深度行業學習研究（無判斷）
任意輸入 → 結構化行業全景調研，只呈現事實，不做判斷
描述
為投資人做的必備工具。深度研究，輔助決策但「不做判斷」，非常重要，懂的都懂。 作者：前工程師/創業者，現一級市場投資人，看過上萬份BP，深度交流超1000家公司。 使用方式： 直接對話觸發。 如：幫我調研一下三醋酸纖維素（TAC膜）行業。 → 我會自動識別並調用技能 做的事情： 1. 自動識別輸入類型，界定調研範圍 2. 階段一：3-5 輪搜索，輸出 1500 字快速全景掃描（數據表格 + 產業鏈 + 玩家 + 驅動力/瓶頸 + 資訊缺口） 3. 階段二：你回覆「繼續」後，輸出覆蓋 7 部分 21 維度的完整報告（5000-15000 字） 4. 全程純事實輸出，不做「值不值得投資」之類的判斷 --- # industry-research — 行業深度調研 ## 核心原則 ## 分工 ## 第一步：識別與界定範圍 ## 第二步：階段一 — 快速全景掃描 ### 階段一輸出結構 ## 第三步：階段二 — 完整深度報告 ### 第一階段輸出結構 #### 第一部分：宏觀概覽 #### 第二部分：市場與規模 #### 第三部分：產業鏈全景 #### 第四部分：全球視角 #### 第五部分：政策與監管 #### 第六部分：資本與市場 #### 第七部分：深入理解 ## 數據質量標記 ## 階段二並行搜索策略（可選） ## 輸出前檢查
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研究如何快速了解一個行業
📋 使用指南 這個 Skill 是一套基於麥肯錫方法論驅動的行業研究引擎，基於肖璟《如何快速了解一個行業》中的八維框架。你告訴它一個行業名，它幫你產出一份系統化的行研報告。 —————————————————————————————— 🚀 基礎用法 直接告訴我你想研究什麼行業即可，越具體越好： a. "幫我分析一下固態電池行業" b. "看看人形機器人產業鏈，創業視角" c. "光伏行業現在還能投嗎？" 你可以附帶三個資訊（不強制，缺了我會按預設處理）： 1. 行業名：越具體越好，例如「鈣鈦礦光伏」而非「新能源」，此項「必填」； 2. 目標：投資 / 擇業 / 創業 / 競品分析 / 科普，預設：投資； 3. 地區：中國市場 / 全球 / 美國 / 東南亞...，預設：中國市場； —————————————————————————————— ⚙️ 它會自動做什麼？ 整個流程分為 4 個階段： 1. 多輪聯網搜索搜市場規模/增速/滲透率、產業鏈、競爭格局、護城河證據、政策、估值——每一條結論都有來源和時點，絕不編造； 2. 生命週期定位用滲透率判斷行業處於導入期/成長期/成熟期/衰退期，不同階段研究重點完全不同； 3. 八維度深挖商業模式 → 市場規模 → 護城河（強制深挖動態趨勢）→ 競爭格局（強制逐條五力打分）→ 估值 → PEST → 景氣度； 4. 反共識檢驗區分市場已反映在價格中的明牌 vs 被忽略的真問題，給出決策建議； —————————————————————————————— 📊 產出什麼？ 一份 Markdown格式的專業行研報告，結構如下： 1. ⚡ 30 秒速判 — 階段 / 核心賺錢邏輯 / 最大機會 / 最大風險 / 一句話結論； 2. 研究對象，邊界界定； 3. 生命週期定位（含滲透率數據）； 4. 八維度逐項分析（護城河含動態趨勢表格、波特五力逐條打分表）； 5. 反共識檢驗； 6. 結論與決策建議； 7. 關鍵風險清單； 8. 數據來源與時間說明； —————————————————————————————— 🔑 兩個核心亮點 1. 護城河強制深挖：不只講壁壘類型，必須回答「過去 2-3 年是變寬還是變窄」，用份額/毛利率/定價權數據說話； 2. 