ahang1598 科技服务助手套件使用说明
概述
科技服务助手是一套贯通需求侧与供给侧的全流程工具套件，覆盖技术转移、产品研发与商业化的完整闭环。本套件包含13个专业技能，分为需求侧6个技能和供给侧7个技能，支持独立调用或链路协同。
使用流程
需求侧链路（技术引进方）
按顺序调用以下技能，完成从需求识别到政策匹配的全流程：
- 技术需求挖掘 → 识别企业技术瓶颈，输出需求画像与学科映射
- 成果搜索与匹配 → 多源检索匹配科技成果、专利与研发团队
- 技术价值评估 → 评估技术商业化可行性，输出定价参考
- 对接方案生成 → 生成技术转移合作方案书，含交易结构与里程碑
- 项目跟进管理 → 全生命周期Pipeline管理，风险预警与行动清单
- 政策与资金匹配 → 智能匹配可申报政策、基金与补贴
供给侧链路（技术输出方）
按顺序调用以下技能，完成从产品机会到融资准备的全流程：
- 产品机会发现 → 运用设计思维发现产品机会，输出痛点地图
- 产品定义与规划 → 输出PRD文档、MVP范围与产品路线图
- 技术方案论证 → 技术可行性分析，含路线对比、BOM估算与风险矩阵
- 原型验证规划 → 输出EVT计划书，含测试方案与迭代策略
- 设计验证与量产规划 → DVT/PVT检查清单、量产准备度评估
- 商业化策略 → GTM策略文档，含定价、渠道与PMF验证指标
- 融资准备 → BP框架、数据房清单、估值参考与投资人匹配
供需协同
- 需求侧输出的"技术需求描述"可供给供给侧优化产品定义
- 供给侧输出的"成果信息"与"商业化可行性"可供给需求侧完善对接方案
- 需求侧"估值区间"与供给侧"BOM成本"双向参考，形成合理定价
- 项目跟进管理同步跟踪供需双方项目推进状态
输入输出规范
通用要求
- 所有输出须标注数据来源、查询日期及置信度
- 不确定性信息须明确说明局限性
- 技术需求描述须具体可量化，避免空泛表述
- 执行五维合规校验：政治合规、政策合规、数据合规、广告宣传合规、隐私合规
跨Skill数据流转
| 字段 | 流转方向 |
|---|---|
| 需求编号 | 技术需求挖掘 → 成果搜索与匹配 |
| 成果编号 | 成果搜索与匹配 → 技术价值评估 |
| TRL | 成果搜索与匹配 ↔ 技术价值评估 ↔ 对接方案生成 |
| 匹配分 | 成果搜索与匹配 → 对接方案生成 |
| 估值区间 | 技术价值评估 → 对接方案生成 |
| 项目编号 | 全链路通用 |
| PRD版本 | 产品定义与规划 → 技术方案论证 |
| EVT编号 | 原型验证规划 → 设计验证与量产规划 |
| BOM成本 | 技术方案论证 → 商业化策略 |
| PMF验证结果 | 商业化策略 → 融资准备 |
外部系统连接规范
- 只读拉取公开数据：可直接执行，须在输出中标注数据来源、查询日期与数据性质
- 涉及写入/推送/同步操作：必须向用户展示目标系统、字段映射、权限要求、影响范围，并经用户显式确认后方可执行
- 涉及商业数据库/付费接口/私有系统：必须经用户显式确认后方可执行
- 任何操作均不得自动执行，不得超出用户明确授权范围
- 若用户明确拒绝连接，应基于已提供信息继续完成任务，不因拒绝而中断或降级任务质量
免责声明
本套件协助专业工作流程，不替代专业法律、财务或技术评估意见。所有输出内容应经合格专业人士审核后用于决策。市场预测和估值仅为假设测算，不替代专业判断。
Use Cases
- 创业者基于技术背景或创始人经验寻找差异化产品方向
- 产品经理系统分析目标行业的市场空白与竞品盲区
- 团队运用设计思维方法梳理用户痛点地图并识别机会
- 对多个机会点进行量化评估并确定最优切入点
Example
# 输入示例
基于AI图像识别技术，面向制造业质检场景，发现产品机会
Use when
以下关键词或场景可触发本 Skill：
"产品机会识别"、"创业方向探索"、"市场空白分析"、"竞品盲区识别"、"用户痛点地图"、"差异化切入点"、"设计思维分析"、"产品创意挖掘"、"市场机会评估"、"创业点子筛选"
Trigger keywords: "product opportunity identification", "startup direction exploration", "market gap analysis", "competitor blind zone identification", "user pain point mapping", "differentiation entry point analysis", "design thinking analysis", "product ideation mining", "market opportunity evaluation", "startup idea screening"
