盒盒行业研究技能包

一套由总入口统筹、13 个专项 Skill 协同执行的中文行业与企业研究工作流。

Hehe Industry Research Skill Pack 面向使用公开信息开展行业研究、企业研究、商业尽调和投资研究的 AI Agent。它由 hehe-industry-researcher 管理项目，再按任务调用市场规模、产业链、商业模式、竞争格局、财务、估值等 13 个专项 Skill。

“盒盒”是这套原创研究方法的识别前缀，因此公开版本统一使用 hehe-* 名称。每个专项都能独立调用；完整研究则由总入口负责开题、搜索组织、材料审核、专项验收和最终整合。

从“这家公司有前景”，走到“什么条件下值得投”。 先明确投资场景，再把经营增长、资金投入、股权变化和投资者回报连起来。

本次更新 hehe-investment-logic 与 hehe-valuation-analysis。两项都能独立使用；共同研究时，各自交付完整报告，复用同一套适用模型。

此外，非上市企业的 IPO 价值桥已修正现金与净债务可能重复计入的问题；有增长就检查相应资本投入，有融资就检查投资者出资、权利和稀释。完整投资逻辑仍按八部分展开，完整估值仍按十三节展开。

本轮验证：小鹏汽车双专项联合研究。 完成两份独立 Markdown 报告和一个共享公式 Excel；36 项原生 Excel 检查通过，429 条公式未发现错误，并完成保存后重开回读。该案例验证了上市证券路径的分工、资金衔接和模型一致性。

使用 $hehe-investment-logic 和 $hehe-valuation-analysis，
研究一家公司的投资价值。先把投资场景、进入方式和目的问清楚。
两份报告共用经营、资金和股数假设：
估值报告解释价值计算，投资逻辑报告解释回报、风险与进入退出条件。

已安装用户： 更新 skills/hehe-investment-logic/ 与 skills/hehe-valuation-analysis/ 两个完整文件夹，包含 references/ 和调用配置，然后新开会话。使用 Git 安装的用户可在仓库执行 git pull --ff-only 后重新复制这两个目录。

hehe-competitive-landscape 现在可根据研究问题，自行选择并制作以下图表：

• 二维竞争定位图： 用两个有业务意义、可比较的维度，呈现各家企业的位置和竞争路线。
• 能力矩阵与热力图： 按共同维度比较各家具体能力，帮助快速看清优势、短板与能力分布。
• 可编辑图源与展示图： 图形交付 SVG 与 PNG，嵌入 Markdown 报告；交付前实际检查文字、图例、标签和版面。
• 更清楚的事实状态： “未见”表示本轮未找到明确公开证据；官方明确“不支持／未提供／未上线”时，单独标注当前状态及适用范围，正文表格与热力图保持一致。

已安装用户请更新整个 skills/hehe-competitive-landscape/ 文件夹，包含新增的 reference，再新开会话使用。

2026-09-21 · rc7：完整行业研究、企业研究和行业＋企业研究，现在默认同时交付 Markdown 主报告＋同内容 HTML 阅读版。

• Markdown 用于编辑，HTML 用于阅读。 保留完整正文、数字、表格、图表和来源链接，打开浏览器即可查看。
• 统一报告版式。 封面、侧栏目录、摘要卡、章节标题和正文表格使用随包模板；摘要引言与收尾通栏，并列结论排成卡片。
• 兼顾电脑、手机和打印。 桌面通过目录定位章节，手机采用折叠目录和单列布局，支持离线阅读与浏览器打印／导出 PDF。

单独专项仍以各自的 Markdown 报告和必要附件为主；明确要求时可增加 HTML 阅读版。查看报告封面和内容示例。

完整行业研究很容易出现三类问题：

• 只生成一篇大而泛的文章，没有把市场、竞争、财务和估值真正做完。
• 调用了很多模块，但每个模块只有几段摘要，无法独立复核和继续使用。
• 搜集、分析和写作混在一起，数字口径、来源冲突和推断边界难以追踪。

这套技能包把完整研究拆成清楚的工作单元，同时保留一份可直接阅读的综合报告：

先确认研究问题
  → 建立范围、口径和任务卡
  → 统一检索与材料审核
  → 逐项完成适用专项
  → 检查方法、证据、计算、附件与正文完整度
  → 按研究问题整合最终 Markdown 主报告和同内容 HTML 阅读版

专项报告不会被综合报告替代。综合报告也不会把 13 份专项原文简单首尾拼接。

• 行业研究、市场研究、战略和咨询人员。
• 企业战略、投资、并购和商业尽调团队。
• 需要分析上市公司、拟上市公司或有限披露企业的人。
• 希望把公开资料整理为可复核研究成果的内容与知识工作者。
• 需要让不同 AI Agent 按同一套研究边界协作的团队。

