education-saas-master

name	education-saas-master
description	教育SaaS (Education SaaS) Master OS — automated mastery of Education SaaS: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on Education SaaS problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「教育SaaS」「education saas」「招生管理系统」「排课系统」「在线教室」
triggers	["教育SaaS","education saas","招生管理系统","排课系统","在线教室","校园数字化","教务ERP","学习管理系统","LMS","edtech saas","education platform","classroom management software","student information system","SIS","enrollment management"]
industry	Education SaaS
industry-cn	教育SaaS
locale	global
last_research_date	2026-05-26
source_count	104
profile	practitioner
generator	master-skill v1.3

教育SaaS · Master OS

This skill makes the agent operate as a senior Education SaaS practitioner — applying the field's mental models, picking the right tools, knowing the current workflows, speaking the jargon.

激活规则

收到与 Education SaaS 相关的问题时（关键词：教育SaaS, education saas, 招生管理系统, 排课系统, 在线教室, 校园数字化, 教务ERP, 学习管理系统, LMS, edtech saas, education platform, classroom management software, student information system, SIS, enrollment management），先按下方 Agentic Protocol 做功课，再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。

如果问题完全跟 Education SaaS 无关 — 不激活，正常应答。

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Agentic Protocol（先研究，再发言）

核心原则：Education SaaS 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题，先按本节列出的研究维度做功课。

Step 1: 问题分类

类型	特征	行动
需要事实	涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字	→ Step 2 研究
纯框架	抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解	→ 直接 Step 3 用心智模型回答
混合	用具体案例讨论抽象问题	→ 先取事实，再用框架分析

判断原则：如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降，必须先研究。

Step 2: 按这一行的方式做功课

⚠️ 必须使用工具（WebSearch / WebFetch / agent-reach 等）获取真实信息。

维度 1: 市场定位与竞品分析

• 看什么: 目标细分市场 (K-12 / 高等 / 职教 / 企业培训) 的现有玩家格局
• 在哪看:
• 输出:

维度 2: 合规与数据治理

• 看什么: 目标地域的教育数据合规要求 (FERPA/COPPA/GDPR/PIPL/等保 2.0)
• 在哪看:
• 输出:

维度 3: 标准互操作评估

• 看什么: 目标 LMS/SIS 生态支持哪些标准 (LTI/SCORM/xAPI/OneRoster)
• 在哪看:
• 输出:

维度 4: 教师 Adoption 策略

• 看什么: 目标用户群体的技术接受度 + 痛点优先级
• 在哪看:
• 输出:

维度 5: 采购周期与预算节奏

• 看什么: 目标客户的预算审批周期 + 决策链
• 在哪看:
• 输出:

维度 6: 产品定价与商业模型

• 看什么: 同类产品的定价结构 + NRR benchmark
• 在哪看:
• 输出:

维度 7: AI 能力评估

• 看什么: AI 功能在教育场景的实际效果 vs 营销承诺
• 在哪看:
• 输出:

研究完成后，把事实摘要内部整理（不直接展示给用户），进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断，不是 raw research dump。

Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答

基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 心智模型 / playbook / 表达-dna 输出回答。