[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M6J01QK77B8J0NHE4530NFGD":3,"skill-same:01M6J01QK77B8J0NHE4530NFGD":81},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":16,"categories":17,"keywords":28,"publishedAt":44,"linkOnly":45,"markdownContent":46,"markdownBody":47,"frontMatter":48,"refName":58,"commitSha":59,"skillDirectory":60,"forksCount":61,"repositoryHtmlUrl":62,"repositoryHomepageUrl":63,"ownerHtmlUrl":64,"ownerBlogUrl":63,"ownerDescription":65,"updatedAt":66,"install":67,"resources":80},"01M6J01QK77B8J0NHE4530NFGD","pm-market",null,"Use when: 需要了解市场格局与竞争态势、收集行业数据、分析竞品优劣势、评估市场机会\nDo NOT use when: 市场已有充分内部调研数据、仅需简单规模估算无需深度分析","konglong87\u002FsuperPM","konglong87","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F38234954?v=4","01M6HZZN5EA0572RY1RZAFRKHV","to be a better gopher","01M6HZZN9YN157X26KMMAA147E",91,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002F01-demand-insight\u002Fpm-market\u002FSKILL.md",[18,23],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},"01JBSEEDCAT000000000000023","Skill与智能体开发","SCENARIO","使用场景",{"categoryNo":24,"categoryName":25,"taxonomyType":26,"taxonomyTypeDesc":27},"01JBSEEDCAT000000000000035","市场营销","PROFESSION","适用职业",[29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43],"Market","pm","pm market","MCP","web","search","Bash","read","write","fetch","use","exa","do","评估","websearch","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: pm-market\ndescription: |\n  Use when: 需要了解市场格局与竞争态势、收集行业数据、分析竞品优劣势、评估市场机会\n  Do NOT use when: 市场已有充分内部调研数据、仅需简单规模估算无需深度分析\nallowed-tools:\n  - Read\n  - Write\n  - AskUserQuestion\n  - Agent\n  - Bash\n  - WebSearch\n  - mcp__exa__web_search_exa\n  - mcp__exa__web_fetch_exa\n---\n\n## Preamble (run first)\n\n```bash\n# 检查是否有需求调研报告\nif [ ! -f \"docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md\" ]; then\n  echo \"⚠️  未找到需求调研报告\"\n  echo \"\"\n  echo \"建议先执行 \u002Fpm-demand 完成需求调研\"\nfi\n```\n\n---\n\n## 写入时边界\n\n只讨论时不写文件，启动检查不创建目录。用户要求保存产物时，先确认当前产品、精确输出路径及已有文件的覆盖\u002F追加选择；确认后**仅在实际 Write 前**创建该输出文件的父目录。完整安装可参见 `skills\u002F_shared\u002Fartifact-policy.md`，单独安装本 skill 也按本段执行。\n\n---\n\n## 跨 Agent 交互规则\n\n当流程要求与用户交互时：\n\n1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。\n2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。\n3. 一次只问一个问题。\n4. 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。\n5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。\n6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。\n\n---\n\n## 执行流程\n\n\n### 步骤 1: 读取前置数据（主 agent）\n\n**如果有需求调研报告**：\n\n使用 Read 工具读取 `docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md`\n\n提取：\n- 产品名称\n- 行业赛道\n- 目标用户\n- 核心痛点\n\n**如果没有需求调研报告**：\n\n进入快速模式，使用 AskUserQuestion 收集基础信息。\n\n---\n\n### 步骤 2: 确定搜索方向（主 agent - 用户交互）\n\n使用 AskUserQuestion 询问：\n\n> ? 我要重点分析哪些方面？