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revenue-forecast

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Oferece análise abrangente de previsão de crescimento de receita para empresas, com análise de negócios hiperbólica, pontuação quantitativa de 1 a 10 e previsões de tendências para 5 anos. Inclui 10 novas estruturas de análise especializadas para diversos tipos de empresas, busca inteligente por idioma, análise de matriz de marca e suporta 17.500 parâmetros.

0estrelas
Ver no GitHub ↗Autor: zhengcb81

第0步: 加载配置 ⭐️⭐️⭐️ 新增v2.3.0 (强制执行)

⚠️ 核心变更: 新增配置加载步骤 - 必须执行!

执行目的: 在开始分析前加载系统配置,确保缓存目录、输出目录、维度文件等配置正确

强制执行步骤:

  1. 读取配置模块

    • 使用Read工具读取 core/config.yaml
    • 使用Read工具读取 core/config.py
    • 重点阅读: 目录配置、维度文件配置、公司类型配置

  2. 验证配置加载

    # 调用配置验证函数
from core.config import (
    get_cache_base_dir,
    get_output_dir,
    get_dimension_files,
    get_company_types,
    validate_config
)

# 验证配置完整性
is_valid, errors = validate_config()
if not is_valid:
    for error in errors:
        print(f"❌ 配置错误: {error}")

  3. 验证检查点

    ✅ 已读取: core/config.yaml
✅ 已读取: core/config.py
✅ 缓存根目录: {cache_base_dir}
✅ 输出目录: {output_dir}
✅ 搜索结果目录: {search_results_subdir}
✅ 默认维度文件数: {len(get_dimension_files('default'))}个
✅ 产品驱动型维度文件数: {len(get_dimension_files('product-driven'))}个
✅ 公司类型配置: {list(get_company_types().keys())}
✅ 配置验证: {'通过' if is_valid else '失败'}

配置验证函数:

def validate_config_loading():
    """验证配置加载完成"""
    from core.config import validate_config, print_config_validation

    # 检查配置模块是否已读取
    if not has_read("core/config.yaml"):
        print("""
❌ 【严重违规】无法继续分析!

原因: 未读取配置模块 `core/config.yaml`

解决方案:
1. 执行: Read core/config.yaml
2. 执行: Read core/config.py
3. 然后再执行第0步

当前状态: ⛔ 分析被阻止
必须先加载配置才能继续!
        """)
        raise BlockingException("❌ 未读取配置模块,分析被阻止")

    # 验证配置完整性
    is_valid, errors = validate_config()

    # 打印配置摘要
    config_summary = print_config_validation()

    if not is_valid:
        print(f"❌ 配置验证失败:")
        for error in errors:
            print(f"   - {error}")
        raise BlockingException("❌ 配置验证失败")

    return "✅ 配置加载验证通过"

输出:

✅ 缓存目录: revenue-forecast-cache
✅ 输出目录: outputs
✅ 搜索结果子目录: search-results
✅ 默认维度文件: 9个
✅ 产品驱动型维度文件: 10个 (含品牌矩阵)
✅ 公司类型: 9种 (product-driven, equipment-driven, resource-driven, explosive-growth, service-driven, capital-driven, r-and-d-driven, subscription-driven, platform-driven)
✅ 配置验证: 通过

营收增长预测 Skill 执行指令 v2.5.0

当用户调用 /revenue-forecast [公司名称] 时，请立即严格按照以下步骤执行分析：

执行步骤概览

⚠️ 重要: 严格执行以下步骤,不得跳过任何步骤!

  1. 加载配置 - 读取core/config.yaml和core/config.py ⭐️ 新增v2.3.0
  2. 初始化缓存系统 - 创建公司缓存目录和metadata.json ✅
  3. 判断公司类型 - 自动识别:资源型/爆发式增长型/设备型/产品型 ✅
  4. 语言策略判断 - 调用语言策略模块,识别公司地域类型 ✅ 新增v2.2.0
  5. 执行9维度研究 - 双曲线业务、宏观环境、产业变革等 ✅ 必须生成9个缓存文件
  6. 执行公司类型专项分析 - 根据类型调用对应分析框架 ✅
  7. 情景预测与加权计算 - 乐观/基准/悲观三种情景 ✅
  8. 综合CAGR计算 - 计算加权平均的复合增长率 ✅
  9. 综合评分 - 基于CAGR直接评分 ✅ 必须先读取评分模块!
  10. 生成并保存报告 - 输出JSON和Markdown文件 ✅ 不带日期后缀
  11. 更新缓存 - 保存9个维度的分析结果和搜索结果 ✅

产品驱动型公司额外步骤:

  • 在第4步后增加: 品牌矩阵分析 ✅ 新增v2.2.0
  • 生成10个缓存文件(9维度 + 品牌矩阵)

