name: business-model-canvas description: | 商業模式畫布（Business Model Canvas）十一維度評估技能。 用於生意/創業專案的商業模式系統性分析與評估，並生成含十一維度雷達圖、行業頭部對標、 成功/失敗案例正反對比（含風險點和關鍵點）的HTML報告。 觸發詞：商業模式、創業評估、生意分析、BMC評估、商業畫布、 商業模式九宮格、評估我的生意、這個專案靠不靠譜、怎麼分析一個商業模式、 創業計劃書框架、商業可行性分析、盈利模式設計、客戶價值分析、 生成商業模式報告、商業模式HTML報告、政策風險、行業熱度、市場趨勢、 成功失敗案例對比、創業失敗案例、行業對標分析。 agent_created: true

商業模式畫布（Business Model Canvas）十一維度評估技能

基於 Alexander Osterwalder 的商業模式畫布框架，擴充套件政策環境和熱度趨勢兩個維度，提供系統性的11維度商業/創業專案評估，並自動生成含十一維度雷達圖的視覺化 HTML 報告。

適用場景

• 評估創業想法或商業機會的可行性
• 分析現有生意的商業模式健康度與最佳化空間
• 為融資路演或商業計劃書提供結構化框架
• 對比競品或不同商業模式方案
• 診斷薄弱環節並制定改進策略
• 判斷政策風險與行業熱度趨勢（中國創業必備）
• 生成專業視覺化報告（含十一維度雷達圖、行業對標、突破方向）

核心框架：11大維度

每個維度按 1-5 分評分（詳見 references/bmc-dimension-guide.md 中的評分卡）。

新增維度詳解

維度⑩：政策環境（Policy Environment）

核心問題：國家政策對該生意是扶持、中性還是打壓？

評估要點： - 查詢最新政府工作報告、十四五規劃、產業政策檔案 - 關注監管部門（如網信辦、央行、衛健委）的最新規定 - 區分「國家戰略方向」和「實際執行力度」 - 標註具體政策檔名稱和釋出時間

資訊來源： - 國務院/發改委官網產業政策欄目 - 行業監管部門官網 - 十四五規劃、政府工作報告 - 財經媒體政策解讀（財新、36氪、第一財經）

維度⑪：熱度趨勢（Market Heat & Trend）

核心問題：所提供產品服務當下的市場熱度如何？未來3-5年是上升、平穩還是下降趨勢？

評估要點： - 百度指數、微信指數、Google Trends 趨勢（近1年） - 一級市場融資事件數量和金額（近1年 vs 前3年） - 頭部企業動向（擴張/收縮/轉型） - 關鍵詞搜尋量和內容產量趨勢 - 供需關係變化（人才需求、崗位數量）

資訊來源： - 百度指數（index.baidu.com） - 微信指數（搜一搜內檢視） - 36氪/IT桔子融資資料庫 - 招聘網站崗位數量變化 - 行業報告市場預測資料

使用說明

觸發方式

在對話中提及以下關鍵詞即可自動啟用本技能： - 商業模式、創業評估、生意分析 - BMC評估、商業畫布、商業模式九宮格 - 評估我的生意、這個專案靠不靠譜 - 生成商業模式報告、商業模式HTML報告 - 政策風險、行業熱度、市場趨勢 - 成功失敗案例對比、創業失敗案例、行業對標分析

生成報告所需資料

技能會自動引導使用者提供資訊，最終生成 JSON 資料檔案並呼叫 scripts/generate_report.py 生成 HTML 報告。

如需手動生成報告：

python3 ~/.workbuddy/skills/business-model-canvas/scripts/generate_report.py \
  --output report.html \
  --data-file data.json

自定義行業對標企業

如需使用與內建行業不同的對標企業，在評估過程中直接告訴 AI：

"請用 Character.AI、Replika、貓箱 作為對標企業"

AI 會在報告中臨時使用你指定的企業，無需修改技能檔案。

依賴

本技能執行所需環境：

檔案結構

business-model-canvas/
├── SKILL.md                  # 技能主檔案（評估框架和工作流）
├── scripts/
│   └── generate_report.py    # HTML 報告生成指令碼
└── references/
    └── bmc-dimension-guide.md  # 維度深度分析指南和行業對標資料

