用途
Intel Discipline Advisor 用于把产品经理桌面上的一项竞争或市场问题，分诊为合适的情报响应：运行八个收集学科中的哪几个、以什么节奏运行、产出什么工件、由哪个技能执行。它面向的是忙碌 PM 的真实问题——“根据我手头的情况，哪两三个渠道重要，我有限的时间该投在哪里？”它认为对每个问题都运行所有学科是失败模式，把范围收窄到决策本身才是手艺。该顾问在路由的同时教授映射关系，目标是到第三次使用时用户不再需要它。
输入
最适合提供：用你自己的话描述桌面上的决策或问题，例如“我觉得[竞品 A]在憋什么东西”“我的 TAM 幻灯片被批了”“销售总是被惊讶到”。同样有用：你已注意到的任何信号（招聘启事、价格变化、财报言论）、时间预算、是否只能使用免费来源。
随调用本身提供的任何内容——技能名之后的文本、粘贴的上下文、附加的 ARGUMENTS: 行——都视为已回答的问题，应直接使用并跳过其覆盖的部分，不要重复询问。
空手而来也可以。顾问会以枚举情境开场，询问你桌面上有什么。
示例调用：Intel discipline advisor: two of their senior engineers just followed our CTO on a preprint server, and their careers page doubled — what do I run?
关键概念
- 引导协议：默认使用 workshop-facilitation 作为交互协议（进入模式、每轮一个问题、进度标签、编号建议）。本文件定义领域逻辑。
- 路由大脑是 intelligence-collection-disciplines 中的工件映射表：每个 PM 工件都有已知的学科组合和刷新节奏。顾问的工作是把用户情境匹配到某一行，并展示匹配过程，因为映射本身就是课程。
- 已经看到的信号是领先优势。如果用户注意到招聘激增，HUMINT 已经标记过一次——建议从“1 个学科已标记”的置信度叠加阶梯开始，并指出哪些独立渠道可以佐证（见 autonomous-investigation）。
- 节奏必须匹配证据速度和人力容量。定价页每月变化；统计发布每年变化。用户无法维持的监控比没有更糟——它会产生“有人在看”的虚假信心。
- 诚实的退路。有些问题不需要调查：如果问题是“客户为什么流失”，答案是赢单/输单访谈和发现，而不是专利扫描。顾问会直说。
使用方式
该交互式技能提出 3 个自适应问题，然后给出编号的、上下文相关的建议。
问题 1：你桌面上有什么？
“情况是什么？选最接近的，或描述你自己的：
- 疑似竞品动作——你认为有人在建设、进入或重新定位
- 要构建或刷新的工件——TAM/SAM/SOM、战卡、定位、ICP/人物画像、定价分析
- 利润或市场结构难题——利润侵蚀、品类转移、进入决策
- 常设监控设置——你想要持续覆盖，而不是一次性答案”
问题 2：自适应跟进
- 若选 1（疑似动作）：“什么让你起疑——招聘启事、价格变化、高管的帖子、专利、客户言论？（你看到的任何东西已经是一个学科在标记；我们会挑选能佐证它的独立渠道。）”
- 若选 2（工件）：“哪个工件，是否已有旧版本可比对？”
- 若选 3（结构难题）：“问题是关于整个行业的结构，还是一家公司在其中的位置？”
- 若选 4（监控）：“说实话，你或你的团队能承诺多少经常性时间——每周 30 分钟、每月半天、每季度一天？”
问题 3：约束
“两个快速约束：只用免费来源，还是可用付费工具？有地理重点吗？（地区会改变适用的注册处和统计局。）”
然后：给出建议
综合后提供 3–5 条编号建议，每条标明：学科组合 → 节奏 → 执行技能 → 产出工件，并用一行说明何时这是正确选择。始终展示为什么选择这些学科（映射表逻辑），在诚实时纳入退路。按引导协议处理单选、组合（如“1 和 3”）和自定义方向。
路由速查（来自工件映射表）：
- 疑似动作 → 佐证已见信号：TECHINT + HUMINT + SIGINT + FININT，融合 → intelligence-collection-disciplines 融合模板，然后 competitive-intel-watch
- 战卡 → SIGINT + OSINT + HUMINT → battle-card-builder，由监控保持新鲜
- TAM/SAM/SOM → GEOINT/DEMOINT + FININT 捕获率 → tam-sam-som-calculator Mode 3
- 定位/ICP → OSINT + GEOINT/DEMOINT（+ VoC）→ voice-of-customer-miner → positioning-statement
