MM-Fuente de información

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福菲门特
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CategoríaInvestigación
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Recomendación del editor

Por qué recomendamos esta habilidad

Como experto investigador de fuentes de la industria, esta Skill construye con precisión listas de fuentes de alto valor, no solo proporciona tablas legibles por humanos, sino que también genera datos JSON utilizables por Agent, garantizando la autoridad, actualidad y accesibilidad de las fuentes de información.

Después de ingresar una industria, sector, subcampo, tipo de producto o tema de investigación, descubre sistemáticamente las fuentes clave de alto valor, con actualizaciones sostenibles, multiplataforma y multinacional/multirregional en ese campo. Organízalas en una lista de fuentes adecuada para el acceso, búsqueda y monitoreo posterior del Agent (tabla legible para humanos + JSON legible para el Agent).

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Cómo entender una industria

📋 Guía de uso Este Skill es un motor de análisis de industrias basado en la metodología McKinsey y el marco de ocho dimensiones de Xiao Jing en "Cómo entender una industria rápidamente". Le dices el nombre de una industria y te genera un informe de investigación sistemático. —————————————————————————————— 🚀 Uso básico Simplemente dime qué industria quieres analizar, cuanto más específico, mejor: a. "Analiza la industria de baterías de estado sólido" b. "Revisa la cadena de suministro de robots humanoides, perspectiva de emprendimiento" c. "¿Sigue siendo buena inversión la industria solar?" Puedes incluir tres datos adicionales (no obligatorios, si faltan se usarán valores predeterminados): 1. Nombre de la industria: cuanto más específico mejor, por ejemplo «fotovoltaica de perovskita» en lugar de «energías renovables». Este campo es obligatorio. 2. Objetivo: inversión / empleo / emprendimiento / análisis competitivo / divulgación. Predeterminado: inversión. 3. Región: mercado chino / global / EE. UU. / Sudeste Asiático... Predeterminado: mercado chino. —————————————————————————————— ⚙️ ¿Qué hace automáticamente? El proceso consta de 4 etapas: 1. Múltiples búsquedas web para obtener tamaño de mercado, tasa de crecimiento, penetración, cadena de suministro, panorama competitivo, evidencia de ventajas competitivas, políticas, valoración: cada conclusión tiene fuente y fecha, nunca se inventa. 2. Posicionamiento del ciclo de vida mediante la penetración para determinar si la industria está en etapa de introducción, crecimiento, madurez o declive. El enfoque de investigación varía según la etapa. 3. Análisis profundo de ocho dimensiones: modelo de negocio → tamaño de mercado → ventaja competitiva (con análisis obligatorio de tendencias dinámicas) → panorama competitivo (con puntuación obligatoria de las Cinco Fuerzas de Porter) → valoración → PEST → clima del sector. 4. Prueba de disenso: distingue entre lo que el mercado ya ha descontado (cartas sobre la mesa) y los problemas reales ignorados, y ofrece recomendaciones de decisión. —————————————————————————————— 📊 ¿Qué produce? Un informe profesional de investigación en formato Markdown con la siguiente estructura: 1. ⚡ Juicio rápido en 30 segundos: etapa / lógica principal de ganancia / mayor oportunidad / mayor riesgo / conclusión en una frase. 2. Objeto de estudio y delimitación del alcance. 3. Posicionamiento del ciclo de vida (con datos de penetración). 4. Análisis detallado de las ocho dimensiones (ventaja competitiva con tabla de tendencias dinámicas, tabla de puntuación de las Cinco Fuerzas de Porter). 5. Prueba de disenso. 6. Conclusiones y recomendaciones de decisión. 7. Lista de riesgos clave. 8. Fuentes de datos e indicación de fechas. —————————————————————————————— 🔑 Dos puntos destacados 1. Análisis obligatorio de la ventaja competitiva: no solo se describen los tipos de barreras, sino que se debe responder si «se han ampliado o reducido en los últimos 2-3 años», con datos de participación de mercado, márgenes y poder de fijación de precios. 2. Puntuación obligatoria de las Cinco Fuerzas de Porter: se evalúan todas las cinco fuerzas, sin margen para atajos, determinando quién tiene mayor poder de negociación y si el panorama es favorable o desfavorable para los líderes. —————————————————————————————— ⏱️ Tiempo estimado Aproximadamente 2-4 minutos, debido a las múltiples búsquedas, el análisis por dimensiones y la redacción del informe. —————————————————————————————— 🧩 Extensiones posteriores Una vez generado el informe, se pueden realizar dos análisis especializados (requieren confirmación manual, no se ejecutan automáticamente): 1. «Descomposición de la cadena para encontrar cuellos de botella»: identificar los cuellos de botella físicos inevitables en la cadena de suministro cuando el sector crece, para localizar los verdaderos beneficiarios. 2. «Valoración DCF»: ejecutar un modelo completo de flujo de caja descontado para una empresa específica dentro de la industria. —————————————————————————————— ▶️ ¿Quieres probarlo? Solo dime el nombre de una industria, por ejemplo, «Analiza la industria de AI Agent, desde una perspectiva de emprendimiento» o «¿Cuál es la situación actual de la cadena de hidrógeno?»

