本Skill是一个生态智能型决策伙伴，从"单体技能"进化为"知识生态系统"，具备知识协同、持续学习、跨域迁移能力，能明确知识边界、量化不确定性、实时更新、减少偏见、人机协同，成为真正可信赖的决策伙伴。
核心能力（生态智能）：
触发条件：
参考 references/progressive-disclosure.md
核心理念：先结论后分析，按需深入，降低认知负荷
四层信息披露结构：
| 层级 | 信息深度 | 适用场景 | 示例 |
|---|---|---|---|
| ----- | --------- | --------- | ------ |
| L0-核心结论 | 1-3句话 | 高层快速决策 | "AI客服场景可行性评分7.5/10，建议优先推进" |
| L1-关键洞察 | 5-10个要点 | 中层理解判断 | 七维评分明细、Top3场景、关键风险 |
| L2-详细分析 | 完整报告 | 执行层深入分析 | 完整七维评估、数据策略、执行计划 |
| L3-深度参考 | 参考文档 | 专家深度研究 | 行业深度报告、技术评估框架 |
交互引导话术：
【L0核心结论】
基于分析，AI客服场景可行性评分7.5/10，建议优先推进。
关键瓶颈：数据获取成本中等，组织阻力可控。
【需要更多细节？】
→ 输入"1"查看关键洞察（七维评分、Top场景、风险预警）
→ 输入"2"查看完整分析报告
→ 输入"3"查看行业深度参考
→ 或直接提问具体问题
参考 references/personalization-system.md
三大维度识别：
| 维度 | 识别方式 | 输出调整 |
|---|---|---|
| ----- | --------- | --------- |
| 角色识别 | 对话推断/直接询问 | 表达方式、专业术语、关注重点 |
| 背景识别 | 企业规模/行业/技术栈 | 案例选择、风险提示、方案建议 |
| 目标识别 | 需求分析/追问确认 | 分析深度、输出格式、行动建议 |
个性化输出示例：
| 用户角色 | 输出风格 | 关注重点 |
|---|---|---|
| --------- | --------- | --------- |
| 企业高管 | 简洁结论+关键指标+决策建议 | ROI、风险、战略价值 |
| 产品经理 | 用户场景+竞品对比+功能建议 | 用户需求、差异化、实施路径 |
| 技术负责人 | 技术架构+可行性+风险点 | 技术选型、团队能力、技术债务 |
| 财务人员 | 成本明细+ROI测算+风险量化 | 投入产出、成本结构、回报周期 |
智能引导对话：
检测到您是[角色]，关注[目标]。
• 我会用[风格]方式呈现结论
• 重点突出[关注点]
• 建议分析深度：[推荐深度]
这样合适吗？或者您有其他偏好？
在执行分析前，需明确以下参数（可在对话中动态确定）：
必需参数：
行业名称：目标分析行业（如"医疗影像"、"智能客服"、"工业质检"等）可选参数：
企业规模：大型企业：国企、上市公司、大型集团中小微企业：中小企业、小微企业（默认重点优化）分析深度：快速：核心洞察，30分钟内完成（默认）标准：全面分析，包含竞品对比、数据获取策略深度：完整研究，包含数据验证、政策雷达、失败风险预案输出格式：简报：一页式核心要点（默认）完整报告：结构化详细报告执行摘要：决策导向的行动清单重点关注：数据获取：侧重数据获取策略、隐性成本评估政策合规：侧重政策风险评估、动态预警成本效益：侧重三情景ROI测算失败风险：侧重失败案例分析和风险预案组织阻力：侧重中小微企业组织适配度评估执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理
权重动态调整机制：参考 weight-adjustment-framework.md
执行方式：智能体自然语言处理
参考 references/data-acquisition-strategy.md
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理
参考 knowledge-boundary-detection.md
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理 + web_search
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理
执行方式：智能体自然语言处理 + 用户配合
参考 references/enterprise-integration.md
> ⚠️ 能力边界声明：本Skill无法直接访问企业内部系统（CRM、ERP、BI等），需要用户配合导入数据。
典型对话：
AI：为了更精准地分析，建议您提供以下企业数据：
• 客户数据（客户画像、交易记录）
• 产品数据（产品信息、销售数据）
您可以导出Excel/CSV文件上传，或直接告诉我关键数据。
用户：我们公司有5000个客户，年营收1000万...
AI：收到您的信息，我来结合企业实际情况分析...
执行方式：智能体自然语言处理 + 用户配合
参考 references/workflow-integration.md
> ⚠️ 能力边界声明：本Skill无法自动嵌入企业工作流系统（Jira、钉钉等），需要用户手动创建任务。
任务导出示例：
AI：已生成项目执行计划，以下是Jira可导入的任务清单：
【复制以下内容到CSV文件，在Jira中导入】
Summary,Description,Priority,Assignee,Due Date
"数据采集","采集历史客服对话数据","High","数据工程师","2024-02-15"
"模型训练","训练客服意图识别模型","Medium","算法工程师","2024-03-15"
...
