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顺势而为，跟着国家走——抓取并分析国家五年规划、政策文件及重大新闻，结合询问者背景（擅长领域、特长、爱好），围绕"投资、创业方向、商业思路、产品思路、就业择业、学习规划"六大维度，生成逻辑严密、图文并茂、有数据支撑的战略分析报告，输出到项目 markdown/ 目录。 触发条件：用户提到"顺势而为"、"跟着国家走"、"国家政策方向"、"五年规划"、"赚政策的钱"、"走在趋势上"、"政策红利"、"国家扶持"、"政策风口"、"应该往哪个方向走"、"未来哪些行业有前途"、"政策支持什么方向"、"国家在推什么"，或者用户描述自己的背景/特长并询问未来发展方向时，必须使用本 skill。 即使用户只说"我擅长XX，应该往哪里走"或"现在创业方向怎么选"，也应使用本 skill。
| name | state-trend-advisor |
| description | 顺势而为，跟着国家走——抓取并分析国家五年规划、政策文件及重大新闻，结合询问者背景（擅长领域、特长、爱好），围绕"投资、创业方向、商业思路、产品思路、就业择业、学习规划"六大维度，生成逻辑严密、图文并茂、有数据支撑的战略分析报告，输出到项目 markdown/ 目录。 触发条件：用户提到"顺势而为"、"跟着国家走"、"国家政策方向"、"五年规划"、"赚政策的钱"、"走在趋势上"、"政策红利"、"国家扶持"、"政策风口"、"应该往哪个方向走"、"未来哪些行业有前途"、"政策支持什么方向"、"国家在推什么"，或者用户描述自己的背景/特长并询问未来发展方向时，必须使用本 skill。 即使用户只说"我擅长XX，应该往哪里走"或"现在创业方向怎么选"，也应使用本 skill。 |
"风来了，猪都能飞。" 本 skill 的核心是：识别国家战略趋势，将个人禀赋映射到政策风口，帮助询问者在势头最强的方向上发力。
1. 解析询问者背景
2. 抓取国家政策与趋势数据（五年规划 + 近期重大政策）
3. 识别核心趋势与风口
4. 映射个人禀赋 → 趋势机会
5. 生成六维分析报告（投资/创业/商业/产品/就业/学习）
6. 输出 Markdown 报告到 markdown/ 目录
从用户输入中提取以下信息：
| 维度 | 内容 | 若未提供 |
|---|---|---|
| 擅长领域 | 专业、工作经验、技术栈等 | 视为"普通人，无特定专长" |
| 特长 | 软技能、硬技能、资源等 | 视为"通用技能" |
| 爱好 | 兴趣爱好、关注领域 | 视为"广泛兴趣" |
| 目标导向 | 六维中用户最关心的方向 | 全维度输出 |
| 地域 | 用户所在地区 | 默认全国视角 |
若用户未提供背景信息，以"普通中国公民，无特定专业背景"作为基准画像，给出通用建议。
使用 web_search 工具并行搜索以下数据源，每类至少搜索 2 次以交叉验证：
搜索词（依次执行）：
- "十四五规划 全文 重点方向 site:gov.cn"
- "十五五规划 2026 国家重点方向"
- "2025年 国务院 重大政策 发布"
- "2025年 中央经济工作会议 部署"
- "国家战略性新兴产业 最新政策 2025"
- "新质生产力 重点方向 2025"
- "国家扶持产业 补贴政策 2025"
- "战略性新兴产业 七大方向 最新"
- "未来产业 政策支持 2025 2026"
- "国家重点投资领域 2025 基建"
- "紧缺人才 国家需求 2025"
- "高薪就业 政策支持行业 2025"
对搜索结果中出现的重要政策文件，使用 web_fetch 获取原文关键章节，确保数据准确。
数据校验原则：
基于抓取数据，提炼3-5 个最强政策风口，按照以下框架分析每个风口：
风口名称：[名称]
政策支撑强度：★★★★★（1-5星）
市场规模预测：[数字 + 来源]
政策进入阶段：[萌芽期/成长期/爆发期/成熟期]
典型历史参照：[类比案例，如"类似2012年移动互联网"]
主要受益群体：[技术人员/普通创业者/资本/就业者]
构建禀赋-趋势匹配矩阵：
优先推荐匹配分 ≥ 3 且风口强度 ≥ 3星的组合。
# 《顺势而为：[询问者画像] 的战略方向报告》
生成时间：[日期]
## 一、国家战略趋势总览
## 二、核心风口识别（Top 3-5）
## 三、六维行动建议
### 3.1 投资方向
### 3.2 创业方向
### 3.3 商业思路
### 3.4 产品思路
### 3.5 就业择业
### 3.6 学习规划
## 四、禀赋-趋势匹配矩阵
## 五、风险与注意事项
## 六、行动优先级清单
## 七、数据来源
每份报告至少包含以下 3 类图表，全部以外挂方式引用：
图表 1：政策风口热力图（SVG）
trend_heatmap.svg图表 2：禀赋-趋势匹配矩阵（SVG 或 Mermaid）
match_matrix.svg（若用 Mermaid 则内嵌）图表 3：行动路径时间轴（SVG 或 ASCII）
action_timeline.svg（若用 ASCII 则内嵌）- 画布：viewBox="0 0 800 500"
- 背景：#0f172a（深色） 或 #f8fafc（浅色）
- 主色系：蓝色 #3b82f6、金色 #f59e0b、红色 #ef4444、绿色 #22c55e
- 字体：font-family="Arial, 'PingFang SC', sans-serif"
- 标题字号：18px，正文：13px，注释：11px
- 所有 SVG 文件保存在 markdown/ 目录下，与 .md 文件同级
用于流程图、关系图、时间轴（当 SVG 过于复杂时使用）：
graph TD
A[国家政策] --> B[五年规划]
A --> C[产业政策]
B --> D[风口识别]
C --> D
D --> E[个人匹配]
