name: business-model-canvas description: | 商业模式画布（Business Model Canvas）十一维度评估技能。 用于生意/创业项目的商业模式系统性分析与评估，并生成含十一维度雷达图、行业头部对标、 成功/失败案例正反对比（含风险点和关键点）的HTML报告。 触发词：商业模式、创业评估、生意分析、BMC评估、商业画布、 商业模式九宫格、评估我的生意、这个项目靠不靠谱、怎么分析一个商业模式、 创业计划书框架、商业可行性分析、盈利模式设计、客户价值分析、 生成商业模式报告、商业模式HTML报告、政策风险、行业热度、市场趋势、 成功失败案例对比、创业失败案例、行业对标分析。 agent_created: true

商业模式画布（Business Model Canvas）十一维度评估技能

基于 Alexander Osterwalder 的商业模式画布框架，扩展政策环境和热度趋势两个维度，提供系统性的11维度商业/创业项目评估，并自动生成含十一维度雷达图的可视化 HTML 报告。

适用场景

• 评估创业想法或商业机会的可行性
• 分析现有生意的商业模式健康度与优化空间
• 为融资路演或商业计划书提供结构化框架
• 对比竞品或不同商业模式方案
• 诊断薄弱环节并制定改进策略
• 判断政策风险与行业热度趋势（中国创业必备）
• 生成专业可视化报告（含十一维度雷达图、行业对标、突破方向）

核心框架：11大维度

每个维度按 1-5 分评分（详见 references/bmc-dimension-guide.md 中的评分卡）。

新增维度详解

维度⑩：政策环境（Policy Environment）

核心问题：国家政策对该生意是扶持、中性还是打压？

评估要点： - 查找最新政府工作报告、十四五规划、产业政策文件 - 关注监管部门（如网信办、央行、卫健委）的最新规定 - 区分「国家战略方向」和「实际执行力度」 - 标注具体政策文件名称和发布时间

信息来源： - 国务院/发改委官网产业政策栏目 - 行业监管部门官网 - 十四五规划、政府工作报告 - 财经媒体政策解读（财新、36氪、第一财经）

维度⑪：热度趋势（Market Heat & Trend）

核心问题：所提供产品服务当下的市场热度如何？未来3-5年是上升、平稳还是下降趋势？

评估要点： - 百度指数、微信指数、Google Trends 趋势（近1年） - 一级市场融资事件数量和金额（近1年 vs 前3年） - 头部企业动向（扩张/收缩/转型） - 关键词搜索量和内容产量趋势 - 供需关系变化（人才需求、岗位数量）

信息来源： - 百度指数（index.baidu.com） - 微信指数（搜一搜内查看） - 36氪/IT桔子融资数据库 - 招聘网站岗位数量变化 - 行业报告市场预测数据

使用说明

触发方式

在对话中提及以下关键词即可自动激活本技能： - 商业模式、创业评估、生意分析 - BMC评估、商业画布、商业模式九宫格 - 评估我的生意、这个项目靠不靠谱 - 生成商业模式报告、商业模式HTML报告 - 政策风险、行业热度、市场趋势 - 成功失败案例对比、创业失败案例、行业对标分析

生成报告所需数据

技能会自动引导用户提供信息，最终生成 JSON 数据文件并调用 scripts/generate_report.py 生成 HTML 报告。

如需手动生成报告：

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

自定义行业对标企业

如需使用与内置行业不同的对标企业，在评估过程中直接告诉 AI：

"请用 Character.AI、Replika、猫箱 作为对标企业"

AI 会在报告中临时使用你指定的企业，无需修改技能文件。

依赖

本技能运行所需环境：

文件结构

business-model-canvas/
├── SKILL.md                  # 技能主文件（评估框架和工作流）
├── scripts/
│   └── generate_report.py    # HTML 报告生成脚本
└── references/
    └── bmc-dimension-guide.md  # 维度深度分析指南和行业对标数据

评估与报告生成工作流

当用户提出商业模式评估请求时，严格执行以下步骤：

第一步：确认行业与需求

向用户确认（如未提供）： 1. 所属行业（从以下选择，或让用户自行描述）： - saas — SaaS / 软件即服务 - ecommerce — 电商 / 线上零售 - o2o — O2O / 本地生活服务 - hardware — 硬件制造 / 智能硬件 - content — 内容 / 媒体 / 文娱 - ai_companion — AI虚拟陪伴 / 虚拟人 / 宠物陪伴（新增，对标企业：Character.AI、Replika、猫箱/Glow） - fintech — 金融科技 / 金融服务 - education — 教育科技 / EdTech - healthtech — 医疗健康科技 - 其他（用户描述） 2. 评估目标：完整评估 / 专项诊断 / 对比分析 / 优化建议 3. 项目/想法名称