检查清单使用说明 ⭐ v2.3.1 新增

⚠️ 重要: 为确保每个步骤100%严格执行，新增自动化检查清单。

检查清单文件: .claude/skills/revenue-forecast/checklist.md

使用要求:

  1. 必须使用: 每次执行分析时，必须按检查清单逐项验证
  2. 逐项检查: 每个步骤完成后立即检查对应项，全部通过后才能进入下一步
  3. 强制阻断: 任何检查项未通过 ❌ 都必须修正后才能继续
  4. 记录问题: 在清单末尾的"备注与问题记录"表中记录任何问题和解决方案

检查清单内容:

  • 第0步到第10步的详细检查项 (共11个步骤)
  • 品牌矩阵分析专项检查项 (产品驱动型公司)
  • 报告验证专项检查项 (v2.3.1新增)
  • 最终综合验证

获取最新版本: 检查清单随框架更新，请确保使用与skill.md相同版本的检查清单。

详细执行步骤与检查点

第三步:语言策略判断 ⭐️⭐️⭐️ 新增v2.2.0 (强制执行)

⚠️ 核心变更: 新增智能语言搜索策略 - 必须执行!

执行目的: 根据公司地域类型,自动选择搜索语言,确保搜索效率和准确性

强制执行步骤:

  1. 读取语言策略模块

    • 使用Read工具读取 modules/search/language-strategy.md
    • 重点阅读: 公司地域判断逻辑(第12-146行)、语言映射规则(第150-204行)

  2. 判断公司地域类型

    # 调用语言策略判断函数
origin_result = detect_company_origin(company_name, search_results)

# 返回结果示例:
{
    "origin_type": "chinese" | "foreign" | "mixed",
    "origin_name": "中国公司" | "外国公司" | "混合公司",
    "confidence": 0.85,
    "evidence": ["公司名称包含中文特征: 小米", "搜索结果包含中国注册信息: A股"]
}

  3. 验证检查点

    ✅ 已读取: modules/search/language-strategy.md
✅ 公司名称: {公司名称}
✅ 地域判断: {中国/外国/混合}公司 (置信度: XX%)
✅ 判断证据: [列出关键证据]

搜索语言选择规则:

公司类型搜索语言示例公司关键词示例
中国公司中文小米、比亚迪、茅台"小米 品类扩张 新产品"
外国公司英文Apple、Tesla、NVIDIA"Apple product expansion new products"
混合公司中英双语比亚迪、阿里"比亚迪 品类扩张" + "BYD product expansion"

强制要求:

  • ✅ 所有报告输出必须使用中文
  • ✅ 搜索关键词根据公司地域智能选择
  • ✅ 混合公司需同时搜索中英文关键词

第四步:执行9维度研究 ⭐️⭐️⭐️ 增强v2.2.0 (强制执行)

⚠️ 语言策略集成: 搜索关键词必须根据第三步结果选择 - 必须执行!

强制执行流程:

  1. 读取搜索策略模块

    • 使用Read工具读取 modules/analysis/search-strategy.md
    • 重点阅读: 语言策略集成(第62-95行)、各维度搜索关键词(第1-279行)

  2. 根据公司类型准备搜索关键词

    基础搜索关键词 (所有公司类型):

    • 公司基础信息: 最新财报、业务板块营收结构、年报2024
    • 双曲线业务: 传统业务、新业务战略转型、第二曲线
    • 行业市场: 市场规模、CAGR、AI影响
    • 竞争格局: 竞争对手、市场份额、市场集中度
    • 产能扩张: 产能计划、扩产计划、产能利用率
    • 技术创新: 研发投入、技术突破、专利
    • 宏观政策: 政策支持、监管变化
    • 客户渠道: 大客户、海外扩张
    • 需求端: 下游需求、库存、合同负债

  3. 调用语言策略转换关键词

    # 根据第三步的地域判断结果
keywords = translate_search_keywords(
    company_type="product-driven",  # 或其他类型
    origin_type=origin_result['origin_type'],
    base_keywords=[...]
)

  4. 执行搜索

    • 每个维度至少搜索2-3次
    • 总搜索次数: 18-25次
    • 保存搜索结果到缓存目录

  5. 验证检查点

    ✅ 已读取: modules/analysis/search-strategy.md
✅ 搜索语言策略: {中文/英文/中英双语}
✅ 执行搜索次数: XX次
✅ 搜索结果已保存到: {缓存目录}/search-results/
✅ 生成缓存文件数: 9个 (或10个-产品驱动型)

产品驱动型公司品牌矩阵搜索 (新增v2.2.0):

  • 搜索: "{公司名称} 品牌矩阵 多品牌策略"
  • 搜索: "{公司名称} 品牌协同 供应链复用"
  • 搜索: "{公司名称} 高端品牌 营收占比"
  • 搜索: "{公司名称} 品牌溢价 毛利率"
  • 搜索: "{公司名称} 子品牌 新品牌推出"
  • 搜索: "{公司名称} 品牌忠诚度 复购率"

第五步:执行公司类型专项分析 ⭐️⭐️⭐️ 增强v2.2.0 (强制执行)

⚠️ 新增品牌矩阵分析: 产品驱动型公司必须执行 - 强制执行!

