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能力产品化自检

按专业深度、市场需求、独特优势和 AI 提效潜力评估 1-5 项个人能力,区分事实、假设与待验证项,给出产品化分层建议,并为第一名设计 7-14 天最小付费实验;可运行本地脚本做确定性筛选并复制自检表。

cglt2026opc
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最近更新 2026-09-10 13:29:47
分类:营销依赖:代码执行 / 读写文件 / 内部调用大模型应用场景:市场分析 / 报告撰写 / 推荐 / 模板

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add capability-productizer
Metadata
name
capability-productizer
description
按《AI超级个体》的主业深度、市场需求、独特优势与 AI 提效潜力,批量评估个人能力的产品化可行性,筛选最值得验证的能力并设计首个付费实验。用于“能力产品化自检”“我能卖什么”“把技能变产品”“能力变现方向”等请求。

能力产品化自检

先把能力写成“为谁解决什么问题并交付什么结果”,不要只写技能名。读取 references/rubric.md。

工作流

  1. 收集 1-5 项候选能力及最近两次解决问题的证据。
  2. 对每项判断专业深度、市场付费需求、独特优势、AI 提效潜力;不确定时标记“待验证”,不要硬判“有”。
  3. 需要批量确定性筛选时运行 python scripts/evaluate.py input.json。
  4. 仅将证据齐全且 AI 提效潜力高的能力标为“可优先产品化”。其余分为“先验证需求”“先沉淀交付”或“暂缓”。
  5. 为第一名设计最小实验:1-3 个真实客户、明确交付物、真实付费、7-14 天、一个成功指标。
  6. 用户需要原始表格时复制 assets/能力产品化自检表.xlsx,不要覆盖资产。

输出要求

  • 区分事实、假设和待验证项。
  • 不把流量、点赞或口头兴趣当作付费需求证据。
  • 给出首个报价只是实验假设,不宣称市场公允价。
  • 对涉及医疗、法律、财务等受监管服务,提醒资质、合规与专业复核边界。