深度行业学习研究（无判断）
任意输入 → 结构化行业全景调研，只呈现事实，不做判断
描述
为投资人做的必备工具。深度研究，辅助决策但「不做判断」，非常重要，懂的都懂。 作者：前工程师/创业者，现一级市场投资人，看过上万份BP，深度交流超1000家公司。 使用方式： 直接对话触发。 如：帮我调研一下三醋酸纤维素（TAC膜）行业。 → 我会自动识别并调用技能 做的事情： 1. 自动识别输入类型，界定调研范围 2. 阶段一：3-5 轮搜索，输出 1500 字快速全景扫描（数据表格 + 产业链 + 玩家 + 驱动力/瓶颈 + 信息缺口） 3. 阶段二：你回复"继续"后，输出覆盖 7 部分 21 维度的完整报告（5000-15000 字） 4. 全程纯事实输出，不做"值不值得投资"之类的判断 --- # industry-research — 行业深度调研 ## 核心原则 ## 分工 ## 第一步：识别与界定范围 ## 第二步：阶段一 — 快速全景扫描 ### 阶段一输出结构 ## 第三步：阶段二 — 完整深度报告 ### 第一阶段输出结构 #### 第一部分：宏观概览 #### 第二部分：市场与规模 #### 第三部分：产业链全景 #### 第四部分：全球视角 #### 第五部分：政策与监管 #### 第六部分：资本与市场 #### 第七部分：深入理解 ## 数据质量标记 ## 阶段二并行搜索策略（可选） ## 输出前检查
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研究如何快速了解一个行业
📋 使用指南 这个 Skill 是一套基于麦肯锡方法论驱动的行业研究引擎，基于肖璟《如何快速了解一个行业》中的八维框架。你告诉它一个行业名，它帮你产出一份系统化的行研报告。 —————————————————————————————— 🚀 基础用法 直接告诉我你想研究什么行业即可，越具体越好： a. "帮我分析一下固态电池行业" b. "看看人形机器人产业链，创业视角" c. "光伏行业现在还能投吗？" 你可以附带三个信息（不强制，缺了我会按默认处理）： 1. 行业名：越具体越好，比如「钙钛矿光伏」而非「新能源」，此项“必填”； 2. 目标：投资 / 择业 / 创业 / 竞品分析 / 科普，默认：投资； 3. 地区：中国市场 / 全球 / 美国 / 东南亚...，默认：中国市场； —————————————————————————————— ⚙️ 它会自动做什么？ 整个流程分为 4 个阶段： 1. 多轮联网搜索搜市场规模/增速/渗透率、产业链、竞争格局、护城河证据、政策、估值——每一条结论都有来源和时点，绝不编造； 2. 生命周期定位用渗透率判断行业处于导入期/成长期/成熟期/衰退期，不同阶段研究重点完全不同； 3. 八维度深挖商业模式 → 市场规模 → 护城河（强制深挖动态趋势）→ 竞争格局（强制逐条五力打分）→ 估值 → PEST → 景气度； 4. 反共识检验区分市场已 price-in 的明牌 vs 被忽略的真问题，给出决策建议； —————————————————————————————— 📊 产出什么？ 一份 Markdown格式的专业行研报告，结构如下： 1. ⚡ 30 秒速判 — 阶段 / 核心赚钱逻辑 / 最大机会 / 最大风险 / 一句话结论； 2. 研究对象，边界界定； 3. 生命周期定位（含渗透率数据）； 4. 八维度逐项分析（护城河含动态趋势表格、波特五力逐条打分表）； 5. 反共识检验； 6. 结论与决策建议； 7. 关键风险清单； 8. 数据来源与时间说明； —————————————————————————————— 🔑 两个核心亮点 1. 护城河强制深挖：不只讲壁垒类型，必须回答「过去 2-3 年是变宽还是变窄」，用份额/毛利率/定价权数据说话； 2. 