这个Skill在做什么
做过市场调研的人都懂那种痛——光是把Porter五力、PESTLE、SWOT、BCG矩阵这几个框架拼到一起,就能耗掉你大半天。market-research-reports这个Skill直接把麦肯锡、BCG、Gartner那套报告生产流程打包进来了,从数据采集、框架分析到LaTeX排版、图表生成,全链路自动化,输出50页以上的专业级PDF报告。
核心功能
这个Skill的核心能力可以拆成四块来看:
- 多框架战略分析:Porter五力、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM、BCG矩阵,每个框架都有结构化的分析模板,不是走过场,是真的逐项打分、给出High/Medium/Low评级。
- 自动图表生成:调用scientific-schematics和generate-image两个工具,在开始写报告前先批量生成6张核心可视化图表,包括市场增长曲线、TAM/SAM/SOM同心圆、竞争定位矩阵、风险热力图等,图表分辨率300 DPI起步。
- 深度数据整合:通过research-lookup工具抓取Gartner、Forrester、IDC等机构的市场数据,所有统计数字都有来源引用,不是拍脑袋的数字。
- 专业LaTeX排版:内置market_research.sty样式包,支持keyinsightbox、marketdatabox、riskbox、recommendationbox等彩色信息框,输出格式和顶级咨询公司的交付物一个水准。
适用平台
market-research-reports作为一个标准化Skill,可以无缝接入主流AI编程助手和智能体平台。无论你在用Cursor、GitHub Copilot、Claude Code,还是OpenAI Codex、Gemini Code Assist,这个Skill都能作为上下文增强模块,让AI更精准地理解你的报告需求和行业背景。国内用户用文心快码、腾讯云CodeBuddy或华为云CodeArts的,同样可以把这套Skill集成进去,相当于给你的AI助手装了一个咨询顾问大脑。
实操代码示例
下面是几个最常用的调用示例,直接复制改参数就能跑:
# 生成TAM/SAM/SOM同心圆图
python skills/scientific-schematics/scripts/generate_schematic.py
"TAM SAM SOM concentric circle diagram showing Total Addressable Market $50B outer circle, Serviceable Addressable Market $15B middle circle, Serviceable Obtainable Market $3B inner circle"
-o figures/tam_sam_som.png --doc-type report
# 批量生成所有报告图表
python skills/market-research-reports/scripts/generate_market_visuals.py
--topic "Electric Vehicle Charging Infrastructure"
--output-dir figures/
# 调研竞争格局数据
python skills/research-lookup/scripts/research_lookup.py
"Who are the top 10 competitors in the cloud computing market? What is their market share?"
LaTeX报告里引用数据框的写法也很简洁:
begin{marketdatabox}[Market Snapshot]
begin{itemize}
item Market Size (2024): $45.2B
item Projected Size (2030): $98.7B
item CAGR: 15.3%
end{itemize}
end{marketdatabox}
优势分析
市面上不缺报告模板,但market-research-reports的差异化在于它是流程级自动化,而不只是格式模板。
- 普通模板给你一个空壳,你还是要自己填数据、自己画图、自己排版。这个Skill把research-lookup、scientific-schematics、generate-image、peer-review几个工具串成了一条完整的生产线。
- 报告结构覆盖11个核心章节,从市场概览、竞争格局、客户分析、技术趋势,一直到战略建议、实施路线图和投资论文,不会漏掉任何一个咨询报告必备的模块。
- 内置质量检查清单,50页达标验证、图表渲染检查、参考文献完整性核查,交付前有明确的验收标准。
应用场景
这个Skill的使用场景比你想象的宽:
- 投资决策支持:PE/VC在做行业尽调时,用它快速生成目标赛道的市场规模和竞争格局分析,节省大量初步研究时间。
- 新产品立项:产品团队在做新业务可行性论证时,用TAM/SAM/SOM框架量化市场机会,给管理层看的材料直接输出PDF。
- 竞品分析:市场团队定期做竞争对手追踪,Porter五力+竞争定位矩阵的组合能把行业动态说清楚。
- 并购尽职调查:M&A场景下需要快速评估目标公司所在市场,这个Skill能在短时间内产出符合专业标准的行业报告。
- 思想领导力内容:咨询公司或行业媒体需要定期发布行业白皮书,用这个Skill可以大幅压缩内容生产周期。
最佳实践
用这个Skill跑出高质量报告,有几个关键点值得注意。
第一,先跑图表再写正文。Skill的设计逻辑是Phase 3(图表生成)在Phase 4(报告写作)之前,这不是随意的顺序——先有可视化框架,写作时才能做到图文呼应,避免后期反复调整引用关系。
第二,数据时效性管理。Skill内置的数据质量要求是”不超过2年的数据,优先使用当年数据”。在research-lookup的查询语句里明确加上年份限定(如”2024-2030″),能显著提升数据的可信度。
第三,LaTeX编译顺序不能乱。正确的编译顺序是xelatex → bibtex → xelatex → xelatex,跑一遍是不够的,参考文献和交叉引用需要多次编译才能正确解析。
第四,图表命名规范化。按照01_market_growth.png、02_tam_sam_som.png这样的数字前缀命名,方便LaTeX按顺序引用,也方便后期版本管理。
第五,善用peer-review做质量把关。报告初稿完成后,接入peer-review Skill做一轮评估,重点检查数据准确性、逻辑连贯性和建议的可操作性,这一步能帮你发现很多自查容易忽略的问题。
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