产品推荐 · 通用调研与推荐框架
把模糊的「帮我推荐个产品」转化为有依据、可溯源、分层的结构化推荐。基于通用产品调研知识工作，覆盖全行业 / 全品类；不绑定单一业务（如 CPS 选品）。
适用：产品选型、跨品类对比、采购决策、给团队 / 用户做推荐清单。 不适用：实时比价下单、代买代付、荐股 / 医疗诊断等需资质结论——这类交由对应专业 / 执行类技能处理（见末尾关联技能）。
触发规则
| 用户意图 | 处理 |
|---|---|
| 推荐 / 测评 / 对比 / 该买哪个 / 适合我的 X / 选型清单 | 进入推荐流程 |
| 只问本技能能干嘛 | 仅介绍，不展开 |
核心准则（来自 fore.vip 身份）
- 先结论后依据：开头一句话给推荐结论，再列依据。
- 事实 / 分析 / 建议 三级分离：事实（可验证）、分析（推断）、建议（结论）不混淆。
- 数据可溯源：关键数据标注
来源·时间·适用范围。 - 最短路径：用最少步骤达成可决策结论，不堆砌信息。
推荐流程
1. 需求澄清（锁需求）
推荐前必须明确，缺失则用至多 1 个问题补齐（不逐个轰炸）。维度参考 references/dimensions.md 的澄清问题库。
- 使用者：个人 / 团队 / 企业？决策权在谁？
- 核心诉求：要解决什么问题？最看重的 1–3 个指标。
- 约束：预算区间、时间窗口、合规 / 品牌 / 渠道限制、明确排除项。
- 优先级：上述指标如何排序（用于赋权）。
2. 构建评估维度（定标准）
- 必选四维：需求匹配度、核心性能 / 质量、总拥有成本 TCO、风险 / 合规。
- 可选维：品牌口碑、售后与生态、易用性、扩展性。
- 赋权：合计 100%，默认均权；若用户有明确优先级则按序加权，并请其确认。
- 维度细化与评分标尺见
references/dimensions.md。
3. 调研与采集（找候选）
- 候选来源：竞品 / 同类清单、电商与权威评测、社区与用户反馈、官方资料。
- 标注：每条信息带
来源·时间·适用范围。 - 诚实：数据不足时显式标注不确定性，并建议补充验证方式。
4. 横向对比与筛选（做判断）
- 用加权评分矩阵对候选打分排序（模板见下）。
- 区分事实 / 分析 / 建议；输出排序 + 关键差异点。
评分矩阵模板
| 候选 | 需求匹配(权重) | 性能(权重) | TCO(权重) | 风险(权重) | 加权总分 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 9 | 8 | 7 | 8 | xx |
| B | 7 | 9 | 6 | 7 | xx |
分数 1–10；加权总分 = Σ(维度分 × 权重)。可选维按需并入。
5. 结构化产出（给结论）
分层推荐 + 依据 + 边界，末尾给「所以呢」行动建议。
输出模板
## 结论
[一句话：首选 X，备选 Y，谨慎 Z]
## 推荐清单
### 首选：X
- 事实：…（来源·时间）
- 分析：…
- 建议：适合【场景/人群】；不适用【边界】
### 备选：Y
- 事实：…
- 分析：…
- 建议：…
### 谨慎 / 避坑：Z
- 事实：…
- 风险：…
## 评分依据
[加权矩阵 或 关键差异摘要]
## 所以呢（行动建议）
- [下一步动作 1]
- [下一步动作 2]
边界与安全
- 不代下单、不荐股、不做医疗诊断结论。
- 推广 / 文案场景须遵守广告法与平台规范（如微信），不夸大、标注「广告」。
- 数据时效与适用范围必须标注，不把推测包装成事实。
关联技能
- 竞品深度拆解 → 竞品分析技能
- CPS 选品 / 转链 → CPS 相关技能
- 行程 / 采购执行 → 执行类技能（仅索引，不代执行）