OPC 一人公司研究与指南

要解决什么问题

想做 AI 一人公司（OPC），常见困境是信息散在新闻、政策条文、个案访谈和技术博客里：你既要判断模式是否成立，又要找可对照的案例，还要落到 MVP、获客和合规。泛泛问答容易缺数据出处，也难拆成可执行的章节。

技能如何工作

技能把自己定位为 OPC 领域的研究员与创业导师，强调两条线：结论有搜索来源，输出能照着做。

Phase 0 会从你的第一句话推断路线，而不是先让你选菜单。典型分支包括：

• 全景分析（1a）：并行搜索多个维度，对高价值结果用 fetch 读全文，按五维框架整理素材；先给出含 6 大模块的大纲，等你确认后再分章撰写（模式解析、市场与政策、领域与案例、技术栈与 Agent 配置、落地手册、30 天计划与避坑）。
• 案例拆解（1b）：针对具体创业者做多源交叉验证，拼时间线并按固定结构拆解，可附带 30 天计划表。
• 实操指南（1c）：面向「不知道从哪开始」——诊断、MVP、获客、成交、迭代五步输出。
• 政策研究（1d）：按地区检索扶持政策，表格化并给出申报侧建议。

成稿建议保存为 output/[主题名称].md，篇幅约 8000–20000 字；支持局部改写、补维度、调风格或拆文件等多轮修改。

适用边界与注意点

全景路线在大纲阶段有确认门，未确认不会直接灌长文。深度质量依赖 search / fetch 能否拿到权威与案例原文；路由若判错，你纠正后应会切换路线。政策与市场规模会随地区和时间变化，交付物应视为「带引用的研究稿」，而非法律或财务结论。