market-sizing

相关技能

如果规模估算结果需要图表或示意图，请使用 $visualize-data。

选择此技能后，除非用户明确要求直接在聊天中简短回答且不生成文件、要求不要创建报告/文件/产物，或选择了其他主要产物，否则请使用 $build-report 整理最终估算、假设、敏感性分析、注意事项和来源背景。

市场规模估算

使用此技能，基于关联上下文、公开来源、透明假设和可审计的计算，对市场或机会做出有依据的估算。任务是界定市场、选择合理的估算方法、区分证据与假设、测试敏感性，并说明哪些信息最能提升估算可信度。

技能配置

来源发现与核验

将相关语义层作为起点地图，而不是边界。

1. 探索所有可能的来源。 搜索每个可能包含任务相关数据或会影响解读的已连接或已提供来源。对于每个结构化数据源，都要重新发现相关的架构、数据集、表、视图、模型和指标。已知来源、表、仪表板和语义映射只是起点，而非终点。
2. 比较重复和冲突的数据。 当来源重叠或存在分歧时，应比较其所有权、时效性、定义、粒度、覆盖范围和直接性。使用最具权威性的来源，或在需要时合并互补来源。指出重要冲突，解释为何所选来源应作为答案依据，并在得出结论前通过实时读取核验所选数据。

来源访问防护规则

在查询来源、构建产物或得出结论之前，先判断答案是否需要特定事实来源。

如果所需来源不可用，请停止该路径。告知用户需要哪个来源，请他们提供该来源或提供经过审核的替代方案；不要将较弱的替代来源视为同等依据。

如果缺失的来源只是可选补充信息，请基于可用的最有力证据继续，并在该缺口会实质影响答案时明确标注。

如果缺失的输入会实质改变估算或建议，请向用户澄清。否则，做出合理假设，说明该假设并继续。

工作流程

1. 界定市场或机会

在估算前，先定义市场或机会的边界：

• 估算的对象是什么，例如产品类别、工作流、问题、用例或某类活动。
• 适用的地域和时间范围，例如地理范围、细分市场范围、时间跨度或市场成熟度。
• 哪些人或事物属于该市场，例如相关人群、需求单位、交易类型或纳入的活动。
• 如何衡量该机会，例如支出、收入、数量、创造的价值，或符合问题需求的其他单位。
• 用户需要哪类规模估算结果，例如 TAM/SAM/SOM、市场进入、扩张潜力、支出池、收入池、人口数量或单位销量。

2. 选择初步估算方法和输入

针对问题选择最简单且合理的估算方法，然后列出计算链条的草案，以及估算所依赖的主要输入。

当可靠的总体市场数据可用时，适合采用自上而下的模型；当市场可以根据可观测单位和假设推算时，适合采用自下而上的模型；当估算应从创造的价值而非已公布的市场总量入手时，适合采用价值导向模型。只有在交叉核对能显著提升可信度时，才使用混合方法。如果有不止一种方法适用，请简要说明你最信任哪种方法及原因。

如果来源核查表明其他模型更有依据，请准备好调整最初的方法。

3. 收集输入数据来源

根据估算最依赖哪些输入，选择数据来源。

如果用户指定了来源，请从这些来源入手。然后，为初始方法中的每个主要输入，使用最有力的可用证据。如果某项输入应来自用户的数据仓库或其他结构化数据来源，请使用 ~~structured_data。如果某项输入需要业务含义、权威来源指引，或结构化数据中未体现的假设，请使用 ~~company_docs、~~team_communication 或 ~~dashboards_or_bi 等上下文渠道。如果某项输入取决于外部市场，请使用公开来源获取基准数据、人口估算、可比市场数据或代理假设。

如果不清楚应以哪个来源为准、业务含义是什么，或该采用哪组假设，请使用 $gather-business-context 理清上下文渠道。

如果最有力的来源不可用或信息有限，只有在估算仍有用时，才采用透明的代理假设。标明信息缺口，并说明它对置信度的影响。

4. 区分事实与假设

在模型中明确区分有来源依据的事实、推断得出的估算和判断。当无法获得准确数据时，使用合理的代理指标，解释其合理性，并注明置信度。假设应以市场的实际表现、现实中可能发生的变化，以及决定机会规模的因素为依据。

5. 构建模型

让模型便于检查和调整。

模型应便于审计或修订以下要素：

• 市场定义和计量单位
• 假设及来源上下文
• 计算链路和推导值
• 基准情景、重要区间和敏感性逻辑
• 验证优先级

对于每项主要输入，明确标示来源路径：结构化数据、上下文渠道、公开来源、用户提供的输入，或代理假设。

推导值应能追溯到公式或代码，而非硬编码的输出。

如果需要代码来统一来源数据、进行计算、开展敏感性分析或实现可复用的建模逻辑，请使用 $jupyter-notebooks。确保公式、输入、中间计算和敏感性逻辑都可供检查。

当用户要求提供电子表格、工作簿或 Google Sheets 文件，或市场规模模型能从可编辑假设、敏感性表、图表或精美的工作簿排版中显著受益时，请使用 $Spreadsheets 技能。

6. 测试敏感性

找出对估算影响最大的假设。

展示这些假设上调或下调时，估算会如何变化。优先采用简单且有助于决策的敏感性分析，避免罗列过多情景。

如果不确定性较大，请使用区间。当输入数据有限时，不要用单点估算掩盖不确定性。

7. 说明估算结果和验证优先级

最后，将估算结果、方法、关键假设、不确定性和下一步验证优先级交给 $build-report，除非用户明确免除报告创建，或选择了其他主要交付物。除非用户明确表示不需要，否则必须进行此交接；不要因为用户要求估算或没有提到“报告”一词，就推断用户免除了报告创建。本工作流负责规模估算模型和结论；$build-report 负责面向读者的结构、视觉呈现、证据编排和交付形式。

交接前，明确说明市场规模结论：

• 市场定义和计量单位
• 估算值或范围
• 方法和计算链
• 关键假设及其来源依据
• 主要不确定性因素和敏感性结论
• 验证优先级，以及对用户决策的实际解读

如果来源覆盖不足，请指出哪些主要输入依赖代理假设，以及哪种来源最能改进这些假设。

如果方法、计算、假设、注意事项或来源依据需要在分享前审核，请使用 $validate-data。

不要直接通过此技能生成图表。如果敏感性、情景、漏斗或市场细分图有助于说明估算结果，请将图表意图和支持证据交给 $build-report，以便由 $visualize-data 负责图表选择和质量检查。