以下任务通常不需要启动完整技能包：

• 只查询一个简单事实或读取一个指定网页。
• 只需要一个专项，例如市场规模测算或公司估值。
• 已经有完整研究结论，只需要润色、排版或制作 PPT。
• 需要访谈、问卷、实验等一手研究设计；这些属于另一类研究工作流。

适合回答市场多大、结构怎样、谁在竞争、行业为什么变化、主要机会和风险是什么。完整安装全部 14 个 Skill，由总入口根据课题选择适用专项。

适合分析企业经营位置、财务质量、治理、估值和投资逻辑。行业＋企业完整组合会逐项检查 13 个专项，并为每项生成独立报告或明确记录不适用、降级及其影响。

可以直接调用任一专项，例如：

使用 $hehe-market-sizing 测算中国商用服务机器人市场规模，
给出参数、公式、三种情景和可复核的 Excel 模型。

专项会自行完成必要的检索与最低材料审核，不要求先安装或调用总入口。

完整行业、企业或行业＋企业研究的第一次实质回复会先集中确认：

1. 研究用途和真正要支持的决策。
2. 行业、企业、业务、地域及包含和排除范围。
3. 历史期、最新信息截止日和预测期。
4. 重点问题、已有材料和允许使用的信息渠道。
5. 输出深度、必要附件及保存要求。

用户已经说明的内容只复述确认，不重复追问。只有用户明确要求“无需提问，直接开始”时，才跳过开题问题。

技能包可以使用 Agent 当前拥有的网页搜索、浏览器、数据库、MCP/API、文件解析或公开信息采集能力，不要求某个私有插件或付费服务。

总入口统一管理研究范围、关键词方向、材料索引和缺口；专项只提出本方法需要补充的事实。关键材料优先追到原文，并保留对象、时间、地域、单位、分母、样本、方法和来源关系。

如果安装了以下独立 Skill，可以协同使用，但它们不在本仓库内，也不是启动条件：

没有这些 Skill 时，当前 Agent 按包内后备规则完成必要的搜索和材料检查。

完整项目默认形成下面的目录：

研究项目/
├── 00_开题与任务/
│   ├── 开题记录.md
│   └── 专项任务卡.md
├── 01_材料库/
│   ├── 材料索引.md
│   ├── 搜索材料/
│   └── 审核结果/
├── 02_专项分析/
│   ├── 各专项独立报告.md
│   └── 按题触发的 Excel、图源或结构数据
└── 03_最终交付/
    ├── 文本研究报告.md
    ├── 文本研究报告.html
    └── 交付清单.md

所有专项都必须交付 Markdown 主报告。完整行业研究、完整企业研究和行业＋企业研究还会生成同内容、可离线阅读的 HTML 阅读版；单独专项不自动增加综合 HTML。Excel、图源、结构数据和其他离线预览按照专项规则及实际计算需求触发。

最终综合报告采用摘要优先结构：只有一个一级标题，第一节是核心摘要，随后说明研究范围与口径，再按研究问题展开主体。Skill 调用情况放在交付清单中，逐行列出实际调用、降级和未调用情况。

总入口内置公开的 Markdown→HTML 生成器。安装 Markdown 和 beautifulsoup4 后，可在 hehe-industry-researcher 目录运行：

python scripts/build-html-report.py 主报告.md 主报告.html --report-type "行业＋企业研究报告" --scope "中国目标行业＋目标企业" --data-cutoff "YYYY-MM-DD" --version "V1.0"

生成器默认不覆盖已有文件，会检查正文一致性、标题结构、目录锚点和远程图片。固定使用随包模板，目录只列二级章节；保留原文编号，摘要并列结论排卡片，引言、收尾和普通段落保持通栏。正文内容和标题层级保持不变。无法运行生成器时，仍可按包内 HTML 模板手工制作并执行同样的交付检查。

以下为《AI 漫剧行业发展现状与出海机会》由随包生成器生成的 HTML 阅读版实图，展示封面、核心摘要和正文表格。点击图片可查看大图。

封面呈现研究主题、核心判断、研究范围、数据截止日和版本；左侧目录用于跳转到具体章节。

先给出主要结论及其证据和含义。并列判断在桌面端以双列卡片呈现，在手机端自动改为单列。

正文沿用 Markdown 的章节顺序和编号，保留分析过程、数据口径、比较表格和来源链接。

字符数只用于检查完整分析有没有被压成摘要，不代替方法和证据。计数包含实质分析与表格，不包含来源清单、长篇原文、附录、验收记录和交付说明。

实质分析完整且只比下限少量自然偏差时，可以记录后交付；超过下限 10% 的短缺必须补足缺失分析，或明确改为局部／有限披露报告。禁止按“还差多少字”补写、跨专项复制、同句式换变量或用方法说明凑正文。

