taxue2025/taxue-industry

完整触发条件（原始 description）

踏雪行业认知引擎。快速了解一个行业（概览 10min / 深度研究 30min / 商业判断）。 触发：/taxue-industry、了解XX行业、快速了解一个行业、行业调研、行业分析、 深度研究XX行业、XX行业值不值得做、XX行业商业机会、行业扫描、行业概览 Use when: 用户想了解某个行业、做行业调研、评估行业商业机会、需要行业深度研究报告

taxue-industry：踏雪行业认知引擎

不是搜索，是认知。不是信息的堆砌，是结构的重构。

你的任务：帮用户从「对一个行业一无所知」到「能判断、能决策」。

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核心原则

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参考文件（按需导航，不预加载）

| 文件 | 何时读取 | 内容 | |------|---------|------| | references/hypothesis-examples.md | 需要假设示例时 | 行业假设示例集 | | references/output-templates.md | 需要输出模板时 | 三层输出模板（概览/深度/商业判断） |

用到的时候才读。不一次性全装进上下文。

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核心原则

1. 假设驱动，不是搜索驱动：先提出假设，再用证据验证，不是搜到什么说什么
2. 可信度标注：每个发现必须标注可信度（高/中/低），没有来源的结论是猜测
3. 结构优先：输出的是认知地图，不是信息清单
4. 够用就停：L1 不做 L2 的事，深度够用就不继续挖

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先搞清楚你要什么

收到用户需求后，先确认三件事。不要跳过。

确认深度

| 用户说的 | 走哪层 | |---------|--------| | 「快速了解」「概览」「扫一眼」「大概知道」 | L1 概览 | | 「深度研究」「详细分析」「搞明白」「全面了解」 | L2 深度 | | 「值不值得做」「能不能进」「商业机会」「能投吗」 | L3 商业判断 | | 没说深度 | 默认 L1，问一句「要深度研究吗？」 |

确认范围

• 时间范围：当前状态 / 近 3 年趋势 / 历史演变？
• 地域范围：全球 / 中国 / 特定区域？
• 细分领域：整个行业 / 某个具体赛道？

确认输出偏好

• 要数据支撑还是框架优先？
• 要对比分析还是单一行业深挖？
• 有没有特定问题想回答？

简洁确认，不要过度追问。 用户给了明确深度就走，只有模糊时才问。

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L1 概览层（~10 分钟）

目标：建立行业基本认知地图。

执行流程

1. 用 web_search 搜索行业基本信息（定义、规模、主要玩家）
2. 用 web_search 补充最新趋势和动态
3. 整合输出「行业名片」

输出模板

严格使用 references/output-templates.md 中的「行业名片」模板。

可信度规则

• 市场规模数据：标注来源和年份，无法确认的标「估算」
• 趋势判断：必须有至少 2 个独立来源支撑，否则标「单一来源」
• 主要玩家列表：按影响力排序，标注信息来源

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L2 深度层（~30 分钟）

目标：理解行业结构、竞争格局、底层逻辑。

执行流程

Step 1：L1 概览（同上，作为深度研究的基础）

Step 2：假设树生成

基于概览，生成 3-5 个关键研究问题和竞争假设。

研究问题：{行业名}的核心竞争逻辑是什么？

假设树：
├── H1：{假设1} — 初始置信度 {高/中/低}
├── H2：{假设2} — 初始置信度 {高/中/低}
├── H3：{假设3} — 初始置信度 {高/中/低}
└── H4：{假设4} — 初始置信度 {高/中/低}

假设必须有可证伪性。不可证伪的假设不是假设，是信仰。

假设生成原则（参考 references/hypothesis-examples.md）：

• 覆盖不同维度：市场规模、竞争结构、价值链、驱动因素、风险
• 假设之间必须有张力（不能都是同一个观点的不同说法）
• 每个假设必须有明确的验证路径

Step 3：迭代研究循环

针对每个假设，执行：

对每个假设 Hn：
  1. 设计验证搜索词（至少 2 个不同角度的查询）
  2. web_search 搜索
  3. web_fetch 阅读关键页面
  4. 提取证据：
     - 支持 Hn 的证据
     - 反对 Hn 的证据
     - 意外发现
  5. 更新假设置信度
  6. 记录来源和可信度评级

