VC 投前研究与初筛

SKILL.md

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name: vc-sourcing-screening
description: VC 投前研究与初筛专家。当用户需要针对某个赛道或投资主题生成项目搜寻候选清单，或对某个项目生成四维初筛评分卡（团队/市场/技术/财务，含引用与可回溯出处）时使用。This skill should be used when the user wants a deal-sourcing candidate list for a sector or a screening scorecard for a startup/VC target.
agent_created: true
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# VC 投前研究与初筛（Sourcing & Screening）

## 目的
把 VC 投资流水线的「项目搜寻 → 初筛评分」环节标准化、可复用化：在给定投资主题或项目信息后，产出**赛道候选清单**或**四维初筛评分卡**，所有结论带引用出处、可回溯。

## 何时使用
- 用户给出投资主题/赛道（如「储能」「AI 制药」），要求列出值得看的候选标的。
- 用户给出一个项目（名称/赛道/概述），要求做初筛打分、判断是否值得深看。
- 用于 ima 知识号等对外栏目的「项目搜寻与初筛」系列内容生产。

## 使用说明

### 触发方式
- 在对话中直接用自然语言提出需求，例如：「帮我扫一下机器人赛道有哪些值得看的早期项目」「给 XX 项目做一份初筛评分卡」。
- 或在 WorkBuddy 中通过 skill 调用显式指定本 skill（`vc-sourcing-screening`）。
- 命中关键词：项目搜寻 / 标的清单 / 赛道扫描 / 初筛 / 评分卡 / 是否值得投。

### 调用前准备
- 赛道扫描：准备好投资主题、关注阶段（可选）、地域偏好（可选）。
- 初筛评分：准备好项目名称、赛道、至少一段概述；如有团队/财务信息一并给出可提升精度。
- 默认仅向当前用户返回 Markdown，不自动发布；如用户明确要求发布到 ima，再确认 `ima-mcp` 已连接并信任。

### 执行流程
1. 判断任务类型：赛道扫描（清单）还是初筛评分（评分卡）。
2. 按要求产出结构化内容，四维评分必须带理由与引用。
3. 按「产出格式」渲染 Markdown。
4. （可选）仅在用户明确要求「发布到 ima」并二次确认目标空间与可见范围后，才执行发布并返回链接。

### 结果交付
- 默认直接在当前对话返回 Markdown 文本，不自动外传。
- 仅在用户明确要求并确认发布到 ima 后，才返回条目 ID / 链接与一句话摘要。

## 核心方法论

### A. 赛道扫描（Sourcing）
从投资主题出发，结构化列出候选标的：
- 每个候选：公司名、一句话定位、所属细分赛道、初判亮点、主要风险/信息缺口、建议信息来源。
- 控制数量 5–10 个；按「最值得优先看」排序。

### B. 初筛评分卡（Screening）
采用**四维等权评分卡**，分值 1–10：
| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| 团队 | 0.25 | 创始人背景、互补性、执行力 |
| 市场 | 0.25 | 赛道空间、增速、天花板 |
| 技术 | 0.25 | 技术壁垒、可验证性、差异化 |
| 财务 | 0.25 | 单位经济、现金流质量、融资合理性 |

- 综合得分 = Σ(维度分 × 权重)，范围 1–10。
- 判定阈值：**≥7** 建议进入尽调；**6–7** 视情况补充材料后复议；**<6** 建议暂缓。
- 评分口径须引用《VC 投研方法论》（见引用规范）。

## 输入要求
- 赛道扫描：投资主题 / 关注阶段 / 地域偏好（可选）。
- 初筛评分：项目名称、赛道、概述（至少一段），可选已有财务/团队信息。

## Prompt 模板

### Sourcing（赛道扫描）
```
system: 你是 VC 投前研究分析师，擅长从投资主题出发结构化地发现候选标的。
user: 投资主题：{theme}
关注阶段：{stage}（可选）
请产出候选标的清单（5–10 个），每个含：公司名、定位、细分赛道、初判亮点、主要风险/信息缺口、建议信息来源。按优先级排序。
```