Not for
- 不替代真实用户访谈和市场调研
- 市场数据基于公开来源，不保证穷尽所有竞品
- 机会评估基于假设，需通过实验验证
User must provide
- 技术方向或创始人背景
- 目标行业或应用场景（至少一项）
Ask if missing
- 若仅提供技术方向，询问目标行业、应用场景、现有竞品
- 若仅提供行业，询问技术切入点、团队核心能力
Output
- 产品机会分析报告（Markdown格式）
- 包含：用户共情（画像+共情地图）、痛点定义（分类+排序）、机会评估矩阵、市场空白点、竞品盲区、差异化切入点、关键假设清单
核心方法论：设计思维三步法——用户共情（Empathize）→痛点定义（Define）→机会识别（Ideate）
用户画像：从 demographics + psychographics 双维度构建，配合共情地图（用户说/想/做/感）
痛点分类：按功能性、体验性、经济性、情感性四类结构化归类，并按频率×强度×现有方案差距排序
机会评估矩阵：六维加权评分——痛点强度20%、市场规模20%、技术可行性20%、团队匹配度15%、竞争壁垒15%、时间窗口10%
差异化策略：成本领先、体验创新、垂直深耕、模式创新四种切入方式
市场数据：必须标注来源与统计口径，禁止编造用户调研数据；不做"万亿市场""绝对蓝海"等未经验证表述
假设验证：核心假设需通过用户访谈或快速实验验证，避免"解决方案先行"
参考文档：
- references/设计思维工具包.md — 共情地图模板、POV陈述模板、机会评估矩阵评分标准
- references/输出模板.md — 产品机会分析报告完整模板
五维合规校验：
- 政治合规：不涉及敏感行业与政策限制领域
- 政策合规：产品方向符合产业指导目录，不触碰监管红线
- 数据合规：市场数据来源于公开报告，不编造用户调研数据
- 广告宣传合规：不对市场机会做夸大描述，禁用未经验证表述
- 隐私合规：用户画像分析使用脱敏数据，不关联具体个人
输入兜底：若输入仅为技术方向而缺乏目标行业或用户场景，输出"假设验证待补充清单"，列出需通过用户访谈或 desk research 确认的关键假设，并基于通用场景生成初步机会地图
外部系统连接（仅草案）：区分操作类型与数据性质，差异化处理：
- 只读拉取公开数据（如政府公开网站、国家知识产权局公开数据库、科技部/工信部公开政策接口、学术期刊开放获取数据、法院判决公开信息等）：可直接执行，无需显式确认，但须在输出中标注数据来源、查询日期与数据性质（公开数据）
- 涉及写入/推送/同步操作（如写入Notion/飞书/CRM、推送广告后台、同步项目管理工具/实验室排期系统、同步Jira等）：必须向用户展示目标系统、字段映射、权限要求、影响范围，并经用户显式确认后方可执行
- 涉及商业数据库/付费接口/私有系统（如企查查、IT桔子、Statista、Sensor Tower、立创商城API、腾讯广告API、认证机构付费接口等）：必须经用户显式确认后方可执行
- 任何操作均不得自动执行，不得超出用户明确授权范围
- 拒绝执行兜底（适用于需确认场景）：若用户明确拒绝连接或表示不需要外部数据（如回复"不需要""不用了""跳过"等），skill应回应"已收到，将基于您已提供的信息继续完成分析，不连接外部系统。"并正常输出本skill核心交付物，不因用户拒绝而中断或降级整体任务质量。
- 统一确认话术模板（适用于需确认场景）："拟执行以下外部系统操作：【操作简述，如'从XX系统拉取YY数据'/'向XX系统写入YY数据'】。目标系统：【系统名称】；涉及字段：【字段映射列表】；权限要求：【所需授权说明】；影响范围：【数据范围与风险说明】。请确认是否执行？（回复'确认'以继续，或回复'不需要'以跳过）"
- Session内确认复用（适用于需确认场景）：在同一对话session中，若用户此前已确认连接某外部系统且操作类型（拉取/写入/推送）与字段映射未发生变更，再次涉及该系统的确认时可简化为："是否继续使用【系统名称】执行【操作简述】？（回复'确认'继续，或'不需要'跳过）"。若操作类型、字段映射或权限要求发生变更，或进入新session，仍需按完整模板重新确认。
数据边界声明
- 所有引用数据须标注来源、查询日期及置信度；不确定性信息须明确说明局限性。