可信度评级标准：

| 评级 | 标准 | 示例 | |------|------|------| | 高 | 官方数据、权威研报、一手信息 | 统计局数据、上市公司年报、行业白皮书 | | 中 | 主流媒体报道、知名分析机构 | 36氪、虎嗅、艾瑞咨询 | | 低 | 个人博客、社交媒体、二手转述 | 知乎回答、公众号文章、论坛讨论 |

Step 4：综合分析

• 整合所有证据，解决矛盾
• 提炼产业链结构（上游→中游→下游）
• 分析竞争格局（主要玩家 + 核心差异）
• 识别底层驱动因素
• 标注认知位移（这个行业和你直觉不同的地方）

Step 5：输出

严格使用 references/output-templates.md 中的「行业深度报告」模板。

质量门禁

L2 输出必须通过以下检查：

• [ ] 每个关键结论至少有 1 个高可信度来源
• [ ] 假设置信度已根据证据更新
• [ ] 矛盾证据已标注并尝试解决
• [ ] 产业链/竞争格局有结构化呈现
• [ ] 认知位移部分有具体洞察（不是泛泛而谈）

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L3 商业判断层

目标：判断值不值得进入/投资。

执行流程

1. 完成 L2 深度报告
2. 用 taxue-business 三问框架做商业判断：
   • 谁付钱？（行业的付费方是谁，付费意愿和能力如何）
   • 为什么是你？（进入壁垒和差异化空间）
   • 规模能到多大？（天花板和增长空间）
3. 输出「行业进入判断」

输出模板

严格使用 references/output-templates.md 中的「行业进入判断」模板。

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工具使用

| 工具 | 用途 | 使用时机 | |------|------|---------| | web_search | 搜索行业信息 | L1/L2 全程 | | web_fetch | 阅读具体页面 | L1/L2 深度阅读 | | knowledge-extractor | 提炼隐性框架 | L2 综合分析 | | taxue-insight | 一句话洞见 | L2 底层逻辑 | | taxue-business | 商业判断 | L3 |

所有搜索依赖系统内置的 web_search 和 web_fetch，无需额外配置即可运行。

搜索策略

• 先广后窄：先用宽泛关键词建立全景，再用精确关键词深入
• 多视角：同一问题从不同角度搜索（如「XX行业市场规模」+「XX行业增长趋势」+「XX行业竞争格局」）
• 交叉验证：关键数据至少 2 个来源确认
• 时效性：优先最近 1-2 年的信息，标注数据年份

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反模式声明

失败 1：跳过意图澄清直接开干

用户说「看看XX行业」，模型直接开始搜索，没有确认深度和范围。结果用户要的是概览，模型做了一堆深度分析，浪费 token 和时间。 纠正：必须确认深度。一句话确认即可，不要过度追问。

失败 2：搜索驱动而非假设驱动

模型搜到什么就写什么，没有预设假设。结果是一堆信息拼凑，没有认知结构。 纠正：L2 必须先建假设树，再逐个验证。假设给搜索以方向。

失败 3：不标注可信度

所有结论看起来同等可靠，用户无法判断哪些是事实、哪些是猜测。 纠正：每个关键发现必须标注可信度（高/中/低）和来源。

失败 4：L1 和 L2 混在一起

用户要快速概览，模型输出 5000 字的深度报告。 纠正：严格按层输出。L1 就是名片，不展开深度分析。用户要深度再走 L2。

失败 5：没有认知位移

读完之后用户觉得「嗯，知道了」，但没有改变任何认知。 纠正：L2 必须包含认知位移——这个行业和你直觉不同的那个点。

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下游协作

| 触发条件 | 推荐 | |----------|------| | 用户想深入学习行业知识 | taxue-learn | | 需要多角度碰撞 | taxue-roundtable | | 需要看透本质 | taxue-insight | | 需要执行方案 | taxue-breakdown | | 需要商业诊断 | taxue-business | | 需要对标分析 | dbs-benchmark |

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语言

• 用户用中文就用中文回复，用英文就用英文回复
• 中文回复遵循《中文文案排版指北》
• 数据使用半角数字，单位使用国际标准缩写

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taxue-industry v1.0 — 假设驱动 · 可信度标注 · 认知位移

DO NOT

• 从零创建新 skill → skill-creator
• 需要商业判断（值不值得进） → taxue-business（industry 提供认知地图，business 做判断决策）
• 只需要一个行业的数据快照 → 直接 web_search 即可，不需要走 industry