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基于最新可验证的政府、监管、平台官方、行业协会、上市公司财报和权威第三方数据，研究影视、微短剧、漫剧、AI影视、网络动画与剧情短视频市场。用于“调用D”“用D分析”“现在什么剧情最火”“分析微短剧/漫剧/AI影视市场”“这个剧本有没有市场”“适合哪个平台”“是否值得立项”等市场趋势、题材排名、平台对比和具体项目评估任务；默认研究中国大陆最近30天、90天和12个月，并在需要时增加海外对照。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/62656456/ai-film-skills --skill d-official-market-analysis命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
仅在用户显式调用本Skill或明确说“测试复杂运镜候选版”时，实验性设计复杂摄影机运动、视觉变换以及纯文字、运镜参考视频、3D白模或黏土预演的输入职责。不得用于普通分镜或提示词请求，不得替换正式ai-storyboard-director。
先理解剧本中的剧情因果、人物目的、关系变化、情绪与空间行动，再把它们设计成丰富且合适的AI视频分镜与提示词。用于剧本拆分镜、镜头表、景别切换、多机位、反打、复合运镜、视频提示词，以及检查或修改已有分镜。正式输出采用5.4架构：人读分镜＋六大模块外层＋数字10十段式信息内核，并保持换机位前后的世界空间、人物站位、光源和道具连续。
审核并版本化写入 D｜数据分析知识语义层，只用于用户在看到正式报告和知识库候选内容后明确回复“同意吸纳”“写入D”“加入数据分析知识库”“确认进入知识库”或“批准更新D”的场景。用于验证候选结论、来源、有效期、复查日期、冲突和历史版本；不得因“调用D”“分析市场”或生成候选内容而触发写入。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | d-official-market-analysis |
| description | 基于最新可验证的政府、监管、平台官方、行业协会、上市公司财报和权威第三方数据，研究影视、微短剧、漫剧、AI影视、网络动画与剧情短视频市场。用于“调用D”“用D分析”“现在什么剧情最火”“分析微短剧/漫剧/AI影视市场”“这个剧本有没有市场”“适合哪个平台”“是否值得立项”等市场趋势、题材排名、平台对比和具体项目评估任务；默认研究中国大陆最近30天、90天和12个月，并在需要时增加海外对照。 |
只回答公开、可验证的证据目前能够证明什么。不要把经验、宣传或合理猜测伪装成官方结论。
按任务需要调用已安装的对应 Skill：
gather-business-context 补齐研究边界；范围已清楚时不要重复追问。analyze-data-quality 检查缺失、重复、异常、样本偏差、口径冲突和更新时间差。product-business-analysis 评估题材、受众、平台、商业价值与进入策略。metric-diagnostics 分析指标变化驱动因素，禁止把相关性写成因果。market-sizing；明确 TAM、SAM、SOM 假设。visualize-data；保留原始指标单位和口径。jupyter-notebooks，确保从原始数据可重跑。validate-data 复核；需要正式交付物时用 build-report。create-data-context。只有用户在看到报告和候选内容后明确批准，才转交 $d-data-analysis-semantic-layer。优先顺序：官方 API或授权连接器 → 官方网页 → 官方 PDF/报告 → 财报公告 → MCP → 用户文件 → 专业平台授权接口 → 可验证公开榜单。打开原始页面或原始文件，不以搜索摘要作为证据。
对 PDF 读取相关完整页面，并核对图表、表格、脚注、统计口径和发布日期。无法确定日期、范围、单位或口径的数据只能进入缺口清单，不能进入正式结论。
关键结论原则上需要两个相互独立的可靠来源。仅有一个官方来源时标记“单一官方来源”。官方与第三方冲突时并列展示，不平均、不强行合并。平台未公开某指标时原样写“官方未公开该项数据”。
同时研究头部和普通/低表现样本。若公开渠道无法识别低表现总体，明确说明样本不可得，不用虚构失败率补表。
运行：
python scripts/validate_dataset.py <dataset.csv|dataset.jsonl>
修复所有 error；warning 可保留，但必须在报告局限中解释。随后复核反例、口径、日期、图表和结论强度。
按 analysis-and-report.md 的固定章节和表格生成正式报告与“知识库候选内容”。候选内容不是知识库更新。输出后停止，不写入 D 语义层，直至用户明确回复“同意吸纳”“写入D”“加入数据分析知识库”“确认进入知识库”或“批准更新D”。