\n>\n> A) 市场规模与增长趋势\n> B) 竞品分析\n> C) 用户需求与行为\n> D) 行业政策与风险\n> E) 全部分析（推荐但耗时较长）\n\n用户选择后，记录到变量 `MARKET_FOCUS`\n\n---\n\n### 步骤 3: 派发 subagent 执行市场调研（核心优化）\n\n**优化说明**：\n- 主 agent 只负责派发任务和接收结果\n- Subagent 执行所有搜索和分析工作\n- 搜索细节不占用主 agent 上下文\n\n---\n\n#### 3.1 构建搜索任务清单\n\n根据用户选择，构建任务清单：\n\n**如果选择\"市场规模\"**：\n```json\n[\n  {\n    \"task_id\": \"market_size\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 市场规模 2025\", \"{行业赛道} 增长趋势\"],\n    \"domains\": [\"iresearch.cn\", \"analysys.cn\", \"iimedia.cn\"]\n  }\n]\n```\n\n**如果选择\"竞品分析\"**：\n```json\n[\n  {\n    \"task_id\": \"competitor_analysis\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 竞品分析\", \"{行业赛道} 主要玩家\"],\n    \"domains\": [\"36kr.com\", \"huxiu.com\", \"qimai.cn\"]\n  }\n]\n```\n\n**如果选择\"全部\"**：\n```json\n[\n  {\n    \"task_id\": \"market_size\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 市场规模\"],\n    \"domains\": [\"iresearch.cn\", \"analysys.cn\"]\n  },\n  {\n    \"task_id\": \"competitor_analysis\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 竞品\"],\n    \"domains\": [\"36kr.com\", \"huxiu.com\"]\n  },\n  {\n    \"task_id\": \"user_behavior\",\n    \"keywords\": [\"{目标用户} 消费行为\"],\n    \"domains\": [\"questmobile.com.cn\"]\n  }\n]\n```\n\n---\n\n#### 3.2 使用 Agent 工具派发 subagent\n\n**单个任务**：\n\n使用 Agent 工具：\n\n```\nTool: Agent\nParameters:\n  subagent_type: \"general-purpose\"\n  description: \"市场调研-{task_id}\"\n  prompt: |\n    你是一个市场调研专家。请执行以下任务：\n\n    **任务 ID**: {task_id}\n    **产品名称**: {产品名称}\n    **行业赛道**: {行业赛道}\n    **搜索关键词**: {keywords}\n    **目标数据源**: {domains}\n\n    **要求**：\n    1. 搜索工具优先级：首选 AnySearch（Bash 调用 `anysearch_cli.py（先定位：检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py，找到后 python3 \u003C路径>）`search \"查询词\" --max_results 5 --domain finance --sub_domain finance.cn_stock），失败降级到 Exa MCP（mcp__exa__web_search_exa），最后才用 WebSearch。使用 WebSearch 时标注「⚠️ 降级模式」\n    2. 搜索每个关键词\n    3. 优先搜索目标数据源\n    4. 提取关键数据（市场规模、增长率、主要玩家等）\n    5. 返回结构化的 JSON 结果\n\n    **输出格式**：\n    ```json\n    {\n      \"task_id\": \"{task_id}\",\n      \"findings\": [\n        {\n          \"title\": \"数据标题\",\n          \"source\": \"数据来源\",\n          \"value\": \"数据值\",\n          \"date\": \"数据日期\"\n        }\n      ],\n      \"summary\": \"关键发现总结\"\n    }\n    ```\n```\n\n**多个任务（并行优化）**：\n\n同时派发多个 subagent：\n\n```\n# 并行派发 3 个 subagent\nAgent 1: 市场规模调研\nAgent 2: 竞品分析\nAgent 3: 用户行为分析\n```\n\n**主 agent 等待所有 subagent 完成**，然后收集结果。\n\n---\n\n### 步骤 4: 整合结果并生成报告（主 agent）\n\n**主 agent 接收所有 subagent 的返回结果**：\n\n1. 读取 subagent 返回的 JSON 数据\n2. 整合所有发现\n3. 生成结构化的市场调研报告\n\n**使用 Write 工具生成报告**：\n\n```markdown\n# 市场调研报告\n\n## 一、市场规模与增长趋势\n\n（从 subagent 结果中提取）\n\n## 二、竞品分析\n\n（从 subagent 结果中提取）\n\n## 三、用户需求与行为\n\n（从 subagent 结果中提取）\n\n## 四、关键发现与建议\n\n（主 agent 综合分析）\n\n---\n\n**生成时间**: {时间}\n**调研范围**: {MARKET_FOCUS}\n```\n\n---\n\n### 步骤 5: 推荐下一步（主 agent）\n\n> ✅ 市场调研报告已生成：`docs\u002F01-需求调研\u002F市场调研报告.md`\n>\n> 建议执行：\n> 1. \u002Fpm-priority - 基于市场调研确定优先级\n> 2. \u002Fpm-position - 基于竞品分析确定产品定位\n> 3. \u002Fpm-mvp - 规划 MVP 方案\n\n---\n\n## 对比：优化前 vs 优化后\n\n### 优化前（pm-market v1）\n\n```\n主 agent 执行流程：\n1. 