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report-generation
自动化报告生成技能,使用现有模板自动填充研究数据,生成专业的 Markdown 格式报告
Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.
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自动化报告生成技能,使用现有模板自动填充研究数据,生成专业的 Markdown 格式报告
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
| name | report-generation |
| description | 自动化报告生成技能,使用现有模板自动填充研究数据,生成专业的 Markdown 格式报告 |
本技能提供标准化的报告生成流程,确保研究成果以清晰、专业的方式呈现。
文件: docs/报告模板/Research Report: Exploration.md
适用场景: 没有明确方向,广泛探索市场机会
包含章节:
文件: docs/报告模板/Research Report: With a Themed Topic.md
适用场景: 已有明确的产品方向,需要深度验证
包含章节:
根据研究类型选择:
- 探索性研究 → Exploration 模板
- 定向研究 → Themed Topic 模板
- 竞品分析 → 自定义竞品报告模板
从 SQLite 数据库提取:
-- 痛点数据
SELECT category, COUNT(*) as count
FROM user_quotes
GROUP BY category
ORDER BY count DESC;
-- 用户原话样本
SELECT quote, source, upvotes
FROM user_quotes
WHERE category = '[痛点类别]'
ORDER BY upvotes DESC
LIMIT 5;
-- 竞品数据
SELECT * FROM competitors;
-- 市场数据
SELECT * FROM market_sizing;
执行摘要示例:
## 执行摘要
**研究主题**: [从研究目标提取]
**核心发现**:
1. [从痛点聚类提取 Top 1]
2. [从痛点聚类提取 Top 2]
3. [从痛点聚类提取 Top 3]
**市场规模**:
- TAM: $[从 market_sizing 表提取]
- SAM: $[从 market_sizing 表提取]
- SOM (Year 1): $[从 market_sizing 表提取]
**建议**: [Go/No-Go] - [简要理由]
痛点分析示例:
## 痛点分析
### 1. [痛点类别 1]
**严重程度**: ⭐⭐⭐⭐⭐ ([频率] × [强度] × [付费意愿] = [总分])
**提及频率**: [count] 次 ([percentage]%)
**典型用户原话**:
> "[quote 1]" - [source 1]
> "[quote 2]" - [source 2]
**验证来源**:
- Reddit: [链接]
- X.com: [链接]
- App Store: [链接]
表格:
| 痛点 | 频率 | 严重程度 | 付费意愿 | 总分 |
|------|------|---------|---------|------|
| [数据] | [数据] | [数据] | [数据] | [数据] |
图表 (使用 Mermaid):
```mermaid
pie title 痛点分布
"[类别1]" : [数值1]
"[类别2]" : [数值2]
"[类别3]" : [数值3]
\```
数据来源章节:
## 数据来源
### 一手数据
- Reddit r/iPhone: 45 条讨论, 2024-07 至 2025-01
- X.com: 120 条推文, 2024-09 至 2025-01
- App Store 评论: 80 条评论, 2024-10 至 2025-01
### 二手数据
- Sensor Tower: 竞品下载量估算
- Statista: iPhone 用户基数
- App Annie: 市场份额数据
### 参考链接
1. [标题] - [URL]
2. [标题] - [URL]
# [产品名称] 商业机会研究报告
## 1. 执行摘要
- 研究主题
- 核心发现 (3-5 条)
- 市场规模
- 建议 (Go/No-Go)
## 2. 研究背景
- 研究目标
- 研究范围
- 时间线
## 3. 研究方法
- 信源选择
- 数据收集方法
- 分析框架
## 4. 痛点分析
- 痛点聚类结果
- Top 3 痛点详细分析
- 用户原话样本
- 三角验证
## 5. 市场分析
- TAM/SAM/SOM 计算
- 目标用户画像
- 市场趋势
- 增长预测
## 6. 竞品分析
- 竞品识别和分层
- 功能对比矩阵
- 定价策略分析
- 用户反馈对比
- Gap 识别
## 7. 可行性评估
- 技术可行性
- 财务模型 (Unit Economics)
- 风险评估
- JTBD 分析
## 8. 机会评估
- 多维度评分
- SWOT 分析
- Porter 五力分析
## 9. MVP 定义
- 核心功能
- 排除功能
- 开发时间估算
- 资源需求
## 10. 验证路径
- 关键假设
- 验证实验设计
- 成功指标
- 失败退出条件
## 11. 下一步行动
- 12 周路线图
- 资源分配
- 里程碑
## 12. 附录
- 数据来源
- 详细计算
- 用户原话完整列表
- 竞品详细信息
# 伪代码示例
def generate_pain_section(db_connection):
# 查询痛点数据
pains = db.query("""
SELECT category, COUNT(*) as count,
AVG(upvotes) as avg_upvotes
FROM user_quotes
