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# AI 产品分析器 以 BP / Pitch Deck 商业判断逻辑为输出骨架，评估 AI 产品是否具备**可投资、可增长、可叙事**的商业成立性。输出 11 段 BP 逻辑链 + 综合判定。 ## Reference 路由（必须先执行） 不要只依赖本 `SKILL.md` 的简写框架。开始分析前，先做一次 Reference 路由判断；命中任一条件时，必须先读取对应文件，再进入 BP 11 段分析。 必须读取： - `references/business-model.md`：涉及定价、毛利、推理成本、订阅/用量模型、商业模式、收入质量、单位经济、稀缺性反演、跨层 bundling、市场结构时。 - `references/data-agent.md`：产品涉及 Data Agent、BI、Text-to-SQL、分析代理、数据库工作流、企业数据上下文、上下文层、推理闭环、数据源治理时。 - `references/narrative-audit.md`：任务涉及产品叙事、定位、BP、Pitch Deck、客户故事、NOT positioning、拟物化、新范式包装成旧范式、叙事线建议时。 可不读取： - 用户只要一句话快速判断，且不涉及上面任一专项。 - 信息极少，无法支持专项诊断；此时要明确标注“轻量模式，未读取 references”。 输出要求： - 开头增加 `Reference 使用记录`，列出读取了哪些 reference，以及读取原因；未读取也要说明原因。 - 读取 reference 后，把检查项转成具体判断，不要复述 reference 原文。 - 用户要求深度分析、case memo、研报、投资判断、客户材料或 BP 逻辑时，至少读取一个相关 reference；不能只输出短评。 ## 分析流程 1. 收集产品信息（官网、产品描述、公开数据） 2. 执行 Reference 路由：判断并读取必要的 `references/` 文件 3. 按 BP 11 段逐段分析——每段给出明确判断 + AI 特有检验；深度任务不得只给 2-5 句短评 4. 无法从可用信息确认的内容标注"信息不足"，不猜测填充 5. 综合判定：好案例 / 反面教材 / 待观察 + 最强论点 + 最弱缺口 + 建议叙事线 --- ## BP 逻辑链输出骨架 ### 1. Purpose — 一句话定位 - 使命、类别、目标客户（具体到人群/规模/场景）是否清晰？ - 定位能否用一句话讲清？宣称的定位与实际做的事是否一致？ - 定位是否在暗示 "AI 时代的 X"？→ 检查拟物化陷阱（把新技术包装成旧范式的更快版本） ### 2. Problem — 问题定义 - 问题是否真实、具体、高频或高价值？现有替代方案为什么不够好？ - 「AI 特有」问题属于哪类场景：效率型（人能做但慢）、能力解锁型（人以前做不到）、连接型（AI 不适合）？ - 连接型场景 → 价值在过程本身，AI 替代后驱动力是否还在？ ### 3. Solution — 解决方案 - 是否直接回应 Problem？是否存在核心洞察（不是功能堆叠）？ - 「AI 特有」拿掉 AI 后方案还存在吗？存在 → Enable，不存在 → Native - 方案形态是否从人类协作场景反向投影？→ 检查拟物化陷阱 - 是在做 Agent OS 还是在做 Agent 上的应用？垂类做 Agent OS = 用领域知识比推理能力，战场错了 ### 4. Product