技能使用指南

market-research-reports（市场研究报告生成）Skill 是什么？如何下载安装？

一文读懂市场研究报告生成 Skill：一键产出50页以上咨询级市场研究报告，内置波特五力、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM等分析框架，自动生成6个以上核心图表并输出专业LaTeX排版PDF。含安装前提、分步使用指南、竞品对比与真实场景体验，帮投资与战略人员把报告周期从数周压缩到数天，立即了解如何上手。

市场研究报告生成Skillmarket-research-reports
9 个章节 约 17 分钟阅读 AI 智能生成

市场研究报告生成Skill：把麦肯锡级行业分析变成一条可执行的流水线

核心结论速览：

  • 这是一款面向战略与投资场景的 AI 技能，能产出 50 页以上、带大量专业图表的完整市场研究报告，排版风格对标麦肯锡、BCG、贝恩、高德纳、Forrester 等顶级咨询机构。
  • 它不是"写一篇长文"，而是把研究取数 → 框架分析 → 视觉生成 → LaTeX 排版 → PDF 编译 → 质量自查串成一条可复用的工作流。
  • 内置波特五力、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM、BCG 矩阵等多套战略分析框架，报告结构固定为 11 个核心章节加 3 个附录。
  • 每份报告默认先生成 6 个核心视觉（市场增长轨迹、TAM/SAM/SOM 同心圆、波特五力图、竞争定位矩阵、风险热图、执行摘要信息图），再按章节需要追加。
  • 最省事的地方在于：你只需要给出"哪个市场、什么范围、要回答什么问题"，剩下的取数、画图、成稿、编译都可以交给这条流水线。

该技能叫什么？如何下载安装 AI 技能提升开发效率？

这个技能的中文名是市场研究报告生成 Skill，英文名是 market-research-reports，技能 ID 为 13061。

它要解决的问题非常具体：过去做一份像样的行业研究报告，通常要经历"找数据源—搭框架—画图—排版—反复改稿"的漫长过程，一份 50 页的咨询级报告往往需要分析师投入数周。而这个技能把整个流程拆解成可执行的阶段，把研究检索、图表生成、LaTeX 排版这些重活交给 AI 与脚本协作完成，人只需要在关键节点做判断和校准。

这个技能声明可用的工具是：读取、写入、编辑、Bash。 这意味着它能够读取项目里的模板与参考资料、写入 Markdown 与 LaTeX 源文件、编辑已有章节，并通过 Bash 调用研究检索脚本、绘图脚本和 LaTeX 编译命令。整条链路是本地可追溯的——源文件、图表、参考文献都留在你的项目目录里，而不是锁在某个黑盒中。

一键安装的思路与步骤

AI 技能的安装逻辑，本质上和装一个命令行工具很像：把技能包放到运行环境能识别的位置，环境具备它依赖的能力，然后用一句话触发它。

第一步：确认安装前提。 从技能详情看，它需要三类能力支撑：

  1. 一个支持 AI 技能机制、并能读写文件、执行 Bash 命令的运行环境；
  2. Python 环境，用于运行 research-lookup、scientific-schematics、generate-image 等配套脚本；
  3. LaTeX 编译环境（需要 xelatex 与 bibtex），因为最终交付物是编译后的 PDF，而不是一段纯文本。

如果缺少 LaTeX，报告依然可以写成 .tex 源文件，但无法直接编译出成品 PDF，这是使用前必须自查的一点。

第二步：通过技能入口安装。 在技能市场或技能管理面板中搜索技能名 market-research-reports 或技能 ID 13061，按页面提示执行安装。具体的安装命令、仓库地址与配置项请以官方说明为准，不同客户端提供的安装入口并不一致，切勿照搬他人的路径。

第三步：验证是否生效。 安装完成后，可以给 AI 一句最简指令试探，例如"用市场研究报告技能，帮我为某行业生成一份报告提纲，并列出需要收集的关键数据点"。如果它能够按 11 个核心章节的结构给出大纲、并主动提到 TAM/SAM/SOM、波特五力等框架，说明技能已被正确加载。也可以在项目目录里确认 skills/market-research-reports/ 下的 assets/、references/、scripts/ 三组资源是否存在——模板、指南和批量绘图脚本都在其中。

