技能介绍

行业情报筛选的工程化难题

在撰写行业周报或市场快报时，最耗费精力的往往不是最终的文案排版，而是前期的素材筛选与信源核验。面对海量信息，人工处理极易陷入“凑数”陷阱——为了填满预设的条数，不得不塞入软文、SEO 水文或无关的次要新闻，导致最终交付的简报信息密度低下。此外，同一批行业动态往往需要适配内部汇报、公众号推文和视觉海报等多种载体，手动调整格式不仅重复劳动，还容易出现排版溢出和中文换行错乱等低级问题。

两阶段生成与多形态渲染

该技能将快报生成拆分为严格的“候选池”与“最终产出”两阶段执行，强制引入人工确认节点以避免模型盲目生成。

候选池构建：输入行业、市场与关注重点后，技能会先浏览并检索当前新闻、政策、融资及产品发布等动态，生成包含 20 条候选选题的卡片池。每张卡片均强制要求包含 来源/日期、一句话摘要、入选理由 与 适合角度，确保信源可追溯且论述具备业务价值。
最终产出与海报 QA：在用户明确保留或剔除特定条目（例如“保留1-8条”）后，技能才会基于最终集合生成中文简报、多平台文案及海报。对于海报输出，技能内置了视觉检查机制，要求渲染后检查分辨率、品牌 Logo 可见性、卡片重叠及底部信息挤压问题，确保中文排版不出现断词或拥挤。

适用边界与反幻觉策略

该技能的核心设计原则是“宁缺毋滥”。当目标行业边界过宽、公开信息不足，或检索结果多为自媒体、招聘广告和股票评论时，技能会触发 unsupported_industry_protocol.md 降级协议。如果高质量候选条目少于 12 条，技能会主动中断流程，要求用户补充特定信源站点、公司名单或收窄子行业范围，绝不编造来源链接与公司动态。