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Por qué recomendamos esta habilidad

Como experto en fuentes de la industria, esta habilidad construye con precisión listas de alto valor, proporcionando tablas legibles por humanos y JSON para Agentes, asegurando autoridad, actualidad y accesibilidad.

Después de ingresar una industria, sector, nicho, tipo de producto o tema de investigación, descubre sistemáticamente las fuentes principales de alta calidad, actualizables y multiplataforma de ese ámbito, organizadas en una lista de fuentes adecuada para que el Agente acceda, busque y supervise (tabla legible para humanos + JSON legible para Agente).

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Análisis exprés de un sector

📋 Guía de uso Esta habilidad es un motor de investigación sectorial basado en la metodología McKinsey, siguiendo el marco de ocho dimensiones de Xiao Jing en «Cómo conocer rápidamente un sector». Dile el nombre de un sector y obtendrás un informe de análisis sistemático. —————————————————————————————— 🚀 Uso básico Indícame directamente el sector que deseas investigar, cuanto más específico, mejor: a. «Analiza el sector de baterías de estado sólido» b. «Mira la cadena de suministro de robots humanoides, perspectiva emprendedora» c. «¿Todavía se puede invertir en el sector fotovoltaico?» Puedes incluir tres datos adicionales (no obligatorios; si faltan, usaré valores predeterminados): 1. Nombre del sector: cuanto más específico, mejor, por ejemplo, «fotovoltaico de perovskita» en lugar de «energía renovable». Este campo es obligatorio. 2. Objetivo: inversión / empleo / emprendimiento / análisis de competencia / divulgación. Por defecto: inversión. 3. Región: mercado chino / global / EE. UU. / Sudeste Asiático... Por defecto: mercado chino. —————————————————————————————— ⚙️ ¿Qué hace automáticamente? El proceso consta de 4 fases: 1. Búsqueda en línea en varias rondas para obtener tamaño de mercado, tasa de crecimiento, penetración, cadena de suministro, panorama competitivo, evidencia de ventajas defensivas, políticas y valoración. Cada conclusión tiene fuente y fecha, nunca se inventa. 2. Posicionamiento en el ciclo de vida mediante la tasa de penetración para determinar si el sector está en fase de introducción, crecimiento, madurez o declive. El enfoque de investigación varía completamente según la fase. 3. Análisis profundo de ocho dimensiones: modelo de negocio → tamaño de mercado → ventajas defensivas (obligatorio profundizar en tendencias dinámicas) → panorama competitivo (obligatorio puntuar las cinco fuerzas una por una) → valoración → PEST → sentimiento. 4. Prueba de disenso: distingue entre las cartas visibles ya descontadas por el mercado y los problemas reales ignorados, y ofrece recomendaciones de decisión. —————————————————————————————— 📊 ¿Qué produce? Un informe profesional de investigación sectorial en formato Markdown con la siguiente estructura: 1. ⚡ Juicio rápido en 30 segundos: fase / lógica central de rentabilidad / mayor oportunidad / mayor riesgo / conclusión en una frase. 2. Objeto de estudio y delimitación del alcance. 3. Posicionamiento en el ciclo de vida (con datos de penetración). 4. Análisis detallado de las ocho dimensiones (ventajas defensivas 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 y fecha de referencia. —————————————————————————————— 🔑 Dos aspectos destacados 1. Profundización obligatoria en ventajas defensivas: no solo se menciona el tipo de barrera, sino que se responde si se ha ampliado o reducido en los últimos 2-3 años, utilizando datos de cuota de mercado, margen bruto y poder de fijación de precios. 2. Puntuación individual de las cinco fuerzas de Porter: se puntúan las cinco, sin atajos, determinando quién tiene mayor poder de negociación y si el panorama es favorable o desfavorable para los líderes. —————————————————————————————— ⏱️ Duración Aproximadamente 2-4 minutos, debido a las múltiples búsquedas, análisis por dimensiones y redacción del informe. —————————————————————————————— 🧩 Ampliaciones posteriores Una vez generado el informe, se pueden realizar dos análisis adicionales (requieren confirmación manual, no se ejecutan automáticamente): 1. «Desglose de la cadena para encontrar cuellos de botella»: localizar los puntos críticos físicos inevitables al escalar la tendencia, para identificar los verdaderos beneficiarios. 2. «Valoración DCF»: ejecutar un modelo completo de flujo de caja descontado para una empresa concreta del sector. —————————————————————————————— ▶️ ¿Quieres probarlo? Solo dime el nombre de un sector, por ejemplo, «Analiza el sector de agentes de IA, perspectiva emprendedora» o «¿Cómo está la cadena de suministro del hidrógeno?»

