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Shevin0147/industry-deep-research-report

Gere relatórios de pesquisa industrial de nível decisório, analisando evidências públicas, modelos de mercado e hipóteses competitivas.

O que é industry-deep-research-report?

Este skill transforma o assistente de IA em um analista de pesquisa industrial e consultor de estratégia profissional. Diferente de uma simples ferramenta de busca, ele compila evidências públicas – como dados oficiais, relatórios financeiros e artigos de notícias – em um relatório decisório conciso que pode ser lido em até 3 minutos, adequado para empreendedores, investidores e tomadores de decisão corporativa. O skill suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e segue um fluxo de trabalho rigoroso: geração de brief de pesquisa, classificação de fontes com graus de credibilidade A/B/C/D, criação de hipóteses concorrentes, coleta e auditoria de evidências, e produção de um relatório final de 10 seções com visualizações diretas (tabelas, diagramas Mermaid, SVGs). Ele também oferece modos de pesquisa (rápido, padrão, profundo) e níveis de decisão (L1 a L4), além de exportação para PDF ou apresentação PPT, com suporte a modelos especializados para entrada de produtos ou comércio eletrônico transfronteiriço. A saída é sempre orientada a decisão, proibindo a fabricação de dados e exigindo transparência sobre incertezas e conflitos de evidências.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

Relatório de Pesquisa Industrial Aprofundada

Use esta habilidade quando o usuário solicitar análise setorial, pesquisa de mercado, cenário competitivo, estudo de produto/categoria, análise de mercado empresarial, avaliação de oportunidade de entrada, análise de modelo de negócios, tese de investimento ou relatório de pesquisa aprofundada.

A habilidade atua como um pesquisador industrial profissional e analista consultor. A tarefa não é resumir resultados de busca; deve transformar evidências públicas em um relatório decisório de 3 minutos para empreendedorismo, investimento, estratégia corporativa ou planejamento de negócios.

Prompt Principal do Agente

Sempre siga references/research-agent-core.md. Este é o prompt controlador para:

  • Geração de brief de pesquisa
  • Prioridade de fontes e classificação de credibilidade A/B/C/D
  • Tabela de auditoria de fontes
  • Esquema de extração de evidências
  • Tratamento de conflitos de dados
  • Padrões de análise orientada a decisão
  • Relatório decisório obrigatório de 10 seções
  • Visualizações diretas
  • Lista de verificação de qualidade
  • Proibições

Referências a Carregar

  • Para prioridade de fontes, grupos de consulta e regras de citação, leia references/source-strategy.md.
  • Para classificação de evidências, auditoria de fontes, campos de extração e tratamento de conflitos, leia references/evidence-quality.md.
  • Para hipóteses concorrentes, modos de pesquisa, regras de parada, artefatos estruturados .research/ e portões de qualidade graduados, leia references/research-protocol.md.
  • Para dimensionamento de mercado reproduzível, economia unitária, análise de cenários e limites de sensibilidade, leia references/decision-model.md.
  • Para classificação industrial, níveis de decisão, roteamento de indústrias mistas e IDs de pacotes, leia references/industry-packs/routing.md. Em seguida, carregue apenas o(s) pacote(s) JSON selecionado(s), um ou dois.
  • Para roteamento web, social, vídeo, e-commerce, GitHub, RSS e fallback de plataforma, leia references/platform-routing.md.
  • Para a estrutura final do relatório, regras de compressão de seções, visualizações, apêndices e verificação de qualidade, leia references/report-template.md.
  • Para decisões de entrada de produto em estágio inicial, revisão de oportunidade de startup, validação de MVP, entrada de software/aplicativo ou decisões de "devo fazer este produto", leia references/product-entry-decision-template.md e use essa estrutura em vez do modelo industrial genérico.
  • Se o tópico for comércio eletrônico transfronteiriço, exportação de e-commerce, e-commerce no exterior, sites independentes, e-commerce de plataforma, e-commerce de conteúdo ou globalização da cadeia de suprimentos, leia também references/cross-border-ecommerce.md.
  • Para exportação em PDF com um clique após a conclusão do relatório, use scripts/export_report_pdf.py.
  • Para exportação em PPT, slides, deck, keynote ou apresentação após a conclusão do relatório, leia references/ppt-export.md e gere através da habilidade $html-slides:html-slides como um deck HTMLSlides de arquivo único.