波特五力逐條打分：五條全打，不給偷懶空間，判斷當前誰議價權最強、格局對頭部是友好還是惡化； —————————————————————————————— ⏱️ 耗時 大約 2-4分鐘，因為需要多輪搜索 + 逐維度分析 + 撰寫報告 —————————————————————————————— 🧩 後續可擴展 報告產出後，可以繼續接兩個專項分析（需要你手動確認，不會自動跑）： 1.「拆鏈找卡點」：從產業鏈中定位趨勢放量時繞不過去的物理卡點，鎖定真受益標的； 2.「DCF 估值」：對行業內具體公司跑完整現金流折現模型； —————————————————————————————— ▶️ 想試試？ 直接告訴我一個行業名就行，例如「幫我看看 AI Agent 行業，創業視角」或「氫能產業鏈現在什麼情況？」
研究多智能體投研團隊 · A股選股與投委會分析
它不是 AI 助手，而是一支虛擬投研團隊 市面上的 AI 選股常有三個通病：編造財務數字與目標價、只籠統說「利好/利空」、甩你一句「建議買入」卻講不清依據。 「多智能體投研團隊」用「6 角色並行＋交叉驗證＋來源強制」三重機制專攻這三點：召集研究員、基本面、技術、輿情、風險官、投資經理並行作業，像真實投委會一樣開會定論。你拿到的不是飄忽判斷，而是一份有事實、有信號、有分歧、有風險、每個數字皆可溯源的專業投研底稿。 兩種模式，覆蓋「研究一隻股」和「篩出一批股」 模式 A · 單股投委會深度分析——只要給出一隻股票（例如「分析比亞迪 002594」），技能會自動召開一場完整的投委會：研究員聚合行情、財報、研報與產業鏈位置，只擺客觀事實；基本面分析師出具財務健康度評分卡、三表關鍵變化與 PEG 估值測算；技術分析師研判趨勢、均線、MACD 與支撐壓力位，並給出五大買點訊號命中表；輿情分析師掃描機構分歧、股吧情緒與潛在誤讀；風險官專挖反面證據，逐條反駁其他角色的樂觀結論；最後投資經理不碰新數據，只做整合，產出投委會紀要與一頁紙總結。 模式 B · 多條件選股篩選——從你指定的範圍（滬深 300、某行業概念板塊、或自備股票池）裡，用三層漏斗層層過濾：先做 L1 財務硬篩（連續三季增長、現金流充裕、PEG<1 或合約負債大增），再做 L2 技術擇時（平台突破、均線金叉、放量突破、強勢縮量回踩、MACD 上穿零軸），最後做 L3 資訊驗證（研報評級與產業鏈邏輯，剔除「純技術無基本面邏輯」的標的）。篩出候選清單後，還能對 Top N 標的自動銜接模式 A 做深度分析。 你會拿到什麼樣的作品 模式 A 固定交付「五件套」：① 整合六角色的完整分析總報告；② 數據來源與證據表，每條關鍵結論都對應「數據→來源→日期」；③ 會議式投委會紀要（議題→各方觀點→分歧→共識→需追蹤變數）；④ 按高/中/低嚴重度排序的風險清單；⑤ 一頁紙投資經理總結，濃縮核心邏輯、關鍵變數、驗證點與置信度。 模式 B 交付：候選股清單表（代碼｜名稱｜命中條件｜關鍵數據｜來源｜觸發日期）+ 篩選條件與口徑說明，並可選擇性地為頭部候選附上完整五件套。所有成果都儲存為檔案、檔名含標的與日期，便於重複使用歸檔。
教育部高校輔導員研究專項·申請書評審優化系統（v2.4.0）
