用途
opc-niche 帮助一人公司（one-person company）找到并评估一个细分市场（niche）。这里的“细分市场”不仅指市场细分，更指在权力结构中的位置——最终要回答的问题是：你是否掌握卡点（chokepoint，一个分发节点、用户关系的终点），还是只是一个随时可被替换的电池。
核心方法：交叉验证多个独立信号，再用评分卡强制得出结论。单一信号（例如只看搜索量）是选错细分市场最常见的原因。信号矩阵处理证据，反转处理陷阱，五因素处理实质。评分卡强制把判断变成可比较的决策，红海测试专门筛除从众行为和幸存者偏差。
主要能力
第一步：确认起点
先判断用户处于哪种状态，再选择对应入口：
- 完全没有方向 → 从能力圈开始：你做过哪些行业、你了解哪类受众、你有什么别人没有的渠道？在能力圈与信号源的交叉点寻找候选细分市场，而不是从热门榜单上找。不要重复询问用户已经主动提供的信息，只填补空白。
- 已有候选项需要验证 → 直接进入信号收集。
- 有多个候选项 → 逐个处理，不要做混乱的并行比较。
第二步：信号收集（至少交叉验证两个）
四个信号源相互独立。完整步骤和工具清单在 references/signals.md 中。快速参考：
| 信号源 | 寻找什么 | 好信号 |
|---|---|---|
| 关键词流 | 低竞争、有购买意图的长尾关键词族 | SERP 顶部是小博客、论坛帖和过时页面，而不是权威网站 |
| 社区挖掘 | 垂直社区中“讨厌某个工作流程”的帖子 | 同一痛点反复出现，发帖人已经在用临时方案拼凑。阅读时运行伪需求测试：区分这个抱怨是大家互相跟风的热潮，还是几个互不相关的人独立提出的（只有后者才是真信号，更多见 references/foundations.md） |
| 竞品缺口 | G2、Capterra、App Store 上的一星和两星评论 | 差评集中在同一个被忽视的需求上 |
| 趋势 | 新兴话题上的早期信号 | 趋势工具发现它，且 Google Trends 确认存在真实搜索量，两者指向一致 |
硬性规则：只有至少两个信号指向同一方向，候选项才合格。只有一个信号时，结论的上限是“值得收集第二个信号”，而不是 go。
第三步：AI 红海测试（针对 2025-2026）
如果一个产品的核心功能依赖模型推理（生成、分类、归因、摘要等），就算作 AI 相关。拿不准时，归为 AI 相关。对于混合产品（非 AI 层加 AI 层），分层处理：宽松触发测试（任何 AI 子功能都足以运行测试），单独判断 AI 层的电池位置问题，并在结论中注明红旗位于哪一层。相关时，运行全部三个问题：
- 电池位置测试：它是否落入通用包装类别（写作助手、聊天机器人、会议纪要）？自 2025 年以来倒闭的 AI 初创公司几乎都聚集在这些水平类别中。它们倒闭是因为完全没有卡点，纯粹的电池位置会被上游层随时替换。如果是 → 红旗，除非你能指出自己的卡点（独家数据、用户关系、分发权）。这个测试本身就是偏见防火墙：它筛除社会认同（大家都在做）和幸存者偏差（你只看到活下来的那个）。
- 真实劳动力成本测试：它替代了什么可衡量的劳动力支出（某个岗位的年薪、某项专业服务的时薪）？如果答不上来 → 价值主张存疑。
- 窗口期测试：在精确定义的买方细分中统计有融资的竞争者数量：少于 5 家是蓝海，少于 10 家是新兴，10 家或以上是拥挤（此时差异化必须来自精确切分，而不是类别本身）。还要检查是否存在催化事件（监管截止日期、技术解锁）。窗口有多长是定价参数，不是对你的扣分项：合法合规的短窗口套利是真实生意。四个定价问题：窗口时长是回本周期的多少倍？窗口内回报能回本多少倍？如果误判窗口或窗口关闭，退出成本是多少？窗口结束时你能带走什么（外链、域名权重、数据、技能都可积累，所以即使窗口关闭也留给你资产）？再加一个问题，区分热度来自哪里：这个类别的爆发是真实需求起飞，还是资本泡沫？
第四步：五维评分卡
每个维度打 0-10 分。这个评分结构是行业收敛实践，没有单一权威来源：
| 维度 | 评分说明 |
|---|---|
