market-landscape-scan

用途

Market Landscape Scan 用于绘制一个市场的结构，而不是给出一次性答案。它通过一套工作流完成：搜索计划 → 细分 → 参与者映射 → 动态 → 空白 → 下一步选项。其输出是下游一切工作的基础——规模测算需要知道细分，定位需要知道参与者，竞品深度分析需要知道谁值得投入。该技能映射的是结构，而非量级：它告诉你谁在哪里竞争以及为什么，而不是奖品有多大。

主要能力

• 以买家视角进行细分：按买家实际体验来划分市场，而非按厂商或分析师的划分方式，并标注两者不一致之处。分析师象限是别人为自身目的绘制的地图；厂商分类与买家现实之间的分歧往往隐藏着机会。
• 将非消费视为竞争对手：“他们使用电子表格”应出现在参与者地图上。将替代方案和非消费视为竞争对手是市场分析中最具商业价值的习惯——最大的对手通常是现状，而它从不出现在象限中。
• 死区测试：每个空白主张都必须经受“或者它其实是一个死区？”的拷问。空白要么是机会，要么是无需求的证据；诚实的反向解读是强制性的，而非可选的。
• 禁止编造清单：公司、产品、融资轮次、市场份额、增长率、客户声明。
• 自主调查契约：最多 3 个问题（市场、决策、边界），若未回答则基于标注假设继续推进。
• 事实/推断/假设标签：在输出中区分事实、推断和假设。
• 稳定 schema：输出遵循固定结构，便于季度重新扫描时进行差异对比。

使用方式

调用时以内联方式提供输入——技能名称后的文本、粘贴的上下文转储或附加的 ARGUMENTS: 行——均视为已给出的答案，不再重复提问。

若空手而来也可以。技能最多提出 3 个问题（市场、决策、边界），若未回答则基于标注假设继续推进。

示例调用：Run a market landscape scan on developer-facing API observability tools, EU-only — this supports a Q4 market-entry decision.

流程：

1. 确认内联上下文，然后只问未回答的问题（最多 3 个）：市场或问题空间（用你自己的话）；该格局应支持什么决策；任何边界——地理、买家规模、价格带。若未回答，则基于标注假设继续。
2. 展示 3 条搜索计划——你将搜索什么、来源类型（分析师和评论网站、公司和定价页面、融资数据库、行业媒体、行业协会、从业者社区），以及如何将事实与推断分开。除非被修改，否则继续。
3. 以 Just Enough Mode 进行研究，并严格按 schema 输出。

输出 schema（不得重排）：

Market Landscape Snapshot

1. Scope

Market / problem space: | Boundary: | Decision supported: | As-of date:

2. How This Market Segments

• [3-5 segments as buyers experience them, each 1 bullet]
• [Where vendor categories disagree with buyer reality: 1 bullet]

3. Player Map

Direct players

• [Name]: [who they serve; wedge; 1 momentum signal; URL]

Adjacent players (could enter)

• [Name]: [why adjacency matters; URL]

Substitutes and non-consumption

• [What buyers do instead]: [why it persists]

Emerging entrants

• [Name]: [what bet they're making; funding/traction signal; URL]

Cap the full map at 12 players; strongest signal only.

4. Dynamics

• Where the money is: [2 bullets, labeled]
• Where the momentum is: [2 bullets, labeled]
• Consolidation or fragmentation: [1 bullet]
• Technology or regulatory shifts in play: [1-2 bullets]

5. Whitespace and Dead Zones

• [Apparent gap]: opportunity or dead zone? [evidence either way]
• [2-3 of these, each with the honest counter-reading]

6. So What?

• 3 implications for the decision named in Scope
• 2 players to deep-dive next
• 3 assumptions to validate Each bullet: label, confidence, URL where relevant.

最终步骤（恰好提供 4 个选项）：

1. 对深度分析参与者运行 competitive-research-snapshot
2. 对最有前景的细分运行 tam-sam-som-calculator 规模测算
3. 针对该格局起草定位假设（positioning-statement）
4. 可安排版本：季度重新扫描应关注什么？

接受 1、2、3、4、1 和 2、Verbose Mode 或自定义路径。

适用场景

• 市场进入决策前
• 新产品线规划
• 重新定位
• 自建与购买决策
• 需要为规模测算、定位、竞品深度分析提供结构基础时

限制

• 该技能映射结构，不测算量级——不告诉你奖品有多大。
• 需要输入市场、细分或问题空间，以及该格局应支持的决策。
• 边界可窄于全球——地理、买家规模、价格带。
• 参与者地图上限为 12 个，仅保留最强信号。
• 禁止编造公司、产品、融资轮次、市场份额、增长率、客户声明。
• 重新扫描之间若改变边界或 schema，会静默破坏可比性——不同范围的重新扫描是新基线，应明确说明。

常见陷阱

• 采用分析师地图：背诵象限不是格局扫描——象限排除替代方案、滞后于新兴进入者，并按便于排名的维度细分。将其作为一个 OSINT 来源，标注，绝不作为框架。
• 遗漏非消费：没有“买家转而做什么”的参与者地图会美化地图上的每个厂商，并隐藏真正的竞争对手：惯性。
• 空白浪漫主义：宣布每个空格都是机会。如果缺少反向解读，分析就是推销，而非情报。
• 参与者地图蔓延：二十个参与者各两条事实胜过没有，但十二个各带最强信号远胜于此。上限就是纪律。
• 重新扫描之间的范围漂移：在运行之间改变边界或 schema 会静默破坏可比性。

参考

autonomous-investigation (Workflow) — 治理协议 intelligence-collection-disciplines (Component) — 学科来源与信号链 competitive-research-snapshot (Workflow) — 对本扫描浮现的参与者进行深度分析 tam-sam-som-calculator (Component) — 对本扫描映射的细分进行规模测算 positioning-statement (Component) — 针对该格局进行定位

改编自 https://github.com/deanpeters/product-manager-prompts 仓库中的 market-intelligence/market-landscape-scan-prompt.md。