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
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。
| # | 維度 | 核心問題 | 新增 |
|---|---|---|---|
| ① | 客戶細分 Customer Segments | 為誰服務? | |
| ② | 價值主張 Value Propositions | 提供什麼獨特價值? | |
| ③ | 渠道通路 Channels | 如何觸達客戶並交付價值? | |
| ④ | 客戶關係 Customer Relationships | 如何與客戶建立並維持關係? | |
| ⑤ | 收入來源 Revenue Streams | 如何賺錢? | |
| ⑥ | 核心資源 Key Resources | 實現價值主張需要什麼關鍵資源? | |
| ⑦ | 關鍵業務 Key Activities | 為了運轉商業模式必須做什麼? | |
| ⑧ | 重要合作伙伴 Key Partnerships | 誰能幫助? | |
| ⑨ | 成本結構 Cost Structure | 主要成本是什麼? | |
| ⑩ | 政策環境 Policy Environment | 國家政策扶持還是打壓? | ⭐ 新增 |
| ⑪ | 熱度趨勢 Market Heat & Trend | 產品服務當下熱度和未來趨勢? | ⭐ 新增 |
每個維度按 1-5 分評分(詳見 references/bmc-dimension-guide.md 中的評分卡)。
核心問題:國家政策對該生意是扶持、中性還是打壓?
| 評分 | 含義 | 典型特徵 |
|---|---|---|
| 5分 | 強扶持 | 寫入政府工作報告/十四五規劃,有專項補貼或稅收優惠 |
| 4分 | 鼓勵 | 政策明確支援,有產業引導基金或試點政策 |
| 3分 | 中性 | 無明確支援也無限制,合規即可正常經營 |
| 2分 | 收緊 | 有監管趨嚴訊號,需關注合規成本上升 |
| 1分 | 打壓 | 政策明確限制或禁止,如教培雙減、加密貨幣、P2P |
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)
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?
| 評分 | 含義 | 典型特徵 |
|---|---|---|
| 5分 | 高熱度+上升趨勢 | 百度/微信指數持續上升,投融資活躍,頭部企業加速佈局 |
| 4分 | 中高熱度+上升趨勢 | 行業關注度較高,融資事件較多,市場空間擴大 |
| 3分 | 中等熱度+平穩 | 有一定關注度,競爭格局基本穩定,增速放緩 |
| 2分 | 低熱度或下降趨勢 | 搜尋指數下降,融資減少,頭部企業收縮 |
| 1分 | 衰退或替代 | 技術/模式被替代,市場需求明顯萎縮 |
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
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
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
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。
本技能執行所需環境:
| 依賴 | 說明 |
|---|---|
| Python 3.6+ | 執行 scripts/generate_report.py 指令碼生成 HTML 報告 |
| 無額外 pip 包 | 指令碼僅使用標準庫(json、datetime、argparse) |
| Chart.js | HTML 報告中雷達圖通過 CDN 載入(chart.js@4.4.1),需聯網檢視 |
| 瀏覽器 | 用於開啟和檢視生成的 HTML 報告 |
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
當用戶提出商業模式評估請求時,嚴格執行以下步驟:
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
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。
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
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。
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
完成所有維度評估後,必須生成 HTML 報告檔案。
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。
bmc_report_<專案名>_<日期>.html@media print 適配基於行業對標結果,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]
7w4.net提供免費和付費技能下載。
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
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"。
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。