第二步：收集信息（逐维度提问）

不要一次性抛出所有问题。 按优先级分批收集，每批最多3个问题。

优先级顺序： 1. 产品/服务是什么？解决谁的什么问题？（→ 维度①②） 2. 怎么赚钱？收费模式和定价？（→ 维度⑤） 3. 目标客户是谁，有数据验证吗？（→ 维度①） 4. 相关政策环境如何？有无监管风险？（→ 维度⑩）新增必问 5. 这个方向当下热度如何？未来几年趋势？（→ 维度⑪）新增必问 6. 目前处于什么阶段？（想法 / MVP / 已有营收）→ 影响所有维度的证据强度 7. 主要竞争对手有哪些？（→ 对标分析依据）

证据要求： 每个维度的评估必须有依据，标注来源类型： - 【公开数据】 — 引用可查的公开信息 - 【行业报告】 — 基于艾瑞/易观/CB Insights等报告 - 【政策文件】 — 引用具体政策文件名称和时间 - 【指数数据】 — 百度指数/微信指数/Google Trends数据 - 【融资数据】 — 一级市场融资事件数据 - 【用户自述】 — 用户提供的描述（需标注为"待验证"） - 【类比推断】 — 与同类企业类比（需说明类比对象） - 【需验证】 — 信息不足，明确标注

禁止： 不允许编造数据、不允许用"一般来说""通常情况下"等空话代替具体依据。

第三步：逐维度评分与评估

对每个维度，输出：

### 维度N：维度名称 【评分：X/5】

**现状描述：** [基于收集到的信息，客观描述]
**依据：** 【来源类型】具体依据内容
**评级：** 🟢/🟡/🔴 + 理由（必须引用依据）
**与行业头部对比：** [具体企业名称] 在该维度表现为...，本项目...
**改进建议：** [具体可执行的建议，禁止空话]

评分标准（1-5分，详见 references/bmc-dimension-guide.md）： - 5分：行业领先水平，具有显著竞争壁垒 - 4分：清晰可行，有明显优势 - 3分：基本具备，但需验证或加强 - 2分：存在明显短板，需要重大改进 - 1分：基本不具备或逻辑不通

第四步：行业头部对标分析

必须选取同行业至少2-3家头部企业，进行十一维度对比。

对标数据来源（按优先级）： 1. 上市公司年报/招股书（最权威） 2. 行业研究报告（艾瑞、易观、CB Insights、Gartner） 3. 企业官网公开信息 4. 创始人/高管公开访谈 5. 政策环境：查找该行业相关政策文件 6. 热度趋势：查看百度指数/融资数据

对标输出格式：

## 行业头部对标

| 维度 | 您的项目 | 行业基准 | 头部企业A | 头部企业B | 差距分析 |
|------|---------|---------|
| 客户细分 | X分 | X分 | X分 | X分 | [具体差距] |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 政策环境 | X分 | X分 | X分 | X分 | [具体差距] |
| 热度趋势 | X分 | X分 | X分 | X分 | [具体差距] |

行业基准分 从 references/bmc-dimension-guide.md 的 benchmark_scores 获取，或根据头部企业数据计算均值。

第四步（新增）：成功/失败案例正反对比

必须选取同行业至少1个成功案例和1个失败案例，进行十一维度根因对比分析。

案例选取标准： - 成功案例：行业头部企业，有公开可查的成功路径和关键决策节点 - 失败案例：同行业已倒闭/转型/估值暴跌的企业，失败根因有公开分析资料支撑

失败案例来源（按优先级）： 1. 该企业倒闭/暴雷后的深度复盘文章（36氪、晚点、财经杂志） 2. 创始人公开反思（访谈、信件、博客） 3. 投资机构投后复盘 4. 学术研究/案例库（哈佛商业评论、中欧商业评论）

正反对比输出格式：

## 成功/失败案例正反对比 — [行业名称]

### 成功案例：[企业名称]
- **结局**：[IPO/被收购/持续盈利等]
- **成功根因（按重要性排序）**：
  1. [根因1，含具体决策/行动]
  2. [根因2]
  ...
- **十一维度强项**：[维度X、维度Y得分最高，与成功直接相关]

### 失败案例：[企业名称]
- **结局**：[倒闭/估值暴跌/业务关停，时间及原因]
- **失败根因（按重要性排序）**：
  1. [根因1，含具体失误/误判]
  2. [根因2]
  ...
- **十一维度短板**：[维度X、维度Y得分最低，与失败直接相关]

### 风险点提取（来自失败案例）
1. [风险点1：具体描述，含失败企业是怎么踩坑的]
2. [风险点2]
...

### 关键点提取（来自成功案例）
1. [关键点1：具体描述，含成功企业是怎么做对的]
2. [关键点2]
...

禁止： - ❌ 不允许用"管理不善""战略失误"等空洞表述作为根因 - ❌ 不允许在没有公开资料支撑的情况下臆测失败原因 - ❌ 失败案例必须是真实发生的，不允许虚构

