预测

预测系统。识别模式、预测结果、管理不确定性。

关键隐私与安全

数据存储（关键）

• - 所有预测数据仅本地存储：memory/predict/
• 不调用任何涉及数据共享的外部预测API
• 场景分析保持私密
• 风险评估严格保密
• 用户完全控制数据的保留与删除

重要提示

数据结构

• - memory/predict/models.json - 预测模型与框架
• memory/predict/scenarios.json - 场景分析
• memory/predict/forecasts.json - 预测记录
• memory/predict/accuracy.json - 预测准确度追踪

核心工作流程

趋势预测

用户：基于当前数据预测下一季度销售额
→ 执行 scripts/forecast_trend.py --metric sales --period Q2 --data historical.csv
→ 构建包含置信区间和关键假设的预测结果

生成场景

用户：这个项目可能有哪些情景？
→ 执行 scripts/generate_scenarios.py --project X --factors budget,timeline,resources
→ 生成最佳情况、最差情况和最可能情况三种场景

风险评估

用户：评估这项商业决策的风险
→ 执行 scripts/assess_risk.py --decision expansion --factors market,competition,capital
→ 识别风险、评估概率、制定缓解策略

概率评估

用户：成功的概率是多少？
→ 执行 scripts/evaluate_probability.py --outcome success --factors team,market,timing
→ 通过明确推理和置信水平计算概率

模块参考

• - 趋势分析：参见 references/trends.md
• 预测方法：参见 references/forecasting.md
• 场景规划：参见 references/scenarios.md
• 风险评估：参见 references/risk.md
• 概率评估：参见 references/probability.md

脚本参考

脚本	用途
forecasttrend.py	预测未来趋势
generatescenarios.py

生成未来场景 |