该技能的主要功能和特点

  • 超长篇幅、无令牌限制：报告设计目标就是 50 页以上，技能明确要求"完整编写、不缩写"，各章节都有最小页数与目标页数指标（总计最小 43 页、目标 66 页），从根本上避免"写一半就收尾"。
  • 咨询公司级排版：通过配套的 market_research.sty 样式包统一字体、配色与布局，并提供关键见解框、市场数据框、风险框、建议框、定义框等多种彩色框环境，成稿观感接近正式咨询交付物。
  • 视觉高度密集：报告开工即生成 6 个核心图表，写作过程中按章节需要继续追加，涵盖市场生态系统图、区域分解图、细分增长图、技术路线图、监管时间线、机会矩阵、实施甘特图、财务预测图等。
  • 多框架战略分析：波特五力、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM、BCG 增长份额矩阵、竞争定位矩阵、战略组映射、机会吸引力矩阵、优先级矩阵等，且要求每个框架给出评级与理由，而不是罗列名词。
  • 深度研究取数：内置 research-lookup 的调用范式，可直接检索市场规模、增长率、竞争者份额、行业趋势、监管政策等数据，并把结果沉淀到 sources/ 目录形成研究笔记。
  • 固定且完整的报告骨架：前言（封面、目录、执行摘要）+ 11 个核心章节 + 3 个附录 + 参考文献，附录中包含方法说明、详细数据表和公司简介，方便对外提交。
  • 自带质量闸门：技能内置页数验证清单、视觉完整性清单、内容质量清单与技术质量清单，还会建议调用同行审查技能做二次评估。

和普通写作工具比强在哪？ 普通 AI 写作工具给你的是"文本"，这个技能给你的是"文档工程"：有目录、有图表清单、有交叉引用、有 BibTeX 书目、有 300 DPI 的图、有可重新编译的源文件。想改一个数据、换一张图、调一次配色，改源文件重编译即可，而不是让 AI 从头再写一遍。

如何使用该技能？

整体分为五个阶段，下面是可直接参考的操作路径。

步骤 1：定义研究范围。 先把四件事说清楚——市场定义与边界、地理范围、时间范围（历史回溯几年、预测到哪一年）、以及这份报告要回答的核心问题。这一步含糊，后面所有数据都会跑偏。

步骤 2：用研究检索收集数据。 技能给出了标准的提问范式，例如：

python skills/research-lookup/scripts/research_lookup.py \
  "[市场]行业的当前市场规模和预测增长率是多少？包括TAM、SAM、SOM估计和复合年增长率预测"

同理可以分别追问前十名竞争者及其份额、2024—2030 年的主要趋势与增长驱动因素、影响该行业的关键法规。收集到的笔记建议统一放进 sources/ 目录并按章节归类。

步骤 3：批量生成核心视觉。 技能提供了批量脚本，一条命令就能出整套图表：

python skills/market-research-reports/scripts/generate_market_visuals.py \
  --topic "[市场名称]" \
  --output-dir figures/

也可以单独生成，例如 TAM/SAM/SOM 同心圆图：

python skills/scientific-schematics/scripts/generate_schematic.py \
  "TAM SAM SOM同心圆图，显示总可寻址市场50B外圈、服务可寻址市场15B中圈、服务可获得市场3B内圈，带标签和箭头指向每个细分" \
  -o figures/tam_sam_som.png --doc-type report

注意示例中的 --doc-type report 参数，它会让生成结果更贴合报告风格；如果对出图质量不满意，可以增加迭代次数重跑。

步骤 4：初始化项目并写作。 技能建议的目录结构大致是：progress.md（进度）、drafts/（LaTeX 草稿）、references/（BibTeX 书目）、figures/（图表）、sources/（研究笔记）、final/（成品）。写作时以 market_report_template.tex 为起点，把执行摘要、市场概述、规模与增长、驱动因素、竞争格局、客户细分、技术格局、监管环境、风险分析、战略建议、实施路线图、投资论点依次填满，并确保每个统计数字都带来源。

