# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/zhangxiaoqiang1991/luopanluopan is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by zhangxiaoqiang1991. 行业研究 + 公司研究路由器:看清行业的钱与权力,判断公司是否值得投资或加入. It has 223 GitHub stars.
luopan's catalog security scan is still queued. You can run an instant dependency and prompt-injection check now with the "Scan for vulnerabilities" button above.
Clone the repository with "git clone https://github.com/zhangxiaoqiang1991/luopan" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above). luopan ships a SKILL.md manifest, so compatible agents can discover and load it automatically.
luopan is primarily written in HTML. It is open-source under zhangxiaoqiang1991 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh luopan against similar tools.
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Unlocks once the catalog security scan passes (runs nightly).
The deep catalog scan for this skill is still queued. Run an instant dependency check now instead.
不输出百科,输出判断。
本文件只负责识别研究对象、确认公司研究目的并加载对应子 Skill。具体方法论不得复制到根文件。
| 用户意图 | 路由 | 必须读取 |
|---|---|---|
| 行业结构、产业链、市场规模、竞争格局、行业机会 | 行业模式 | modes/industry/SKILL.md |
| 具体公司、品牌、证券、Offer 或岗位 | 公司模式 | modes/company/SKILL.md |
| 同时研究行业和具体公司 | 组合模式 | 先读行业 Skill,再读公司 Skill;复用事实与来源 |
| 行业报告后追问其中一家公司 | 公司模式 | 继承行业上下文,再读公司 Skill |
判定规则:
用户已经明确投资或求职目的时,直接加载并执行 modes/company/SKILL.md 的对应模式。
用户只说“帮我调研一下这家公司”、只给公司名,或没有说明用途时,必须先问:
你这次调研主要想解决哪类问题?
- 投资为主——重点看财务质量、护城河、估值和安全边际
- 求职为主——重点看业务前景、组织稳定性、岗位价值和面试反问
- 投资与求职并重——两条主线都研究,但共享事实、避免重复
这是唯一的前置问题。用户选择前必须等待,不搜索、不抓取、不生成报告,也不得根据公司类型替用户猜测。
选择后的边界:
1 / 2 / 3;在用途确认前不得加载深度研究流程,也不得把“双线并重”偷偷设为默认值。路由后必须完整读取对应子 Skill,再开始研究:
modes/industry/SKILL.mdmodes/company/SKILL.md子 Skill 的信源、证据、输出、测试卡片和质量门禁均为强制规则。根路由不得用摘要替代其完整内容。
组合模式下:
欢迎在 Issues 页面提交反馈,或直接联系作者。
大厂转型人强哥(全网同名)
河北邯郸人,曾武汉求学,现居北京。曾就职腾讯、字节跳动。目前负责 AI + 内容增长、产品运营。关注以下三方面的机会,欢迎交流 / 围观朋友圈:
联系方式与链接:
qianggegood123(有对应付费社群和咨询服务,若感兴趣私聊即可)不输出百科,输出判断。
输入一个行业,帮你看清钱、权力和机会;输入一家公司,先确认投资或求职目的,再判断它是否值得买、值得去。
