# 原型验证规划

> Based on technical solutions and hypothesis checklists to be verified, use critical thinking methodology to output EVT plans, including verification objectives, test schemes, evaluation criteria, and iteration strategies.

- Skill: `ahang1598/skill-107` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ahang1598/skill-107`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ahang1598/skill-107/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: ahang1598 (https://skillmd.com/u/ahang1598)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/ahang1598/skill-107

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# 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：

1. **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
2. **成果搜索与匹配** → 多源检索匹配科技成果、专利与研发团队
3. **技术价值评估** → 评估技术商业化可行性，输出定价参考
4. **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
5. **项目跟进管理** → 全生命周期Pipeline管理，风险预警与行动清单
6. **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：

1. **产品机会发现** → 运用设计思维发现产品机会，输出痛点地图
2. **产品定义与规划** → 输出PRD文档、MVP范围与产品路线图
3. **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
4. **原型验证规划** → 输出EVT计划书，含测试方案与迭代策略
5. **设计验证与量产规划** → DVT/PVT检查清单、量产准备度评估
6. **商业化策略** → GTM策略文档，含定价、渠道与PMF验证指标
7. **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。

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## Use Cases

- 将技术方案拆解为可验证假设并制定EVT工程验证测试计划
- 设计最小验证实验（MVE）快速验证kill-factor假设
- 为每项测试设定量化的通过/不通过评判标准与统计显著性要求
- 建立验证失败的迭代决策树与应对方案

## Example

```bash
# 输入示例
基于选定的AI质检技术方案，待验证假设：识别精度≥99.5%、单件检测时间≤200ms
```

## Use when

以下关键词或场景可触发本 Skill：

"EVT规划"、"工程验证测试"、"原型验证"、"假设验证"、"实验方案设计"、"测试方案制定"、"迭代策略规划"、"最小验证实验"、"评判标准设定"、"验证计划书输出"

Trigger keywords: "EVT planning", "engineering verification testing", "prototype validation", "hypothesis verification", "experiment scheme design", "test scheme formulation", "iteration strategy planning", "minimum viable experiment", "evaluation criteria setting", "verification plan output"

## Not for

- 不替代专业测试工程师的测试执行
- 实验设计需根据实际条件调整
- 统计显著性需满足实验设计的样本量要求

## User must provide

- 技术方案描述
- 待验证假设清单（可选，如未提供将自动推导）

## Ask if missing

- 若未提供待验证假设，询问核心技术指标、可靠性要求、用户接受标准
- 若技术方案不完整，询问关键模块、性能目标、已知风险点

## Output

- EVT工程验证测试计划书（Markdown格式）
- 包含：假设清单与优先级（P0/P1/P2）、验证实验设计（对照/随机/重复）、评判标准（通过/有条件通过/不通过）、迭代决策树、数据管理要求、失败管理




- **核心方法论**：批判性思维——假设驱动验证→最小验证实验设计→数据驱动决策
- **假设分类**：技术假设（台架测试）、用户假设（用户测试）、市场假设（市场调研）、商业假设（成本测算）
- **假设优先级**：P0 kill-factor（失败则项目终止）、P1 影响产品定义、P2 影响体验或成本；优先验证P0假设
- **实验类型**：仿真/建模（1-2周，低成 本）→台架测试（2-4周）→原型测试（4-8周）→用户测试（2-4周）→小批量试产（4-12周）
- **评判标准**：通过（全部样本满足指标且置信度≥95%）、有条件通过（需分析失效根因）、不通过（触发方案调整）
- **迭代决策树**：全部通过→进入下一阶段；有条件通过→根因明确则局部重测，根因不明则补充实验；不通过→假设不成立则启动备选方案，实现方式问题则调整方案重新验证
- **数据要求**：原始数据格式、存档位置、可追溯性必须明确；实验设计需考虑统计显著性，避免小样本误导
- **失败管理**：失败同样是有效学习，需系统记录失败根因；迭代周期需紧凑，避免验证阶段拖延
- **参考文档**：

  - [references/EVT测试方法.md](references/EVT测试方法.md) — 假设分类与优先级、实验设计原则（对照/随机/重复）、样本量估算方法、统计显著性判断、迭代决策树
  - [references/输出模板.md](references/输出模板.md) — EVT计划书完整模板
- **五维合规校验**：

  1. 政治合规：实验内容不涉及敏感技术或受限领域
  2. 政策合规：符合产品安全测试标准与认证要求
  3. 数据合规：测试数据真实记录，不篡改实验结果
  4. 广告宣传合规：不对验证结果做夸大预期表述
  5. 隐私合规：用户测试获得知情同意，数据脱敏处理
- **输入兜底**：若用户未提供待验证假设清单，基于技术方案自动推导P0 kill-factor假设（如核心性能指标、可靠性指标），输出推导逻辑与建议验证优先级，供用户确认或调整
- **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。