前言¶
做行業摸底時，常見做法是堆提示詞讓模型寫「行研報告」。交付快，但市場規模、市佔率、政策結論往往沒有出處，甚至數字前後矛盾——在諮詢和投行語境裏，這類輸出很難直接進 deck 或戰略備忘錄。
下面介紹 SkillHub 上的「諮詢公司行業研究工具」（@user_6113fd9f/industry-research-pro，當前版本 2.1.1）。它把投行/諮詢常用的八大分析維度寫進 Skill 流程，並強調反幻覺：事實句標註【實證】/【估算】、附可點擊來源，關鍵數字要求雙信源交叉驗證；查不到則寫「缺失」並說明原因，而不是補一個看起來合理的規模。
這是什麼¶
一句話定位：輸入行業名/賽道名（可附競品清單），輸出結構化行業深度研究報告，風格對標投行/諮詢桌面研究（desk research）。
- 出品方：博維管理諮詢（廣州）有限公司（www.moways.com.cn），聯繫郵箱：wanchao_liu@moways.com.sg。
- 託管：SkillHub 社區技能，分類
professional，頁面標註requires_api_key=false（無需單獨配置 API Key 即可安裝使用 Skill 本身）。 - 解決的問題：把「行業概覽—規模—產業鏈—競爭—宏觀—價值鏈—週期—KSF」串成固定骨架，並把信源約束寫進生成規則，減少 AI 行研最常見的編造規模與市佔率問題。
官方入口：
- SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6113fd9f/industry-research-pro
- API 元數據：https://api.skillhub.cn/user_6113fd9f/industry-research-pro
核心功能¶
八大分析維度¶
報告覆蓋以下模塊（與官方簡介一致）：
- 行業概覽與定義邊界
- 市場規模測算（TAM / SAM / SOM，雙路徑交叉驗證）
- 產業鏈上下游
- 競爭格局與波特五力
- PEST 宏觀背景（作爲行研中的一節，而非單獨宏觀專題交付物）
- 價值鏈與 SCP
- 行業生命週期與趨勢
- 關鍵成功要素（KSF）與機會威脅研判
反幻覺與信源規則¶
官方強調的最大差異點在於輸出規範：
- 每個事實句強制標註 【實證】 或 【估算】，並給出可點擊來源。
- 關鍵數字須由兩個獨立信源交叉驗證；無法驗證時明確寫 「缺失」 並說明原因。
- 不編造市場規模、市佔率等易被模型「補全」的指標。
採集層¶
默認依賴 Agent 環境的公開網頁採集能力：優先 WorkBuddy 內置 WebSearch + WebFetch。若已配置 Scrapling 等 MCP 連接器，可升級爲反爬/動態渲染採集，並在報告中標註採集方式。
上下游 Skill 銜接¶
- 輸入：行業名、賽道名、競品清單等。
- 輸出：結構化行研正文，官方說明可繼續餵給
swot-analysis、biz-diagnosis、strategy-map等後續分析 Skill。
安裝與啓用¶
Skill 基於通用 SKILL.md 格式。安裝方式以 SkillHub 官方說明爲準。
方式一：讓 AI 按 SkillHub 指引安裝¶
在 Cursor、Claude Code、Codex CLI 等支持 Skills 的客戶端中，可將官方提示發給 Agent：
請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 @user_6113fd9f/industry-research-pro。
Agent 會按文檔檢查 skillhub CLI、選擇當前環境的 skills 目錄並完成安裝。
方式二：命令行安裝¶
先確認是否已安裝 SkillHub CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時，可使用官方一鍵腳本（完整安裝或僅 CLI，見 SkillHub 安裝文檔）。
安裝本技能時，必須用 --dir 指向當前 Agent 的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/ 可能不會被識別：
skillhub install user_6113fd9f/industry-research-pro --dir <你的 Agent skills 目錄>
常用目錄示例（摘自官方安裝文檔，按你實際使用的客戶端擇一）：
| 客戶端 | skills 目錄 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/ |
| WorkBuddy | ~/.workbuddy/skills/ |
安裝後按各客戶端要求刷新或重啓 Agent，使 Skill 生效。
典型用法¶
Skill 會在用戶提到行研相關意圖時觸發，例如「行業研究」「行研」「分析 XX 行業」「TAM/SAM/SOM」「波特五力」「桌面研究」「desk research」等；只給出一個行業/賽道/品類名並要求摸底、對標、估規模、寫報告 也會觸發。
最小輸入：行業名¶
幫我做一份「工業機器人」行業的深度研究，需要市場規模雙路徑驗證和競爭格局。
帶競品或賽道邊界¶
賽道：新式茶飲。競品清單：品牌 A、品牌 B、品牌 C。請輸出諮詢級行研，價格帶和品牌矩陣單獨一節。
與後續戰略 Skill 串聯¶
先完成「儲能電池」行業研究報告（含 KSF 與機會威脅），輸出結構便於我接着做 SWOT 和戰略地圖。
經過上面的步驟，你應得到分章節的長文報告，且關鍵事實帶【實證】/【估算】與來源；若公開資料不足，對應字段會標明缺失而非虛構數字。
適用場景與注意¶
適合誰¶
- 戰略、投資、市場團隊需要 快速桌面研究 和統一分析框架。
- 用 AI 寫行研，但希望 信源可追溯、數字可覈對 的場景。
- 需要把行研結果 銜接 SWOT、業務診斷、戰略地圖 等工作流的用戶。
明確不適用（官方消歧）¶
| 需求 | 應使用的 Skill |
|---|---|
| 訪談整理 | interview-insight |
| 企業內部診斷 | biz-diagnosis |
| 跨境電商稅務合規 | tax-compliance-research |
| 純 PPT 排版 | moways-ppt |
| PEST/PESTEL 本身即交付物，且要 GDP/CPI/利率等宏觀硬數據、六維深掃 | macro-pest |
說明：本 Skill 中的 PEST 是行研報告裏的 宏觀背景一節；若整份交付物就是外部環境章節或宏觀數據包，應改用 macro-pest。
使用注意¶
- 公開資料邊界：結論質量取決於 Web 檢索與頁面可讀性；冷門賽道或付費庫未覆蓋時，「缺失」會增多，這符合官方設計而非缺陷。
- 採集能力：在 Cursor 等環境需具備搜索與抓取工具；配置 Scrapling 等 MCP 可改善動態頁，但需在報告中看採集方式標註。
- 評分與下載量：SkillHub 頁面與 API 元數據會變動，撰寫時 API 側爲評分 100000、下載 1453 次；以你安裝時頁面顯示爲準。
結尾¶
「諮詢公司行業研究工具」把諮詢行研的章節骨架和反幻覺信源規則寫進 Skill：八大維度一次跑通，數字要麼雙源驗證要麼標明缺失。若你正在用 Agent 做行業摸底又不想在規模與市佔率上踩坑，可以從官方頁安裝試用。
- SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_6113fd9f/industry-research-pro
- 安裝說明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
