Skill: vincentlau2046-sudo/technical-business-strategy-analysis (version 1.0.0)

--- name: business-strategy-analysis description: "专业级商业战略分析：从市场规模估算到可执行洞察的完整工作流。支持 TAM/SAM/SOM、竞品矩阵、SWOT+、Porter 五力、商业模式画布等专业框架。" homepage: https://github.com/vincentlau2046-sudo/business-strategy-analysis metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊"}} --- # Business Strategy Analysis 完整的商业战略分析工作流，从市场研究到战略洞察。 ## 工作流步骤 ### 1. 问题定义与范围界定 - **输入**: 行业/产品关键词、地理范围、时间范围 - **输出**: 分析范围文档 + 关键假设列表 - **工具**: Tavily 搜索 API 获取行业背景 ### 2. 市场规模估算 (TAM/SAM/SOM) - **输入**: 行业关键词、地理范围、时间维度 - **数据源**: Tavily 搜索 + 统计数据库 + 行业报告 - **量化要求**: - 所有市场规模数据必须包含具体数值（单位：美元/人民币/用户数等） - 提供置信区间（95% CI）或数据可靠性评分（1-5分） - 历史数据至少包含过去3年，预测数据至少包含未来5年 - 市场增长率必须计算复合年增长率（CAGR）并标注标准差 - **输出**: - 市场规模数据表格（含历史数据、预测、置信区间） - TAM/SAM/SOM 可视化图表（带误差线） - 市场增长率分析（含CAGR和波动性指标） ### 3. 竞品矩阵分析 - **输入**: 竞品列表、评估维度（价格、功能、市场份额等） - **数据源**: 公司财报、产品文档、用户评论、新闻报道 - **量化要求**: - 市场份额必须提供具体百分比数值（如：NVIDIA 80%，AMD 15%） - 价格对比需提供具体美元数值和相对差异百分比 - 功能评分采用 1-10 分制，附置信区间（如：8.5±0.3） - 对无法量化的维度明确标注为"定性分析" - **输出**: - 2x2 竞争矩阵图（坐标轴需有具体数值刻度） - 详细竞品对比表格（包含量化数据和置信区间） - 竞争优势/劣势分析（量化影响程度：高/中/低 + 具体数值支撑） ### 4. SWOT+ 分析 - **输入**: 公司/产品信息、市场环境 - **处理**: - 自动识别 Strengths/Weaknesses/Opportunities/Threats - **量化评分**：每个要素按 1-5 分制评分，并提供置信区间（如：3.2±0.5） - **定性分析标注**：对无法量化的软性因素明确标注为"定性分析" - 生成 TOWS 战略矩阵，包含具体数值支撑 - **输出**: - SWOT 矩阵可视化（含评分和置信区间） - 战略建议（SO/WO/ST/WT 策略）带优先级分数（0-100） - 优先级排序（基于量化权重计算） ### 5. Porter 五力模型（量化+定性） - **输入**: 行业信息、供应链数据 - **处理**: - 供应商议价能力分析（量化：供应商集中度CR4/HHI指数、转换成本美元数值） - 购买者议价能力分析（量化：客户集中度、价格敏感度弹性系数） - 新进入者威胁分析（量化：资本需求金额、规模经济门槛、品牌忠诚度百分比） - 替代品威胁分析（量化：替代品价格差异%、性能差距分数、转换成本） - 现有竞争者竞争强度分析（量化：行业利润率%、产能利用率%、广告支出占比%） - 行业生命周期阶段判断（基于增长率CAGR和市场渗透率%） - **定性分析标注**：对无法量化的制度性、文化性因素明确标注为"定性分析" - **量化要求**： - 每个力量按 1-5 分制评分威胁/强度级别，附置信区间 - 行业吸引力综合评分 = 加权平均（权重基于行业特性自动计算） - 所有量化数据必须标注数据来源和时间戳 - **输出**: - 五力雷达图（含具体数值和置信区间） - 行业吸引力综合评分（0-100分）及置信区间 - 关键成功因素识别（按重要性排序 + 量化影响程度） ### 6. 商业模式拆解（量化+定性） - **输入**: 商业模式描述、收入来源 - **处理**: - Business Model Canvas 九要素分析（每个要素评分1-5分，置信区间80%） - 盈利引擎和成本结构分析（量化：毛利率、运营利润率、客户生命周期价值LTV、获客成本CAC等具体数值） - 客户获取和留存策略（量化：转化率、留存率、流失率等指标） - **输出**: - 商业模式画布可视化（含量化评分） - 盈利模式优化建议（含预期ROI和实施成本估算） - 风险点和改进机会（按风险概率和影响程度量化评估） - 对无法量化的战略要素明确标注为"定性分析" ### 7. 洞察报告生成 - **整合**: 所有分析结果 + 执行摘要 - **输出**: - 结构化 Markdown 报告（含数据源引用） - 调用 ppt-generator 技能生成乔布斯风极简科技感演示文稿 - 关键洞察卡片（便于分享） ## 输出文件结构 所有分析结果自动保存到： ``` ~/.openclaw/workspace/tech-insight/business-strategy-analysis/{主题}/ ├── strategy-report.md # 完整分析报告（含数据源引用） ├── presentation.html # 交互式可视化演示文稿 ├── data/ # 原始数据和中间结果 │ ├── market-size.csv # 市场规模数据 │ ├── competitors.csv # 竞品数据 │ └── swot-analysis.json # SWOT 分析数据 └── sources.md # 数据源和参考文献 ``` **示例**： - OpenRouter 分析 → [REDACTED_SECRET] - Palantir 分析 → [REDACTED_SECRET] ## 行业专业化模板 系统内置四个行业专业化模板，针对不同行业的关键指标和分析维度进行优化： ### 1. AI Infra 模板 - **适用场景**: AI芯片、云计算基础设施、GPU/TPU硬件、AI平台 - **核心指标**: - 芯片性能（TFLOPS、内存带宽、能效比 TOPS/W） - 软件生态（框架支持度、开发者数量、文档质量） - 客户案例（头部客户、部署规模、ROI数据） - 供应链安全（制造工艺、地缘政治风险） ### 2. SaaS 模板 - **适用场景**: 软件即服务、B2B软件、订阅制产品 - **核心指标**: - ARR/MRR（年度/月度经常性收入） - 获客成本（CAC）和客户生命周期价值（LTV） - 留存率（净留存率、毛利率留存率） - 功能矩阵（竞品功能对比、差异化程度） ### 3. AI Agent 模板 - **适用场景**: AI代理、自动化工作流、智能助手 - **核心指标**: - 能力矩阵（多轮对话、工具调用、推理能力评分） - 工具集成（支持的API数量、集成复杂度） - 多模态支持（文本、图像、语音、视频处理能力） - 部署复杂度（硬件要求、运维成本、扩展性） ### 4. 消费品模板 - **适用场景**: 快消品、零售、品牌消费品 - **核心指标**: - 品牌价值（Brand Finance评分、社交媒体声量） - 渠道分析（线上/线下占比、渠道利润率、覆盖密度） - 消费者行为（购买频率、客单价、NPS净推荐值） - 供应链（库存周转率、物流成本、供应商集中度） ### 5. AI 软件模板 - **适用场景**: AI开发框架、机器学习平台、AI模型服务、MLOps工具 - **核心指标**: - 技术栈完整性（支持的框架数量、API丰富度、SDK覆盖度） - 开发者生态（GitHub stars、社区活跃度、文档质量、教程数量） - 模型性能（推理延迟、吞吐量、准确率基准、资源利用率） - 企业采用度（头部客户数量、生产环境部署案例、合规认证） - 商业模式（开源vs闭源、定价策略、企业支持服务） 模板文件位置：`~/.openclaw/workspace/skills/business-strategy-analysis/templates/` ## 使用示例 ``` 用户: 分析 AI 芯片市场 (自动使用 AI Infra 模板) 用户: 对比 NVIDIA 和 AMD 的竞争格局 (自动使用 AI Infra 模板) 用户: 生成 Tesla 的 SWOT 分析 (自动使用消费品模板) 用户: 创建我们的 SaaS 商业模式画布 (自动使用 SaaS 模板) 用户: 评估 AI Agent 平台的投资机会 (自动使用 AI Agent 模板) 用户: 分析可口可乐的市场地位 (自动使用消费品模板) ``` ## 自动执行流程 当触发分析时，系统会： 1. **创建标准化输出目录（绝对路径）** ```bash # 设置工作目录 cd /home/Vincent/.openclaw/workspace/ # 创建输出目录（绝对路径） OUTPUT_DIR="/home/Vincent/.openclaw/workspace/tech-insight/business-strategy-analysis/{主题}" mkdir -p "$OUTPUT_DIR" mkdir -p "$OUTPUT_DIR/data" # 验证目录创建成功 if [ ! -d "$OUTPUT_DIR" ]; then echo "Error: Failed to create output directory" exit 1 fi ``` 2. **执行针对性数据提取策略** - **市场规模估算**: 优先从 Statista、IBISWorld、政府统计局获取权威数据；使用 Yahoo Finance 获取上市公司财报数据 - **竞品分析**: 从 Crunchbase 获取公司基本信息；从官方产品文档和 MLPerf 等基准测试获取技术指标；从 SEC EDGAR 获取财务数据 - **SWOT/Porter 分析**: 综合新闻报道、学术论文、行业报告进行多维度分析 - **商业模式分析**: 从公司官网、投资者关系页面、S-1 文件获取详细商业模式信息 3. **执行完整分析工作流** - 并行收集多源数据（Tavily API 域名白名单过滤 + 公开数据库直接访问） - 应用专业分析框架 - 生成量化洞察和可视化 3. **保存结构化输出并生成演示文稿** ```bash # 保存完整报告 write ~/.openclaw/workspace/tech-insight/business-strategy-analysis/{主题}/strategy-report.md # 保存原始数据 write ~/.openclaw/workspace/tech-insight/business-strategy-analysis/{主题}/data/*.csv # 记录数据源 write ~/.openclaw/workspace/tech-insight/business-strategy-analysis/{主题}/sources.md # 调用 ppt-generator 技能生成乔布斯风演示文稿 # 基于 strategy-report.md 内容生成 presentation.html ``` 4. **返回结果摘要** - 在对话中显示关键洞察（3-5个要点） - 提供完整文件路径 - 演示文稿已通过 ppt-generator 技能生成并保存为 presentation.html - 支持后续深入查询 ## 数据源配置 ### Tavily API 域名白名单配置 为确保数据质量和权威性，已配置以下域名白名单： **金融/市场数据源**: - `finance.yahoo.com` (Yahoo Finance) - `sec.gov` (SEC EDGAR) - `statista.com` (Statista 公开数据) - `ibisworld.com` (IBISWorld 行业报告) - `marketwatch.com` (MarketWatch) **技术指标数据源**: - `mlperf.org` (MLPerf 官方基准) - `arxiv.org` (学术论文预印本) - `paperswithcode.com` (官方基准和代码) - `techcrunch.com` (技术新闻和分析) - `official company websites` (公司官网技术文档) **公司信息数据源**: - `crunchbase.com` (Crunchbase 公司数据库) - `linkedin.com` (LinkedIn 公司页面) - `official company websites` (公司官网投资者关系页面) - `bloomberg.com` (Bloomberg 公司信息) - `reuters.com` (Reuters 公司新闻) 配置命令： ```bash mkdir -p ~/.config/business-strategy-analysis echo "tvly-YOUR_API_KEY" > ~/.config/business-strategy-analysis/tavily_key # 配置域名白名单（用于Tavily搜索的include_domains参数） cat > ~/.config/business-strategy-analysis/tavily_domains.json << EOF { "financial": ["finance.yahoo.com", "sec.gov", "statista.com", "ibisworld.com", "marketwatch.com"], "technical": ["mlperf.org", "arxiv.org", "paperswithcode.com", "techcrunch.com"], "company": ["crunchbase.com", "linkedin.com", "bloomberg.com", "reuters.com"] } EOF ``` ### 针对性数据提取策略 **市场规模估算 (TAM/SAM/SOM)**: - 优先搜索：Statista, IBISWorld, Yahoo Finance - 关键词策略："[行业] market size", "[行业] TAM SAM SOM", "[行业] growth rate CAGR" - 数据验证：交叉验证至少3个独立来源 **竞品矩阵分析**: - 金融数据：Yahoo Finance, SEC EDGAR (财报数据) - 技术数据：MLPerf, Papers with Code, 官方技术文档 - 市场份额：Statista, Crunchbase, 行业报告 - 关键词策略："[公司] market share", "[产品] benchmark", "[竞品] comparison" **SWOT+ 分析**: - 优势/劣势：公司财报、技术文档、专利数据库 - 机会/威胁：行业报告、新闻分析、政策文件 - 关键词策略："[公司] SWOT", "[行业] trends", "[市场] opportunities threats" **Porter 五力模型**: - 供应商议价能力：供应链报告、行业集中度数据 - 购买者议价能力：客户集中度、价格弹性研究 - 新进入者威胁：资本需求、监管门槛、规模经济数据 - 替代品威胁：技术替代分析、价格性能比较 - 竞争强度：行业利润率、产能利用率、广告支出数据 **商业模式拆解**: - 收入模式：财报收入细分、定价策略文档 - 成本结构：财报成本分析、运营效率指标 - 客户获取：营销支出、CAC计算、渠道分析 - 关键词策略："[公司] business model", "[产品] revenue model", "[服务] pricing strategy" ## 配置选项 | 选项 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `output_format` | `both` | `markdown` \| `html` \| `both` | | `competitor_count` | 5 | 竞品分析数量（3-10）| | `geographic_scope` | `global` | `local` \| `regional` \| `global` | | `time_horizon` | `5_years` | `current` \| `3_years` \| `5_years` \| `10_years` | | `quantification_level` | `strict` | `strict` (强制量化) \| `balanced` (量化+定性) | ## 错误处理和降级策略 - **数据不足**: - 切换到备用数据源 - 提供基于有限数据的分析 + 置信度评分 - 建议补充数据收集方法 - **API 限制**: - 自动指数退避重试 - 使用缓存数据进行部分分析 - 分批处理大型请求 - **分析失败**: - 返回已完成的部分结果 - 提供详细的错误日志 - 建议简化分析范围 - **文件保存失败**: - 重试保存操作 - 提供临时下载链接 - 保存到备用位置 ## 质量保证 - **数据验证**: 交叉验证多个数据源 - **分析一致性**: 确保各框架结论逻辑一致 - **引用完整性**: 所有数据点都有明确来源 - **更新机制**: 支持定期重新运行分析以获取最新数据


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)