波特五力逐条打分：五条全打，不给偷懒空间，判断当前谁议价权最强、格局对头部是友好还是恶化； —————————————————————————————— ⏱️ 耗时 大约 2-4分钟，因为需要多轮搜索 + 逐维度分析 + 撰写报告 —————————————————————————————— 🧩 后续可扩展 报告产出后，可以继续接两个专项分析（需要你手动确认，不会自动跑）： 1.「拆链找卡点」：从产业链中定位趋势放量时绕不过去的物理卡点，锁定真受益标的； 2.「DCF 估值」：对行业内具体公司跑完整现金流折现模型； —————————————————————————————— ▶️ 想试试？ 直接告诉我一个行业名就行，比如「帮我看看 AI Agent 行业，创业视角」或「氢能产业链现在什么情况？」
研究多智能体投研团队 · A股选股与投委会分析
它不是 AI 助手，而是一支虚拟投研团队 市面上的 AI 选股常有三个通病：编造财务数字与目标价、只笼统说“利好/利空”、甩你一句“建议买入”却讲不清依据。 「多智能体投研团队」用「6 角色并行＋交叉验证＋来源强制」三重机制专攻这三点：召集研究员、基本面、技术、舆情、风险官、投资经理并行作业，像真实投委会一样开会定论。你拿到的不是飘忽判断，而是一份有事实、有信号、有分歧、有风险、每个数字皆可溯源的专业投研底稿。 两种模式，覆盖“研究一只股”和“筛出一批股” 模式 A · 单股投委会深度分析——只要给出一只股票（例如“分析比亚迪 002594”），技能会自动召开一场完整的投委会：研究员聚合行情、财报、研报与产业链位置，只摆客观事实；基本面分析师出具财务健康度评分卡、三表关键变化与 PEG 估值测算；技术分析师研判趋势、均线、MACD 与支撑压力位，并给出五大买点信号命中表；舆情分析师扫描机构分歧、股吧情绪与潜在误读；风险官专挖反面证据，逐条反驳其他角色的乐观结论；最后投资经理不碰新数据，只做整合，产出投委会纪要与一页纸总结。 模式 B · 多条件选股筛选——从你指定的范围（沪深 300、某行业概念板块、或自备股票池）里，用三层漏斗层层过滤：先做 L1 财务硬筛（连续三季增长、现金流充裕、PEG<1 或合同负债大增），再做 L2 技术择时（平台突破、均线金叉、放量突破、强势缩量回踩、MACD 上穿零轴），最后做 L3 信息验证（研报评级与产业链逻辑，剔除“纯技术无基本面逻辑”的标的）。筛出候选清单后，还能对 Top N 标的自动衔接模式 A 做深度分析。 你会拿到什么样的作品 模式 A 固定交付“五件套”：① 整合六角色的完整分析总报告；② 数据来源与证据表，每条关键结论都对应“数据→来源→日期”；③ 会议式投委会纪要（议题→各方观点→分歧→共识→需跟踪变量）；④ 按高/中/低严重度排序的风险清单；⑤ 一页纸投资经理总结，浓缩核心逻辑、关键变量、验证点与置信度。 模式 B 交付：候选股清单表（代码｜名称｜命中条件｜关键数据｜来源｜触发日期）+ 筛选条件与口径说明，并可选择性地为头部候选附上完整五件套。所有成果都保存为文件、文件名含标的与日期，便于复用归档。
教育部高校辅导员研究专项·申请书评审优化系统（v2.4.0）