底层逻辑包括:信源分级(A/B/C)+ 多源视角矩阵 + 对抗验证 + 诚实原则。
罗盘不是两个互不相干的 Skill,而是一个带路由的研究系统:
| 部分 | 位置 | 作用 |
|---|---|---|
| 统一入口与路由器 | SKILL.md |
判断用户研究的是行业还是公司,并加载对应子 Skill |
| 行业研究 | modes/industry/SKILL.md |
研究行业结构、产业链权力、公司格局、利润分布和进入机会 |
| 公司研究 | modes/company/SKILL.md |
研究公司发展、商业模式和生态位,并按用户选择运行投资判断、求职判断或双线判断 |
罗盘 SKILL.md
├── 行业、赛道、产业链 → 行业研究 Skill
└── 具体公司、股票、岗位 → 公司研究 Skill
├── 投资为主
├── 求职为主
└── 投资与求职并重
行业和公司研究共享信源分级、对抗验证与诚实原则,但使用不同的判断模型。用户只需要安装整个仓库、调用“罗盘”,不需要分别寻找两个 Skill。
研究行业:帮我研究一下 AI Agent 行业
研究投资:从投资角度研究一下 NVIDIA
研究求职:我准备面试字节跳动,帮我判断是否值得去
用途不明:帮我调研一下腾讯 → 罗盘会请你选择投资、求职或两者并重
组合研究:先研究游戏行业,再看腾讯在行业中的位置
罗盘的根 SKILL.md 只负责路由,完整方法分别位于:
modes/industry/SKILL.md:行业结构、价值链、竞争格局和进入机会;modes/company/SKILL.md:公司发展、投资价值和求职价值。| 用户需求 | 罗盘如何处理 | 主要回答的问题 |
|---|---|---|
| 行业研究 | 直接进入行业研究流程 | 行业怎么运转、谁掌握话语权、利润在哪里、是否值得进入 |
| 公司研究 | 路由到公司研究子 Skill | 公司怎么赚钱、发展质量如何、是否值得投资或加入 |
当用户只说“帮我调研一下这家公司”,但没有说明用途时,罗盘会先询问一次:
这样做是为了避免让求职用户阅读大段估值,也避免让投资用户被岗位信息干扰。用途明确后再调研,不靠公司类型替用户猜测。
罗盘不是只有行业调研。它先判断你研究的是“行业”还是“公司”,再加载对应的方法;公司研究还会确认你真正要解决的是投资还是求职问题。
flowchart TD
A["用户提出研究需求"] --> B{"研究对象是什么?"}
B -->|"行业、赛道或产业链"| C["进入行业研究"]
B -->|"具体公司、股票、岗位或 Offer"| D{"是否已经说明用途?"}
B -->|"行业与公司都要研究"| E["先研究行业,再研究公司"]
D -->|"投资目的明确"| F["投资为主"]
D -->|"求职目的明确"| G["求职为主"]
D -->|"明确要求两者"| H["投资与求职并重"]
D -->|"用途不明确"| I["请用户三选一"]
I --> J["1. 投资为主"] --> F
I --> K["2. 求职为主"] --> G
I --> L["3. 两者并重"] --> H
I -. "选择前暂停" .-> M["不搜索、不抓取、不生成报告"]
F --> N["财务、护城河、估值与安全边际"]
G --> O["业务前景、组织稳定性、岗位价值与面试反问"]
H --> P["共享事实,分别输出投资与求职结论"]
E --> C --> Q["行业结构、价值链与竞争格局"] --> D
| 你怎么问 | 罗盘怎么走 |
|---|---|
| “研究一下 AI Agent 行业” | 直接进入行业研究 |
| “英伟达现在值得买吗?” | 直接进入公司投资研究 |
| “我准备面试字节跳动” | 直接进入公司求职研究 |
| “帮我调研一下腾讯” | 先请你选择投资、求职或两者并重 |
| “先研究游戏行业,再看腾讯” | 先建立行业地图,再进入公司研究 |
公司研究先确认用途,不是增加问卷。投资者和求职者关心的并不是同一件事:前者需要判断现金流、估值和安全边际,后者需要判断业务位置、团队风险和职业资本。只追问一次,可以避免报告写完后因方向错误而推倒重来。
用户这样问:
帮我调研一下 NVIDIA,我主要想判断是否值得投资。
罗盘怎么做:
点醒结论:
好公司不等于当前是好价格。
报告认为 NVIDIA 的公司质量通过,但基准日约 210.96 美元的价格,要求未来五年正常化现金流仍保持约 31%–32%年增长,当前价格没有通过安全边际测试。