询问用户（10 tokens）\n2. 执行搜索1（500 tokens 结果）\n3. 执行搜索2（500 tokens 结果）\n4. 执行搜索3（500 tokens 结果）\n5. 整理结果（200 tokens）\n6. 生成报告（100 tokens）\n\n总计：1810 tokens\n耗时：串行执行，约 3-5 分钟\n```\n\n### 优化后（pm-market-v2）\n\n```\n主 agent 执行流程：\n1. 询问用户（10 tokens）\n2. 派发 subagent（20 tokens）\n   └─ Subagent 执行搜索（不占用主 agent 上下文）\n3. 接收结果（100 tokens 结构化数据）\n4. 整合报告（100 tokens）\n\n总计：230 tokens\n耗时：并行执行，约 1-2 分钟\n效率提升：87% token 节省，2.5x 速度提升\n```\n\n---\n\n## 关键优化点\n\n### 1. 上下文节省\n- ✅ 搜索结果不占用主 agent 上下文\n- ✅ 主 agent 只处理结构化结果\n- ✅ Token 使用减少 70-90%\n\n### 2. 执行效率\n- ✅ 多个搜索任务并行执行\n- ✅ 总耗时减少 50-70%\n- ✅ 用户体验显著提升\n\n### 3. 可维护性\n- ✅ 主 agent 逻辑清晰，聚焦决策\n- ✅ Subagent 职责单一，易于测试\n- ✅ 代码结构更清晰\n\n---\n\n## 注意事项\n\n### 何时使用 subagent\n\n✅ **适合**：\n- 联网搜索（结果占用大量 token）\n- 文档生成（可并行）\n- 数据分析（计算密集）\n- 竞品分析（多次搜索）\n\n❌ **不适合**：\n- 用户交互（AskUserQuestion）\n- 简单决策（if-else 判断）\n- 快速任务（\u003C 10 秒）\n\n### 异常处理\n\n如果 subagent 执行失败：\n1. 主 agent 检测到错误\n2. 提供降级方案（手动输入或简化搜索）\n3. 记录错误信息供用户排查\n\n---\n\n## 版本说明\n\n**v2.0.0** - Subagent 架构重构\n- 新增 Agent 工具支持\n- 搜索任务并行化\n- 主 agent 上下文优化\n- 效率提升 2.5x\n\n**v1.0.0** - 初始版本\n- 基础市场调研功能\n\n---\n\n## 输出质量对比\n\n**✅ Good 示例**：\n```\n- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」\n- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」\n- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」\n```\n\n**❌ Bad 示例**：\n```\n- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」\n- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」\n- 没有行动建议：「留存是个问题」\n```\n\n---\n\n## 常见误区 \u002F Red Flags — STOP\n\n出现以下情况立即停止并回溯：\n\n| 误区 | 正确做法 |\n|------|---------|\n| 使用\"应该\"、\"大概\"、\"看起来\"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |\n| 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 |\n| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外，时间紧更要严格 |\n| \"这次应该没问题\"的想法 | 每次都要重新验证 |\n\n---\n\n## 产出质量检查 \u002F Verification Checklist\n\n- [ ] 前置依赖已满足（输入文档\u002F数据已收集）\n- [ ] 核心步骤已全部执行\n- [ ] 输出文档已生成到 `docs\u002F` 目录\n- [ ] 每个判断都有数据\u002F证据支撑\n- [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill\n\n> ⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。\n","## Preamble (run first)\n\n```bash\n# 检查是否有需求调研报告\nif [ ! -f \"docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md\" ]; then\n  echo \"⚠️  未找到需求调研报告\"\n  echo \"\"\n  echo \"建议先执行 \u002Fpm-demand 完成需求调研\"\nfi\n```\n\n---\n\n## 写入时边界\n\n只讨论时不写文件，启动检查不创建目录。用户要求保存产物时，先确认当前产品、精确输出路径及已有文件的覆盖\u002F追加选择；确认后**仅在实际 Write 前**创建该输出文件的父目录。完整安装可参见 `skills\u002F_shared\u002Fartifact-policy.md`，单独安装本 skill 也按本段执行。\n\n---\n\n## 跨 Agent 交互规则\n\n当流程要求与用户交互时：\n\n1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。\n2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。\n3. 一次只问一个问题。\n4. 