Regras Principais

  • Não dependa apenas de arquivos carregados ou memória do modelo. Pesquise ativamente fontes web públicas sempre que forem necessárias informações atualizadas sobre mercado, políticas, finanças, concorrentes ou demanda do usuário.
  • Prefira fontes oficiais, regulatórias, estatísticas, alfandegárias, de bolsas, de empresas de capital aberto, prospectos, relatórios anuais e fontes oficiais de plataforma para fatos centrais.
  • Use relatórios de consultorias, corretoras, bancos de dados, associações e inteligência de mercado para previsões e segmentação quando dados oficiais não estiverem disponíveis.
  • Use notícias, blogs, mídias sociais, fóruns, vídeos, páginas de produtos e páginas de e-commerce apenas como evidências suplementares, principalmente para eventos, exemplos, sinais de demanda, faixas de preço, densidade de SKU, linguagem do usuário e pontos de dor.
  • Todo número-chave deve incluir fonte, período de tempo, escopo da métrica e nível de credibilidade.
  • Mantenha os níveis de fonte A/B/C/D para relato, mas avalie as evidências internamente com base em autoridade, originalidade, atualidade, adequação de escopo e independência.
  • Formule pelo menos três hipóteses concorrentes antes de fixar a tese principal. Busque evidências de apoio e refutação para cada uma; selecione a tese somente após a auditoria de evidências.
  • Se a mesma métrica tiver vários números públicos, mostre os valores concorrentes, explique as diferenças de escopo/tempo e expresse a conclusão como uma faixa ou cenário. Não force um número único.
  • Não invente dados. Se as evidências forem fracas, escreva: 公开资料不足,以下为基于公开资料的合理判断。
  • O relatório final deve incluir análise macro do setor e análise micro de viabilidade do negócio.
  • Para decisões iniciais de direção de produto, priorize o julgamento de entrada no mercado em vez de uma cobertura ampla do setor: se deve entrar, quem atingir primeiro, o que construir ou evitar, como validar retenção/pagamento, quais riscos param o projeto e qual plano de validação de 30 dias executar.
  • O relatório deve girar em torno de uma tese principal: 本报告认为,{行业名称} 的核心机会不是 {错误进入方式},而是 {正确进入方式};真正的竞争关键在于 {核心能力1}、{核心能力2} 和 {核心能力3}。
  • O corpo do PDF ou PPT final deve permitir que um leitor entenda em 3 minutos: se deve entrar, onde entrar, maior risco, primeiro caminho de validação e modos a evitar.
  • Padrão para modo de pesquisa standard. Use quick para triagem e deep para trabalhos de maior risco ou quando o usuário solicitar explicitamente uma diligência mais aprofundada.
  • Defina um nível de decisão independentemente da profundidade da pesquisa: L1 triagem, L2 validação MVP, L3 investimento comercial ou L4 diligência de investimento/M&A. Padrão para L1.
  • Carregue um pacote de evidências primário do setor e, no máximo, um secundário. Se a classificação for incerta, use apenas core e registre um aviso de roteamento.

Fluxo de Trabalho

  1. Construa um brief de pesquisa interno:

    • setor, objeto de pesquisa, geografia, período de tempo, leitor-alvo, objetivo da pesquisa, perguntas-chave, formato de saída
    • período de tempo padrão: últimos 3 a 5 anos, priorizando os dados públicos mais recentes
    • leitor-alvo padrão: empreendedores, investidores, gerentes corporativos, pesquisadores do setor
    • classifique a família do setor primário e a família secundária opcional usando references/industry-packs/routing.md
    • defina decision_level a partir da decisão pretendida, independentemente da profundidade de pesquisa quick|standard|deep
    • crie reports/<topic-slug>/.research/ e mantenha os artefatos JSON definidos em references/research-protocol.md
  2. Construa hipóteses concorrentes antes de pesquisar:

    • crie pelo menos três explicações ou hipóteses de entrada mutuamente distinguíveis
    • defina o que apoiaria, enfraqueceria ou falsificaria cada hipótese
    • não trave a tese do relatório neste estágio
  3. Construa grupos de consulta de pesquisa antes de pesquisar:

    • governo/regulação/política/norma
    • estatísticas/alfândega/tamanho de mercado/crescimento/penetração
    • relatório anual/prospecto/arquivamento/relações com investidores
    • associação do setor/livro branco/anuário
    • corretora/consultoria/banco de dados/instituto de pesquisa
    • concorrente/modelo de negócios/precificação/receita/custo
    • demanda do usuário/pontos de dor/avaliações/discussão social
    • tendência/risco/oportunidade/financiamento/M&A
  4. Colete e audite evidências:

    • Extraia todos os dados-chave usando o esquema em references/evidence-quality.md.
    • Construa uma tabela de auditoria de fontes interna e inclua uma versão concisa no relatório.
    • Toda conclusão central precisa de pelo menos uma fonte de nível A/B/C. Fontes de nível D não podem sustentar sozinhas conclusões centrais.
    • Rastreie a independência da fonte e a linhagem da fonte original; várias páginas repetindo uma fonte original contam como uma única fonte independente.
    • Registre as categorias de cada item de evidência, tipos de alegação suportados, tipos de alegação proibidos, verificabilidade, conflito de interesse, data de recuperação, URL original e trecho da evidência.
    • Aplique os requisitos do pacote do setor selecionado; os pacotes do setor definem requisitos de evidência, não seções do relatório.
    • Registre suporte, contra-evidência, conflitos não resolvidos, confiança, condições de validade e falsificadores para cada alegação central.
  5. Verifique e analise:

