Skill: youhaokun0514-sys/industry-intro (version 1.0.0)

--- name: industry-definition-system description: 行业定义生成系统；当用户需要为任意行业/产品生成高信度、可溯源、结构化的行业定义报告时使用 dependency: python: - requests>=2.28.0 system: [] --- # 行业定义与高信度生成系统 ## 任务目标 本 Skill 用于根据用户输入的任意行业/产品种子词，通过多轮检索、清洗、结构化生成和质量自检，输出符合行业标准、数据可溯源、格式统一的行业定义报告。 ## 核心能力 - 命名归并与消歧义：将非标准称谓映射为标准化名称 - L1-L5层级属性判定：准确归类并锁定市场规模测算口径 - 多源并行检索：支持知识库、API、网页搜索三类检索 - 信息清洗与去重：剔除商业软文，保留高信度内容 - 结构化生成：严格按照四维结构撰写定义 - 质量自检：四维度评分与自动修正 ## 触发条件 当用户需要： - 为特定行业、产品、技术生成标准化行业定义 - 生成可溯源的行业研究报告 - 进行行业分类和层级判定 - 获取高信度的行业统计数据口径 ## 操作步骤 ### 阶段1：命名归并与消歧义 1. 检查种子词是否为缩写、俗称（如"eVTOL"、"HUD"） 2. 如有必要，映射为国家标准全称（如"电动垂直起降飞行器"、"抬头显示器"） 3. 处理多义词：通过上下文判断或向用户提问确认具体指代 4. 输出标准化名称 ### 阶段2：L1-L5层级属性判定 1. 根据 [L1-L5分类规范](references/l1-l5-classification.md) 判定词条所属层级 2. 明确该层级的命名强制规范和市场规模测算口径 3. 输出分类层级和统计口径说明 4. 附带判定理由 ### 阶段3：检索路由策略制定 1. 根据词条属性（层级、行业属性）规划检索路径： - 强监管/合规词条 → 优先检索国家标准知识库和监管机构文件 - 硬核技术/装备词条 → 优先检索专利库和招股说明书 - 新兴消费/业态词条 → 优先检索行业协会白皮书和头部券商研报 2. 生成下游任务清单： - 核心本体界定（属+种差） - 核心理化参数/工作原理 - 应用场景与病理/功能逻辑 - 统计口径边界 ### 阶段4：执行并行检索与信息清洗 1. 调用 `scripts/search_router.py` 并行执行三类检索 2. 调用 `scripts/info_cleaner.py` 清洗检索结果： - 剔除商业软文中的溢美之词（如"遥遥领先"、"颠覆性"） - 数值硬校验，确保关键参数与原文一致 - 合并去重，保留高信度内容 ### 阶段5：结构化生成 1. 参考 [四维结构模板](references/four-structure-template.md) 撰写定义 2. 严格遵循写作约束，将四维结构融合为一个自然段落： - **核心本体界定**：首句明确该词条在广义分类学中的归属（属概念），使用"对比与排除法"指出其差异化核心特征（种差） - **技术原理与理化属性（简洁性约束）**：压缩为一句话概括，仅保留最核心的技术特征和关键参数（如CAS号、熔点、核心性能指标），避免冗长的技术细节描述 - **病理/功能与应用场景**：遵循"疾病成因/痛点-靶向受众-解决手段"的逻辑闭环，论述其双向或多维应用价值 - **边界划定与统计口径**：使用"包含"与"不包含"的强制性谓词进行排他性界定。如果词条为L4产品级，必须声明其市场规模按"终端总消费规模/销量"计算 3. 在定义内容中，每个关键论点标注编号标记（如[1][2][3]），对应后续溯源来源列表 4. **关键论点范围**：技术参数、法规标准引用、行业共识性结论（不包含市场规模数据） 5. 整合为一个流畅的自然段落，逻辑连贯，表述清晰 6. 单独列出溯源来源部分，按编号列出所有来源的链接 ### 阶段6：自我评估与修正 1. 调用 `scripts/quality_checker.py` 进行质量评分 2. 四个维度评分（满分100）： - 有根据性（40分）：所有关键陈述是否有明确来源 - 相关性（20分）：内容是否紧密围绕种子词 - 结构合规性（20分）：是否严格遵循四维结构 - 可解释性（20分）：表述是否清晰，无歧义 3. 若总分≥85，输出最终结果 4. 若总分<85，根据修改指令返回阶段4或阶段5进行修正 ## 资源索引 - 必要脚本： - [scripts/search_router.py](scripts/search_router.py) - 检索路由与执行，支持多源并行检索 - [scripts/info_cleaner.py](scripts/info_cleaner.py) - 信息清洗与去重，数值硬校验 - [scripts/quality_checker.py](scripts/quality_checker.py) - 质量评分与校验，四维度自动化评分 - 领域参考： - [references/l1-l5-classification.md](references/l1-l5-classification.md) - L1-L5层级分类详细规范 - [references/four-structure-template.md](references/four-structure-template.md) - 四维结构写作模板与示例 - [references/quality-assessment.md](references/quality-assessment.md) - 质量评估标准与评分细则 - [references/source-tracing.md](references/source-tracing.md) - 溯源标注规范与可信来源清单 ## 注意事项 - 禁止使用"也许、大概、可能"等模糊词汇 - 禁止编造数据，所有数据必须有明确来源 - 禁止使用营销话术（如"强大的"、"卓越的"） - 所有数值（年份、百分比、技术参数）必须原样保留，不得近似或修改 - **技术原理简洁性**：技术原理部分必须压缩为一句话，仅保留最核心的技术特征和关键参数 - **溯源标注分离**：在定义内容中使用编号标记（如[1][2][3]），在"溯源来源"部分单独列出所有来源的链接 - 多轮交互：在阶段1无法确定词义时，必须向用户提问澄清 ## 输出格式 最终输出采用以下Markdown结构： ```markdown ## [标准化后的词条名] 定义报告 **分类层级**：[L1-L5] – [判定理由简述] **统计口径**：[绝对数量约束描述] ### 定义内容 [一个自然段落，融合以下内容： 1. 核心本体界定（属+种差） 2. 技术原理与理化属性（保留关键数值） 3. 应用场景与价值（痛点-受众-方案） 4. 边界与口径（包含/不包含/市场规模计算方式）] ### 溯源来源 [按关键论点列出的溯源链接列表] --- *报告生成时间：YYYY-MM-DD* ``` ## 使用示例 ### 示例1：技术装备类词条 - **功能说明**：为"HUD"生成标准化定义报告 - **执行方式**：混合（智能体主导流程，脚本辅助检索和质量检查） - **关键步骤**： 1. 映射为"抬头显示器" 2. 判定为L4产品级 3. 优先检索专利库和技术文档 4. 生成四维结构定义 5. 质量评分修正 ### 示例2：强监管类词条 - **功能说明**：为"特医食品"生成高信度定义报告 - **执行方式**：混合 - **关键步骤**： 1. 映射为"特殊医学用途配方食品" 2. 判定为L3行业级 3. 优先检索国家标准知识库和监管机构文件 4. 严格数值校验和溯源 5. 质量评分≥85分后输出 ### 示例3：新兴消费类词条 - **功能说明**：为"eVTOL"生成产业定义报告 - **执行方式**：混合 - **关键步骤**： 1. 映射为"电动垂直起降飞行器" 2. 判定为L4产品级 3. 优先检索行业协会白皮书和券商研报 4. 生成完整四维结构定义 5. 溯源标注和质量校验


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