市场规模、财务分析和估值涉及实际测算时，默认生成带公式的 .xlsx。可以使用任何能够创建、保存并重算 Excel 的工具，不绑定特定插件。

如果当前环境无法生成工作簿，仍应交付参数、公式、计算过程和结果，并把 Excel 明确标为待生成，不能把静态表格冒充公式模型。产业链图同理：优先交付图源和可查看预览；渲染能力不可用时保留可复用图源并说明状态。

没有完整财报、没有连续三表或只有融资与经营数字时，Skill 不会补造财务报表。它会根据材料选择：

• 有限披露财务分析；
• 财务经营分析；
• 情景测算；
• 财务可分析性评估；
• 当前无法成立的判断与待补材料。

估值会区分当前独立经营价值、经营改善情景和条件化 IPO 情景，不把融资额、投后估值、GMV、订单或产能直接当成收入、利润和现金。

2026 年 9 月 15 日，rc3 使用“中国扫地机器人行业与科沃斯研究”完成一次行业＋企业组合回归：

• 启动时先提出 5 项开题问题，回答前没有搜索或创建项目目录。
• 13 个专项全部独立交付，正文达到各自目标区间。
• 最终报告只有一个一级标题，以核心摘要起首；实质正文 39,371 个汉字，距 40,000 下限约 1.6%。
• 市场规模、财务和估值三个 Excel 均可打开并含公式，产业链图源和离线 HTML 已生成。
• 综合报告精确重复正文段落为 0，未使用机械补字段落。

这次回归验证的是一个具体公开信息课题。特殊行业、内部尽调资料和不同 Agent 环境仍应按实际项目复核。

克隆仓库：

git clone https://github.com/hexiaofeier/hehe-industry-research-skill-pack.git

完整研究建议复制 skills/ 下全部 14 个文件夹。安装后的结构应是 <Skill 目录>/<Skill 名>/SKILL.md。

复制后新开一个会话，让客户端重新发现 Skill。只安装单个专项时，只复制对应目录即可；这种安装不能宣称具备完整 1＋13 组合能力。

完整行业研究：

使用 $hehe-industry-researcher 研究中国商用服务机器人行业。
先向我提出开题问题，再形成完整 Markdown 主报告、同内容 HTML 阅读版和必要附件。

行业＋企业研究：

使用 $hehe-industry-researcher 研究中国现制茶饮行业与一家目标企业，
用于战略和投资判断。13 个专项都要实际启动并在最终报告列出调用情况。

有限披露企业研究：

使用 $hehe-industry-researcher 研究这家未上市公司。
我只有两年粗财务数据，请区分可确认事实、管理口径、情景测算和待补材料。

hehe-industry-research-skill-pack/
├── README.md
├── LICENSE
├── release-manifest.json
├── docs/images/                 # README 中的报告实图
├── scripts/
│   └── validate_release.py
└── skills/
    ├── hehe-industry-researcher/
    ├── hehe-market-sizing/
    ├── hehe-industry-chain-map/
    ├── hehe-business-model/
    ├── hehe-competitive-landscape/
    ├── hehe-pest-analysis/
    ├── hehe-trend-analysis/
    ├── hehe-industry-drivers/
    ├── hehe-industry-pain-points/
    ├── hehe-company-profile/
    ├── hehe-financial-analysis/
    ├── hehe-governance-capital-allocation/
    ├── hehe-valuation-analysis/
    └── hehe-investment-logic/

仓库校验器只使用 Python 标准库：

python scripts/validate_release.py

它检查 14 个 Skill 的名称与目录、总入口组合合同、包内 Markdown 链接、交付模板结构、公开包清洁度以及本地路径和私有能力泄漏。校验通过说明发布包结构完整；具体研究质量仍需用实际课题检验。

• 仓库不包含私有付费能力、密钥、账号、Cookie、本地维护台账或历史备份。
• 社区帖子和平台互动只支持观点、案例与信号判断，不能直接推导总体比例或经营事实。
• 动态数据、政策、价格、产品和公司状态应在使用时重新核对。
• 发现链接失效、规则冲突或行为偏差，欢迎提交 Issue。Issue 中请勿粘贴凭证、未公开内部材料或受版权保护的完整原文。

本项目采用 MIT License。第三方资料、网站内容、数据库和工具仍受各自条款与许可证约束。