enterprise-ai-scenario-map

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description	企业AI场景地图生成报告工具。通过 web-search 深度调研企业信息，按照V2.1标准模板生成结构化AI应用场景地图报告，包含企业画像、业务诊断、行业实践、AI场景全量表、实施路径等完整内容。

企业AI场景地图生成器

任务目标

• 本Skill用于：为企业生成AI应用场景地图报告，帮助决策者快速识别可应用的AI场景及优先级
• 核心价值：让企业老板快速知道公司哪些场景可以用AI，应该优先启动哪些
• 能力包含：
  1. 企业深度调研（公司信息、主营业务、产品、行业标签）
  2. 业务特性与流程分析
  3. 同行业AI最佳实践案例搜索
  4. AI应用场景地图生成（30+场景全量表，含优先级建议）
  5. 实施路径规划（分阶段落地计划）
• 触发条件：用户需要为某家企业制定AI落地规划，或想了解"我的公司如何用AI"

前置准备

• 依赖说明：
  • 智能体需要具备 web-search（网络搜索）工具能力
  • Python 3.8+（用于运行调研框架生成脚本）
  • 无第三方 Python 包依赖

操作步骤

核心工作流程（严格按顺序执行）

重要：必须完成搜索后才能进入分析和报告生成阶段

阶段1：深度调研（数据收集）

必须先完成此阶段，才能进入分析阶段

步骤1.1：生成调研框架

运行脚本生成调研框架和搜索问题清单：

python scripts/deep_research_wrapper.py --company-name "<公司名称>" --country "<国家>"

脚本会输出：

• 企业调研框架（基础结构）
• 企业信息搜索问题清单（8个核心问题）
• 行业信息搜索问题清单（痛点 + 案例）

步骤1.2：企业信息深度调研

使用 web-search 工具，逐一搜索步骤1.1输出的「企业信息搜索问题清单」，收集以下信息：

• 公司基本信息（成立时间、规模、主营业务）
• 业务模式（B2B/B2C/平台型/混合型）
• 核心业务环节
• 关键业务流程
• 客户类型
• 业务特点
• 团队规模（如有公开信息）

步骤1.3：行业痛点与案例收集

使用 web-search 工具，按步骤1.1输出的「行业信息搜索问题清单」进行搜索（必须按顺序）：

搜索A：行业共性痛点 搜索关键词：<行业> + 痛点 + 挑战 + 2024 2025 收集内容：

• 行业面临的普遍痛点
• 典型表现和影响
• 量化数据（如有）

搜索B：行业AI应用案例 搜索关键词：<行业> + AI应用 + 智能化 + 案例 搜索关键词：<具体业务> + AI + LLM + 实践 收集内容：

• 至少3个标杆企业案例
• 每个案例包含：企业背景、应用场景、技术方案、实施效果、关键成功因素

阶段1完成标志：所有搜索完成，信息已整理成结构化文档

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阶段2：分析与诊断（仅在阶段1完成后开始）

步骤2.1：业务特性分析 参考 references/business-analysis-framework.md，分析：

• 业务特性概述（服务模式、专业要求、业务协同、知识依赖、客户特征）
• 内部流程特点（流程特点1-4及AI赋能方向）

步骤2.2：核心痛点诊断 基于阶段1收集的痛点信息，分析：

• 行业共性痛点（4个）
• 企业经营痛点（效率、质量、风险、成本、知识五个维度）

步骤2.3：对标启示总结 基于收集的行业案例，总结：

• 4个关键启示
• 每个启示的说明和建议行动

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阶段3：场景地图生成（仅在阶段2完成后开始）

步骤3.1：业务流程拆解 根据企业主营业务，拆解核心业务流程，格式示例：

项目立项 → 预算编制&造价 → 招标代理&评标 → 合同管理&变更 → 工程结算&审计

步骤3.2：AI场景全量表生成（30+场景） 参考 references/typical-ai-scenarios.md，生成场景全量表，包含以下列： | 序号 | 业务环节 | AI场景名称 | 功能描述 | 实施前提 | 预期收益 | 优先级 |

场景生成要求：

• 场景总数必须达到30个以上
• 按业务环节分类（至少5个环节）
• 每个场景必须包含：功能描述、实施前提、预期收益、优先级（🟢/🟡/🔵）

优先级定义（参考 references/scenario-priority-framework.md）：

• 🟢 快速启动（0-3个月）：技术成熟、实施快、见效快
• 🟡 中期建设（3-12个月）：需要一定基础建设，价值高
• 🔵 长期演进（1年以上）：需要深度积累，战略价值高

步骤3.3：优先级矩阵分析 将场景按"业务价值"和"实施可行性"分类：

• 优先实施区（高价值+高可行性）
• 战略投资区（高价值+中可行性）
• 快速见效区（中价值+高可行性）
• 其他区域...