本 Skill 不替你写申请书,而是把评审席会问的话先替你过一遍:身份是否合规、限项是否踩线、问题意识是否经得起一句话拷问、研究路径是否会在第二段就崩塌——逐项落成可执行的修改清单。内化 2026 年度 90 项重点研究方向原文与 7 簇隐含权重表,并以往年专项评审风险图谱为底。文号、资助额度、研究周期、限报数等年度硬约束参数默认以当年度官方正式通知核验,不替你写死。 ## 它做什么 - 形式合规硬筛:专职辅导员身份、限报上限、资助额度、研究周期等否决性闸门(年度参数以当年度正式通知为准) - 按序号挂靠诊断:对题目末尾「(依托方向 N)」做条目级合规判断——序号合法性 + 方向-题目契合度三层判定(强契合 / 中度契合 / 弱契合) + 簇级配套风险预警 - 问题意识压力测试:用「那又怎样?」「跟已有研究的差别到底在哪里?」两把刀替评审席先用一遍 - 研究路径反向解构:逐段标出「这里会被怎么质疑」,而不是「这里写得不错」 - 创新点真伪诊断:「首次 / 系统 / 突破 / 填补空白」哪一个一查文献就破 - 可执行修改清单:按优先级排好的下一步动作 ## 它不做什么 - 不替你定选题 - 不生成申请书正文 - 不「润色」语言 - 不告诉你「这个题目很有价值」——评审席没有人会这样夸你 ## 它和同类工具的差别 平台上其他课题评审 Skill 默认你在报国社科或教育部一般项目,资助额度、限项规则、身份要求全是错的——一旦套用,你的申请书会按错的标准被改。本 Skill 是当前 marketplace 唯一垂直于「教育部高校辅导员研究专项」的反向评审引擎,且内化了 2026 年度 90 项指南原文 + 7 簇隐含权重表;2025 年度作为历史内化版保留,跨年度申报均可用「序号挂靠诊断」对位。 ## 适合谁 - 准备报 2026 / 2027 年度教育部辅导员研究专项的高校专职辅导员 - 学工部门负责人(校级初审前合规闸门) - 已写完初稿、想找最严苛的那双眼睛再看一遍的申报人 ## 不适合谁 - 想一键生成申请书的 - 报国社科或教育部人文社科一般项目的(请用对应通用 Skill) - 还没动笔的——反向评审需要一个被审对象 版本:v2.4.0 | 已内化 2026 年度 90 项指南原文 + 7 簇分类 + 按序号挂靠诊断 | 年度硬约束参数以官方正式通知为准([文号待核验]) | 评审引擎经多轮压力测试与回溯升级
深度行业学习研究（无判断）
任意输入 → 结构化行业全景调研，只呈现事实，不做判断
描述
为投资人做的必备工具。深度研究，辅助决策但「不做判断」，非常重要，懂的都懂。 作者：前工程师/创业者，现一级市场投资人，看过上万份BP，深度交流超1000家公司。 使用方式： 直接对话触发。 如：帮我调研一下三醋酸纤维素（TAC膜）行业。 → 我会自动识别并调用技能 做的事情： 1. 自动识别输入类型，界定调研范围 2. 阶段一：3-5 轮搜索，输出 1500 字快速全景扫描（数据表格 + 产业链 + 玩家 + 驱动力/瓶颈 + 信息缺口） 3. 阶段二：你回复"继续"后，输出覆盖 7 部分 21 维度的完整报告（5000-15000 字） 4. 全程纯事实输出，不做"值不值得投资"之类的判断 --- # industry-research — 行业深度调研 ## 核心原则 ## 分工 ## 第一步：识别与界定范围 ## 第二步：阶段一 — 快速全景扫描 ### 阶段一输出结构 ## 第三步：阶段二 — 完整深度报告 ### 第一阶段输出结构 #### 第一部分：宏观概览 #### 第二部分：市场与规模 #### 第三部分：产业链全景 #### 第四部分：全球视角 #### 第五部分：政策与监管 #### 第六部分：资本与市场 #### 第七部分：深入理解 ## 数据质量标记 ## 阶段二并行搜索策略（可选） ## 输出前检查
