Agent Skill 其他

风险探索

利用先进算法分析市场趋势与潜在风险,为投资决策提供数据驱动的探索性洞察。

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Skill名称:venture-exploration(创业探索)

简称:创业探索路由

来源:社区第三方(dvy1987)

运行宿主:仅可在 agent-loom 框架内运行(非通用型Agent,依赖特定技能集协同)

核心定位

面向创业前期的全流程路由中枢,负责协调商业想法从生成、建模、评估到客户验证的完整生命周期,确保仅当想法通过严格验证后才移交至产品开发阶段。


🧩 内部核心组成

子Agent协同架构

本Skill作为路由控制器,调度以下四类专项子技能:

  • idea-generation:商业想法生成
  • business-modeling:商业模式画布构建(Lean Canvas/BMC/VPC)
  • idea-evaluation:商业潜力评估
  • customer-discovery:客户访谈与假设验证

路由决策机制

依赖内部路由表(routing-table.md)和移交门控规则(handoff-gate.md),通过五阶段分类机制匹配用户意图:

阶段触发示例路由目标
生成"帮我找个创业方向"idea-generation
建模"画个商业模式画布"business-modeling
评估"这个想法靠谱吗"idea-evaluation
验证"怎么验证客户需求"customer-discovery
移交产品化"就决定做这个了"product-soul

文件系统交互

实时扫描项目目录结构:

docs/ventures/
  ├── ideas/          # 生成的想法池
  ├── models/         # 商业模式画布
  ├── evaluations/    # 评估结论
  └── discovery/      # 客户访谈纪要

🛠 安装与启用方式

前置依赖

需先部署 agent-loom 框架(MIT协议开源项目)

安装命令

skills install --user dvy1987/agent-loom

启动方式

通过自然语言触发,关键词包括:

  • "评估这个创业想法"
  • "做个精益画布"
  • "验证商业模式"
  • "应该做这个产品吗"

📋 标准工作流

  1. 状态扫描

读取 docs/ventures/ 目录下的现有成果文件,识别用户当前所处阶段

  1. 意图分类

匹配用户输入语句到五大阶段(生成/建模/评估/验证/移交)

  1. 门槛检查

根据目标子技能要求验证前置条件(例如建模阶段需先明确用户群体)

  1. 单技能路由

每次仅调用一个子技能,并明确告知路由理由

  1. 循环或移交

- 评估失败 → 返回想法生成或建模

- 评估通过 → 进入客户验证

- 验证通过 → 检查5项移交标准后转产品开发

  1. 严格移交门控

必须满足5项硬性标准才允许进入产品开发:

- ✅ 明确的目标用户群体

- ✅ 具体待办任务/痛点描述

- ✅ 当前替代方案分析

- ✅ 可行的分销渠道

- ✅ 设计的下一轮验证实验(含成本时间)


⚠️ 关键限制与注意事项

平台限制

  • 仅限 agent-loom 生态内使用,无法独立运行
  • 依赖完整的子技能套件(4个专项技能+产品化技能)

Token消耗

  • 路由决策本身消耗较低
  • 实际消耗取决于调用的子技能和项目复杂度

适用项目类型

  • ✅ 从0到1的创业想法验证
  • ✅ 最小可行产品(MVP)前的概念筛选
  • ✅ 需要结构化决策的早期创业项目

不适用场景

  • ❌ 已有成熟产品的功能设计(应使用 brainstorming)
  • ❌ 已上线产品的数据验证(应使用 reality-check)
  • ❌ 无需严格验证的个人项目

生产环境警告

  • 目前为社区版技能,建议在重要决策中辅以人工判断
  • 客户验证环节仍需真实用户访谈支持

✅ 适用场景 & ❌ 不适合场景

✅ 推荐使用:

  • 创业者系统性地筛选和验证多个商业想法
  • 投资机构初筛早期项目潜力
  • 产品经理验证新领域进入可行性
  • 需要避免"自嗨式创业"的严谨创客

❌ 不推荐使用:

  • 已有明确产品方向的功能设计阶段
  • 技术原型开发阶段的详细设计
  • 艺术创作类非商业项目
  • 时间紧迫的快速决策场景(需完整流程)

如何安装

skills install --user dvy1987/agent-loom

通用安装教程:在哪里输入上面的命令

上面的命令本质是在「终端 / 命令行」中调用技能管理器,把该 Skill 下载并注册到你的 AI 工具。各主流工具打开终端的位置不同,按下面操作即可:

  1. 打开工具自带的终端面板,或系统终端(macOS「终端」、Windows「PowerShell」、Linux「Terminal」)。
  2. 把上面的安装命令复制进去,回车运行,等待下载与注册完成。
  3. 重启或重新加载 AI 工具,让新安装的 Skill 被识别。
  4. 新建对话并触发:直接描述用途,或通过该工具的技能 / 斜杠菜单选中此 Skill。
Claude 桌面版(macOS / Windows)

桌面版没有内置命令行,Skill 需通过 Claude Code CLI 安装。打开系统终端,先执行 npm install -g @anthropic-ai/claude-code,再运行上面的安装命令;完成后完全退出并重新打开 Claude。

Claude Code(终端 CLI)

直接在项目目录的终端里运行上面的命令即可。也可先输入 claude 启动交互界面,再在对话中引用该 Skill(/ 斜杠菜单或直接描述用途)。

VS Code(含 GitHub Copilot)

打开终端面板:菜单「终端 → 新建终端」,或快捷键 Ctrl+`(macOS 为 ⌃+`)。在终端里运行上面的命令;装完后执行「重新加载窗口」(Ctrl+Shift+P → Reload Window),让 Copilot 等扩展识别新技能。

Cursor

底部「终端」面板(Ctrl+`)即是内置终端。粘贴运行上面的命令,完成后在命令面板执行「Reload Window」刷新,再开始对话。

Windsurf

底部「终端」面板运行命令;也可直接使用其内置 Agent 终端,在对话侧执行安装。

其他工具(ChatGPT、本地脚本等)

不支持本地终端的产品,可先在本机终端完成安装,再在对话中描述该 Skill 的能力让其调用;不同工具的命令格式请以其官方文档为准。

风险提示

✅ 低风险

自动扫描未发现高危命令、隐私抓取或数据外传行为。仍建议安装前快速浏览仓库代码。

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