評估與報告生成工作流

當用戶提出商業模式評估請求時，嚴格執行以下步驟：

第一步：確認行業與需求

向用戶確認（如未提供）： 1. 所屬行業（從以下選擇，或讓使用者自行描述）： - saas — SaaS / 軟體即服務 - ecommerce — 電商 / 線上零售 - o2o — O2O / 本地生活服務 - hardware — 硬體製造 / 智慧硬體 - content — 內容 / 媒體 / 文娛 - ai_companion — AI虛擬陪伴 / 虛擬人 / 寵物陪伴（新增，對標企業：Character.AI、Replika、貓箱/Glow） - fintech — 金融科技 / 金融服務 - education — 教育科技 / EdTech - healthtech — 醫療健康科技 - 其他（使用者描述） 2. 評估目標：完整評估 / 專項診斷 / 對比分析 / 最佳化建議 3. 專案/想法名稱

第二步：收集資訊（逐維度提問）

不要一次性丟擲所有問題。 按優先順序分批收集，每批最多3個問題。

優先順序順序： 1. 產品/服務是什麼？解決誰的什麼問題？（→ 維度①②） 2. 怎麼賺錢？收費模式和定價？（→ 維度⑤） 3. 目標客戶是誰，有資料驗證嗎？（→ 維度①） 4. 相關政策環境如何？有無監管風險？（→ 維度⑩）新增必問 5. 這個方向當下熱度如何？未來幾年趨勢？（→ 維度⑪）新增必問 6. 目前處於什麼階段？（想法 / MVP / 已有營收）→ 影響所有維度的證據強度 7. 主要競爭對手有哪些？（→ 對標分析依據）

證據要求： 每個維度的評估必須有依據，標註來源型別： - 【公開資料】 — 引用可查的公開資訊 - 【行業報告】 — 基於艾瑞/易觀/CB Insights等報告 - 【政策檔案】 — 引用具體政策檔名稱和時間 - 【指數資料】 — 百度指數/微信指數/Google Trends資料 - 【融資資料】 — 一級市場融資事件資料 - 【使用者自述】 — 使用者提供的描述（需標註為"待驗證"） - 【類比推斷】 — 與同類企業類比（需說明類比物件） - 【需驗證】 — 資訊不足，明確標註

禁止： 不允許編造資料、不允許用"一般來說""通常情況下"等空話代替具體依據。

第三步：逐維度評分與評估

對每個維度，輸出：

### 維度N：維度名稱 【評分：X/5】

**現狀描述：** [基於收集到的資訊，客觀描述]
**依據：** 【來源型別】具體依據內容
**評級：** 🟢/🟡/🔴 + 理由（必須引用依據）
**與行業頭部對比：** [具體企業名稱] 在該維度表現為...，本專案...
**改進建議：** [具體可執行的建議，禁止空話]

評分標準（1-5分，詳見 references/bmc-dimension-guide.md）： - 5分：行業領先水平，具有顯著競爭壁壘 - 4分：清晰可行，有明顯優勢 - 3分：基本具備，但需驗證或加強 - 2分：存在明顯短板，需要重大改進 - 1分：基本不具備或邏輯不通

第四步：行業頭部對標分析

必須選取同行業至少2-3家頭部企業，進行十一維度對比。

對標資料來源（按優先順序）： 1. 上市公司年報/招股書（最權威） 2. 行業研究報告（艾瑞、易觀、CB Insights、Gartner） 3. 企業官網公開資訊 4. 創始人/高管公開訪談 5. 政策環境：查詢該行業相關政策檔案 6. 熱度趨勢：檢視百度指數/融資資料

對標輸出格式：

## 行業頭部對標

| 維度 | 您的專案 | 行業基準 | 頭部企業A | 頭部企業B | 差距分析 |
|------|---------|---------|
| 客戶細分 | X分 | X分 | X分 | X分 | [具體差距] |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 政策環境 | X分 | X分 | X分 | X分 | [具體差距] |
| 熱度趨勢 | X分 | X分 | X分 | X分 | [具體差距] |

