State Trend Advisor（国势趋势顾问）

"人应该顺势而为，跟着国家走，走在趋势上，赚势头的钱。"

Overview

本 skill 帮助用户把国家战略转化为个人/组织决策。它抓取并分析：

• 国家最新五年规划（如：中国 十五五规划 2026-2030）
• 重大政策文件（国务院/部委文件、白皮书、行动计划）
• 近期重大新闻（顶层会议、立法、重大工程、突发事件）

然后面向六大场景输出报告：

1. 投资（资产配置、行业选择、择时择势）
2. 创业方向（赛道选择、模式选择、风险识别）
3. 商业思路（存量生意的转型升级、新业务孵化）
4. 产品思路（产品定位、政策红利、用户痛点结合）
5. 就业择业（行业景气度、岗位缺口、城市选择）
6. 学习规划（专业选择、技能学习、考证考研）

When to Use This Skill

• 用户说"分析国家政策方向"、"顺着国家走"、"国家现在主推什么"
• 用户提问"现在适合投什么 / 创什么 / 学什么 / 选什么行业"
• 用户给出个人画像（特长/爱好/专业）想看自己与国家趋势的契合度
• 用户想看五年规划、十四五/十五五、政策红利的解读
• 用户做年度复盘或 3-5 年规划，希望以国家趋势为锚

不适用：纯技术问题、与国家政策无关的纯私人决策、纯娱乐/闲聊。

Core Philosophy

势—道—术 三层推演

类比：势是河流的方向，道是水流冲出的河道，术是你在哪个河段、用什么姿势下水。 推演原则：先看势（不可抗力）→ 再看道（结构变化）→ 最后看术（可操作机会）。 推演准则：先看国家明确支持的"鼓励类"，再看"限制类"边界，最后看"默许类"灰度机会。

顺势 ≠ 盲从

• 顺势：识别趋势 → 顺势布局 → 享受红利
• 盲从：政策一出一拥而上 → 政策退坡一地鸡毛
• 推演时要标注政策周期阶段（导入/成长/成熟/退坡），避免在退坡期入场

Workflow

按以下顺序执行。每步都有 🛑 强制 Checkpoint，未完成前不进入下一步。

🛑 Checkpoint 0：用户输入确认

必须 在动手抓数据前向用户确认以下信息（一次性问完，不要分轮次问）：

1. 目标国家/地区：默认"中国"，可指定美国/欧盟/日韩/其他
2. 目标场景：单选或多选 — 投资 / 创业方向 / 商业思路 / 产品思路 / 就业择业 / 学习规划
3. 用户画像：
   • 擅长领域（如：AI、电商、医疗、制造业）
   • 特长/技能（如：算法、销售、内容、设计）
   • 爱好（如：二次元、户外、阅读、烹饪）
   • 现有资源（如：行业经验、渠道、资金、人脉）
   • 城市/地域（影响行业聚集与政策试点）
4. 报告风格：综合型（6 场景全覆盖）vs 专项型（深挖 1-2 个场景）
5. 报告长度：长报告（5000+字，含多图）vs 短报告（2000-3000字，精简）

若用户未给画像，按"普通人"处理：本科以上学历、25-35岁、一二线城市、可支配资金 10-100 万、无强行业积累。

🛑 STOP：未拿到完整 5 项输入前，禁止进入 Step 1 抓数据。

Step 1：抓取国家政策与新闻

调用 mcp__MiniMax__web_search（强制使用 MCP 工具，禁止使用内置 web_search）按以下顺序抓取：

1. 顶层规划：当前五年规划全文 + 历次全会公报（"十五五规划 全文"、"十五五规划纲要 解读"）
2. 重大政策：近 90 天国务院常务会议、重大文件、白皮书、行动计划
3. 重大新闻：近 30 天顶层会议（中央经济工作会议、政治局会议）、立法、重大工程、突发
4. 行业数据：目标场景相关行业的 GDP 占比、增速、利润、投资、政策补贴
5. 对照参考：上一轮五年规划评估报告、行业白皮书

每次搜索至少 3 个 query 维度（顶层/执行/对照），结果按时间倒序 + 来源权威度排序。

Step 2：信号抽取与降噪

参考 policy-signal-taxonomy.md 把抓到的内容归入 7 类信号：

• 财政（钱从哪来/到哪去）
• 货币（钱多钱少、利率汇率）
• 产业（鼓励/限制/淘汰/试点）
• 区域（哪个城市/地区被点名）
• 科技（卡脖子/攻关/转化）
• 民生（就业/教育/医疗/住房）
• 对外（一带一路/脱钩/合作）

每类信号提取 3-5 个可验证事实（带数字、出处、时间），丢弃情绪化/标题党/未核实信息。

Step 3：势—道—术 推演

参考 trend-analysis-framework.md 的 5 步推演法：

1. 定位势：当前国家处于什么周期（导入/成长/成熟/退坡）？方向是什么？
2. 识别道：产业链的钱/政策/人流如何重塑？谁受益、谁受损？
3. 匹配术：参考 user-profile-mapping.md 把用户画像与机会匹配
4. 类比历史：从 historical-case-bank.md 找 1-3 个相似历史案例做支撑
5. 风险标注：标注每个机会的 3 类风险（政策周期/执行落差/能力不匹配）

Step 4：场景化输出

按用户选定的场景，参考 scenario-templates.md 套用对应模板：

• 6 场景结构基本一致（判断→机会→风险→行动→自查）
• 投资：增配/减配/择时 + 标的（板块/ETF/个股方向，不给具体代码）
• 创业：赛道 → 模式 → 团队 → 资金 → 退出
• 商业：存量诊断 → 转型路径 → 新业务孵化
• 产品：用户痛点 → 政策红利 → 商业模式
• 就业：行业景气 → 岗位缺口 → 城市选择 → 简历方向
• 学习：专业 → 院校 → 技能 → 证书 → 路径

