/market-research
执行市场研究(market research)、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报,提供来源引用及面向决策的摘要。当用户需要市场规模估算、竞品对比、基金研究、技术扫描或为业务决策提供支持的研究时,请使用此技能。
$ npx -y skills add xu-xiang/everything-claude-code-zh --skill market-research --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/market-research
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
执行市场研究(market research)、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报,提供来源引用及面向决策的摘要。当用户需要市场规模估算、竞品对比、基金研究、技术扫描或为业务决策提供支持的研究时,请使用此技能。
SKILL.md
market-research.SKILL.mdname: market-research description: 执行市场研究(market research)、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报,提供来源引用及面向决策的摘要。当用户需要市场规模估算、竞品对比、基金研究、技术扫描或为业务决策提供支持的研究时,请使用此技能。 origin: ECC
市场研究 (Market Research)
生成支持决策的研究,而非流于形式的研究报告。
何时激活 (When to Activate)
- 研究市场、品类、公司、投资者或技术趋势。
- 构建 TAM/SAM/SOM(总目标市场/可服务市场/可获得市场)估算。
- 比较竞争对手或相邻产品。
- 在外联之前准备投资者档案(Dossiers)。
- 在构建、注资或进入市场之前,对假设进行压力测试。
研究标准 (Research Standards)
1. 每个重要主张都需要提供来源。 2. 优先使用最新数据,并标明过时数据。 3. 包含对立证据和不利情况。 4. 将发现转化为决策支持,而不仅仅是摘要。 5. 清晰地区分事实(Fact)、推论(Inference)和建议(Recommendation)。
常用研究模式 (Common Research Modes)
投资者/基金尽调 (Investor / Fund Diligence)
收集:
- 基金规模、阶段和典型的支票规模(Check size)。
- 相关的投资组合公司(Portfolio companies)。
- 公开的投资理念(Thesis)和近期活动。
- 基金是否匹配的原因。
- 任何明显的红线或不匹配之处。
竞争分析 (Competitive Analysis)
收集:
- 产品现状,而非营销话术。
- 如果公开,收集融资和投资者历史。
- 如果公开,收集增长/牵引力指标(Traction metrics)。
- 分销渠道和定价线索。
- 优势、劣势和定位差距。
市场规模估算 (Market Sizing)
使用:
- 来自报告或公开数据集的自上而下(Top-down)估算。
- 基于现实客户获取假设的自下而下(Bottom-up)合理性检查。
- 为逻辑中的每一次跨越提供明确的假设。
技术/供应商研究 (Technology / Vendor Research)
收集:
- 工作原理。
- 权衡(Trade-offs)和采用信号(Adoption signals)。
- 集成复杂性。
- 锁定风险、安全性、合规性和操作风险。
输出格式 (Output Format)
默认结构: 1. 执行摘要 (Executive summary) 2. 关键发现 (Key findings) 3. 影响与启示 (Implications) 4. 风险与注意事项 (Risks and caveats) 5. 建议 (Recommendation) 6. 来源 (Sources)
质量门禁 (Quality Gate)
在交付前确保:
- 所有数字均已注明来源或标记为估算。
- 已标记过时数据。
- 建议基于证据得出。
- 包含风险和反面论点。
- 输出使决策变得更容易。
🌐 Language / 语言 / 語言 为 AI 智能体(Agent)框架打造的性能优化系统。源自 Anthropic 黑客松获胜作品。 这不仅仅是配置文件。它是一个完整的系统:包含技能(Skills)、本能(Instincts)、内存优化、持续学习、安全扫描以及研究优先的开发模式。这些生产级的智能体(Agents)、钩子(Hooks)、命令(Commands)、规则(Rules)以及 MCP 配置,是在构建真实产品的 10 个多月高强度日常使用中演化而来的。 适用于 Claude Code, Codex,
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