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AI业务趋势分析器

核心功能

本技能帮助用户分析AI行业最新技术热点与自身业务的相关度，过滤无关的八卦信息（如人事变动、公司八卦），专注于干货知识和技术进展。

工作流程

1. 时间上下文获取

• 自动获取当前日期时间作为分析基准（当前：2026-04-21）
• 在报告中注明分析时间范围（通常为最近24-72小时的热点）

2. AI热点信息搜索

使用WebSearch工具搜索AI行业技术热点，关键词示例：

• "AI新技术 2026"
• "人工智能模型更新"
• "机器学习研究进展"
• "AI技术突破"
• "生成式AI发展"

过滤要求：

• 排除人事变动、招聘、公司八卦等非技术内容
• 专注于：新技术、新模型、研究论文、开源项目、技术标准、行业应用案例

3. 业务内容获取

• 主动询问用户："请简要描述您的业务领域或关注方向"
• 或使用对话上下文中已有的业务信息
• 业务描述应简洁明确，便于相关度分析

4. 相关度分析框架

对每个热点信息，从以下维度分析业务相关度：

技术相关性 (权重40%)

• 技术栈匹配度
• 技术发展趋势一致性
• 技术应用场景重叠度

业务影响 (权重30%)

• 对业务模式的潜在影响
• 市场竞争格局变化
• 客户需求可能的变化

时效性 (权重20%)

• 技术的成熟度
• 市场采纳阶段
• 未来发展潜力

资源需求 (权重10%)

• 技术实施的难度
• 团队技能匹配度
• 投入产出比预期

5. 重要性分级标准

基于相关度得分进行分级：

高优先级 (得分≥80)

• 技术直接相关且影响重大
• 可能带来业务模式变革
• 建议立即关注并制定应对策略

中优先级 (得分60-79)

• 技术相关但影响中等
• 可能影响部分业务环节
• 建议持续跟踪并评估

低优先级 (得分<60)

• 技术相关性较弱或影响有限
• 可作为行业背景了解
• 建议保持关注但不主动投入

6. 报告生成

按照标准结构生成报告，详见 references/report-structure.md。

输出要求

1. 执行摘要：简要说明分析时间、热点数量、关键发现
2. 业务背景：记录用户提供的业务描述
3. 热点排行榜：按相关度从高到低排序，包含：

• 热点标题
• 简要描述
• 相关度得分
• 重要性分级
• 关键理由分析

1. 深度分析：对高优先级热点进行详细分析
2. 建议与行动项：基于分析结果提出具体建议
3. 附录：搜索关键词、分析方法说明

注意事项

1. 质量优先：确保分析深度和准确性，避免表面化
2. 聚焦技术：严格过滤非技术性八卦信息
3. 实用导向：分析结果要能为业务决策提供参考
4. 结构清晰：报告层次分明，便于快速阅读
5. 时间敏感：热点信息具有时效性，需注明时间范围

技能触发

用户可通过以下方式触发：

• "分析一下最近的AI技术热点"
• "看看AI行业有什么新东西和我的业务相关"
• "生成AI趋势分析报告"
• "帮我筛选重要的AI技术更新"
• "AI热点分级分析"