本 Skill 不幫你寫申請書，而是把評審席會問的話先幫你過一遍：身份是否合規、限項是否踩線、問題意識是否經得起一句話拷問、研究路徑是否會在第二段就崩塌——逐項落成可執行的修改清單。內化 2026 年度 90 項重點研究方向原文與 7 簇隱含權重表，並以歷年專項評審風險圖譜為底。文號、資助額度、研究周期、限報數等年度硬約束參數預設以當年度官方正式通知核驗，不幫你寫死。 ## 它做什麼 - 形式合規硬篩：專職輔導員身份、限報上限、資助額度、研究周期等否決性閘門（年度參數以當年度正式通知為準） - 按序號掛靠診斷：對題目末尾「(依託方向 N)」做條目級合規判斷——序號合法性 + 方向-題目契合度三層判定（強契合 / 中度契合 / 弱契合） + 簇級配套風險預警 - 問題意識壓力測試：用「那又怎樣？」「跟已有研究的差別到底在哪裡？」兩把刀替評審席先用一遍 - 研究路徑反向解構：逐段標出「這裡會被怎麼質疑」，而不是「這裡寫得不錯」 - 創新點真偽診斷：「首次 / 系統 / 突破 / 填補空白」哪一個一查文獻就破 - 可執行修改清單：按優先級排好的下一步動作 ## 它不做什麼 - 不幫你定選題 - 不生成申請書正文 - 不「潤色」語言 - 不告訴你「這個題目很有價值」——評審席沒有人會這樣誇你 ## 它和同類工具的差別 平台上其他課題評審 Skill 預設你在報國社科或教育部一般項目，資助額度、限項規則、身份要求全是錯的——一旦套用，你的申請書會按錯的標準被改。本 Skill 是當前 marketplace 唯一垂直於「教育部高校輔導員研究專項」的反向評審引擎，且內化了 2026 年度 90 項指南原文 + 7 簇隱含權重表；2025 年度作為歷史內化版保留，跨年度申報均可用「序號掛靠診斷」對位。 ## 適合誰 - 準備報 2026 / 2027 年度教育部輔導員研究專項的高校專職輔導員 - 學工部門負責人（校級初審前合規閘門） - 已寫完初稿、想找最嚴苛的那雙眼睛再看一遍的申報人 ## 不適合誰 - 想一鍵生成申請書的 - 報國社科或教育部人文社科一般項目的（請用對應通用 Skill） - 還沒動筆的——反向評審需要一個被審對象 版本：v2.4.0 | 已內化 2026 年度 90 項指南原文 + 7 簇分類 + 按序號掛靠診斷 | 年度硬約束參數以官方正式通知為準([文號待核驗]) | 評審引擎經多輪壓力測試與回溯升級
深度行業學習研究（無判斷）
任意輸入 → 結構化行業全景調研，只呈現事實，不做判斷
描述
為投資人做的必備工具。深度研究，輔助決策但「不做判斷」，非常重要，懂的都懂。 作者：前工程師/創業者，現一級市場投資人，看過上萬份BP，深度交流超1000家公司。 使用方式： 直接對話觸發。 如：幫我調研一下三醋酸纖維素（TAC膜）行業。 → 我會自動識別並調用技能 做的事情： 1. 自動識別輸入類型，界定調研範圍 2. 階段一：3-5 輪搜索，輸出 1500 字快速全景掃描（數據表格 + 產業鏈 + 玩家 + 驅動力/瓶頸 + 資訊缺口） 3. 階段二：你回覆「繼續」後，輸出覆蓋 7 部分 21 維度的完整報告（5000-15000 字） 4. 全程純事實輸出，不做「值不值得投資」之類的判斷 --- # industry-research — 行業深度調研 ## 核心原則 ## 分工 ## 第一步：識別與界定範圍 ## 第二步：階段一 — 快速全景掃描 ### 階段一輸出結構 ## 第三步：階段二 — 完整深度報告 ### 第一階段輸出結構 #### 第一部分：宏觀概覽 #### 第二部分：市場與規模 #### 第三部分：產業鏈全景 #### 第四部分：全球視角 #### 第五部分：政策與監管 #### 第六部分：資本與市場 #### 第七部分：深入理解 ## 數據質量標記 ## 階段二並行搜索策略（可選） ## 輸出前檢查