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Percepción de Tendencias

Para el ámbito finanzas/tecnología/negocios especificado por el usuario, busca automáticamente en fuentes multiplataforma, filtra pistas preliminares y clave, y desentierra eventos relacionados en los últimos 10 años, generando un informe de análisis estructurado. Paso 1: Recopilación de información de múltiples fuentes - Busca noticias de los últimos 30 días, cubriendo Cuenta Oficial de WeChat, WallStreetCN, 36Kr (alta prioridad), Huxiu, Xueqiu, TMTPOST (prioridad estándar) - Registra título, fecha, plataforma, resumen y enlace original - Filtra inicialmente duplicados, publicidad y contenido de baja credibilidad Paso 2: Deduplicación y agregación de información - Agrega eventos iguales según objeto principal, hecho principal y ventana de tiempo (7 días) - Cuenta cuántas fuentes independientes lo mencionan - Elimina eventos de bajo valor y genera lista de eventos candidatos Paso 3: Análisis de eventos y clasificación de pistas Criterios de pistas preliminares (cumple uno): evento anómalo, alta discusión (3 o más fuentes), movimiento inusual, hito importante de la industria, noticias negativas de grandes empresas Criterios de pistas clave (cumple 2 o más): conflicto dramático, espacio de significado explotable, más de 3 actores, actualidad (dentro de 14 días) - Al menos 5 pistas clave, total 10-25 - Cada pista incluye: título del evento, resumen, análisis profundo de puntos aprovechables (valor de escritura detallado), marcado de criterios cumplidos Paso 4: Excavación de relaciones profundas - Amplía el alcance de búsqueda a 10 años - Extrae entidades clave, busca: hitos históricos del sujeto, evolución de políticas del sector, dinámicas de competidores en el mismo período, cambios en la cadena industrial aguas arriba y abajo - Se incluye cualquier relación, marcando tipo y año Paso 5: Salida estructurada La salida incluye: 1. Bloque de pistas clave; 2. Bloque de pistas preliminares; 3. Sugerencias de investigación Cada pista incluye: resumen del evento, marcado de criterios cumplidos, análisis profundo de puntos aprovechables, eventos relacionados (historial de 10 años), enlaces de referencia Herramientas: búsqueda web, generación de documentos largos Recursos de referencia: sin referencias fijas, el usuario puede añadirlas al input

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Investigación

Radar de productos IA nicho

Un motor sistemático para descubrir oportunidades en productos de IA nicho, v3.1. Combina el rigor matemático de la v2.0 con la metodología de ejecución de App掘金: 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; un análisis de la reacción de la competencia y de los riesgos de plataforma; y un marco de validación con actualización de priors y posteriores bayesianos. La v3.1 añade la capa de detección de oferta SonarPing: incorpora sus escaneos diarios de nuevos productos de IA, la eliminación de productos de fachada y homogeneizados, las pruebas prácticas y los datos de instantáneas de series temporales. Así, separa los competidores ineficaces de la oferta nominal, calcula la tasa de oferta efectiva, la velocidad de entrada de nuevos productos y la velocidad de inactivación, y convierte la semivida estática en una ventana de oportunidad dinámica impulsada por el flujo de oferta real. Integra el ecosistema de más de 130 blogueros 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 AaaS y suscripción B2C con poca competencia y alta densidad de problemas, y genera informes de radar ejecutables y una matriz de canales de promoción.

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