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Analista de Claves

Analiza automáticamente múltiples fuentes de información en finanzas, tecnología y negocios según el tema especificado. Filtra pistas iniciales y clave, y descubre eventos relacionados en los últimos 10 años para generar un informe estructurado de análisis de temas. Paso 1: Recopilación de información multifuente - Busca noticias de los últimos 30 días en WeChat Official Accounts, Wall Street News, 36Kr (alta prioridad), Huxiu, Xueqiu, TMTpost (prioridad estándar) - Registra título, fecha, plataforma, resumen y enlace original - Filtra contenido duplicado, publicitario o de baja credibilidad Paso 2: Deduplicación y agregación de información - Agrupa eventos por objeto central, hecho clave y ventana de tiempo (7 días) - Cuenta cuántas fuentes independientes mencionan cada evento - Elimina eventos de bajo valor y genera una lista de eventos candidatos Paso 3: Análisis de eventos y clasificación de pistas Criterios de pista inicial (cumplir al menos uno): evento anómalo, alta discusión (más de 3 fuentes), movimiento inusual, hito importante del sector, noticia negativa de grandes empresas Criterios de pista clave (cumplir 2 o más): conflicto dramático, espacio de significado explotable, más de 3 protagonistas, actualidad (dentro de 14 días) - Mínimo 5 pistas clave, total entre 10 y 25 - Cada pista incluye: título del evento, resumen, análisis profundo de posibles temas (valor concreto para escribir), criterios cumplidos Paso 4: Descubrimiento profundo de relaciones - Amplía la búsqueda a los últimos 10 años - Extrae entidades clave y busca: hitos históricos del protagonista, evolución de políticas del sector, dinámicas de competidores en el mismo período, cambios en la cadena industrial ascendente y descendente - Registra cualquier relación encontrada, indicando tipo y año Paso 5: Generación estructurada El informe incluye: 1) Bloque de pistas clave; 2) Bloque de pistas iniciales; 3) Recomendaciones de investigación Cada pista contiene: resumen del evento, criterios cumplidos, análisis profundo de posibles temas, eventos relacionados (historial de 10 años), enlaces de referencia Herramientas: búsqueda web, generación de documentos largos Recursos de referencia: sin fijos, el usuario puede adjuntarlos al inicio

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Radar de productos de IA nicho

Un motor sistemático para descubrir oportunidades en productos de IA de nicho, v3.1. Combina el rigor matemático de la v2.0 con la metodología de ejecución para encontrar oportunidades en apps: una escala de anclaje de cinco niveles y una puntuación de intensidad de la demanda mediante transformación logarítmica; la escasez de oferta ponderada por categoría; una función de decaimiento temporal de las señales; análisis estratégico de la reacción de la competencia y los riesgos de plataforma; y un marco de validación con actualización de prior bayano a posteriori. La v3.1 incorpora la capa de exploración del lado de la oferta SonarPing, con sus escaneos diarios de nuevos productos de IA, eliminación de productos clonados y homogéneos, pruebas prácticas y datos de instantáneas de series temporales. Así, separa los competidores ineficaces de la oferta nominal y calcula la tasa de oferta efectiva, la velocidad de entrada de nuevos productos y la velocidad de desactivación, transformando la vida media estática en una ventana de oportunidad dinámica impulsada por flujos reales de oferta. Integra el ecosistema de más de 130 creadores chinos de Twitter, comunidades en chino y datos de comportamiento de pago como fuentes de señales de demanda de alta calidad. Ayuda a desarrolladores independientes a identificar oportunidades de suscripción AaaS y B2C con baja competencia y alta densidad de problemas, y genera informes de radar accionables junto con una matriz de canales de promoción.

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