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商业结构技能。当用户知道要解决什么问题但不确定商业模式跑不跑得通、不知道怎么赚钱、或想快速梳理完整商业模式时使用。基于 Lean Canvas（精益画布），20 分钟内输出一页纸商业模式和风险验证计划，附判断标准与 AI 执行约束。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
小象AI产品Builder技能包主入口。双模式：任务前路由（你的想法该用哪个 skill）+ 任务后导航（刚做完一个 skill，下一步该干什么）。帮助用户用好 AI Agent 把想法做成上线的产品，覆盖想清楚/做出来/跑起来三阶段。触发方式：/xxskill、"帮我做产品"、"我不知道从哪开始"、"下一步怎么走"。
判断产品里要不要内置 AI 能力。当用户的产品想法已经过需求澄清，在决定要不要给产品加 AI 功能时使用。通过 4 个问题的决策链，15 分钟内给出"加 AI 功能 / 用规则功能 / 混合 / 不加"的结论，附判断标准与 AI 执行约束。
性能优化技能。当产品在低端机卡顿、接口等待白屏、历史列表滚动掉帧、或需要优化帧循环计算、运动交互时使用。覆盖典型性能场景（含 AI 调用的流式渲染、长等待、长列表、冷启动、节流防抖）和零体验降级原则，按P0/P1/P2分级优化，输出可直接应用的参考实现。
最小后端技能。当产品需要调用 AI API（或第三方 API）但不想搞复杂后端时使用。只讲最小三件套：API 代理（隐藏 key）、key 管理、简单缓存降本。不碰微服务、不碰数据库设计。
数据中心与AI评估方法论技能。当产品的 AI 能力需要提升输出质量、用户只靠改prompt碰运气、或缺乏系统化的评估方法时使用。基于Andrew Ng的Data-Centric AI思想，建立评估集、做离线/在线评估、绑定prompt与数据版本，用数据迭代而非盲目调prompt。输出数据迭代日志。AI 按本规范维护评估集与日志，用户按判断标准判断质量好坏。
安全与合规技能。当产品收集用户数据、涉及 AI 输出内容、准备提交微信小程序审核时使用。覆盖通用合规（隐私、备案、类目资质）和 AI 专属合规（内容审核、AI 输出安全），输出上线前合规检查清单。
| name | xx-business |
| description | 商业结构技能。当用户知道要解决什么问题但不确定商业模式跑不跑得通、不知道怎么赚钱、或想快速梳理完整商业模式时使用。基于 Lean Canvas（精益画布），20 分钟内输出一页纸商业模式和风险验证计划，附判断标准与 AI 执行约束。 |
商业计划书会过时，商业画布会迭代。先用一页纸把模式想清楚。
帮你在 20 分钟内画完一张精益画布（Lean Canvas），把你的商业模式拆解成 9 个假设模块，然后找出风险最高的那个，优先验证。
精益画布由 Ash Maurya 在《Running Lean》中提出，专为早期产品/创业项目设计。它的核心思想是：每个模块都是一个待验证的假设，不是事实。
本技能面向"用自然语言提需求、看结果提优化"的用户：你用自然语言说你知道的部分，AI 负责按 9 模块追问、补缺口、标风险；你只需判断"这个模块的假设对不对、风险标得准不准"。
AI 执行约束： 9 个模块必须逐个填写，每个模块都要过"判断标准"检查。填完后必须做风险标记和最大风险假设识别，不能只输出空画布模板。
按以下顺序填写。每个模块 2-3 分钟，不要追求完美，先写下来。
引导问题：
判断标准：
引导问题：
判断标准：
AI 执行约束： 客户细分若用宽泛词（"中小企业主""年轻人""设计师"），必须追问到职业 + 场景 + 行为特征。
引导问题：
格式模板：
给 [目标用户]，提供 [核心功能]，
帮他们 [完成任务]，
区别于 [现有替代方案] 的是 [你的独特之处]。
判断标准：
引导问题：
判断标准：
AI 执行约束： 解决方案必须 1:1 对应问题模块列出的痛点。多出来的功能即使再炫也要标注"超出 MVP，先砍"。
引导问题：
判断标准：
引导问题：
判断标准：
AI 执行约束： 若 LTV/CAC < 3 或算不出来，必须标记"收入模块高风险"，并提示需要先验证付费意愿。