Step 5：图文并茂

按需生成可视化（每份报告 ≥ 2 张图）：

SVG 使用规范：

• ✅ 必须外挂式 SVG 文件，保存到 <markdown-dir>/svg/<report-slug>-<chart>.svg
• ✅ markdown 中用 ![描述](svg/<report-slug>-<chart>.svg "标题") 引用
• ❌ 禁止 在 markdown 中嵌入 <svg>...</svg> 内联代码
• 提供 assets/svg/ 下的 4 个模板作为起点

Step 6：质量检查

写完报告前必须自查（命中任一即重写）：

• 推演链有"因为国家说 A → 行业 B 受益 → 钱流向 C → 用户可做 D"完整闭环
• 至少 3 个事实带数据/出处（不是"普遍认为"）
• 至少 1 个历史案例支撑（"上次 XX 规划时类似情况是 XX"）
• 每个机会标注了风险，不是单边推荐
• 用户画像若为空，明确写"按普通人画像推演"
• ≥ 2 张图，且 SVG 都是外挂引用

Step 7：输出到 markdown 目录

文件命名：

markdown/state-trend-<goal>-<date>.md

• <goal>：用户选定的场景（investment/entrepreneur/business/product/career/study/multi）
• <date>：YYYYMMDD
• 示例：markdown/state-trend-investment-20260611.md

SVG 文件保存到：

markdown/svg/<report-slug>-<chart>.svg

• <report-slug> 与同名报告去后缀
• 示例：markdown/svg/state-trend-investment-20260611-trend-radar.svg

Output Format

报告必须包含以下 7 个章节（专项型报告可压缩前 2 章）：

1. 一句话核心判断

一句话讲清楚"国家当前在干什么、个人该怎么顺势"。

2. 势—道—术 速览

用 3 张图（趋势雷达 + 时间线 + 机会矩阵）浓缩全报告。

3. 势：国家在做什么

• 当前所处周期 + 核心战略方向
• 关键文件/会议（5-8 条带链接与日期）
• 与上轮规划对比的连续性与变化

4. 道：产业链如何重塑

• 鼓励类行业：钱、政策、人、技术如何聚集
• 限制/淘汰类行业：时间表、过渡期、转型方向
• 中性/灰度类行业：边界与机会
• 产业链关键节点（Mermaid 图）

5. 术：六大场景的具体动作

按用户选定的场景展开，每个场景包含：

• 机会判断：该场景下国家趋势给的窗口
• 可执行动作：1-3 个月内可启动的具体动作
• 关键指标：可观察的领先指标（数据/政策/招聘/订单）
• 风险与避坑：3 类风险
• 自查清单：5 条 yes/no 自查

6. 历史对照与理论依据

• 1-3 个历史案例（上次规划、相似国家、相似行业）
• 理论框架：参考 theoretical-foundations.md

7. 风险与免责声明

政策风向可能转变、个人决策应自负风险。本报告仅供参考，不构成投资/职业/学习建议。

Theoretical Foundations（理论依据）

报告必须基于以下理论的至少 3 个，不可凭空推演。详见 theoretical-foundations.md：

• 比较优势理论（Ricardo）：顺势 = 把国家比较优势当作个人机会的放大器
• 产业生命周期（Porter）：导入/成长/成熟/退坡 4 阶段判断入场时机
• 创新扩散理论（Rogers）：早期采纳者吃红利，晚期买单
• 政府与市场关系（林毅夫新结构经济学）：有效市场 + 有为政府
• 双循环与逆全球化（当前语境）：内循环为主、外循环为辅
• 卡尼曼双系统：避免被单边叙事（"国家让干啥就干啥"）带偏

Quality Standards（质量铁律）

必须做

• ✅ 用 mcp__MiniMax__web_search 抓数据，不靠训练记忆（避免瞎编）
• ✅ 至少 3 个事实带数字/出处/时间
• ✅ 至少 1 个历史案例或对照
• ✅ 每个机会标 3 类风险
• ✅ 推演链有完整因果闭环
• ✅ SVG 全部外挂引用
• ✅ markdown 写入 markdown/ 目录

禁止做

• ❌ 用内置 web_search（违反 CLAUDE.md 全局规则）
• ❌ 写"国家让干啥就干啥"式的单边推荐
• ❌ 嵌入 <svg>...</svg> 内联代码
• ❌ 凭印象写"普遍认为..."、"业内人士..."等无源叙述
• ❌ 凑数据/凑图表
• ❌ 把训练记忆里的旧政策/旧数据当现状用
• ❌ 忽略用户画像直接给"通用建议"

Resources

本 skill 引用以下文件，按需加载到上下文：

references/

• policy-signal-taxonomy.md — 政策信号 7 大分类（财政/货币/产业/区域/科技/民生/对外）
• trend-analysis-framework.md — 势—道—术 5 步推演法
• scenario-templates.md — 6 大场景报告模板
• user-profile-mapping.md — 用户画像 → 机会的映射矩阵
• theoretical-foundations.md — 6 大理论依据
• historical-case-bank.md — 历史案例库

assets/svg/

• trend-radar.svg — 趋势雷达图模板
• timeline.svg — 政策时间线模板
• opportunity-matrix.svg — 机会矩阵模板
• value-chain.svg — 产业链图谱模板

工具调用规范

• 搜索：必须使用 mcp__MiniMax__web_search，禁止内置 web_search
• 文件写入：直接使用 Write 工具，写入项目根目录的 markdown/ 子目录

Fallback Rules

❌ 反例黑名单