步骤 5：编译与质检。 进入 drafts/ 目录后执行标准的三遍编译流程：

xelatex v1_market_report.tex
bibtex v1_market_report
xelatex v1_market_report.tex
xelatex v1_market_report.tex

编译完成后对照检查清单逐项核验：总页数是否超过 50 页、6 个核心视觉是否全部渲染、目录与图表清单是否准确、书目是否完整。技能还提示可以用同行审查技能再做一次全面性、数据准确性与逻辑流检查。

输入输出说明： 输入是一句话的研究主题加上逐步补充的数据与约束；输出是一个完整项目目录，其中包含可编译的 LaTeX 源文件、全套图表、参考文献库，以及最终编译出的 PDF 报告。

同类型竞品对比分析

方案名称 定位 核心功能 安装/使用门槛 适用场景 优势与不足
市场研究报告生成 Skill（本技能） 端到端咨询级报告生产流水线 50 页以上报告、6+ 核心视觉、多框架分析、LaTeX 排版、研究取数集成 需支持技能的环境 + Python + LaTeX，配置一次后可反复复用 投资决策、战略规划、市场进入、并购尽调、思想领导内容 优势：结构完整、可复编译、图表密集、成本远低于人工；不足：初装需配好 LaTeX，数据仍需人工校验
人工咨询公司交付（麦肯锡、BCG 等） 高端定制咨询 深度访谈、专有数据、行业专家网络、定制结论 预算与周期门槛极高 重大战略决策、董事会材料、并购交易 优势：数据与人脉壁垒强、结论经过资深合伙人打磨；不足：费用高、周期长、难以快速迭代
传统研究数据库订阅（高德纳、Forrester、IDC 等） 标准化行业数据与洞察订阅 行业报告库、市场份额数据、预测模型 需付费订阅，通常按席位或按报告计费 快速获取权威市场规模与趋势判断 优势：数据权威、口径统一；不足：报告通用化，难以针对单一企业的具体问题定制
通用大模型直接撰写 轻量文本生成 直接对话产出市场分析文本 门槛最低，无需配置 内部速览、初步思路梳理 优势：上手快；不足：篇幅易缩水、缺少真实图表、无排版与引用体系、数据来源难追溯

对比来看，本技能的差异点集中在"文档工程能力"上：它同时解决了篇幅、图表、排版、引用四个通常需要四个不同工具才能覆盖的问题。当然，它并不能替代人工咨询中的深度访谈与专有数据，更适合作为高效率的"高质量初稿 + 结构化框架"来源。

该技能的典型应用场景与实际体验情况

场景一：投资机构分析师的赛道初筛。 一位关注新能源的投研分析师，需要在两周内判断某细分赛道是否值得立项。痛点是手工搭 TAM/SAM/SOM 模型耗时，且不同来源数据口径不一。使用方式：先让技能收集市场规模与前十名竞争者数据，再生成 TAM/SAM/SOM 同心圆和竞争定位矩阵，最后落到投资论点与情景分析章节。实际体验：框架推进非常顺，最难的一步反而是步骤 1 的范围定义——如果时间范围和地理边界没讲清，后面取数会反复返工，建议一开始就把这两项写死在提示里。

场景二：企业战略部做新市场进入评估。 战略团队被要求回答"该不该进入东南亚市场"。使用方式：重点跑第 1、2、4、9、10 章，把波特五力、PESTLE、机会吸引力矩阵、实施路线图这几块做实。实际体验：彩色框环境（关键见解框、建议框）非常适合直接拿去开会，路演时领导能一眼看到结论；需要注意的是，实施路线图里的里程碑日期必须由人根据公司实际节奏改写，AI 给的时间线偏理想化。

场景三：咨询顾问/自由职业者快速产出交付物。 独立顾问接到一个行业研究的小单，预算不允许投入两周。使用方式：用批量脚本一次性出齐 6 个核心视觉，再逐章填充内容，最后用同行审查技能自查一遍。实际体验：从零到一份可交付 PDF 的周期被显著压缩，LaTeX 编译出的成品专业度是纯 Word 方案难以达到的；但要留意出图质量，个别复杂示意图可能需要调整描述、多次迭代才达标。

