范围，较窄的问题能让模拟世界更少漂移。当 PDF、Markdown 和文本文件包含具体的行动者、激励、约束或先前背景时，效果最好。用户可以将输出视为决策支持，关注阻力信号、叙事桥梁和值得用真实数据核验的假设。
适用场景包括：在投入预算前模拟受众群体如何放大、抵制或重新解读活动信息；在产品变更公布前，建模不同细分客户的 sentiment、价值感知和可能的反对路径；将模拟作为争议、联盟形成和二阶反应的桌面推演；压力测试电子表格容易忽略分析师、散户注意力和公共话语之间反馈循环的市场故事。具体用例涵盖发布、定价变化、政策辩论、市场叙事、危机应对和创意续写等涉及人类反应回路的场景。
限制方面，MiroFish 定位为探索性决策支持，并非精确预测工具，用户应结合判断、分析和真实世界验证来使用。产品强调探索性定位，不宣称准确性。用户可以不提供文件，仅从文本开始，之后再添加文件来让模拟扎根于特定报告、简报或源文档。关于收费、价格和具体平台支持等信息，资料中暂未提供。
