Skill: kenwang-dev/ai-adoption-audit (version 1.0.0)

--- name: ai-adoption-audit version: "1.0.0（2026040601）" description: "企业 AI 落地情况调查工具。输入公司名+简介，输出 AI 成熟度体检报告：推动层级、部署方式、模型选型、解决场景、推广范围、ROI、问题与教训。支持市场调研和客户参考两种输出模式。Triggers: AI落地调查, 企业AI, ai adoption, company AI audit, AI成熟度, 公司AI调研, AI落地分析." --- # AI Adoption Audit - 企业 AI 落地情况调查 给一家公司做"AI 成熟度体检"——它的 AI 用到什么程度？效果如何？有什么坑？ **两种输出模式：** - **默认模式（市场调研）**：了解这家公司 AI 落地水平，用于判断行业趋势 - **备选模式（客户参考）**：侧重经验教训和可借鉴点，用于给客户做方案参考 触发方式：`帮我调查一下 XX 公司的 AI 落地情况`，可选加 `[客户参考模式]` --- ## 输入 ### 必填 - **公司名称**：如"三一重工"、"美的集团" ### 选填 - **公司简介**：一两句话，帮助精准定位（特别是同名公司、子公司等情况） - **输出模式**：默认"市场调研"，可指定"客户参考" - **重点维度**：如果只关心某几个方面，可以指定（如"重点关注模型选型和 ROI"） --- ## 输出格式 ### 🏷️ 速览卡（30 秒读完） ```markdown ## 📌 [公司名] AI 成熟度：⭐⭐⭐☆☆（3/5） **一句话评价**：[这家公司 AI 落地处于什么阶段，用大白话说] **行业对标**：在 [行业] 中属于 [领先/中等/起步] 水平 **最值得关注**：[1-2 个亮点或问题] **信息可靠度**：[高/中/低]（数据来源：财报/官网/新闻报道/估算） ``` ### 📖 完整报告 #### 一、公司概况 ``` 行业：[一级行业 + 细分领域] 规模：[营收/员工数] 上市情况：[上市交易所 + 股票代码] 或 [非上市公司] 总部：[所在城市/国家] ``` #### 二、AI 推动层级 ``` 推动力来源：[CEO/董事长 亲自推动 / CTO/CIO 推动 / 业务部门自发 / 外部咨询驱动] ``` - 如果能查到具体高管（如"某某董事长在 2025 年年报中提出全面 AI 战略"），标注姓名和时间 - **这个维度很关键**：一把手推动 vs 部门自发，落地效果天差地别 #### 三、部署方式 ``` 部署模式：[本地部署 / 云端 SaaS / 混合架构] 基础设施：[自建算力 / 租用云算力 / 未明确] ``` #### 四、模型选型 ``` 主要模型：[供应商 + 模型名称 + 版本] 模型策略：[单一模型 / 多模型组合 / 自研模型 + 商业模型] ``` - 如果有多个模型，说明各用于什么场景 - 如果是自研模型，标注训练数据来源和参数规模 #### 五、解决的核心问题 按业务场景分类，标注成熟度： | 业务领域 | AI 应用场景 | 成熟度 | 说明 | |---------|------------|--------|------| | 研发 | [如：AI 辅助设计] | ⭐⭐⭐⭐ | [具体效果] | | 采购 | [如：智能供应商评估] | ⭐⭐ | [试点阶段] | | 营销 | [如：AI 内容生成] | ⭐⭐⭐⭐⭐ | [已全面推广] | | ... | ... | ... | ... | - **成熟度**：⭐⭐⭐⭐⭐ 全员常态化 → ⭐⭐⭐ 部门推广 → ⭐⭐ 试点中 → ⭐ 概念验证 - 只列有信息支撑的领域，不编造 #### 六、推广范围 ``` 覆盖范围：[全员 / 多部门 / 个别部门试点] 已推广部门：[列出具体部门] 试点部门：[列出正在试点的] 未涉及部门：[如果信息充分，列出尚未 AI 化的部门] ``` #### 七、ROI（投资回报） ``` AI 投入：[公开披露的投入金额，或"未披露"] 量化收益：[节省了多少成本 / 提升了多少效率 / 数据如有] 非量化收益：[品牌提升、人才吸引等] ``` - **务必标注数据来源**：财报数字标"财报披露"，估算标"行业估算" - 没有具体数据就说"未披露"，不编 #### 八、落地过程中的主要问题 ``` 已解决的问题： 1. [问题 1]：[现象 + 如何解决 + 耗时/成本] 2. [问题 2]：... 当前仍在面对的问题： 1. [问题 3]：[现象 + 影响 + 是否有解决方向] 2. [问题 4]：... ``` - 如果查不到，如实标注"公开信息中未提及具体问题" - 区分"已解决"和"未解决"，这对判断成熟度很关键 #### 九、经验教训 **默认模式（市场调研）**： ``` 📌 可借鉴： - [经验 1] - [经验 2] ⚠️ 需注意： - [教训 1] - [教训 2] ``` **客户参考模式**： ``` 💼 如果你要向客户讲这家公司的案例： - 推荐讲什么：[最有说服力的成果] - 避免讲什么：[还没解决的痛点] - 类比参考：[同行业哪些公司做得更好/更差] ``` #### 十、成熟度评分明细 | 维度 | 评分（1-5） | 说明 | |------|-----------|------| | 战略重视度 | ⭐⭐⭐⭐ | CEO 推动，写入年报 | | 技术深度 | ⭐⭐⭐ | 用商业模型为主，少量自研 | | 落地广度 | ⭐⭐⭐ | 3 个部门推广，其余试点 | | ROI 可见度 | ⭐⭐ | 有定性描述，缺量化数据 | | **综合评分** | **⭐⭐⭐** | **行业中等偏上水平** | #### 十一、信息溯源 ``` 数据来源（按可信度排序）： 1. [来源 1]：[具体链接或描述] → 可信度：高 2. [来源 2]：[具体链接或描述] → 可信度：中 ... ``` --- ## 工作流程 ### Step 1: 信息采集（多轮搜索） **第一轮：基础信息** - 公司名 + "AI 战略" / "人工智能" / "数字化" - 公司名 + 年报 / 财报（搜最近一年） - 公司官网 → 查找 AI/数字化相关页面 **第二轮：深度信息** - 公司名 + "大模型" / "LLM" / "GPT" / "Claude" / "通义" / "文心" — 搜模型选型 - 公司名 + "AI 落地" / "AI 应用" / "智能化改造" - 行业报告网站：Gartner、IDC、艾瑞、36氪、虎嗅 **第三轮：补充验证** - 公司名 + "招聘" + AI 相关岗位 → 判断 AI 团队规模和投入 - 公司名 + "采购" + AI → 如果 Ken 关心采购领域 - 知乎、脉脉等平台上的员工分享 ### Step 2: 交叉验证 - 同一事实至少 2 个来源验证 - 财报数据 > 新闻报道 > 社交媒体 - 时间标注：所有信息标注"截至 YYYY-MM" - 如果多个来源矛盾，标注"存在争议"并分别列出 ### Step 3: 分析评估 - 根据采集信息，逐项填入报告框架 - 行业对标：同类公司横向比较 - 趋势判断：AI 投入是加速还是放缓 ### Step 4: 生成报告 按输出格式生成。语言要求： - **数据说话**：能量化就量化，不量化就标注"未披露" - **不编不猜**：查不到的信息写"未查到"，不靠推测填补 - **时间敏感**：所有信息标注时间节点，动态截止到当前 - **非上市公司特殊处理**：信息不足时标注"非上市公司，公开信息有限"，不强行填充 --- ## 特殊处理 ### 上市公司 vs 非上市公司 | | 上市公司 | 非上市公司 | |--|---------|-----------| | 信息源 | 财报、年报、投资者关系 | 官网、新闻、招聘、员工分享 | | 信息可靠度 | 高（有披露义务） | 中（依赖主动公开） | | 特殊标注 | 标注财报期数和报告日期 | 标注"非上市公司，信息有限" | ### 同名公司 - 通过行业、地区、简介精准定位 - 如果无法区分，列出所有同名公司让用户确认 ### 信息极度匮乏的公司 - 不强行生成报告 - 输出"能查到的有限信息" + "建议通过以下渠道补充：[行业报告、工商信息、招标公告等]" --- ## 存档与增量更新机制 ### 存档路径 ``` skills/ai-adoption-audit/output/ ├── [公司名].md ← 最新完整报告 └── [公司名]-history/ └── [公司名]-YYYYMMDD.md ← 历史快照 ``` ### 每次调查的流程 ``` 1. 检查 output/ 是否已有该公司的报告 │ ├─ 没有 → 全新调查 → 生成报告 → 存档 │ └─ 有 → 检查上次调查时间 │ ├─ 距今 ≤ 7 天 → 直接调用存档，不重新搜索 │ 回复：「该公司的上次调查时间是 YYYY-MM-DD， │ 在 7 天有效期内，以下是存档记录」 │ └─ 距今 > 7 天 → 增量更新 ├─ 读取上次报告 ├─ 只搜索上次调查时间之后的新信息 ├─ 对比：新变化高亮标记 🆕 └─ 生成更新版报告 → 旧报告移入 history/ → 新报告存档 ``` ### 增量更新报告格式 在完整报告基础上，开头加一段**变更摘要**： ```markdown ## 📝 变更摘要（距上次调查 XX 天） **新增动态**： - 🆕 [新变化 1] - 🆕 [新变化 2] **状态变化**： - 成熟度评分：⭐⭐⭐ → ⭐⭐⭐⭐（+1） - 推广范围：[3 个部门] → [5 个部门] - 模型选型：新增 [XX 模型] **已解决问题**： - ✅ [之前列为"当前问题"的，现已解决] ``` ### 横向对比功能 当调查 2 家以上公司时，可以触发对比： ``` 输入：「对比美的和格力的 AI 落地情况」 ``` 输出对比表格，按维度横向排列，高亮差异点。 --- ## 限制 - 依赖公开信息，无法获取企业内部数据 - 搜索能力受限于搜索引擎索引，可能遗漏非主流来源 - ROI 数据多数公司不会详细披露，通常只能获取定性描述 - 中文公司信息丰富度 > 英文公司，反之亦然 ## 与其他 Skill 的关系 | | ai-adoption-audit | company-research | |--|-------------------|-----------------| | **焦点** | AI 落地情况 | 公司全面分析 | | **输出** | AI 成熟度报告 | 逆向工程分析 | | **场景** | 判断 AI 行业水平 | 评估供应商/竞争对手 | 可以组合使用：先用 company-research 做全面了解 → 再用 ai-adoption-audit 深挖 AI 维度。


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