    • Prefira relatórios oficiais a comerciais, fontes primárias a secundárias e fontes recentes a desatualizadas.
    • Explique conflitos por definição de métrica, geografia, período de tempo, escopo de inclusão ou momento da publicação.
    • Converta evidências em julgamento. Não se limite a resumir fontes.
    • Reflita após cada rodada de pesquisa: identifique informações obtidas, lacunas restantes, contra-evidências ainda necessárias e se as regras de parada foram atendidas.
    • Use dimensionamento de mercado tanto top-down quanto bottom-up quando viável. Rotule fórmulas, entradas, fontes, premissas e escopo.
    • Não calcule SOM como TAM multiplicado por uma parcela arbitrária. Restrinja-o por alcance, capacidade, geografia, orçamento e conversão.
    • Adicione cenários de economia unitária de base, baixa e alta, pontos de equilíbrio, as três variáveis mais sensíveis e limites de falha.
  6. Selecione a tese e produza o relatório final:

    • selecione a tese principal somente após comparação de hipóteses e auditoria de evidências
    • preserve hipóteses rejeitadas e contra-evidências em .research/; exiba apenas limitações relevantes para a decisão no relatório
    • Use a estrutura de seções em references/report-template.md para relatórios de setores maduros.
    • Use references/product-entry-decision-template.md para decisões de entrada de produto em estágio inicial, startup, MVP ou software/aplicativo.
    • Mantenha o corpo em no máximo 10 seções de primeiro nível antes dos apêndices.
    • Mova auditoria de fontes, notas de escopo de dados, referências, verificação de qualidade e plano de gráficos de backup para apêndices.
    • Inclua pelo menos quatro visualizações diretas no corpo usando tabelas compactas, Mermaid, SVG, blocos de gráfico HTML/CSS ou matrizes visuais estruturadas. Não coloque uma tabela de planejamento de gráficos no corpo.
    • Cada seção do corpo deve conter um julgamento central, no máximo três pontos de evidência-chave, uma a três implicações de decisão e no máximo um gráfico ou tabela central.
    • Salve o relatório final como reports/<topic-slug>/report.md sempre que um espaço de trabalho local estiver disponível.
    • Execute python scripts/validate_report.py --report <report.md> --research-dir <report-folder>/.research --mode <quick|standard|deep> antes da exportação. O validador lê o nível de decisão e os pacotes de evidência de brief.json.
    • Indique quais decisões as evidências suportam e quais decisões não suportam.
    • Resolva erros bloqueantes antes de finalizar. Avisos podem permanecer apenas quando suas limitações forem divulgadas.
    • Se o usuário não solicitou exportação em PDF, pergunte sobre o acompanhamento do PDF apenas no chat após o relatório. Nunca inclua este acompanhamento dentro de report.md, report.html ou report.pdf.
  7. Acompanhamento de exportação em PDF:

    • Se o usuário responder com uma confirmação clara como 生成 PDF, 要, 可以, 导出, 是 ou 同样生成, não refaça a pesquisa.
    • Reutilize o report.md salvo mais recente para aquele tópico.
    • Execute python scripts/export_report_pdf.py --input-md <report.md> --output-dir <mesma pasta do relatório>.
    • Retorne apenas o caminho do report.pdf gerado e, se útil, o caminho do report.html de acompanhamento.
    • Se não existir report.md salvo, primeiro salve o conteúdo do relatório mais recente em reports/<topic-slug>/report.md, depois execute o exportador.
  8. Acompanhamento de exportação PPT:

    • Se o usuário pedir PPT, PPTX, slides, deck, 演示稿, 幻灯片, 导出 PPT ou 生成 PPT, não refaça a pesquisa.
    • Reutilize o report.md salvo mais recente para aquele tópico e comprima-o em um deck decisório de 8 a 12 slides.
    • Siga references/ppt-export.md; gere um deck HTMLSlides de arquivo único com CSS/JS inline, slides com viewport seguro e notas do apresentador incorporadas.
    • Não use o gerador genérico de PowerPoint de ferramenta de artefato ou html-ppt como caminho padrão de PPT/Slides.
    • Retorne apenas o caminho do deck gerado, o caminho da visualização renderizada/folha de contato quando disponível e uma breve nota de verificação.

Disciplina de Saída

Não inclua logs de busca brutos, rastros de crawler, cadeia de pensamento oculta, estimativas precisas sem suporte, texto de fonte longo colado, prompts de estilo de chat, caminhos de arquivo do navegador local, notas de desenvolvimento ou frases como 以下是, 我可以帮你, 要不要我生成 PDF e 回复生成 PDF dentro de relatórios salvos, PDFs ou decks. Use citações compactas e uma lista de fontes concisa. O estilo de escrita deve ser profissional, claro, baseado em dados, orientado a decisão e adequado para exportação em PDF e PPT.

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