| 市场规模 | 一人公司的甜蜜点大致是 20,000-200,000 个潜在买家（此范围是本技能自己的标尺，不是对任何具体市场的事实声明）。太大买不起流量，太小撑不起产品。零验证时只给方向性评分，不输出具体人数 |
| 竞争 | “小、老、体验差、无风投”的竞争者 = 高分。根深蒂固、资金充足的现有玩家 = 低分。结构性解读运行五力快检（见 references/foundations.md） |
| 变现潜力 | 用单位经济模型粗算（LTV > CAC + COC，见 references/foundations.md）。偏好一次性付费或低维护形式。高维护订阅对一人公司是持续的支持负担 |
| 可达性 | 你能通过 SEO、社区或目录站低成本触达吗？需要付费获客才能竞争的细分市场对一人公司不友好 |
| 时机与生命周期 | 窗口长除以回报周期、退出成本、结束时剩余资产。短窗口不是扣分项：六个月窗口加两周回报是高分公司 |
评分规则：任何维度低于 4 分是红旗。这不意味着放弃，而是先收窄细分市场再重新评分（例如：“记账软件”在变现和可达性上得分低 → 收窄为“房地产交割用的 AI 会议纪要”，竞争和变现得分都会上升）。只有在收窄两次后仍然撞上红旗，才变成 no-go。
第五步：五因素复查与输出
通过评分后，阅读 references/foundations.md 的护城河和生命周期部分，再用五因素把底层问题过一遍：人们为什么付费（人性）、谁掌握议价权（结构）、这是一次性套利还是复利资产（时间）、单点故障在哪里（风险）、价值是否远大于成本（价值）？
把输出报告保存到工作区草稿目录 .issues/<YYYY-MM-DD-topic>/niche.md。验证计划需要“跑完两个信号后回来”，保存文件就是它回来的地方。保存前，确认草稿目录已被 git 忽略：如果 git check-ignore .issues 失败，把 .issues/ 追加到 .git/info/exclude（本地忽略，不要动共享的 .gitignore），并给用户一行提示。在非 git 环境中没有提交风险，直接写入即可。报告结构：候选描述 / 信号证据（注明每条的来源和验证状态）/ 红海测试结果 / 评分卡 / 五因素复查 / 四种可能的结论：短窗口套利型 go（必须包含退出纪律：窗口关闭的信号和止损线）、长线复利型 go、收窄后重评、或 no-go / 下一步（结论为 go 时，建议用 opc-checkup 做完整商业体检）。
硬性规则
- 对于搜索量、竞争、竞品融资等外部事实：尽可能在线验证，无法验证的标注为“未验证”。不要编造数字。数量级猜测（“大概几万”）也算编造，必须标注。
- 评分卡分数是主观判断量表，不是外部事实。但每个分数背后的推理中，任何未验证的事实仍需标注，且在零信号验证的情况下，完全不能给出正式结论标签（go、no-go、收窄后重评都不允许）。唯一允许的输出是“验证计划加每个信号的评分标准”。评分卡内部收窄红旗仍照常运行，因为那是评分动作，不是结论标签。
- 当来源是营销内容站（点子数据库、课程销售页）时，标注来源性质。其数据仅作参考点，绝不作为结论依据。
- 用概率语言陈述结论（可能 / 倾向于 / 需要验证）。评分卡是强制严谨的工具，不是真相来源。
适用场景
- 一人公司或独立开发者寻找适合自身的细分市场方向。
- 已有候选项，需要验证是否值得进入。
- 多个候选项之间需要逐个评估、比较。
- 需要评估某个 AI 相关产品方向是否落入通用包装红海。
- 需要为细分市场决策生成结构化的验证报告。
限制
- 评分卡分数为主观判断，不能作为外部事实。
- 市场规模甜蜜点范围（20,000-200,000）是本技能自己的标尺，不是对具体市场的事实声明。
- 零信号验证时不能给出 go/no-go 等正式结论标签。
- 外部事实需在线验证，无法验证的必须标注“未验证”，不得编造。
- 具体收费、价格、平台支持情况等资料中暂未提供。
- 工具清单和完整步骤位于 references/signals.md 和 references/foundations.md 中，本资料未提供其完整内容。