industry-deep-explainer

name	industry-deep-explainer
description	系统性'讲透'一个行业的深度分析技能。覆盖产业链分布、利润分布、代表企业、人货场、供需连接, 并推演不合理点、机会点、入局策略(产品/客群/商业模式/定价)、竞争对手与合作伙伴。触发场景: 讲透/分析XX行业、XX产业链、XX行业机会、如何进入XX行业、XX赛道分析、我想做XX怎么切入等。输出图文并茂的深度分析报告到当前项目 markdown/ 目录。

Industry Deep Explainer — 行业深度讲透

何时使用本 skill

当用户提出以下任一需求时, 立即触发本 skill:

• "讲透 / 深度分析 / 拆解一下 XX 行业"
• "XX 行业的产业链 / 上下游 / 价值链"
• "XX 行业有什么机会 / 痛点 / 不合理"
• "如何进入 / 切入 XX 行业 / XX 赛道"
• "我想做 XX 创业, 该怎么做"
• "用投行 + 战略顾问的视角拆解 XX 行业"
• "XX 行业的人货场、供需连接"

与相邻 skill 的边界

Skill	视角	输出
industry-chain-analyst	投行分析师	上市公司产业链、护城河、风险
industry-insight-writer	中立顾问	近 1 个月动态公众号文 (≤4 屏)
本 skill (industry-deep-explainer)	战略顾问 + 创业者	产业链 + 利润 + 人货场 + 入局推演 + 图文并茂深度报告

本 skill 的核心差异化是 "从看行业到切入行业" 的完整推演链, 重点在"如何进入"。

工作流程 (5 步)

Step 1 — 输入确认

• 用户给出行业名(必需)
• 如有, 确认三个偏好: 目标读者(投资人/创业者/打工人/学生)、输出语言(默认中文)、重点章节(默认全章节)

Step 2 — 信息搜集与核验

重要: 训练数据可能过时, 必须联网搜索。优先使用 mcp__MiniMax__web_search (用户配置约束)。

执行 5～8 次精准搜索, 覆盖:

"{行业} 产业链 上下游 {当前年份}"
"{行业} 市场规模 增速 集中度 {当前年份}"
"{行业} 竞争格局 头部企业 市占率"
"{行业} 上游 原材料 核心零部件 价格"
"{行业} 终端 消费者 用户画像 渠道"
"{行业} 政策 监管 风险 近期"
"{行业} 龙头 毛利率 财报 估值"
"{行业} 创业 切入 新进入者 机会"

详见 references/data-sources.md。

Step 3 — 六维分析

按 references/framework.md 展开 6 个维度的深度分析:

1. 产业链与利润分布 — 上下游节点、代表企业、微笑曲线
2. 供需与连接 — 供给侧、需求侧、连接侧的拆解
3. 人货场 — 用户画像、产品矩阵、触点场景
4. 代表企业 — 商业模式、护城河、财务
5. 代表产品 — 价值主张、定价、迭代
6. 推演 — 不合理点、机会点、入局策略、竞品、合作伙伴

Step 4 — 推演三大件

按 references/framework.md §推演方法论 严格推演:

• 不合理点: 信息不对称、效率低、利润分配失衡
• 机会点: 不合理点对应的可解方案
• 入局策略: 6 问清单 — 产品/服务、客群、商业模式、定价、市场天花板、竞争与合作

Step 5 — 输出文档

按 references/output-template.md 模板生成最终报告:

• 路径: markdown/{行业名}-行业深度分析.md (无 markdown 目录则创建)
• 长度: 6000-12000 字
• 视觉: mermaid + ASCII + 外部 SVG (按 references/visualization-guide.md 规范)

核心原则

1. 推演有据

• 每个判断都要有依据: 引用数据(年份+来源)、历史事件、公开财报、学术理论
• 避免空洞: 不说"市场很大", 说"2025 年市场规模 1500 亿元(艾媒咨询), 年增速 25%"
• 对立思考: 每个机会都列出反例, 每个优势都列出局限
• 可执行: 推演出的策略要能落到具体动作(找谁、卖什么、怎么收钱)

1.1 数据自洽性检查 (硬性约束, 落地前必做)

任何涉及 CAGR / 复合增速 / 5 年期增长率 的数据, 写入 markdown 前必须做一次数值复核:

首值 × (1 + r)^n = 末值

例: 数据说"2024 $970 亿 → 2029 $730 亿, CAGR 38%", 代入: 970 × 1.38^5 = 970 × 5.4 = 5238 亿, 与末值 730 差 7 倍, 必有错。

三类常见自相矛盾:

1. 数字打架: 同一句话里首末值与 CAGR 不自洽
2. 口径混淆: 把"AI 软件市场"和"生成式 AI 子市场"当成同一回事
3. 单位错位: 美元/人民币/亿元/亿美元混用, 1000 倍误差

发现矛盾立即重查原始来源, 不要靠"感觉差不多"放过。

2. 必引用的理论框架

推演时优先调用以下成熟理论(在合适位置自然提及, 不堆砌):

• 迈克尔·波特《竞争战略》— 五力模型、价值链
• 施振荣《微笑曲线》— 利润在两端(研发+品牌), 制造在底
• 克莱顿·克里斯滕森《创新者的窘境》— 颠覆式创新
• 杰弗里·摩尔《跨越鸿沟》— 早期市场到主流市场的鸿沟
• 阿尔·里斯、杰克·特劳特《定位》— 用户心智占位
• 魏朱尔、克里斯多夫《商业模式新生代》— 商业模型画布
• 大卫·蒂斯《掠夺者、国家与市场》— 价值网
• 巴尼《资源基础观》— VRIN 资源

3. 视觉规范

• mermaid 优先: 流程图、时序图、关系图、桑基图(利润分布)、象限图
• ASCII text: 简单层次结构、对比表格、矩阵
• 外部 SVG (复杂视觉图): 战略地图、生态图、价值网络、用户体验地图
  • 必须保存为独立 .svg 文件 (放在 markdown/svg/ 子目录)
  • 在 markdown 中用 <img src="./svg/{name}.svg" width="800"> 引用
  • 不在 markdown 中内嵌大段 SVG 代码

完整可视化规范与范例见 references/visualization-guide.md。

4. 数据时效

• 标注数据年份
• 凡涉及 IPO 状态、估值、市占率、企业经营情况, 必须用 web 搜索验证, 不能只凭训练记忆
• 见用户 [记忆: web 搜索验证财务事实]

资源文件

• references/framework.md — 6 维分析框架 + 推演方法论
• references/output-template.md — 输出文档骨架与占位符
• references/visualization-guide.md — mermaid/ASCII/SVG 范例
• references/data-sources.md — 推荐数据源与搜索词

输出检查清单 (写作前自查)

完成报告前, 逐项打勾:

• 产业链全景图 (mermaid flowchart)
• 利润分布图 (mermaid sankey 或 ASCII 微笑曲线)
• 至少 3 个上游/中游/下游代表企业 (含数据)
• 人货场三章都有, 不偏废
• 不合理点 ≥ 3 个, 每个对应 ≥ 1 个机会
• 入局策略回答 6 问 (产品/客群/模式/定价/市场/竞争)
• 合作伙伴清单含合作模式
• 每个核心数据标注年份+来源
• 引用了至少 2 个理论框架
• 视觉元素 ≥ 5 个 (mermaid + ASCII + SVG 组合)