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sakzgupzzz/idea-check

对产品创意或创业想法进行端到端验证,并返回一份基于研究的行业全景报告,涵盖先行者、相邻巨头、失败案例、买家经济学和商品化底线。当用户询问某个想法是否已存在、已被实现、是否可行,或寻求竞争、先行者、市场前景调研时使用。

idea-check 是什么?

该技能旨在帮助开发者或创业者对任何产品/创业想法进行系统性的市场验证。它像一个专业的行业研究员,不接受简单的“可行/不可行”结论,而是通过四个并行的研究线程(先行者、相邻巨头、失败案例库、商品化底线)收集证据,最终合成一份无偏见的行业全景报告。它强调“条件性生存”:即在什么条件下这个想法成立,而非给出绝对判断。支持所有主流 AI Agent 平台(如 Claude Code、Cursor 等,依赖 Web 搜索和文件读写能力)。其核心创新在于强制要求并行、独立的研究线程(避免确认偏误),并通过三个独立的“标签阅读器”对市场状态(开放/拥挤/饱和)进行投票,最后生成带有 YAML 前置元数据的 Markdown 报告文件,便于后续检索和对比。该技能能有效避免因提示词措辞变化(仅重写就可能使准确率从 93.5% 降至 40.9%)导致的研究结论偏差,并明确拒绝使用批评者或辩论代理(已被证明效果不如单次精心合成)。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/sakzgupzzz/idea-check/tree/HEAD

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文档

idea-check 是做什么的?

对一个想法进行端到端调研并返回一份全景报告。不要给出该想法是否可行的判断。返回证据,以及该想法能够存续的条件。

启动前

用一段话复述你理解的想法,并告知用户你将开始调研。无需等待确认;复述也会写入报告中,以便用户据此捕捉误解。如果模糊性会影响你要研究哪个市场(例如“AI 为律师服务”可能指合同审查或诉讼取证,这两者有不同的巨头和失败案例),此时才先问一个问题。

选择实体类型:软件产品、硬件产品、服务、研究方向或内容。这决定了哪些来源重要。软件侧重于包注册表和 GitHub;硬件侧重于专利;服务侧重于本地市场和劳动力数据;研究侧重于论文和预印本。

然后检查之前的运行记录。列出技能目录下的 checks/ 文件夹,并读取主题相关的任意文件的预览信息。如果之前的检查覆盖了重叠领域,请提前说明并指出文件名,然后与用户商议是运行全新的调研还是扩展之前的报告。重复你已运行过的检查是该工作流中最常见的浪费。

在此次运行的暂存区创建一个笔记目录。每个线程将其发现写入该目录,以便综合环节基于文件而非来自四段冗长子代理回复的记忆进行工作。

四个线程

在单条消息中将所有四个线程作为并行子代理启动,使用通用类型的 Agent 工具。每个线程都需要网络搜索和抓取功能。分解是固定的。不要替换你自己的分解、合并线程或添加第五个。每个线程的完整提示位于 references/thread-prompts.md;读取该文件并按原样使用模板,替换想法、实体类型和笔记路径。

1. 先行者

谁已经发布了此功能。已公开定价的商业产品,带有星级、许可证和最后提交日期的 GitHub 仓库,学术工作,专利。对于每个参与者,说明其与想法的接近程度以及它未覆盖的部分。差距比列表更有用。

2. 相邻巨头

哪些已建立的品类已经将此作为一项功能解决,以及如果此想法成功,谁会将其吸纳。这比直接竞品更重要。这个领域的产品死于巨头从上方捆绑功能的可能性远高于死于初创公司正面竞争。指出最可能的吸纳者。

3. 失败案例与经济学

这里已经尝试过但失败了什么:关闭、低价收购、转型、裁员、相邻上市公司的衰落。然后是谁是买家,他们实际支付多少,以及该细分市场是否能够支付。对商业案例采取对抗性态度。被要求寻找竞品的线程永远不会找到失败案例,这就是为什么这个线程是独立的。

4. 商品化底线

其中多少已经是免费的或捆绑的:前沿模型能力、开源、用户已拥有的订阅内的功能。如果一个具备网络搜索能力的优秀模型能免费完成 80% 的工作,请指出并命名剩余的增量,因为增量才是唯一可销售的东西。

子代理强制说明

每个线程提示必须逐字包含以下代码块。它已在模板中;替换时不要删除。

  • “假设先行者存在并去寻找它。你的工作是找出谁占据了这个空间,而不是确认它是空的。报告谁占据了此空间,直截了当。”
  • “如果你什么都没找到,写下‘未找到任何内容,但这不等于不存在’并列出你没有检查的内容。”
  • “每个事实性声明都需要一个来源 URL。”
  • “从所有事实性声明中排除 AI 生成的榜单、‘2026 年最佳工具’概览页面、程序化定价网站以及联合市场规模的卖家。列出你丢弃的来源。该领域中大约三分之一的搜索结果是由供应商互相撰写的 SEO 内容;将此数量作为一项发现报告,但不要引用它。”
  • “在每个发现中区分供应商声明和独立证据。”