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📋 使用指南 這個 Skill 是一套基於麥肯錫方法論驅動的行業研究引擎，基於肖璟《如何快速了解一個行業》中的八維框架。你告訴它一個行業名，它幫你產出一份系統化的行研報告。 —————————————————————————————— 🚀 基礎用法 直接告訴我你想研究什麼行業即可，越具體越好： a. "幫我分析一下固態電池行業" b. "看看人形機器人產業鏈，創業視角" c. "光伏行業現在還能投嗎？" 你可以附帶三個資訊（不強制，缺了我會按預設處理）： 1. 行業名：越具體越好，例如「鈣鈦礦光伏」而非「新能源」，此項「必填」； 2. 目標：投資 / 擇業 / 創業 / 競品分析 / 科普，預設：投資； 3. 地區：中國市場 / 全球 / 美國 / 東南亞...，預設：中國市場； —————————————————————————————— ⚙️ 它會自動做什麼？ 整個流程分為 4 個階段： 1. 多輪聯網搜索搜市場規模/增速/滲透率、產業鏈、競爭格局、護城河證據、政策、估值——每一條結論都有來源和時點，絕不編造； 2. 生命週期定位用滲透率判斷行業處於導入期/成長期/成熟期/衰退期，不同階段研究重點完全不同； 3. 八維度深挖商業模式 → 市場規模 → 護城河（強制深挖動態趨勢）→ 競爭格局（強制逐條五力打分）→ 估值 → PEST → 景氣度； 4. 反共識檢驗區分市場已反映在價格中的明牌 vs 被忽略的真問題，給出決策建議； —————————————————————————————— 📊 產出什麼？ 一份 Markdown格式的專業行研報告，結構如下： 1. ⚡ 30 秒速判 — 階段 / 核心賺錢邏輯 / 最大機會 / 最大風險 / 一句話結論； 2. 研究對象，邊界界定； 3. 生命週期定位（含滲透率數據）； 4. 八維度逐項分析（護城河含動態趨勢表格、波特五力逐條打分表）； 5. 反共識檢驗； 6. 結論與決策建議； 7. 關鍵風險清單； 8. 數據來源與時間說明； —————————————————————————————— 🔑 兩個核心亮點 1. 護城河強制深挖：不只講壁壘類型，必須回答「過去 2-3 年是變寬還是變窄」，用份額/毛利率/定價權數據說話； 2. 波特五力逐條打分：五條全打，不給偷懶空間，判斷當前誰議價權最強、格局對頭部是友好還是惡化； —————————————————————————————— ⏱️ 耗時 大約 2-4分鐘，因為需要多輪搜索 + 逐維度分析 + 撰寫報告 —————————————————————————————— 🧩 後續可擴展 報告產出後，可以繼續接兩個專項分析（需要你手動確認，不會自動跑）： 1.「拆鏈找卡點」：從產業鏈中定位趨勢放量時繞不過去的物理卡點，鎖定真受益標的； 2.「DCF 估值」：對行業內具體公司跑完整現金流折現模型； —————————————————————————————— ▶️ 想試試？ 直接告訴我一個行業名就行，例如「幫我看看 AI Agent 行業，創業視角」或「氫能產業鏈現在什麼情況？」
研究多智能體投研團隊 · A股選股與投委會分析
它不是 AI 助手，而是一支虛擬投研團隊 市面上的 AI 選股常有三個通病：編造財務數字與目標價、只籠統說「利好/利空」、甩你一句「建議買入」卻講不清依據。 「多智能體投研團隊」用「6 角色並行＋交叉驗證＋來源強制」三重機制專攻這三點：召集研究員、基本面、技術、輿情、風險官、投資經理並行作業，像真實投委會一樣開會定論。你拿到的不是飄忽判斷，而是一份有事實、有信號、有分歧、有風險、每個數字皆可溯源的專業投研底稿。 兩種模式，覆蓋「研究一隻股」和「篩出一批股」 模式 A · 單股投委會深度分析——只要給出一隻股票（例如「分析比亞迪 002594」），技能會自動召開一場完整的投委會：研究員聚合行情、財報、研報與產業鏈位置，只擺客觀事實；基本面分析師出具財務健康度評分卡、三表關鍵變化與 PEG 估值測算；技術分析師研判趨勢、均線、MACD 與支撐壓力位，並給出五大買點訊號命中表；輿情分析師掃描機構分歧、股吧情緒與潛在誤讀；風險官專挖反面證據，逐條反駁其他角色的樂觀結論；最後投資經理不碰新數據，只做整合，產出投委會紀要與一頁紙總結。 