基于 App Store 公开元数据（品类、评分量、星级、上架时间、定价）自动归纳，便于竞品研究与产品规划。 下方「DeepSeek 解读」在配置 API 后由大模型生成；未配置时仅显示规则分析。
按需触发，避免页面初次加载时阻塞。
建议在浏览完规则卡片后再生成，通常耗时 10-40 秒。
赛道与品类组合
以「Games」为主（约 30.9% 应用），同时覆盖 10 个品类，属于相对多元 的组合策略。
规模与商业化结构
全组合累计约 235 条评分，体量偏小；免费应用 68 款，付费 0 款。
加权均值与头部效应
按评分量加权，组合整体约 2.71 星；简单均值约 2.61 星。二者差距可反映「头部应用是否显著拉高口碑」。
低分与样本不足（API 无评论正文）
iTunes Search API 不提供用户评论原文，此处用「低星 + 足够评论量」近似标出需重点关注的应用；并列出评论样本偏少的应用。
上架时间跨度
最早上架《Indian Train Business》，最近更新/上架节奏以《AI Room Energy & Vibe Checker》为参考；时间跨度反映团队持续迭代能力。
可复用的观察角度
以下基于公开元数据，便于你做竞品研究或产品线规划；深入结论需结合下载量、收入与评论原文。
规则卡片数据来自 iTunes Search API。AI 解读由 DeepSeek 根据同一批公开数据生成，仅供参考。
按需触发，默认不请求，减少 token 与外部调用。
将聚合团队与核心产品相关新闻，最多展示 20 条。