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。\n5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。\n6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。\n\n---\n\n## 执行流程\n\n\n### 步骤 1: 读取前置数据（主 agent）\n\n**如果有需求调研报告**：\n\n使用 Read 工具读取 `docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md`\n\n提取：\n- 产品名称\n- 行业赛道\n- 目标用户\n- 核心痛点\n\n**如果没有需求调研报告**：\n\n进入快速模式，使用 AskUserQuestion 收集基础信息。\n\n---\n\n### 步骤 2: 确定搜索方向（主 agent - 用户交互）\n\n使用 AskUserQuestion 询问：\n\n> ? 我要重点分析哪些方面？\n>\n> A) 市场规模与增长趋势\n> B) 竞品分析\n> C) 用户需求与行为\n> D) 行业政策与风险\n> E) 全部分析（推荐但耗时较长）\n\n用户选择后，记录到变量 `MARKET_FOCUS`\n\n---\n\n### 步骤 3: 派发 subagent 执行市场调研（核心优化）\n\n**优化说明**：\n- 主 agent 只负责派发任务和接收结果\n- Subagent 执行所有搜索和分析工作\n- 搜索细节不占用主 agent 上下文\n\n---\n\n#### 3.1 构建搜索任务清单\n\n根据用户选择，构建任务清单：\n\n**如果选择\"市场规模\"**：\n```json\n[\n  {\n    \"task_id\": \"market_size\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 市场规模 2025\", \"{行业赛道} 增长趋势\"],\n    \"domains\": [\"iresearch.cn\", \"analysys.cn\", \"iimedia.cn\"]\n  }\n]\n```\n\n**如果选择\"竞品分析\"**：\n```json\n[\n  {\n    \"task_id\": \"competitor_analysis\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 竞品分析\", \"{行业赛道} 主要玩家\"],\n    \"domains\": [\"36kr.com\", \"huxiu.com\", \"qimai.cn\"]\n  }\n]\n```\n\n**如果选择\"全部\"**：\n```json\n[\n  {\n    \"task_id\": \"market_size\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 市场规模\"],\n    \"domains\": [\"iresearch.cn\", \"analysys.cn\"]\n  },\n  {\n    \"task_id\": \"competitor_analysis\",\n    \"keywords\": [\"{行业赛道} 竞品\"],\n    \"domains\": [\"36kr.com\", \"huxiu.com\"]\n  },\n  {\n    \"task_id\": \"user_behavior\",\n    \"keywords\": [\"{目标用户} 消费行为\"],\n    \"domains\": [\"questmobile.com.cn\"]\n  }\n]\n```\n\n---\n\n#### 3.2 使用 Agent 工具派发 subagent\n\n**单个任务**：\n\n使用 Agent 工具：\n\n```\nTool: Agent\nParameters:\n  subagent_type: \"general-purpose\"\n  description: \"市场调研-{task_id}\"\n  prompt: |\n    你是一个市场调研专家。请执行以下任务：\n\n    **任务 ID**: {task_id}\n    **产品名称**: {产品名称}\n    **行业赛道**: {行业赛道}\n    **搜索关键词**: {keywords}\n    **目标数据源**: {domains}\n\n    **要求**：\n    1. 搜索工具优先级：首选 AnySearch（Bash 调用 `anysearch_cli.py（先定位：检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py，找到后 python3 \u003C路径>）`search \"查询词\" --max_results 5 --domain finance --sub_domain finance.cn_stock），失败降级到 Exa MCP（mcp__exa__web_search_exa），最后才用 WebSearch。使用 WebSearch 时标注「⚠️ 降级模式」\n    2. 搜索每个关键词\n    3. 优先搜索目标数据源\n    4. 提取关键数据（市场规模、增长率、主要玩家等）\n    5. 返回结构化的 JSON 结果\n\n    **输出格式**：\n    ```json\n    {\n      \"task_id\": \"{task_id}\",\n      \"findings\": [\n        {\n          \"title\": \"数据标题\",\n          \"source\": \"数据来源\",\n          \"value\": \"数据值\",\n          \"date\": \"数据日期\"\n        }\n      ],\n      \"summary\": \"关键发现总结\"\n    }\n    ```\n```\n\n**多个任务（并行优化）**：\n\n同时派发多个 subagent：\n\n```\n# 并行派发 3 个 subagent\nAgent 1: 市场规模调研\nAgent 2: 竞品分析\nAgent 3: 用户行为分析\n```\n\n**主 agent 等待所有 subagent 完成**，然后收集结果。