基于 800 个对话，13,146 条消息的深度分析
此饼图展示了800个对话按使用目的的分布情况，反映了AI在不同场景下的应用模式。
主业：医疗行业生物统计学家/数据分析师
副业：创意设计师 & 跨领域探索者
教导高级统计建模方法（GLMM、GAM、Firth逻辑回归）、R Shiny应用开发、医疗质量指标分析方法
提供3D打印模型设计、Logo和品牌视觉设计、摄影作品集文案、创意图像生成建议
在协作（PPT/邮件/周报）、代码（R Shiny调试/可视化）、探索（3D设计/技能规划）方面显著提升效率
43.4% 的对话使用了工具功能，远超平均用户水平，说明用户深度探索 AI 能力边界。
深度: 高级统计方法、复杂编程。广度: 跨领域应用（医疗+创意+商务）。
平均对话 16.4 条消息，18.5% 的对话超过 20 条，偏好系统性分析和框架化解决方案。
16.1% 的对话涉及多模态内容，图片分析 + 创意生成，技术处理 + 视觉设计。
约 40% 的对话涉及多次修改，追求精确和完美的解决方案，将 AI 作为协作伙伴。
从简单问答 → 深度咨询 → 综合应用，从单一领域 → 跨领域整合。