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📋 使用指南 这个 Skill 是一套基于麦肯锡方法论驱动的行业研究引擎，基于肖璟《如何快速了解一个行业》中的八维框架。你告诉它一个行业名，它帮你产出一份系统化的行研报告。 —————————————————————————————— 🚀 基础用法 直接告诉我你想研究什么行业即可，越具体越好： a. "帮我分析一下固态电池行业" b. "看看人形机器人产业链，创业视角" c. "光伏行业现在还能投吗？" 你可以附带三个信息（不强制，缺了我会按默认处理）： 1. 行业名：越具体越好，比如「钙钛矿光伏」而非「新能源」，此项“必填”； 2. 目标：投资 / 择业 / 创业 / 竞品分析 / 科普，默认：投资； 3. 地区：中国市场 / 全球 / 美国 / 东南亚...，默认：中国市场； —————————————————————————————— ⚙️ 它会自动做什么？ 整个流程分为 4 个阶段： 1. 多轮联网搜索搜市场规模/增速/渗透率、产业链、竞争格局、护城河证据、政策、估值——每一条结论都有来源和时点，绝不编造； 2. 生命周期定位用渗透率判断行业处于导入期/成长期/成熟期/衰退期，不同阶段研究重点完全不同； 3. 八维度深挖商业模式 → 市场规模 → 护城河（强制深挖动态趋势）→ 竞争格局（强制逐条五力打分）→ 估值 → PEST → 景气度； 4. 反共识检验区分市场已 price-in 的明牌 vs 被忽略的真问题，给出决策建议； —————————————————————————————— 📊 产出什么？ 一份 Markdown格式的专业行研报告，结构如下： 1. ⚡ 30 秒速判 — 阶段 / 核心赚钱逻辑 / 最大机会 / 最大风险 / 一句话结论； 2. 研究对象，边界界定； 3. 生命周期定位（含渗透率数据）； 4. 八维度逐项分析（护城河含动态趋势表格、波特五力逐条打分表）； 5. 反共识检验； 6. 结论与决策建议； 7. 关键风险清单； 8. 数据来源与时间说明； —————————————————————————————— 🔑 两个核心亮点 1. 护城河强制深挖：不只讲壁垒类型，必须回答「过去 2-3 年是变宽还是变窄」，用份额/毛利率/定价权数据说话； 2. 波特五力逐条打分：五条全打，不给偷懒空间，判断当前谁议价权最强、格局对头部是友好还是恶化； —————————————————————————————— ⏱️ 耗时 大约 2-4分钟，因为需要多轮搜索 + 逐维度分析 + 撰写报告 —————————————————————————————— 🧩 后续可扩展 报告产出后，可以继续接两个专项分析（需要你手动确认，不会自动跑）： 1.「拆链找卡点」：从产业链中定位趋势放量时绕不过去的物理卡点，锁定真受益标的； 2.「DCF 估值」：对行业内具体公司跑完整现金流折现模型； —————————————————————————————— ▶️ 想试试？ 直接告诉我一个行业名就行，比如「帮我看看 AI Agent 行业，创业视角」或「氢能产业链现在什么情况？」
研究多智能体投研团队 · A股选股与投委会分析
它不是 AI 助手，而是一支虚拟投研团队 市面上的 AI 选股常有三个通病：编造财务数字与目标价、只笼统说“利好/利空”、甩你一句“建议买入”却讲不清依据。 「多智能体投研团队」用「6 角色并行＋交叉验证＋来源强制」三重机制专攻这三点：召集研究员、基本面、技术、舆情、风险官、投资经理并行作业，像真实投委会一样开会定论。你拿到的不是飘忽判断，而是一份有事实、有信号、有分歧、有风险、每个数字皆可溯源的专业投研底稿。 两种模式，覆盖“研究一只股”和“筛出一批股” 模式 A · 单股投委会深度分析——只要给出一只股票（例如“分析比亚迪 002594”），技能会自动召开一场完整的投委会：研究员聚合行情、财报、研报与产业链位置，只摆客观事实；基本面分析师出具财务健康度评分卡、三表关键变化与 PEG 估值测算；技术分析师研判趋势、均线、MACD 与支撑压力位，并给出五大买点信号命中表；舆情分析师扫描机构分歧、股吧情绪与潜在误读；风险官专挖反面证据，逐条反驳其他角色的乐观结论；最后投资经理不碰新数据，只做整合，产出投委会纪要与一页纸总结。 