模式 B · 多條件選股篩選——從你指定的範圍（滬深 300、某行業概念板塊、或自備股票池）裡，用三層漏斗層層過濾：先做 L1 財務硬篩（連續三季增長、現金流充裕、PEG<1 或合約負債大增），再做 L2 技術擇時（平台突破、均線金叉、放量突破、強勢縮量回踩、MACD 上穿零軸），最後做 L3 資訊驗證（研報評級與產業鏈邏輯，剔除「純技術無基本面邏輯」的標的）。篩出候選清單後，還能對 Top N 標的自動銜接模式 A 做深度分析。 你會拿到什麼樣的作品 模式 A 固定交付「五件套」：① 整合六角色的完整分析總報告；② 數據來源與證據表，每條關鍵結論都對應「數據→來源→日期」；③ 會議式投委會紀要（議題→各方觀點→分歧→共識→需追蹤變數）；④ 按高/中/低嚴重度排序的風險清單；⑤ 一頁紙投資經理總結，濃縮核心邏輯、關鍵變數、驗證點與置信度。 模式 B 交付：候選股清單表（代碼｜名稱｜命中條件｜關鍵數據｜來源｜觸發日期）+ 篩選條件與口徑說明，並可選擇性地為頭部候選附上完整五件套。所有成果都儲存為檔案、檔名含標的與日期，便於重複使用歸檔。
教育部高校輔導員研究專項·申請書評審優化系統（v2.4.0）
本 Skill 不幫你寫申請書，而是把評審席會問的話先幫你過一遍：身份是否合規、限項是否踩線、問題意識是否經得起一句話拷問、研究路徑是否會在第二段就崩塌——逐項落成可執行的修改清單。內化 2026 年度 90 項重點研究方向原文與 7 簇隱含權重表，並以歷年專項評審風險圖譜為底。文號、資助額度、研究周期、限報數等年度硬約束參數預設以當年度官方正式通知核驗，不幫你寫死。 ## 它做什麼 - 形式合規硬篩：專職輔導員身份、限報上限、資助額度、研究周期等否決性閘門（年度參數以當年度正式通知為準） - 按序號掛靠診斷：對題目末尾「(依託方向 N)」做條目級合規判斷——序號合法性 + 方向-題目契合度三層判定（強契合 / 中度契合 / 弱契合） + 簇級配套風險預警 - 問題意識壓力測試：用「那又怎樣？」「跟已有研究的差別到底在哪裡？」兩把刀替評審席先用一遍 - 研究路徑反向解構：逐段標出「這裡會被怎麼質疑」，而不是「這裡寫得不錯」 - 創新點真偽診斷：「首次 / 系統 / 突破 / 填補空白」哪一個一查文獻就破 - 可執行修改清單：按優先級排好的下一步動作 ## 它不做什麼 - 不幫你定選題 - 不生成申請書正文 - 不「潤色」語言 - 不告訴你「這個題目很有價值」——評審席沒有人會這樣誇你 ## 它和同類工具的差別 平台上其他課題評審 Skill 預設你在報國社科或教育部一般項目，資助額度、限項規則、身份要求全是錯的——一旦套用，你的申請書會按錯的標準被改。本 Skill 是當前 marketplace 唯一垂直於「教育部高校輔導員研究專項」的反向評審引擎，且內化了 2026 年度 90 項指南原文 + 7 簇隱含權重表；2025 年度作為歷史內化版保留，跨年度申報均可用「序號掛靠診斷」對位。 ## 適合誰 - 準備報 2026 / 2027 年度教育部輔導員研究專項的高校專職輔導員 - 學工部門負責人（校級初審前合規閘門） - 已寫完初稿、想找最嚴苛的那雙眼睛再看一遍的申報人 ## 不適合誰 - 想一鍵生成申請書的 - 報國社科或教育部人文社科一般項目的（請用對應通用 Skill） - 還沒動筆的——反向評審需要一個被審對象 版本：v2.4.0 | 已內化 2026 年度 90 項指南原文 + 7 簇分類 + 按序號掛靠診斷 | 年度硬約束參數以官方正式通知為準([文號待核驗]) | 評審引擎經多輪壓力測試與回溯升級
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