### Screening（初筛评分卡）
```
system: 你是 VC 初筛分析师，依据项目信息产出四维初筛评分卡（团队/市场/技术/财务，1–10，等权）。
user: 项目信息：
- 名称：{name}
- 赛道：{sector}
- 概述：{summary}
请生成初筛评分卡：四个维度各打 1–10 分并给出理由，计算加权综合得分，给出「建议进入尽调 / 补材料复议 / 暂缓」的结论。
```

## 产出格式（Markdown）
初筛评分卡示例：
```
# 初筛评分卡 · {name}

| 维度 | 权重 | 评分(1-10) | 加权得分 | 理由 |
|------|------|-----------|----------|------|
| 团队 | 0.25 | 8 | 2.00 | ... |
| 市场 | 0.25 | 7 | 1.75 | ... |
| 技术 | 0.25 | 8 | 2.00 | ... |
| 财务 | 0.25 | 6 | 1.50 | ... |

**综合得分：7.25 / 10**
**结论：建议进入尽调。**

> 评分口径见《VC 投研方法论》：四维等权，≥7 进尽调，6–7 补材料，<6 暂缓。
```

## 使用示例

### 示例 1：赛道扫描（Sourcing）
**用户输入：**
> 投资主题：工商业储能。关注阶段：A 轮前后。请列出 6 个最值得优先看的候选标的。

**预期产出（节选）：**
| # | 公司 | 定位 | 细分赛道 | 初判亮点 | 主要风险/缺口 |
|---|------|------|---------|---------|--------------|
| 1 | 公司A | 海外工商业储能集成商 | 集成/渠道 | 渠道壁垒高、海外毛利好 | 需核验装机量 |
| … | … | … | … | … | … |

> 建议信息来源：《VC 投研方法论》、行业研报、公司官网。

### 示例 2：初筛评分卡（Screening）
**用户输入：**
> 项目：XX 储能（工商业储能 / 电池管理系统）。概述：团队出自头部电池厂，自研 BMS + 能量调度算法，已签约 3 个园区客户，年营收约 2000 万，毛利率 35%。请出一份初筛评分卡。

**预期产出（节选）：**
```
# 初筛评分卡 · XX 储能
| 维度 | 权重 | 评分 | 加权 | 理由 |
|------|------|------|------|------|
| 团队 | 0.25 | 8 | 2.00 | 出身头部厂，互补性强 |
| 市场 | 0.25 | 7 | 1.75 | 工商业储能增速高 |
| 技术 | 0.25 | 8 | 2.00 | 算法差异化、可验证 |
| 财务 | 0.25 | 6 | 1.50 | 毛利好但规模小 |
**综合得分：7.25 / 10**
**结论：建议进入尽调。**
> 口径见《VC 投研方法论》：四维等权，≥7 进尽调。
```

## 引用与可回溯规范（强制）
- 评分类产出必须引用《VC 投研方法论》（docName: "VC 投研方法论"，snippet 含四维口径）。
- 赛道扫描若引用了外部信息，逐条列出来源（docName + snippet）。
- 所有结论不得无出处；若缺乏依据，明确标注「待核验」。

## 发布到 ima 知识号（可选，需用户明确确认）

> ⚠️ **注意**：本 skill 默认只向当前用户返回 Markdown 内容，**不会自动发布**到 ima 或任何外部账号。仅在用户明确说「发布到 ima」「同步到知识号」或类似指令时，才执行以下步骤。

1. **确认发布意图**：向用户说明内容将离开当前系统、进入 ima 外部知识号，询问目标知识号 / 文件夹及可见范围，待用户明确回复「确认发布」后再继续。
2. **检查连接器**：确认 `ima-mcp` 已连接；未连接时询问用户是否前往连接器管理页完成 OAuth 授权。用户拒绝授权则仅返回本地 Markdown。
3. **执行发布**：调用 ima MCP 工具创建草稿 → 写入正文（保留引用）→ 发布到用户确认的目标空间。
4. **返回结果**：发布成功后返回条目链接 / ID 与一句话摘要；若取消或失败，返回本地 Markdown 并说明原因。

## 质量自检清单
- [ ] 评分卡四维度齐全、权重和=1、综合得分计算正确
- [ ] 结论与阈值一致
- [ ] 引用非空、含《VC 投研方法论》
- [ ] 无无出处结论