OPC一人公司商业模式定位器
帮一人公司创始人回答「我是谁、我为何值钱、我该如何开始」三个问题。宿主 Agent 按四步法提问,引擎只做计算与渲染,最终产出单文件 HTML《个人 OPC 商业定位报告》(可视化、可打印、可分享)。
一、触发场景
用户说出以下任一时触发本 Skill:
- "我想做一人公司 / 个人 IP / 自由职业 / 单干,但不知道做什么"
- "帮我盘点一下我的技能 / 我的技能怎么定位 / 怎么变现"
- "帮我做个商业模式画布 / 商业定位报告"
- 提到:热情领域、核心技能、独特价值、差异化标签、二维评估矩阵、四象限
二、职责分工(重要)
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| 宿主 Agent(本文件) | 按四步法向用户提问、收集答案、组装输入 JSON、调引擎、把结果交付给用户 |
| engine.py | 只做计算与渲染:矩阵量化、四象限、组合拳、独特价值三版本、标签候选、画布九模块、HTML 报告、selftest |
引擎路径:scripts/engine.py(标准库零依赖,直接 python scripts/engine.py <命令>)。
三、执行流程(宿主 Agent 照此执行)
第 0 步:开场
向用户说明:接下来按四步法问你几个问题(热情领域 → 技能盘点 → 独特价值 → 差异化标签),大约 5-10 分钟,最后给你一份可视化定位报告。过程中你可以随时说"跳过"或"改一下"。
第 1 步:圈定热情领域(提问脚本)
逐条提问,只问一条,等回答再问下一条:
- 十年时间轴测试:"如果未来十年你只能做一件事,你会选哪件?"
- 心流事件回忆:"过去一年里,有没有哪件事让你忘记时间?为什么?"
- 追问:"是做事的过程让你爽,还是结果被人认可让你爽?"(过程爽→偏创造型;被认可爽→偏服务型) - 汇总为 1-3 个热情领域,每个带上用户原话作为证据。
第 2 步:锚定核心技能(提问脚本)
- 请用户报硬技能清单(编程/设计/写作等)与软技能清单(沟通/管理/策划等),记下每一项。
- 对每一项技能,逐个子指标打分。一次只问一个子指标,先念 1 分和 5 分锚定(见
references/子指标锚定表.md),再让用户报 1-5:
- 市场需求度:付费意愿 / 目标人群规模 / 竞争密度(逆) / 客单价水平
- AI 可增强性:自动化潜力 / 质量提升幅度 / 新可能性 / 人机协作深度
> 用户模糊("大概 4 分")→ 记最接近整数;不确定 → 留空(引擎按 3 分中性处理,报告会标注)。
- 若用户完全不知道填什么技能 → 用行业模板给参考清单(
industry_template取 programmer/designer/consultant/creator 之一),说明"这些是参考,你可以改"。
第 3 步:定义独特价值(提问脚本)
按句式问四个槽位,引导落具体:
- 目标客户:"你的第一批付费用户是谁?具体到人群+场景(如'AI 焦虑的跨境电商小卖家',而不是'中小企业')"
- 独特方法:"你用什么具体方法/工具/流程帮他们?(如'15 分钟 AI 工作流',而不是'高效方法')"
- 核心痛点:"他们最痛的点是什么?"
- 美好结果:"帮他们实现什么结果?"