步骤3.4：重点场景深度解读 选择3个优先级最高的场景，详细说明：

• 场景名称
• 场景定位
• 业务痛点
• AI解决方案
• 预期收益
• 实施前提
• 实施周期
• 成功案例（如有）

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阶段4：报告生成（严格按照V2.1模板格式）

步骤4.1：生成完整报告 按照以下结构生成报告（严格遵循V2.1模板）：

封面

• 客户名称
• 报告日期
• 编制单位：源子（深圳）人工智能有限公司（固定，不可替换）

Part 1: 执行摘要（1页）

• 关于客户公司
• AI赋能的战略价值（C-level视角）
  • 战略价值主张（三大战略价值：竞争优势升级、财务回报显著、可持续增长）
  • 战略价值量化表（5个战略维度对比）
  • 战略机会窗口（时间窗口、后发优势、差异化机会）
• 识别到的三个核心挑战（表格形式）
• AI赋能的核心价值主张
• 建议优先启动的三个场景（表格形式，含🥇🥈🥉）

Part 2: 企业画像与业务诊断（3-4页） 2.1 企业速写（表格） 2.2 业务价值链全景（表格，含关键活动和支撑体系） 2.3 业务特性分析（业务特性概述表格、内部流程特点表格） 2.4 核心痛点诊断（行业共性痛点表格、企业经营痛点表格）

Part 3: 行业AI实践扫描（2页） 3.1 行业标杆做了什么（3个案例对比表格） 3.2 对标启示：哪些可以借鉴（4个启示表格）

Part 4: AI场景地图（5-6页） 4.1 业务流程与AI场景总览（表格，含场景数量和优先级分布） 4.2 AI场景全量清单（30+场景表格） 4.3 场景统计汇总（统计维度表格） 4.4 优先级矩阵（3x3矩阵表格） 4.5 重点场景深度解读（3个场景卡片）

Part 5: 实施路径建议（2页） 5.1 分阶段落地计划（第一阶段、第二阶段、第三阶段对比表格） 5.2 关键成功要素（5个要素表格）

Part 6: 我们如何帮助您（1页） 6.1 服务能力矩阵（4种服务类型表格） 6.2 下一步行动建议（4个步骤表格） 6.3 联系我们（使用固定信息）

• 编制单位：源子（深圳）人工智能有限公司
• 联系人：Neil
• 微信号：838000702
• 微信公众号：源子AI Metainflow

附录：模板使用指南

• A. 如何使用本模板
• B. 质量检查清单
• C. 常见问题处理
• D. 场景扩展参考

重要：公司信息固化

• 封面的"编制单位"使用固定信息，不可替换
• Part 6的"联系我们"使用固定联系人信息
• 参考：references/company-info-config.md

步骤4.2：质量检查 生成报告后，对照以下检查项验证：

• 执行摘要是否在1页内？
• 业务特性分析是否充分？
• 痛点描述是否具体、可量化？
• 场景与痛点是否有明确对应关系？
• 场景清单是否达到30+个？
• 优先级排序是否有说服力？
• 行业案例是否与客户业务相关？
• 实施路径是否清晰、可执行？
• 是否包含完整的6个Part？

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可选分支

分支A：快速扫描模式 适用场景：用户希望快速了解AI应用潜力 执行策略：

• 阶段1：只做基础企业信息调研，跳过深度业务信息收集
• 阶段2：简化业务分析和痛点诊断
• 阶段3：仅生成15-20个核心场景（仅🟢优先级）
• 阶段4：生成简化版报告（仅Part 1、Part 2、Part 4摘要）

分支B：深度规划模式 适用场景：用户需要制定详细落地计划 执行策略：

• 阶段1：完成所有调研和信息收集，扩展到10+行业案例
• 阶段2：增加竞争对手分析、客户访谈模拟
• 阶段3：生成50+场景全量表，包含P0/P1/P2/P3四个优先级
• 阶段4：生成完整版报告 + 实施详细方案 + ROI测算

分支C：特定领域聚焦模式 适用场景：用户关注特定业务领域（如客服、研发、营销） 执行策略：

• 阶段1：企业调研，重点收集该领域信息
• 阶段2：分析聚焦于该领域
• 阶段3：场景全量表中该领域场景占比60%以上
• 阶段4：报告中突出该领域，Part 4重点场景深度解读全部选择该领域

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资源索引

必要脚本

• scripts/deep_research_wrapper.py
  • 用途：生成企业调研框架和搜索问题清单
  • 参数：--company-name（必需）、--country（默认"中国"）、--format（markdown/json，默认markdown）
  • 依赖：Python 3.8+，无第三方包依赖

领域参考

• references/company-info-config.md
  • 何时读取：始终（公司信息固化配置）
  • 内容：源子AI公司信息配置（名称、联系人、微信），报告自动使用
• references/report-template-v2.1.md
  • 何时读取：阶段4步骤4.1
  • 内容：V2.1报告完整模板，包含6个Part的详细格式要求和示例
• references/business-analysis-framework.md
  • 何时读取：阶段2步骤2.1
  • 内容：业务特性分析框架、流程特点分析维度
• references/industry-case-template.md
  • 何时读取：阶段1步骤1.3
  • 内容：行业案例输出格式模板、字段填写说明
• references/scenario-priority-framework.md
  • 何时读取：阶段3步骤3.2
  • 内容：优先级评估标准（P0/P1/P2）、评估流程、评估工具表
• references/typical-ai-scenarios.md
  • 何时读取：阶段3步骤3.2
  • 内容：8大行业（建筑、电商、金融、制造、医疗、教育、法律、物流）的典型AI场景参考库