行業基準分 從 references/bmc-dimension-guide.md 的 benchmark_scores 獲取，或根據頭部企業資料計算均值。

第四步（新增）：成功/失敗案例正反對比

必須選取同行業至少1個成功案例和1個失敗案例，進行十一維度根因對比分析。

案例選取標準： - 成功案例：行業頭部企業，有公開可查的成功路徑和關鍵決策節點 - 失敗案例：同行業已倒閉/轉型/估值暴跌的企業，失敗根因有公開分析資料支撐

失敗案例來源（按優先順序）： 1. 該企業倒閉/暴雷後的深度復盤文章（36氪、晚點、財經雜誌） 2. 創始人公開反思（訪談、信件、部落格） 3. 投資機構投後復盤 4. 學術研究/案例庫（哈佛商業評論、中歐商業評論）

正反對比輸出格式：

## 成功/失敗案例正反對比 — [行業名稱]

### 成功案例：[企業名稱]
- **結局**：[IPO/被收購/持續盈利等]
- **成功根因（按重要性排序）**：
  1. [根因1，含具體決策/行動]
  2. [根因2]
  ...
- **十一維度強項**：[維度X、維度Y得分最高，與成功直接相關]

### 失敗案例：[企業名稱]
- **結局**：[倒閉/估值暴跌/業務關停，時間及原因]
- **失敗根因（按重要性排序）**：
  1. [根因1，含具體失誤/誤判]
  2. [根因2]
  ...
- **十一維度短板**：[維度X、維度Y得分最低，與失敗直接相關]

### 風險點提取（來自失敗案例）
1. [風險點1：具體描述，含失敗企業是怎麼踩坑的]
2. [風險點2]
...

### 關鍵點提取（來自成功案例）
1. [關鍵點1：具體描述，含成功企業是怎麼做對的]
2. [關鍵點2]
...

禁止： - ❌ 不允許用"管理不善""戰略失誤"等空洞表述作為根因 - ❌ 不允許在沒有公開資料支撐的情況下臆測失敗原因 - ❌ 失敗案例必須是真實發生的，不允許虛構

第五步：生成 HTML 視覺化報告

完成所有維度評估後，必須生成 HTML 報告檔案。

報告生成步驟

1. 收集報告資料，構建 JSON 資料結構：

{
  "project_name": "專案名稱",
  "industry": "行業key",
  "scores": {"cs":4, "vp":3, "ch":3, "cr":4, "rv":3, "kr":4, "ka":3, "kp":3, "cs_cost":3, "pe":4, "mh":4},
  "dimension_analysis": [
    {"dim": "客戶細分", "score": 4, "verdict": "評級結論", "evidence": "依據內容", "suggestion": "建議內容", "leader_compare": "與頭部對比"},
    ...（11個維度）
  ],
  "overall_verdict": "綜合結論",
  "priority_actions": ["行動1", "行動2", "行動3"],
  "breakthrough_themes": ["突破方向1", "突破方向2", ...]
}

注意：scores 新增兩個 key： - pe — 政策環境（Policy Environment）評分 - mh — 熱度趨勢（Market Heat）評分

2. 呼叫報告生成指令碼：

python3 ~/.workbuddy/skills/business-model-canvas/scripts/generate_report.py \
  --output <輸出路徑>.html \
  --data-file data.json

3. 報告內容核驗： - 十一維度雷達圖是否正確顯示（使用者專案 vs 行業基準） - 行業頭部對比表格是否完整（至少2-3家頭部企業，含新增兩個維度） - 每個維度的依據是否充分，有無空話 - 突破方向是否具體，有無可操作性 - 政策環境維度是否引用了具體政策檔案 - 熱度趨勢維度是否有指數或融資資料支撐

4. 將報告檔案 present 給使用者。

報告檔案規範

• 檔名：bmc_report_<專案名>_<日期>.html
• 儲存位置：當前工作目錄（使用者可訪問）
• 自包含：Chart.js 從 CDN 載入，其他全部內聯，離線可檢視圖表以外的所有內容
• 可列印：CSS 包含 @media print 適配
• 雷達圖：11個維度，正十一邊形