\n\n---\n\n### 步骤 4: 整合结果并生成报告（主 agent）\n\n**主 agent 接收所有 subagent 的返回结果**：\n\n1. 读取 subagent 返回的 JSON 数据\n2. 整合所有发现\n3. 生成结构化的市场调研报告\n\n**使用 Write 工具生成报告**：\n\n```markdown\n# 市场调研报告\n\n## 一、市场规模与增长趋势\n\n（从 subagent 结果中提取）\n\n## 二、竞品分析\n\n（从 subagent 结果中提取）\n\n## 三、用户需求与行为\n\n（从 subagent 结果中提取）\n\n## 四、关键发现与建议\n\n（主 agent 综合分析）\n\n---\n\n**生成时间**: {时间}\n**调研范围**: {MARKET_FOCUS}\n```\n\n---\n\n### 步骤 5: 推荐下一步（主 agent）\n\n> ✅ 市场调研报告已生成：`docs\u002F01-需求调研\u002F市场调研报告.md`\n>\n> 建议执行：\n> 1. \u002Fpm-priority - 基于市场调研确定优先级\n> 2. \u002Fpm-position - 基于竞品分析确定产品定位\n> 3. \u002Fpm-mvp - 规划 MVP 方案\n\n---\n\n## 对比：优化前 vs 优化后\n\n### 优化前（pm-market v1）\n\n```\n主 agent 执行流程：\n1. 询问用户（10 tokens）\n2. 执行搜索1（500 tokens 结果）\n3. 执行搜索2（500 tokens 结果）\n4. 执行搜索3（500 tokens 结果）\n5. 整理结果（200 tokens）\n6. 生成报告（100 tokens）\n\n总计：1810 tokens\n耗时：串行执行，约 3-5 分钟\n```\n\n### 优化后（pm-market-v2）\n\n```\n主 agent 执行流程：\n1. 询问用户（10 tokens）\n2. 派发 subagent（20 tokens）\n   └─ Subagent 执行搜索（不占用主 agent 上下文）\n3. 接收结果（100 tokens 结构化数据）\n4. 整合报告（100 tokens）\n\n总计：230 tokens\n耗时：并行执行，约 1-2 分钟\n效率提升：87% token 节省，2.5x 速度提升\n```\n\n---\n\n## 关键优化点\n\n### 1. 上下文节省\n- ✅ 搜索结果不占用主 agent 上下文\n- ✅ 主 agent 只处理结构化结果\n- ✅ Token 使用减少 70-90%\n\n### 2. 执行效率\n- ✅ 多个搜索任务并行执行\n- ✅ 总耗时减少 50-70%\n- ✅ 用户体验显著提升\n\n### 3. 可维护性\n- ✅ 主 agent 逻辑清晰，聚焦决策\n- ✅ Subagent 职责单一，易于测试\n- ✅ 代码结构更清晰\n\n---\n\n## 注意事项\n\n### 何时使用 subagent\n\n✅ **适合**：\n- 联网搜索（结果占用大量 token）\n- 文档生成（可并行）\n- 数据分析（计算密集）\n- 竞品分析（多次搜索）\n\n❌ **不适合**：\n- 用户交互（AskUserQuestion）\n- 简单决策（if-else 判断）\n- 快速任务（\u003C 10 秒）\n\n### 异常处理\n\n如果 subagent 执行失败：\n1. 主 agent 检测到错误\n2. 提供降级方案（手动输入或简化搜索）\n3. 记录错误信息供用户排查\n\n---\n\n## 版本说明\n\n**v2.0.0** - Subagent 架构重构\n- 新增 Agent 工具支持\n- 搜索任务并行化\n- 主 agent 上下文优化\n- 效率提升 2.5x\n\n**v1.0.0** - 初始版本\n- 基础市场调研功能\n\n---\n\n## 输出质量对比\n\n**✅ Good 示例**：\n```\n- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」\n- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」\n- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」\n```\n\n**❌ Bad 示例**：\n```\n- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」\n- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」\n- 没有行动建议：「留存是个问题」\n```\n\n---\n\n## 常见误区 \u002F Red Flags — STOP\n\n出现以下情况立即停止并回溯：\n\n| 误区 | 正确做法 |\n|------|---------|\n| 使用\"应该\"、\"大概\"、\"看起来\"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |\n| 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 |\n| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外，时间紧更要严格 |\n| \"这次应该没问题\"的想法 | 每次都要重新验证 |\n\n---\n\n## 产出质量检查 \u002F Verification Checklist\n\n- [ ] 前置依赖已满足（输入文档\u002F数据已收集）\n- [ ] 核心步骤已全部执行\n- [ ] 输出文档已生成到 `docs\u002F` 目录\n- [ ] 每个判断都有数据\u002F证据支撑\n- [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill\n\n> ⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。