GROUP BY category
ORDER BY count DESC
LIMIT 5
""")
# 生成 Markdown
markdown = "## 痛点分析\n\n"
for i, pain in enumerate(pains, 1):
markdown += f"### {i}. {pain['category']}\n\n"
markdown += f"**提及频率**: {pain['count']} 次\n\n"
# 获取样本
samples = db.query(f"""
SELECT quote, source
FROM user_quotes
WHERE category = '{pain['category']}'
ORDER BY upvotes DESC
LIMIT 3
""")
markdown += "**典型用户原话**:\n"
for sample in samples:
markdown += f"> \"{sample['quote']}\" - {sample['source']}\n\n"
return markdown
格式: [日期]_[产品类别]_[报告类型].md
示例: 2025-01-15_ios_battery_tool_research_report.md
research_output/
├── 2025-01-15_ios_battery_tool/
│ ├── final_report.md
│ ├── data_analysis.md
│ ├── competitor_analysis.md
│ └── mvp_spec.md
使用 Git 管理报告版本:
- 初稿: v0.1
- 评审后: v0.2
- 最终版: v1.0
# 一级标题 - 报告标题
## 二级标题 - 主要章节
### 三级标题 - 子章节
**粗体** - 强调关键点
*斜体* - 次要强调
> 引用 - 用户原话
> [!IMPORTANT]
> 核心发现: 电池焦虑是最严重的痛点,提及率 38%
> [!WARNING]
> 风险提示: Apple 可能在 iOS 19 中内置类似功能
❌ 不好: "应该关注用户体验"
✅ 好: "在 MVP 中优先实现一键优化功能,预计开发时间 2 周"
A:
A:
A:
查看 docs/报告模板/ 目录中的完整示例。
Use this skill when debugging complex, multi-factor, or long-running bugs. It maintains a project-root /coe Markdown case file per bug case using a strict Chain-of-Evidence model with only Problem, Hypothesis, and Evidence nodes.
Best practices for Remotion - Video creation in React
Manages shadcn components and projects — adding, searching, fixing, debugging, styling, and composing UI. Provides project context, component docs, and usage examples. Applies when working with shadcn/ui, component registries, presets, --preset codes, or any project with a components.json file. Also triggers for "shadcn init", "create an app with --preset", or "switch to --preset".
Use when the user needs to design, implement, audit, or govern Storybook stories for frontend components, design systems, page states, interaction tests, accessibility checks, visual baselines, or component-driven UI workflows.
Allows you to view the user's screen as well as several hours of history. Use when the user makes a reference to their recent work, for which it'd be helpful to see the screen. This skill MUST be used whenever you need to resolve ambiguity in a user request, where the user hasn't specified enough context to do the task. Examples include disambiguating the specific user/app/document/error the user is referring to. You must also use this skill if the user asks about any question regarding Chronicle or asks what you can see from the screen.
Use when a frontend redesign or legacy CSS refactor is blocked by global style pollution, selector collisions, unstable DOM reuse, or the need to migrate a page or module to a new UI without breaking the old system.