引导问题：
判断标准：
引导问题：
判断标准：
引导问题：
真实门槛：
判断标准：
AI 执行约束： 门槛优势若写"团队优秀/执行力强/先发优势"等虚词，必须标记"非真实门槛"并追问可复制的具体资源。
填完 9 个模块后，做最重要的一步：
给每个模块打风险标记：
🟢 低风险（比较确定）
🟡 中风险（有些不确定）
🔴 高风险（最不确定 / 最可能出错）
回答这个问题： "如果 9 个模块中有 1 个是错的，哪个错了整个模式就崩了？"
这个就是你的最大风险假设。
最大风险假设：[模块名] — [具体假设内容]
验证方法：[桌面研究 / 用户访谈 / 落地页 / 手工 MVP / 代码 MVP]
验证时间：[天数]
验证标准：[什么数据算通过，什么算失败]
下一步：
- 通过 → 继续验证第二高风险
- 不通过 → 修改这个模块的假设，重新填画布
AI 执行约束： 最大风险假设必须对应到一个具体模块，不能是泛泛的"市场不确定"。验证方法必须和假设类型匹配（付费意愿用落地页/手工 MVP，痛点用访谈）。
## 精益画布 — [产品名称]
### 问题
1. [痛点1] → 现有方案：[替代品]
2. [痛点2] → 现有方案：[替代品]
3. [痛点3] → 现有方案：[替代品]
### 客户细分
目标用户：[具体描述]
早期采用者：[第一批 10 个人]
### 独特价值主张
[一句话 UVP]
### 解决方案
1. [对应问题1的最小方案]
2. [对应问题2的最小方案]
3. [对应问题3的最小方案]
### 渠道
入站：[内容/SEO/口碑]
出站：[广告/合作/地推]
### 收入来源
模式：[订阅/按次/按量/一次性]
定价：[价位]
LTV/CAC：[比值]
### 成本结构
固定：[列表]
可变：[列表]
月最低运营成本：[金额]
### 关键指标
1. [指标1] — [为什么关键]
2. [指标2] — [为什么关键]
3. [指标3] — [为什么关键]
### 门槛优势
[无法轻易复制的优势]
---
### 风险标记
问题：🟢🟡🔴
客户：🟢🟡🔴
UVP：🟢🟡🔴
方案：🟢🟡🔴
渠道：🟢🟡🔴
收入：🟢🟡🔴
成本：🟢🟡🔴
指标：🟢🟡🔴
门槛：🟢🟡🔴
### 最大风险假设
[假设描述]
验证方法：[方法]
验证标准：[标准]
精益画布是否可靠：
AI 执行约束： 任意一项不满足，必须明确标注"该项不达标"，不能补全脑补。
目标用户：每周做配色 ≥3 次的平面/UI 设计师，常接国风、品牌项目 早期采用者：小红书发配色笔记的国风设计师、接品牌 VI 的独立设计师（第一批 10 人从这两个社群找）
给国风/品牌项目设计师，提供摄像头一秒取色 + AI 中式命名 + 整套配色方案，区别于查官网/抄竞品的是一秒出结果还能直接生成交付海报。
入站：小红书配色笔记（带海报水印）、设计师社群口碑 出站：设计师 KOL 合作、设计类公众号投放
模式：免费基础取色命名 + 付费高级配色/海报模板（按次/订阅） 定价：基础免费，高级配色 9.9/次，海报模板 19.9/次 或 39/月订阅 LTV/CAC：估算 LTV 120 元 / CAC 30 元 ≈ 4（待验证）
固定：小程序云开发 ~50 元/月、域名、工具订阅 可变：AI API 调用（按用户量增长）、投放获客、客服 月最低运营成本：~200 元（无投放时）
问题：🟢 客户：🟢 UVP：🟡 方案：🟡 渠道：🟡 收入：🔴 成本：🟢 指标：🟡 门槛：🟡
收入模块 — 设计师愿意为"高级配色/海报模板"付费（而不是只用免费取色） 验证方法：手工 MVP（微信群，免费帮 10 个设计师取色命名，推销高级配色 + 海报，看几人付费） 验证标准：≥3/10 人付费购买高级配色或海报模板 下一步：
把产品想法告诉我，我来引导你填完这张画布。你用自然语言说你确定的部分，我帮你按 9 模块追问、补缺口、标风险。
对话示例：
xx-goal 的目标定义卡（目标用户、核心问题、北极星指标）是本技能"客户细分""问题""关键指标"的输入xx-research 的调研结论是"问题""客户细分"模块的素材xx-prd 定义 MVP（只做验证最大风险的功能）xx-track 上线后用真实数据回校 LTV/CAC、付费转化率、渠道 ROI