**下一步可以追问:**目标年化回报率为8%、10%和12%时,合理价格分别是多少?云厂商削减资本开支会怎样影响 NVIDIA?
用户这样问:
我准备面试字节跳动,帮我看看这家公司是否值得去。
用户已经说明求职目的,因此罗盘不再询问,直接进入求职路线。
罗盘怎么做:
字节跳动是非上市公司。报告不会使用媒体估算拼出看似精确的营收、利润和估值模型。
点醒结论:
值得面试,不等于值得接受 Offer。
字节的平台规模、全球业务和 AI 投入能够提供高密度职业资本,但具体岗位是否值得加入,取决于业务位置、直属上级、成果所有权和个人目标,而不是“字节经历”四个字。
**下一步可以追问:**把具体 JD、职级和薪酬发给罗盘,或者把不同面试官的回答发来,升级为业务级或 Offer 级判断。
用户这样问:
帮我调研一下腾讯,我既想看投资机会,也想判断是否值得去工作。
罗盘只建立一次公司身份、财务、商业模式和生态位事实底座,然后分别运行投资与求职判断,不把二者混成一个总分。
**投资线重点:**微信、游戏、广告、支付和企业服务如何共同变现;收入、利润与自由现金流质量;AI投入与监管风险;三情景估值和安全边际。
**求职线重点:**公司与业务稳定性;具体事业群的位置;岗位是否拥有资源、决策空间和可归因成果;如何通过自然反问判断团队真实情况。
点醒结论:
同一家公司的投资结论和求职结论,可以完全不同。
腾讯的公司质量可取,但基准日约590.5港元更接近合理价格,尚未留出足够安全边际;从求职角度看,公司级值得继续了解,但腾讯内部业务线之间的差异,可能比腾讯与其他公司的品牌差异更重要。
**下一步可以追问:**腾讯降到什么价格才满足安全边际?某个具体事业群是增长业务还是成熟业务?带上 JD 后是否值得接受 Offer?
| 公司 | 默认展示案例 | 报告 |
|---|---|---|
| NVIDIA(英伟达) | 投资主线:公司质量、情景估值、反向估值与安全边际 | HTML · Markdown · JSON |
| 字节跳动 | 求职主线:公司级初筛、风险边界与10个低防御面试反问 | HTML · Markdown · JSON |
| 腾讯控股 | 投资与求职双线示例:两类结论分别呈现 | HTML · Markdown · JSON |
公司研究同时支持上市公司与非上市公司,但证据边界不同:上市公司优先使用监管披露、财报和公告;非上市公司若缺少可靠数据,会明确标注“公开信息有限”,不会用媒体传闻拼出虚假的精确财务结论。
每份正式公司报告使用同一份结构化事实生成三种格式:HTML 用于阅读展示,Markdown 用于本地保存,JSON 用作可复核的数据底稿。
| 行业 | 报告 | 亮点速览 |
|---|---|---|
| 📚 知识付费 | 查看报告 | 反直觉发现:权力上游是流量平台(抖音/视频号),不是内容平台(得到/知乎)。工具(小鹅通毛利率75.7%)比内容(得到)盈利更确定。 |
| 🤖 AI行业(大模型+应用层) | 查看报告 | 最反常识:产业链利润严重错配——卖算力的已盈利(寒武纪+20亿),做模型的巨亏(智谱亏47亿),应用层反而最肥(同花顺毛利率91%)。 |
| 🌐 跨境电商(中国出口) | 查看报告 | 格局判断:权力从"平台单极"转向"平台×品牌×服务商三极博弈"。安克创新亚马逊收入占比已降至52%,去平台化正在加速。 |
每份报告包含:核心判断(答案先行,数据+来源+"所以呢")→ 上中下游权力分布(按话语权,非产业链位置)→ 逐家公司分析 → 行业前景 + 行动建议
核心判断 + 上中下游权力分布 + 公司分析
核心判断 + 上中下游权力分布 + 公司分析
核心判断 + 上中下游权力分布 + 公司分析
以下保留该次研究的截图展示;当前仓库未收录对应的完整 HTML 报告。
该研究综合运用中航证券、大象研究院、万联证券三份报告的多源框架,覆盖31家公司、5大赛道内容运营岗位及近三年投资事件。
以下是在这个项目的调研过程中发现的反直觉判断——它们不是已知常识,而是在结构化调研中"冒出来"的:
| 洞察 | 行业 | 为什么反直觉 |
|---|---|---|