场景四：内容团队产出行业思想领导材料。 市场部要做一份行业白皮书引流。使用方式：保留执行摘要、趋势章节和战略建议，弱化财务预测部分。实际体验：报告骨架可以直接复用，改造成本低；不过对外发布前务必逐条核对数据时效性，技能的质量标准要求数据不超过两年，实际执行时仍需人工把关。

整体上手难度：中等偏上，难点不在提示词，而在环境（LaTeX）与数据核验习惯。一旦跑通一次完整流程，后续同类报告边际成本极低。

该技能能为用户带来的价值

第一，把"写报告"变成"跑流程"。 传统的报告写作依赖个人经验与耐力，质量波动大；这个技能把结构、框架、视觉、排版固化为可复用流程，输出的下限被显著抬高——即使你是第一次做行业研究，也不会漏掉竞争格局或风险分析这类关键章节。

第二，交付形态升级。 从"一份 Markdown 文本"升级到"包含目录、图表清单、交叉引用、参考文献、300 DPI 图表和统一配色的 PDF 文档"。对于需要对外提交、进入正式评审流程的场景，这个差别几乎是决定性的。

第三，分析深度可量化。 11 个核心章节、5 套以上战略框架、6 个以上核心视觉、50 页以上篇幅，这些不是模糊的形容，而是技能内置的验收指标。你可以用它来反向检查一份报告的完整度。

第四，长期资产沉淀。 项目目录里的 sources/、figures/、references/references.bib 都是可复用的资产。下一次分析相邻市场时，数据笔记和图库可以直接承接，做行业系列研究时优势尤其明显。

第五，门槛下降而非质量下降。 过去要做出这种成色的报告，需要同时具备行业研究能力、数据可视化能力和 LaTeX 排版能力；现在这三项被拆解为可由 AI 与脚本分担的环节，人只需要专注在最不可替代的部分——判断什么问题值得回答、哪些数据可信、哪些建议真正可执行。

常见问题 FAQ

Q1：这个技能怎么安装？需要提前准备什么？

在技能市场或技能管理面板中搜索英文名 market-research-reports 或技能 ID 13061 完成安装，具体命令与入口以官方说明为准。安装前建议先确认三件事：运行环境支持技能机制并能读写文件、执行 Bash；已具备 Python 环境以运行检索与绘图脚本；已安装 LaTeX（xelatex 与 bibtex），否则无法编译出最终 PDF。

Q2：这个技能收费吗？

技能本身的定价与授权方式取决于你获取它的平台，请以官方页面说明为准。需要额外计入成本的是配套资源：LaTeX 环境为开源免费，研究检索与图像生成脚本所需的模型调用可能产生费用，具体以对应服务的官方说明为准。

Q3：它适合谁用？不适合谁用？

适合投资分析师、企业战略与市场部人员、咨询顾问、创业者，以及需要频繁产出行业研究材料的团队。如果你只是想要一段几百字的市场概述，用通用对话模型更快；如果你的需求是"一份能提交评审、能拿去路演的完整报告"，这个技能的价值才真正体现。

Q4：报告里的数据可信吗？需要人工核对吗？

技能通过研究检索收集数据，并明确要求所有统计数字标注来源、优先使用两年内的数据、预测必须说明假设。但人工核对仍然是必要环节：不同数据源口径可能不一致，交叉验证后再写入报告更稳妥。把它当作"高质量初稿 + 结构化框架"是合理预期。

Q5：和直接用大模型写、或订阅研究数据库相比怎么选？

如果你要的是权威、口径统一的行业数据，订阅高德纳、Forrester 这类数据库更合适；如果你要的是快速成文的思路梳理，通用大模型足够；如果你要的是结构完整、图表密集、排版专业、可反复编译修改的完整报告，本技能的性价比最高。实际工作中最常见的组合是：用数据库拿权威数据，用本技能搭框架、做分析、出成稿。