第一行是该技能中价值最高的行。将研究任务框架设定为确认而非证伪会使结论在已发表的测量中偏移 34 到 66 个百分点。这使得框架成为正确性要求,而非语气偏好。被要求检查某个空间是否为空的线程会报告其为空。

“未找到任何内容”这句话之所以存在,是因为在这里缺乏证据是弱的。小型竞品和倒闭公司都没有被很好地索引。列出未检查的内容让读者判断沉默的含义有多大。

综合

当所有四个线程返回时,读取其笔记文件。然后做两件事。

三个独立的行业阅读

将行业标记为开放、拥挤或饱和。独立生成该标记三次,并保持实际独立:启动三个并行子代理,每个仅给定四个笔记文件和下面每个标签的定义,每个被要求输出一个标签和最多三句话的推理。不要给它们彼此的输出或你自己的草稿。不要在你自己的上下文中自己生成标签然后“重新推导”,因为相同上下文中的第二次阅读会锚定在第一次上。

传递给每个阅读器的定义:

  • 开放:没有参与者覆盖该想法的核心;商品化底线留出了真正的增量;失败案例是空的或失败的原因已不再成立。
  • 拥挤:几个参与者覆盖了大部分内容;存在一个楔子,但巨头很近;对于缩小后的细分市场,其经济性是合理的。
  • 饱和:存在直接参与者且已公开定价,存在一个已在捆绑该功能的巨头,或者失败案例显示该细分市场无法支付。

报告所有三个标签并显示任何分歧。不要取平均值,也不要在正文中选择多数方;让读者看到分歧。仅凭提示词措辞变化,新颖性判断的准确率就在 93.5% 到 40.9% 之间摆动,而三次投票的表现优于成本高出十二倍的专业单次通过工具。三个阅读器之间的分歧是报告中最关键的一行信息。

无批评者层

不要在综合环节添加批评者、红队或辩论代理。已发表的结果显示,多代理辩论效果不如单次强通过,并且在大多数测试配置中会降低准确率。从笔记文件中进行一次仔细的综合胜过一个委员会。

输出

三个输出位置,按此顺序。文件是交付物;对话中仅提供摘要。

1. 报告文件,始终输出

在技能目录下的 checks/YYYY-MM-DD-<slug>.md 中写入完整报告,其中 <slug> 是该想法的短 kebab-case 名称。如果 checks/ 不存在则创建它。文件以 YAML 前置元数据开头,以便后续运行可以在不读取整个报告的情况下进行匹配:

---
idea: 想法的一句话描述
slug: kebab-case-name
date: YYYY-MM-DD
label: Open | Crowded | Saturated
label_reads: [read1, read2, read3]
top_occupants: [name1, name2, name3]
---

当三个阅读器意见分歧时,将 label 设置为出现次数最多的那个,或者如果三者都不同则设置为 Split。前置元数据是查找键;正文才是展示分歧的地方。

正文:Markdown,字数在 1,200 字以下。默认使用散文,仅在真正需要比较时才使用表格(例如几个参与者及其定价)。不要使用 em 破折号。各部分按此顺序,使用以下标题:

  1. 理解的想法。 一段话。用户首先会检查此处。
  2. 谁已经在那里。 列出名称、URL、已发布的定价以及每个参与者与想法的接近程度。将供应商声明标记为如此。
  3. 失败案例库。 什么失败了以及原因。
  4. 经济学。 谁支付、支付多少以及该细分市场是否能支付。
  5. 商品化底线。 什么是已经免费的或捆绑的。
  6. 行业标签。 所有三个阅读结果,显示任何分歧。
  7. 必须成立的条件。 该想法能够存续的具体条件,以及对于每个条件,什么证据可以解决它。标记任何已被研究证伪的条件。
  8. 来源,以及被丢弃的来源。 每个引用的 URL,然后是来自所有四个线程的被丢弃来源,附带一个短语的原因。

2. 对话摘要,始终输出

最多打印 150 字:行业标签以及三个阅读结果是否一致,两到三个最接近的参与者,单个最具决定性的发现,以及报告文件的路径。没有人在终端中阅读 1,200 字的全文。

3. 可分享页面,仅当可用时

如果会话中存在用于发布工件或页面的工具,也以页面形式发布报告并提供用户链接。将此视为可选操作。切勿导致运行失败,也绝不要因该工具缺失而扣留文件或摘要。该工具在许多 Claude Code 会话中缺失,而该技能通常安装在这些会话中。

已知限制

在适用时在报告中说明这些限制。

  • 缺乏证据在这里是弱证据。小型竞品和倒闭公司都没有被很好地索引。
  • 企业工具的定价通常有销售壁垒且无法获取。
  • 搜索结果的数量不是市场规模的证据;其中大部分是供应商互相撰写的内容。
  • 报告说明某个空间是否被占据。它没有说明该用户是否能赢,这取决于研究无法看到的信息。

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