输出资产

• 无固定模板，报告由智能体基于V2.1模板和用户案例动态生成

注意事项

执行顺序要求（强制）

1. 必须先完成阶段1（深度调研）的所有搜索，才能进入阶段2分析
2. 必须先完成阶段2（分析诊断），才能进入阶段3场景生成
3. 必须先完成阶段3（场景地图），才能进入阶段4报告生成
4. 严禁跳过搜索阶段直接生成报告

工具依赖要求

1. web-search：智能体必须具备网络搜索能力，用于企业信息调研和行业案例收集
2. 脚本仅生成调研框架，实际调研工作由智能体通过 web-search 完成

内容质量要求

1. 场景数量：AI场景全量表必须达到30个以上
2. 行业案例：必须至少收集3个与客户业务相关的标杆案例
3. 痛点量化：所有痛点描述必须包含具体、可量化的影响
4. 优先级合理：优先级排序必须有充分依据（业务价值、实施可行性、预期收益）
5. 格式严格：报告必须严格按照V2.1模板的6个Part结构生成

数据验证要求

1. 企业信息必须至少通过两个来源交叉验证
2. 行业案例必须来自权威来源（官方报道、行业报告、知名媒体）
3. 痛点和收益数据必须有具体数字或可量化的描述
4. 技术方案描述必须准确、专业

报告生成原则

1. 客户视角：整个报告要以客户为中心，让客户感受到"你懂我的业务"
2. 价值导向：每个场景都要明确说明预期收益和价值主张
3. 可操作性：实施路径和建议必须清晰、可执行
4. 差异化引导：自然引导到咨询服务，避免生硬推销

使用示例

示例1：建筑工程公司完整报告生成

功能说明：为"深圳市航建工程造价咨询有限公司"生成完整的AI场景地图报告

执行方式：

1. 阶段1：深度调研

   • 执行脚本：python scripts/deep_research_wrapper.py --company-name "深圳市航建工程造价咨询有限公司" --country "中国"
   • 使用 web-search 逐一搜索脚本输出的问题清单
   • 搜索"建筑工程行业痛点"
   • 搜索"工程造价 AI应用案例"、"招标代理 智能化"等

2. 阶段2：分析诊断

   • 分析业务特性：全过程投资控制、高度专业性、多业务协同
   • 诊断核心痛点：效率瓶颈、经验传承难、合规风险高
   • 总结对标启示：数据基础、标准化切入、人机协同、场景驱动

3. 阶段3：场景地图

   • 业务流程拆解：项目立项 → 预算编制&造价 → 招标代理&评标 → 合同管理&变更 → 工程结算&审计
   • 生成32个AI场景（预算编制7个、招标代理5个、合同管理5个、工程结算6个、支撑体系7个）
   • 优先级分类：🟢快速启动9个、🟡中期建设22个、🔵长期演进1个
   • 重点场景：AI造价知识库、AI标书智能审核、AI政策法规解析

4. 阶段4：报告生成

   • 生成完整V2.1格式报告（6个Part）
   • Part 1执行摘要：3个核心挑战、3个优先启动场景（🥇AI造价知识库、🥈AI标书智能审核、🥉AI政策法规解析）
   • Part 4包含32个场景全量表和优先级矩阵

关键输出：

• 完整报告：约15-20页
• 场景清单：32个AI应用场景
• 实施路线图：3个阶段落地计划

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示例2：电商公司快速扫描

功能说明：为电商平台快速生成AI应用场景摘要

执行方式：使用快速扫描模式

• 阶段1：基础企业调研（web-search）
• 阶段2：简化分析
• 阶段3：仅生成18个🟢优先级场景
• 阶段4：生成简化版报告（仅Part 1、Part 2、Part 4摘要）

输出：5-8页摘要报告

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示例3：制造企业深度规划

功能说明：为制造企业制定详细的AI落地规划

执行方式：使用深度规划模式

• 阶段1：扩展到10+行业案例（web-search）
• 阶段2：增加竞争对手分析
• 阶段3：生成50+场景
• 阶段4：完整报告 + 实施详细方案 + ROI测算

输出：20-30页详细报告

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示例4：聚焦智能客服领域

功能说明：为某企业聚焦生成智能客服领域的AI场景地图

执行方式：使用特定领域聚焦模式（客服领域）

• 阶段1：企业调研 + 客服领域信息收集（web-search）
• 阶段2：聚焦客服业务分析
• 阶段3：生成30个场景，其中客服领域场景20个（占比67%）
• 阶段4：报告中客服领域占比60%，Part 4重点场景全部为客服场景

输出：聚焦客服的完整报告