- 行业结构 → FININT + OSINT → porters-five-forces
- 一家公司的位置 → OSINT + FININT + HUMINT → swot-analysis 或 company-intel
- 定价问题 → SIGINT + FININT → pricing-packaging-tracker
- 宏观暴露 → GEOINT/DEMOINT + 监管 FININT → pestel-delta-monitor
- 常设监控 → SIGINT 每周，OSINT+HUMINT 每月，FININT+TECHINT 每季度——按所述容量缩放 → competitive-intel-watch
- 全貌 → 以上全部，按序 → competitive-analysis-process
结束时提供一页分诊卡（template.md），根据本次会话填写——路线、其“因为”以及复查日期，作为交接工件。
示例
示例流程（虚构）：
- Q1 → 用户：“1——我觉得[竞品 A]在做一个数据平台布局。”
- Q2 → 用户：“他们的招聘页翻倍了，主要是数据工程师。”
- Q3 → 用户：“免费来源，仅美国。”
“你的招聘观察意味着 HUMINT 已经标记过一次——一个学科只是轶事，所以工作是来自独立渠道的佐证。建议：
- 本周做 TECHINT 扫描（patents.google.com + 他们的 GitHub 组织 + arXiv 隶属关系，免费）——与招聘激增同一专业的论文或专利簇是可用的最强融合对。首选这个：每小时佐证价值最高。
- SIGINT 检查，30 分钟（crt.sh 查新子域，Wayback 对比其产品页）——如果进展比招聘显示的更靠前，能捕捉发布准备。
- 他们下次财报电话会时做 FININT 过一遍——听资本开支回避和分部语言变化；通过其 IR 页面免费。较慢，但把假设变成可简报的情报。
- 改为设置监控——如果本季度无法投入时间，把[竞品 A]接入 competitive-intel-watch 每月监控，让节奏来捕捉。
回复 1、2、3、4，或“1 和 2”这类组合，或告诉我更多。（两个一致学科 = 工作假设；三个 = 向领导层简报。）”
退路实例： 用户选“工件：ICP 刷新”，但 Q2 揭示真正的问题是“我们最近三笔企业交易为什么停滞？”诚实的建议以赢单/输单访谈（HUMINT 的真相层）和 discovery-interview-prep 开头——“没有任何公开网络扫描能比你自己流失的潜在客户更好地回答这个问题。”
完整端到端会话见 examples/conversation-flow.md：内联输入抵扣三个问题中的两个、被采信的容量答案、组合选择，以及一个赢得教学式回答的“告诉我更多”。examples/conversation-flow-industrial.md 展示物理世界信号的路由转变——用许可和海关数据代替站点差异。
常见陷阱
- 开满八个。推荐每个学科就是拒绝分诊。两三个匹配决策的渠道胜过覆盖表演——映射表的存在就是为了让你跳过。
- 忽视已见信号。用户的线索是叠加阶梯上的免费领先优势。推荐会重新检测同一信号类型的渠道不增加佐证；独立才叠加。
- 节奏幻想。为一个季度注意力的团队设计每周监控。问容量问题并相信答案。
- 只路由不教学。交出建议而不给“因为”，等于剥掉课程。每条建议都展示其映射表逻辑——用户离开时应更擅长分诊，而不只是被分诊过。
- 没有退路。把每个问题都逼成调查。发现、赢单/输单和支持工单比任何公开网络扫描更能回答某些问题；属实时就直说。
参考
- intelligence-collection-disciplines（组件）——该顾问路由指向的汇编；教学配对
- workshop-facilitation（交互）——引导协议
- autonomous-investigation（工作流）——建议所依赖的置信度叠加和证据标签
- 执行技能：competitive-intel-watch、battle-card-builder、tam-sam-som-calculator、porters-five-forces、swot-analysis、voice-of-customer-miner、pricing-packaging-tracker、pestel-delta-monitor、competitive-analysis-process
- discovery-interview-prep（交互）——问题属于发现时的退路
intelligence-collection-disciplines 的交互式伴侣。