> 据[来源]，[时间]，[具体数据/政策内容]。
> 来源：[URL 或文件名]
每个风口建议需配 1 个历史参照案例：
📌 历史参照：[时间] [事件] → [结果]，说明[类比逻辑]📌 历史参照：2012年 4G牌照发放 → 催生移动互联网十年红利，说明基础设施政策往往提前3-5年布局# 确保输出目录存在
mkdir -p markdown/
# 输出文件列表
markdown/
├── state_trend_report_[日期].md # 主报告
├── trend_heatmap.svg # 政策风口热力图
├── match_matrix.svg # 禀赋匹配矩阵（可选，也可内嵌）
└── action_timeline.svg # 行动时间轴（可选，也可内嵌）
命名规范：
YYYYMMDD，如 state_trend_report_20250611.mdstate_trend_report_20250611_developer.md参见
references/persona_mapping.md获取常见职业/背景到趋势的快速映射参考。
完成报告后，逐一确认：
markdown/ 目录编写专业产品评测报告，站在用户决策者与使用者双重视角深度评测产品。输入产品名称（以及可选的产品资料/链接、功能点、使用场景、竞品），自动搜集产品信息、竞品对比数据与行业数据，生成结论清晰、逻辑严谨、有理论依据与数据支撑、图文并茂的 Markdown 评测报告（SVG 图以外挂文件形式引用），输出到项目 markdown/ 目录。触发条件：用户提到"产品评测"、"写评测报告"、"帮我评测XX"、"product review"、"产品对比报告"、"帮我写XX的评测"、"功能评测"、"这个产品怎么样"、"XX和YY哪个更好"、"帮我做个产品调研"、"竞品分析"、"选型报告"。即使用户只提供了产品名称和希望"帮我看看这个产品"，也应立即使用本 skill。
编写产品评测报告的 skill。流程：询问被评测产品名、资料/链接、评测功能点、目标使用场景、竞品 → 网络核实最新状态 → 站在决策者（买不买）和使用者（好不好用）双视角 → 输出图文并茂的 markdown 评测报告到当前项目的 markdown/ 目录。报告包含：TL;DR、双视角结论、维度评分、竞品对比、选型决策树、实操指南、依据与参考。适用于"评测 XX 产品"、"对比 X 和 Y"、"XX 工具选型"等需求。
抓取并分析"数据库、AI、GitHub、AI论文"相关的近1周内最新内容，分类汇总，输出图文并茂（含内置 Mermaid 图）的 Markdown 周报到当前项目的 markdown/ 目录。 覆盖数据源：PostgreSQL Weekly、Planet PostgreSQL、Planet PostGIS、PostgreSQL 官方新闻、PostgreSQL Git 提交记录、DuckDB 新闻、AI每日资讯（aibase.com、ai-bot.cn）、GitHub Trending（周榜）、HuggingFace 热门论文。 触发条件：用户提到"数据库周报"、"AI周报"、"GitHub 周报"、"AI 论文周报"、"db weekly"、"抓取本周数据库新闻"、"抓取本周AI动态"、"生成技术周报"、"帮我整理本周的数据库/AI/Github/论文动态"、"weekly news"、"weekly report"、"周刊"，或用户希望获取 DB/AI/GitHub/Paper 领域近期综合资讯时，必须使用本 skill。即使用户只说"帮我看看这周有什么技术大事"或"PostgreSQL 最近有什么新闻"，也应使用本 skill。
从招聘平台(闲鱼兼职、Boss直聘、智联、拉勾、58同城、豆瓣兼职等)抓取招聘信息,根据用户输入的个人特征(技能、地点、时间、薪资期望、工作形式偏好)匹配适合的长期雇佣或临时工机会,按性价比(加权时薪)排序,输出 markdown 推荐报告到当前项目的 markdown 目录。当用户提出"找工作"、"匹配岗位"、"接私活"、"找兼职"、"招聘推荐"、"什么活适合我"等需求时触发。
抓取并汇总"数据库、AI、GitHub、AI 论文"近 1 周新闻，输出图文并茂（含 mermaid 图）的 markdown 周报到当前项目的 markdown/ 目录。覆盖 10 个数据源：postgresweekly.com/issues（自动解析最新 issue 编号）、planet.postgresql.org、planet.postgis.net、postgresql.org/about/newsarchive/、git.postgresql.org shortlog、duckdb.org/news/、aibase.com/zh、ai-bot.cn/daily-ai-news、github.com/trending?since=weekly、huggingface.co/papers/trending。适用于：用户提出"生成周报"、"本周数据库+AI+GitHub+论文快讯"、"跑一次 db-ai-weekly"、"weekly news"等需求。
根据用户的个人特征（技能、时间、体力、学历、所在城市、期望收入等），从网络上抓取最新招聘信息（包括闲鱼、BOSS直聘、58同城、拉钩、猎聘、智联招聘等平台），按性价比（时薪/日薪、通勤成本、门槛匹配度）排序，输出适合该用户接的活（长期岗位、兼职、临时工均纳入），以图文并茂的 Markdown 文件保存到项目 markdown/ 目录。触发条件：用户描述自己的个人情况并希望找活干；提到"帮我找工作"、"我想接活"、"有什么活可以做"、"找兼职"、"找临时工"、"找副业"、"找长期工作"、"我能做什么工作"、"帮我匹配工作"、"找适合我的岗位"、"按性价比推荐工作"、"哪些活值得接"、"我有这些技能能做什么"等。即使用户只是说"我现在没工作，帮我找找看"或者给出了个人情况描述，也应立即使用本 skill。