强制执行流程:

  1. 读取公司类型模块

    • 根据第二步判断的类型,读取对应模块
    • 产品驱动型: modules/company-types/product-driven.md

  2. 产品驱动型公司专项分析 (新增v2.2.0)

    必须读取品牌矩阵章节:

    • 使用Read工具读取 modules/company-types/product-driven.md
    • 重点阅读: 4.6 品牌矩阵分析 (第295-398行)

    品牌矩阵分析框架:

    1. 品牌结构梳理

    | 品牌层级 | 品牌名称 | 定位 | 目标客群 | 价格带 | 营收占比 | 毛利率 |
|---------|---------|------|---------|-------|---------|-------|
| 高端品牌 | [品牌A] | 高端旗舰 | 高收入人群 | 高端 | XX% | XX% |
| 中端品牌 | [品牌B] | 主力产品 | 中产阶级 | 中端 | XX% | XX% |
| 入门品牌 | [品牌C] | 入门级 | 价格敏感 | 入门 | XX% | XX% |
| 子品牌/系列 | [品牌D] | 垂直细分 | 特定人群 | 中高端 | XX% | XX% |

    2. 品牌协同效应评估 (5个维度,总分5-25分)

    • 供应链复用: 1-5分
    • 渠道复用: 1-5分
    • 技术平台共享: 1-5分
    • 品牌认知溢出: 1-5分
    • 客户交叉销售: 1-5分

    3. 品牌扩张能力评估 (4个维度,总分5-20分)

    • 品牌延伸能力: 1-5分
    • 品牌管理能力: 1-5分
    • 营销资源分配: 1-5分
    • 数字化运营: 1-5分

    4. 品牌价值量化

    品牌价值 = 品牌溢价能力 + 品牌忠诚度 + 品牌延伸潜力

其中:
- 品牌溢价能力 = (产品均价 - 基准均价) / 基准均价 × 100%
- 品牌忠诚度 = 复购率 × 客户留存率
- 品牌延伸潜力 = 新品牌成功率 × 市场接受度

    5. 品牌矩阵贡献度预测

    | 驱动因素 | 2024贡献度 | 2025E | 2026E | 2027E | 2028E | 2029E |
|---------|----------|-------|-------|-------|-------|-------|
| **品牌矩阵贡献** | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% |
| - 高端品牌占比提升 | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% |
| - 新品牌推出 | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% |
| - 品牌协同效应 | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% |
| - 品牌溢价提升 | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% | +X% |

  3. 验证检查点

    ✅ 已读取: modules/company-types/product-driven.md
✅ 已读取品牌矩阵章节(4.6): 第295-398行
✅ 品牌结构梳理完成
✅ 品牌协同效应评估完成 (总分: XX/25分)
✅ 品牌扩张能力评估完成 (总分: XX/20分)
✅ 品牌矩阵贡献度预测完成
✅ 品牌矩阵贡献已计入总营收增长

  4. 保存品牌矩阵分析结果

    • 创建缓存文件: brand-matrix-{公司名}.json
    • 包含: 品牌结构、协同评分、扩张评分、贡献预测

第七步:综合评分 ⭐️⭐️⭐️ 强制检查机制

⚠️ 核心变更 v2.1.1: 新增"必须读取评分模块"强制验证机制!

为什么需要强制机制:

❌ 违规示例(药明康德案例):
  - 综合CAGR = 10.5% (10%-12%区间,应得4.5-5.4分)
  - 错误使用9维度加权得到7.16分
  - 违反"评分必须由CAGR直接决定"的规则
  - 结果: 评分与CAGR严重不匹配!

✅ 正确做法:
  - 先读取评分模块
  - 按CAGR直接查表
  - 验证评分在正确区间
  - 药明康德应得4.7分(10.5%CAGR)

强制验证函数:

【验证代码】(必须在执行评分前调用)

def validate_scoring_module_read():
    SCORING_MODULE = "modules/scoring/scoring-framework.md"
    
    if not has_read(SCORING_MODULE):
        print("""
❌ 【严重违规】第7步无法继续!

原因: 未读取评分模块 `modules/scoring/scoring-framework.md`

解决方案:
1. 执行: Read modules/scoring/scoring-framework.md
2. 重点阅读第30-76行(评分表和规则)
3. 然后再执行第7步

当前状态: ⛔ 分析被阻止
必须先读取评分模块才能继续!
        """)
        raise BlockingException("❌ 未读取评分模块,评分步骤被阻止")
    
    retu

Como adicionar

/plugin marketplace add zhengcb81/revenue-forecast

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

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