第五步：生成 HTML 可视化报告

完成所有维度评估后，必须生成 HTML 报告文件。

报告生成步骤

1. 收集报告数据，构建 JSON 数据结构：

{
  "project_name": "项目名称",
  "industry": "行业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": "客户细分", "score": 4, "verdict": "评级结论", "evidence": "依据内容", "suggestion": "建议内容", "leader_compare": "与头部对比"},
    ...（11个维度）
  ],
  "overall_verdict": "综合结论",
  "priority_actions": ["行动1", "行动2", "行动3"],
  "breakthrough_themes": ["突破方向1", "突破方向2", ...]
}

注意：scores 新增两个 key： - pe — 政策环境（Policy Environment）评分 - mh — 热度趋势（Market Heat）评分

2. 调用报告生成脚本：

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

3. 报告内容核验： - 十一维度雷达图是否正确显示（用户项目 vs 行业基准） - 行业头部对比表格是否完整（至少2-3家头部企业，含新增两个维度） - 每个维度的依据是否充分，有无空话 - 突破方向是否具体，有无可操作性 - 政策环境维度是否引用了具体政策文件 - 热度趋势维度是否有指数或融资数据支撑

4. 将报告文件 present 给用户。

报告文件规范

• 文件名：bmc_report_<项目名>_<日期>.html
• 保存位置：当前工作目录（用户可访问）
• 自包含：Chart.js 从 CDN 加载，其他全部内联，离线可查看图表以外的所有内容
• 可打印：CSS 包含 @media print 适配
• 雷达图：11个维度，正十一边形

第六步：突破方向分析

基于行业对标结果，输出 3-5 个具体突破方向。

每个突破方向必须包含： 1. 方向名称（具体，不用"加强创新"之类空话） 2. 依据：为什么这是机会？（引用行业数据或头部企业动向） 3. 适配性：这个项目/想法是否适合走这个方向？ 4. 第一步行动：最小可执行的第一步是什么？

突破方向模板：

### 突破方向 N：[具体方向名]

**机会依据：** [具体数据/案例]
**头部企业动向：** [具体企业] 正在...
**本项目适配性：** [高/中/低] + 理由
**第一步行动：** [具体可执行的第一步]
**风险提示：** [可能的风险，含政策风险]

输出规范（严格执行）

禁止事项

• ❌ 禁止编造数据或案例
• ❌ 禁止使用"一般来说""通常情况下""众所周知"等无法验证的表述
• ❌ 禁止建议"加强管理""提升质量""优化体验"等无法执行的空话
• ❌ 禁止在没有依据的情况下给出高分（4-5分）
• ❌ 禁止忽略信息缺口——信息不足时必须标注【需验证】
• ❌ 禁止在政策环境维度不引用具体政策文件名称
• ❌ 禁止在热度趋势维度没有提供任何数据支撑

必须事项

• ✅ 每个维度的评分必须有明确依据，并标注来源类型
• ✅ 行业对标必须列出具体企业名称和参考数据来源
• ✅ 建议必须具体到"做什么、怎么做、预期效果"
• ✅ 必须生成 HTML 报告文件（含十一维度雷达图）
• ✅ 必须给出至少3个突破方向
• ✅ 政策环境维度必须引用具体政策文件（文件名+发布时间）
• ✅ 热度趋势维度必须有百度指数/微信指数/融资数据支撑

行业对标数据库

references/bmc-dimension-guide.md 中包含以下行业的详细对标数据： - SaaS / 软件即服务 - 电商 / 线上零售 - O2O / 本地生活服务 - 硬件制造 / 智能硬件 - 内容 / 媒体 / 文娱 - 金融科技 / 金融服务 - 教育科技 / EdTech - 医疗健康科技

每个行业包含： - 3-4家头部企业的十一维度评分（基于公开资料分析） - 行业基准平均分 - 行业核心洞察（4条） - 突破方向建议（4条） - 相关政策环境分析 - 热度趋势数据（百度指数/融资数据）

数据时效性说明： 财务数据标注年份，评估结论基于公开资料，需在报告中注明"基于公开资料分析，仅供参考"。

报告生成脚本说明

脚本路径：scripts/generate_report.py

依赖： Python 3.6+，无需额外 pip 包（Chart.js 从 CDN 加载）

用法：

# 方式一：通过 JSON 数据文件调用（推荐）
python3 scripts/generate_report.py --output report.html --data-file data.json

# 方式二：通过命令行参数调用（快速测试）
python3 scripts/generate_report.py --output report.html --project "项目名称" --industry saas --scores '{"cs":4,...}'

输出： 自包含的 HTML 文件，包含： - 十一维度雷达图（Chart.js，用户项目 vs 行业基准，正十一边形） - 行业头部企业对比表格（含政策环境、热度趋势） - 十一维度逐项分析卡片 - 行业核心洞察 - 突破方向建议 - 综合评估结论与优先行动项

这是一款专业度较高的商业模式评估工具，能帮助创业者系统性地分析项目可行性。优点是框架完整、行业覆盖广、内置真实案例对比，生成的雷达图报告直观易懂。适合需要系统性思考商业模式的用户。不足之处在于文档内容较多，深度分析需要一定商业知识基础，对纯新手用户可能略显复杂。整体质量良好，是创业分析的实用辅助工具。