| "得到"不是上游,抖音才是 | 知识付费 | 习惯把"内容好"当"权力大"。实际上得自己不掌握流量入口,用户增长依赖上游平台导流。 |
| 小鹅通毛利率75.7% > 得到巅峰营收 | 知识付费 | 工具的盈利确定性远高于内容,但天花板也更低。没有绝对优劣,取决于风险偏好。 |
| 卖算力的赚钱,做模型的巨亏,应用层反而肥 | AI行业 | 违反"产业链上游=最强"的直觉。芯片厂(寒武纪/海光)先盈利了,模型层还在烧钱,应用层(同花顺91%毛利率)闷声发大财。 |
| 紫鸟浏览器在跨境电商中有上游话语权 | 跨境电商 | 一个SaaS工具65%毛利率,服务700万+店铺。表面是工具供应商,实际是谁也离不开的基础设施。 |
| 安克创新正在"去平台化" | 跨境电商 | 亚马逊收入占比从57%降至52%,独立站+线下渠道在扩建。权力在从平台向强势品牌转移。 |
| 泡泡玛特毛利率72.1%,但市占率仅11.5% | 情绪消费 | 行业格局极度分散(CR5仅20.8%),但头部利润池极厚。对标日本(CR3=55%),整合空间巨大。 |
| AI玩具赛道一年融了200亿 | 情绪消费 | 2024年仅2.49亿→2025年飙至200亿(增长80倍)。红杉、阿里、字节全线入局,AI玩具毛利率70-80%远超传统玩具。 |
| 短剧千亿市场,但内容运营岗薪资分化严重 | 情绪消费 | 基层岗4-8K vs 高级岗80-110K/月。出海方向需求最旺,英语+内容是稀缺组合。 |
这些洞察不是在百度百科上能查到的。它们来自:A/B/C三级信源的交叉验证 + 上中下游权力分析框架的强制追问 + 多源视角矩阵的框架对比。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/zhangxiaoqiang1991/luopan.git
# 安装时请保留完整目录结构;根 SKILL.md 会继续加载 modes/ 下的子 Skill
支持工具:
市面上的研究要么太浅(百科式简介),要么太深(券商研报几百页)。你需要快速理解一个陌生行业或公司时,缺的是一张结构化的地图——知道钱怎么流动、谁有话语权,以及下一步该不该投入时间或资金。
行业研究路线从麦肯锡行业研究方法论中提取了四个核心机制:
在 AI 助手中调用罗盘,说出想研究的行业或公司即可。根 Skill 会先判断研究对象,再路由到对应流程。
触发词:
行业需求会进入9阶段调研流水线(信源分级→多源视角矩阵→对抗验证→质量自检)。公司需求如果没有说明用途,会先出现“投资为主、求职为主、投资与求职并重”三选一;用户选择后才开始深度研究。完整路由与方法见 SKILL.md,公司研究规则见 modes/company/SKILL.md。
行业研究输出结构:
核心判断 → 3-5 条最重要的结论(答案先行)
一、最少必要知识 → 这个行业是干什么的
一句话定位 + 运作框架 + 核心术语 + 关键数字
二、公司商业模式与竞争格局 → 钱怎么挣、谁在挣
上中下游权力分布 + 代表公司(每层 Top N,多视角发现的均纳入)
每家公司的商业模式 + 关键数据 + 分类理由
行业状况 + 市场动态 + 竞争格局变化
三、行业前景 → 值不值得进、往哪进
趋势信号 + 核心风险 + 未解决的争论 + 行动建议
公司研究输出结构:
共同事实底座 → 公司身份、业务结构、财务与证据边界
投资为主 → 商业模式 → 护城河 → 管理层 → 财务质量 → 风险与反证 → 好价格与安全边际
求职为主 → 业务稳定性 → 组织红利 → 风险穿透 → 职业杠杆 → 面试反问
投资与求职并重 → 共享事实,但分别给出投资结论与求职结论
通过只表示某项检查达到当前标准,不等于直接建议买入或接受 Offer欢迎在 Issues 页面提交反馈,或直接联系作者。
大厂转型人强哥(全网同名)
河北邯郸人,曾武汉求学,现居北京。曾就职腾讯、字节跳动。目前负责 AI + 内容增长、产品运营。关注以下三方面的机会,欢迎交流 / 围观朋友圈:
联系方式与链接:
qianggegood123(有对应付费社群和咨询服务,若感兴趣私聊即可)MIT