模式 B · 多条件选股筛选——从你指定的范围（沪深 300、某行业概念板块、或自备股票池）里，用三层漏斗层层过滤：先做 L1 财务硬筛（连续三季增长、现金流充裕、PEG<1 或合同负债大增），再做 L2 技术择时（平台突破、均线金叉、放量突破、强势缩量回踩、MACD 上穿零轴），最后做 L3 信息验证（研报评级与产业链逻辑，剔除“纯技术无基本面逻辑”的标的）。筛出候选清单后，还能对 Top N 标的自动衔接模式 A 做深度分析。 你会拿到什么样的作品 模式 A 固定交付“五件套”：① 整合六角色的完整分析总报告；② 数据来源与证据表，每条关键结论都对应“数据→来源→日期”；③ 会议式投委会纪要（议题→各方观点→分歧→共识→需跟踪变量）；④ 按高/中/低严重度排序的风险清单；⑤ 一页纸投资经理总结，浓缩核心逻辑、关键变量、验证点与置信度。 模式 B 交付：候选股清单表（代码｜名称｜命中条件｜关键数据｜来源｜触发日期）+ 筛选条件与口径说明，并可选择性地为头部候选附上完整五件套。所有成果都保存为文件、文件名含标的与日期，便于复用归档。
教育部高校辅导员研究专项·申请书评审优化系统（v2.4.0）
本 Skill 不替你写申请书,而是把评审席会问的话先替你过一遍:身份是否合规、限项是否踩线、问题意识是否经得起一句话拷问、研究路径是否会在第二段就崩塌——逐项落成可执行的修改清单。内化 2026 年度 90 项重点研究方向原文与 7 簇隐含权重表,并以往年专项评审风险图谱为底。文号、资助额度、研究周期、限报数等年度硬约束参数默认以当年度官方正式通知核验,不替你写死。 ## 它做什么 - 形式合规硬筛:专职辅导员身份、限报上限、资助额度、研究周期等否决性闸门(年度参数以当年度正式通知为准) - 按序号挂靠诊断:对题目末尾「(依托方向 N)」做条目级合规判断——序号合法性 + 方向-题目契合度三层判定(强契合 / 中度契合 / 弱契合) + 簇级配套风险预警 - 问题意识压力测试:用「那又怎样?」「跟已有研究的差别到底在哪里?」两把刀替评审席先用一遍 - 研究路径反向解构:逐段标出「这里会被怎么质疑」,而不是「这里写得不错」 - 创新点真伪诊断:「首次 / 系统 / 突破 / 填补空白」哪一个一查文献就破 - 可执行修改清单:按优先级排好的下一步动作 ## 它不做什么 - 不替你定选题 - 不生成申请书正文 - 不「润色」语言 - 不告诉你「这个题目很有价值」——评审席没有人会这样夸你 ## 它和同类工具的差别 平台上其他课题评审 Skill 默认你在报国社科或教育部一般项目,资助额度、限项规则、身份要求全是错的——一旦套用,你的申请书会按错的标准被改。本 Skill 是当前 marketplace 唯一垂直于「教育部高校辅导员研究专项」的反向评审引擎,且内化了 2026 年度 90 项指南原文 + 7 簇隐含权重表;2025 年度作为历史内化版保留,跨年度申报均可用「序号挂靠诊断」对位。 ## 适合谁 - 准备报 2026 / 2027 年度教育部辅导员研究专项的高校专职辅导员 - 学工部门负责人(校级初审前合规闸门) - 已写完初稿、想找最严苛的那双眼睛再看一遍的申报人 ## 不适合谁 - 想一键生成申请书的 - 报国社科或教育部人文社科一般项目的(请用对应通用 Skill) - 还没动笔的——反向评审需要一个被审对象 版本:v2.4.0 | 已内化 2026 年度 90 项指南原文 + 7 簇分类 + 按序号挂靠诊断 | 年度硬约束参数以官方正式通知为准([文号待核验]) | 评审引擎经多轮压力测试与回溯升级
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