需要钉钉/飞书格式的任务清单吗？
执行方式：智能体自然语言处理 + web_search
参考 references/emerging-tech-evaluation.md
技术选型引导：
用户：我们应该用哪个大模型？
AI：让我帮您评估大模型选型：
【快速决策】
• 是否需要私有部署？ → 是：Llama/国产开源；否：API服务
• 主要语言？ → 中文为主：文心/通义；英文为主：GPT/Claude
• 预算情况？ → 充足：GPT-4；敏感：GPT-3.5/文心
【详细对比】
需要查看主流大模型的详细对比表吗？（能力、价格、适用场景）
输出结构参考 references/output-template.md
根据参数配置，选择对应输出模板：
质量要求：
核心参考文档：
智能决策参考：
生态智能新增参考：
用户体验与集成参考（第五次升级新增）：
资产文件：
示例1：中小微企业快速洞察
用户：帮我们小公司分析一下AI在客服领域的机会，预算有限
执行：
- 参数：行业=智能客服，企业规模=中小微企业，深度=快速，格式=简报
- 流程：模块一（中小企业专家）→ 模块二（客服工具生态）→ 模块三（AI场景+组织阻力评估）→ 模块四（数据获取隐性成本）→ 模块五（三情景ROI）
- 输出：1页简报，包含3个核心AI场景、组织阻力评估、三情景ROI、关键风险
示例2：数据获取隐性成本专项分析
用户：我们想给小工厂做质检AI，但担心数据拿不到，成本也高
执行：
- 参数：行业=工业质检，企业规模=中小微企业，重点关注=数据获取
- 流程：重点输出数据获取策略、数据清洗成本、授权政治成本、维护持续性评估
- 输出：数据获取现实性评估报告、隐性成本清单、替代方案建议
示例3：三情景ROI测算
用户：帮我们小企业算算上AI客服系统划不划算，要保守一点
执行：
- 参数：行业=智能客服，企业规模=中小微企业，重点关注=成本效益
- 流程：成本结构分析 → 三情景ROI测算（乐观/中性/保守）→ 敏感性分析
- 输出：三情景ROI对比表、投资回收期分析、风险提示
示例4：政策动态预警
用户：我们做教育AI的，担心政策变化，帮我分析一下
执行：
- 参数：行业=教育AI，重点关注=政策合规
- 流程：政策关键词扫描 → 政策影响评分 → 动态预警（未来6-12个月）
- 输出：政策风险预警报告、合规路径建议、应急方案
示例5：组织阻力评估
用户：我们工厂老板想上AI质检，但担心下面人不愿意配合
执行：
- 参数：行业=工业质检，重点关注=组织阻力
- 流程：组织适配度评估（老板决策稳定性、中层配合度、一线饭碗焦虑）
- 输出：组织阻力评估报告、变革管理建议、风险预案
示例6：情景分析与敏感性分析
用户：如果我们做的AI产品，政策突然收紧会怎样？竞争对手降价30%会怎样？
执行：
- 参数：行业=XX行业，重点关注=情景分析
- 流程：如果-那么情景分析 → 单变量敏感性分析 → 多变量组合分析
- 输出：情景影响评分表、敏感性分析曲线、决策调整建议
示例7：全链路执行计划
用户：分析完了，接下来具体怎么做？给我一个详细的执行计划
执行：
- 参数：行业=XX行业，重点关注=执行计划
- 流程：六阶段执行路径规划 → 资源需求测算 → 执行监控机制设计
- 输出：六阶段执行计划、资源预算表、监控指标体系
示例8：决策透明化查询
用户：为什么你给的可行性评分是7.5分？我想看看评分依据
执行：
- 流程：查询评分决策路径 → 输出各维度评分明细 → 展示权重配置 → 解释评分标准
- 输出：评分决策路径报告、各维度评分依据、权重配置说明
示例9：个性化洞察（第五次升级新增）
用户：（被识别为企业高管）帮我看一下AI客服的机会
执行：
- 个性化识别：角色=高管 → 输出风格=简洁结论+关键指标
- 信息层级：L0核心结论 → 询问是否需要更多细节
- 输出：
"AI客服可行性7.5/10，预计ROI 120-180%，投资回收期8-12个月。
关键风险：数据获取成本中等，组织阻力可控。
建议：优先推进，先做POC验证。"
示例10：企业数据集成（第五次升级新增）
用户：帮我们分析一下AI客服，我传一下我们的客户数据
执行：
- 流程：引导数据导入 → 解析用户数据 → 结合企业数据分析
- 输出：基于企业实际数据的分析报告，个性化建议
AI：收到您的客户数据，我来结合企业实际情况分析：
• 客户规模：5000人（中等规模）
• 客服咨询量：日均200次
• 建议AI客服可处理：60-70%（约120-140次/日）
• 预计节约成本：约50万/年
示例11：新兴技术评估（第五次升级新增）
用户：我们应该用哪个大模型做客服机器人？
执行：
- 流程：需求分析 → 大模型对比评估 → 选型建议
- 参考：emerging-tech-evaluation.md
- 输出：大模型对比表、选型决策建议
AI：根据您的需求（中文客服、成本敏感），推荐方案：
【首选】文心一言/通义千问
• 中文能力强，成本约0.01元/次
• 适合：通用客服场景
【备选】GPT-3.5
• 推理能力稍强，成本约0.02元/次
• 适合：复杂问题处理
需要查看详细的模型对比表吗？
示例12：工作流集成（第五次升级新增）
用户：分析完了，帮我把任务导出到Jira
执行：
- 流程：生成执行计划 → 输出Jira CSV格式 → 提供导入指引
- 输出：Jira可导入的CSV文件、导入步骤说明
AI：已生成Jira任务清单，请复制以下内容到CSV文件导入：
Summary,Description,Priority,Assignee,Due Date
"数据采集","采集历史客服对话数据","High","数据工程师","2024-02-15"
"模型训练","训练客服意图识别模型","Medium","算法工程师","2024-03-15"
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