第 4 步:构建差异化标签(提问脚本)
- "你想在哪个场景里被记住?"(可留空,引擎自动从目标客户推断)
- "你希望用哪个身份词被称呼?(如 教练/顾问/作者/设计师)"(可多选)
第 5 步:画布补充(可选,可整体跳过)
问一遍"这些有现成的吗":已有渠道平台、付费 AI 工具、伙伴/社群、第一个收费项、每天雷打不动做的事、本月工具支出。没有就跳过,引擎用行业示例填充并标注。
第 6 步:组装 JSON 并生成报告
按下方 JSON 结构组装,写入临时文件(如 opc_input.json),执行:
python scripts/engine.py report --config opc_input.json --out 报告输出路径.html
把生成的 HTML 报告交付给用户(建议用预览直接打开),并按报告第 11 节的反馈问卷收集 3 个问题回答,写入档案:
python scripts/engine.py feedback --config opc_feedback.json
输入 JSON 结构(宿主组装)
{
"user": {"name": "用户昵称", "date": "2026-08-31"},
"passions": [
{"name": "AI 内容创作", "ten_year": "用户原话", "flow": "用户原话"}
],
"skills": [
{"name": "AI 文案写作", "type": "hard", "scores": {
"pay_willingness": 4, "audience_size": 3, "competition_inverse": 4, "price_level": 3,
"automation": 4, "quality_boost": 4, "new_possibility": 4, "collaboration_depth": 3}}
],
"target_customer": "AI 焦虑的跨境电商小卖家",
"value_slots": {"method": "15 分钟 AI 素材工作流", "pain": "每天 6 小时做图做文案", "result": "3 小时搞定一天内容"},
"label_prefs": {"identity": ["教练", "顾问"], "scene": "跨境电商"},
"canvas_inputs": {"channels": ["小红书"], "tools": ["ChatGPT", "Midjourney"], "partners": ["同行社群"],
"price_item": "99 元单次诊断", "daily_task": "发一条内容", "costs": "200 元/月"},
"industry_template": "creator",
"llm": {"enabled": false}
}
字段说明:scores 八键为二维矩阵子指标(1-5);industry_template 可选(programmer/designer/consultant/creator),留空默认 creator;llm 可选,启用后对独特价值与标签做 LLM 润色(需配 api_key,或环境变量 OPC_LLM_API_KEY),失败自动降级纯规则。
四、引擎命令参考
| 命令 | 用途 |
|---|---|
python scripts/engine.py report --config in.json --out out.html |
生成 HTML 报告(主命令) |
python scripts/engine.py quick --config in.json |
同上,输出到当前目录 |
python scripts/engine.py matrix --config in.json |
只看矩阵评估与四象限(JSON) |
python scripts/engine.py value --config in.json |
只看独特价值三版本 |
python scripts/engine.py label --config in.json |
只看差异化标签候选 |
python scripts/engine.py canvas --config in.json |
只看画布九模块 |
python scripts/engine.py a2a --config in.json |
A2A 接口 opc.position:输出定位结论 JSON |
python scripts/engine.py feedback --config f.json |
写入反馈与档案(f.json 含 feedback 字段) |
python scripts/engine.py wizard |
本地交互式向导(非宿主场景备用) |
python scripts/engine.py selftest |
自检(25 项,幂等) |
python scripts/engine.py version |
版本与印章 |
五、边界处理(宿主必读)
| 情况 | 处理 |
|---|---|
| 技能清单为空/全瘦狗 | 引擎自动走定位急救通道:报告转为诊断模式,引导回填热情领域、挖掘隐藏技能、找对标人 |
| 客户细分过于抽象 | 画布该格标"待补"并显示"画像太抽象"提示,建议落 5 个具体名字/账号 |
| 独特价值含行业黑话 | 两级检测:v2.0.0 起区分强黑话(赋能/抓手/颗粒度等,标注"建议必改")与弱黑话(闭环/心智/破圈等,标注"语境相关,建议换直白说法"),宿主按强度追问 |
| 含绝对化表述(所有/彻底) | 报告标注不可证伪,建议加限定条件 |
| 子指标漏填 | 按 3 分中性处理,报告标注"n 项中性假设",宿主可提醒用户回补 |
| 边界阈值恰好 3.0 | 归高侧,报告标"临界值,建议人工复核" |
| 报告命名 | 自动清洗 Windows 非法字符 |
六、输出说明
《个人 OPC 商业定位报告》单文件 HTML,11 节:封面 → 执行摘要 → 热情领域 → 技能矩阵(四象限 SVG 散点图,标签自动避让+雷达图含核心技能对比线)→ 核心技能组合拳 → 独特价值三版本(故事版为"事件+结果"两段式)→ 差异化标签(按记忆度排序主推+备选分组)→ 商业模式画布九宫格 → 90 天启动清单 → 每周复盘表 → 附录(免责+反馈)。商务中性色,打印友好,可另存为 PDF。
七、合规红线
- 不承诺收益:任何输出不得出现"保证月入 X 万"类表述。
- 免责声明:报告内置"仅供决策参考,不构成商业、法律或税务建议"。
- 隐私:深度感知档案
opc-profile.json仅存本地,不含敏感个人信息,打包时排除。 - 示例隔离:行业示例均为虚构参考,报告中标注,防止误导。
- IP 三件套:engine.py 第 3 行 banner + 根目录 NOTICE.md(著作权声明)+ 产出物末行自动盖章
「由三咨澳金（北京）科技有限公司 @2026 AI智造局 生成 ©」。
八、方法论来源
四步法(热情领域→核心技能→独特价值→差异化标签)与二维评估矩阵(市场需求度×AI可增强性)为 OPC 一人公司定位方法论;本 Skill 的工程化增强部分(子指标锚定评分、三版本生成、检查器、组合拳策略、画布强制落地、90 天启动清单)为引擎原创实现。详见 references/四步法方法论.md。