第六步：突破方向分析

基於行業對標結果，輸出 3-5 個具體突破方向。

每個突破方向必須包含： 1. 方向名稱（具體，不用"加強創新"之類空話） 2. 依據：為什麼這是機會？（引用行業資料或頭部企業動向） 3. 適配性：這個專案/想法是否適合走這個方向？ 4. 第一步行動：最小可執行的第一步是什麼？

突破方向模板：

### 突破方向 N：[具體方向名]

**機會依據：** [具體資料/案例]
**頭部企業動向：** [具體企業] 正在...
**本專案適配性：** [高/中/低] + 理由
**第一步行動：** [具體可執行的第一步]
**風險提示：** [可能的風險，含政策風險]

輸出規範（嚴格執行）

禁止事項

• ❌ 禁止編造資料或案例
• ❌ 禁止使用"一般來說""通常情況下""眾所周知"等無法驗證的表述
• ❌ 禁止建議"加強管理""提升質量""最佳化體驗"等無法執行的空話
• ❌ 禁止在沒有依據的情況下給出高分（4-5分）
• ❌ 禁止忽略資訊缺口——資訊不足時必須標註【需驗證】
• ❌ 禁止在政策環境維度不引用具體政策檔名稱
• ❌ 禁止在熱度趨勢維度沒有提供任何資料支撐

必須事項

• ✅ 每個維度的評分必須有明確依據，並標註來源型別
• ✅ 行業對標必須列出具體企業名稱和參考資料來源
• ✅ 建議必須具體到"做什麼、怎麼做、預期效果"
• ✅ 必須生成 HTML 報告檔案（含十一維度雷達圖）
• ✅ 必須給出至少3個突破方向
• ✅ 政策環境維度必須引用具體政策檔案（檔名+釋出時間）
• ✅ 熱度趨勢維度必須有百度指數/微信指數/融資資料支撐

行業對標資料庫

references/bmc-dimension-guide.md 中包含以下行業的詳細對標資料： - SaaS / 軟體即服務 - 電商 / 線上零售 - O2O / 本地生活服務 - 硬體製造 / 智慧硬體 - 內容 / 媒體 / 文娛 - 金融科技 / 金融服務 - 教育科技 / EdTech - 醫療健康科技

7w4.net小蔥技能。

每個行業包含： - 3-4家頭部企業的十一維度評分（基於公開資料分析） - 行業基準平均分 - 行業核心洞察（4條） - 突破方向建議（4條） - 相關政策環境分析 - 熱度趨勢資料（百度指數/融資資料）

資料時效性說明： 財務資料標註年份，評估結論基於公開資料，需在報告中註明"基於公開資料分析，僅供參考"。

報告生成指令碼說明

指令碼路徑：scripts/generate_report.py

依賴： Python 3.6+，無需額外 pip 包（Chart.js 從 CDN 載入）

用法：

# 方式一：通過 JSON 資料檔案呼叫（推薦）
python3 scripts/generate_report.py --output report.html --data-file data.json

# 方式二：通過命令列引數呼叫（快速測試）
python3 scripts/generate_report.py --output report.html --project "專案名稱" --industry saas --scores '{"cs":4,...}'

輸出： 自包含的 HTML 檔案，包含： - 十一維度雷達圖（Chart.js，使用者專案 vs 行業基準，正十一邊形） - 行業頭部企業對比表格（含政策環境、熱度趨勢） - 十一維度逐項分析卡片 - 行業核心洞察 - 突破方向建議 - 綜合評估結論與優先行動項

這是一款專業度較高的商業模式評估工具，能幫助創業者系統性地分析專案可行性。優點是框架完整、行業覆蓋廣、內建真實案例對比，生成的雷達圖報告直觀易懂。適合需要系統性思考商業模式的使用者。不足之處在於文件內容較多，深度分析需要一定商業知識基礎，對純新手使用者可能略顯複雜。整體質量良好，是創業分析的實用輔助工具。