\n",{"name":5,"description":49,"allowed-tools":50},"Use when: 需要了解市场格局与竞争态势、收集行业数据、分析竞品优劣势、评估市场机会\nDo NOT use when: 市场已有充分内部调研数据、仅需简单规模估算无需深度分析\n",[51,52,53,54,35,55,56,57],"Read","Write","AskUserQuestion","Agent","WebSearch","mcp__exa__web_search_exa","mcp__exa__web_fetch_exa","main","c815a5b055b972b9b56fffce0102dbcf9e8ede7d","skills\u002F01-demand-insight\u002Fpm-market",8,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM","https:\u002F\u002Fkonglong87.github.io\u002Fanything-ai\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87","蓬头稚子学垂纶，侧坐莓苔草映身","2026-10-26 15:12:41",{"source":8,"skillName":5,"commands":68,"prompt":78,"zipAvailable":79},[69,72,75],{"tool":70,"command":71},"npx","npx skills add konglong87\u002FsuperPM --skill pm-market",{"tool":73,"command":74},"bunx","bunx skills add konglong87\u002FsuperPM --skill pm-market",{"tool":76,"command":77},"pnpm","pnpm dlx skills add konglong87\u002FsuperPM --skill pm-market","安装技能，技能地址：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002F01-demand-insight\u002Fpm-market\u002FSKILL.md",true,[],[82,108,123,144,157,177],{"skillNo":83,"name":84,"nameZh":6,"description":85,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":86,"categories":87,"keywords":92,"publishedAt":44},"01M6J07VBJZGTH83K1ST4AFTSX","write-prd","PRD writing workflow — chain demand validation, clarification, prioritization, MVP scoping, and document generation\nUse when: Writing a PRD, BRD, or MRD, or need to produce product requirement documents","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fworkflows\u002Fwrite-prd\u002FSKILL.md",[88,89],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},{"categoryNo":90,"categoryName":91,"taxonomyType":26,"taxonomyTypeDesc":27},"01JBSEEDCAT000000000000031","产品经理",[93,37,94,95,96,97,98,99,100,101,35,36,39,102,103,104,105,106,107,43],"prd","write prd","writing","workflow","documents","validation","product","produce","prioritization","prd writing","document","generation","chain","mvp","document generation",{"skillNo":109,"name":110,"nameZh":6,"description":111,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":112,"categories":113,"keywords":115,"publishedAt":44},"01M6J07NR1TC4FGKQN2596F8BH","validate-idea","Idea validation workflow — chain demand validation, market research, prioritization, and MVP scoping\nUse when: Validating a new product idea, testing assumptions, or exploring viability","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fworkflows\u002Fvalidate-idea\u002FSKILL.md",[114],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},[116,117,118,119,120,96,98,99,101,35,121,36,37,122,39,29,105,106,43],"validate","idea","validate idea","testing","research","market research","scoping",{"skillNo":124,"name":125,"nameZh":6,"description":126,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":127,"categories":128,"keywords":130,"publishedAt":44},"01M6J07HBCCG59V69N29TPAC12","plan-launch","Launch planning workflow — chain risk assessment, cross-team coordination, agile delivery, and release planning\nUse when: Preparing for a product launch, release, or go-live","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fworkflows\u002Fplan-launch\u002FSKILL.md",[129],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},[131,132,133,96,134,135,136,99,137,138,35,139,36,39,140,141,105,142,43,143],"launch","plan","plan launch","risk assessment","assessment","planning","risk","team","coordination","planning workflow","delivery","team coordination","for",{"skillNo":145,"name":146,"nameZh":6,"description":147,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":148,"categories":149,"keywords":151,"publishedAt":44},"01M6J07DYRS1S91SY8JCZZH3CS","discover","Product discovery workflow — chain market analysis, competitor research, demand validation, and prioritization\nUse when: Exploring a new product idea, entering a new market, or validating an opportunity","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fworkflows\u002Fdiscover\u002FSKILL.md",[150],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},[146,120,96,98,99,152,153,101,35,36,37,154,39,29,117,155,156,105,43],"analysis","discovery","product discovery","opportunity","market analysis",{"skillNo":158,"name":159,"nameZh":6,"description":160,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":161,"categories":162,"keywords":165,"publishedAt":44},"01M6J079BYTWRDH5N8WBH2NEJJ","define-strategy","Product strategy workflow — chain positioning, business model, OKRs, and roadmap\nUse when: Defining product strategy, setting OKRs, planning roadmap, or making strategic decisions","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fworkflows\u002Fdefine-strategy\u002FSKILL.md",[163,164],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},{"categoryNo":90,"categoryName":91,"taxonomyType":26,"taxonomyTypeDesc":27},[166,167,168,96,136,99,35,169,170,36,37,171,39,172,173,105,174,175,176,43],"strategy","define","define strategy","model","decisions","business","roadmap","positioning","product strategy","strategic","business model",{"skillNo":178,"name":179,"nameZh":6,"description":180,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":181,"categories":182,"keywords":184,"publishedAt":44},"01M6J0752ZRR0R8FWAQHD4KTJ5","analyze-growth","Growth analysis workflow — chain AARRR analysis, data reporting, growth strategy, and iteration planning\nUse when: Analyzing growth metrics, planning growth initiatives, or optimizing product performance","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fworkflows\u002Fanalyze-growth\u002FSKILL.md",[183],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},[185,186,187,188,96,136,99,189,190,191,152,35,36,37,166,39,192,105,193,43],"analyze","growth","analyze growth","performance","reporting","analyzing","data","iteration","growth strategy"]