AI 的 Skill 就是给 AI 装上的"专业能力包"，让它从只会聊天变成能真正干活，把特定任务的流程、规则、工具调用方式打包成标准化模块，AI 按需调用就能精准执行。适用于：AI 行业分析 Skill ， Agent 的核心前置节点，人工智能与专家互动判断修正再进入下一步，给Agent调用。
1. 角色与核心指令 (Role & Mandate)
作为一名拥有买方研究思维（Buy-side Mindset）的行业分析师。首要任务是客观诊断行业当前所处的产业生命周期阶段。
⚠️ 最高优先级铁律（The Prime Directive）：
你的判断不能仅依赖单一指标（如营收增速）。你必须寻找相互矛盾的信号。如果存在矛盾，必须标记为“灰色地带”，并强制提示人类专家介入，严禁为了追求结论整洁而强行归类。
2. 生命周期定义与诊断矩阵 (Diagnostic Matrix)
请严格基于以下定义进行匹配。需要为每个维度打分（高/中/低）并提供证据。
| 阶段 | 核心特征 | 关键诊断指标 (KPIs) |
|---|---|---|
| 导入期 | 模式验证 | 单店模型(UE)是否转正？技术路线是否收敛？融资是否依赖VC？ |
| 成长期 | 跑马圈地 | 营收增速 > 20%？渗透率 5%-30%？资本开支(CAPEX)激增？ |
| 成熟期 | 存量博弈 | 增速 < 10%？集中度(CR3) > 50%？价格战频发？竞争格局固化？ |
| 衰退期 | 替代淘汰 | 需求负增长？产能严重过剩？新技术/替代品出现？ |
3. 增强型分析流程 (Enhanced Workflow)
请按以下步骤执行，并在输出中保留思考痕迹：
Step 1: 证据搜集 (Evidence Gathering)
强制搜索：针对该行业，必须检索以下四类数据：
宏观数据：近 3 年行业总营收/利润增速、固定资产投资增速。
中观数据：渗透率曲线、竞争格局变化（头部市占率变化）、产能利用率。
微观数据：代表性上市公司资本开支(CAPEX)、研发费用率、毛利率趋势。
异动信号：过去 12 个月是否有重大政策转向或技术颠覆新闻。
Step 2: 矛盾检测 (Contradiction Check)
自检逻辑：检查是否存在“混合态”。
例：营收增速像成长期（>20%），但利润率像衰退期（下滑）。
例：渗透率像导入期（<5%），但巨头垄断像成熟期（CR3>60%）。
判定：
若矛盾项 ≥ 2，严禁直接输出单一阶段。
Step 3: 阶段判定与置信度 (Judgment & Confidence)
输出你认为最可能的阶段（Primary Stage）。
输出置信度评分（Confidence Score）：High / Medium / Low。
只要有矛盾信号，置信度不得评为 High。
4. 输出规范 (Output Format)
5. 硬性禁令 (Hard Constraints)
? 禁止使用“蓬勃发展”、“前景广阔”等模糊形容词。
? 禁止忽略数据缺失（Missing Data），缺失需标注 [DATA GAP]。
? 禁止为了迎合主流观点而修改数据解读。
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? 专家点评：这个框架强在哪里？
从行业专家视角看：
反直觉设计：加入了“矛盾检测”。真实商业世界中，“四不像”行业最多（如现在的房地产、新能源），敢于暴露矛盾才是专业的开始。
去魅化：去掉了AI喜欢用的夸张修辞，强制使用干巴巴的数据表格。
从AI工程视角看：
结构化输出：Markdown 表格和固定字段，方便下游程序解析（Parser Friendly）。
置信度机制：引入了 Confidence Score，这是将 AI 从“玩具”变成“工具”的关键一步，方便做 Fallback（降级处理）。
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?️ 工程落地建议（Implementation Tips）
为了让这个 Prompt 在你的 Skill 中跑得更好，建议在代码层配合以下设置：
RAG 检索增强：
在检索时，强制加入时间过滤器（date_range: last_3_years），防止 AI 用 10 年前的旧数据判断当前周期。
多路投票（Voting）：
不要让 AI 只判断一次。运行 3 次该 Prompt，如果 3 次结果不一致，直接触发 Low Confidence 并提示用户。
专家反馈闭环：
在输出末尾加一句：“您认为该判断准确吗？(是/否)”。如果用户选“否”并纠正，将该纠正案例存入向量库，用于未来微调。
这个模型保证了研究的严谨性，又通过 Human-in-the-Loop 机制规避了 AI 的幻觉风险。
接下来我们用DeepSeek把这个逻辑，应用“市场规模测算（TAM/SAM/SOM）”模块，做具体分析上市公司绿的谐波相关市场规模分析。
? 规模性模块｜TAM / SAM / SOM 可交付报告
对象：谐波减速器（以绿的谐波为锚点观测）｜三线下游：①工业机器人 ②人形机器人 ③外骨骼机器人
口径：本报告TAM=谐波减速器在X场景下"理论可触达的总台数×价值量"；SAM=绿的谐波可服务到的子集（客户认证/产品规格/地缘）；SOM=公司实际能吃到的（产能、定价、份额约束）
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0. 先立三条"信用等级"规则（防幻觉）
| 标签 | 含义 | 当你看到它时该怎么做 |
|---|---|---|
| ✅ FILED | 来自年报/公告/交易所披露的原始字段，可核验 | 直接用，但要留意科目口径（如"谐波减速器及金属件"≠纯减速器台数） |
| ? GGII/中商 | 引自GGII经中商整理的消费量/出货量预测序列 | 接受为"当前市场最常用的第三方跟踪指标"，但仍属预测模型而非审计数 |
| ? Broker | 券商研报引用的BOM/情景假设（如Optimus 14+12） | 只作情景假设输入，不能当确定性需求 |
| ⚠️ UNCERTAIN | 行业碎片信息/自媒体拼凑/定义不清（尤其外骨骼"出货量"口径混乱） | 必须给区间，并标"不等同于谐波减速器需求" |
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1. 锚点数据（已核验的"地基"）
| # | 数据 | 数值 | 信用 |
|---|---|---|---|
| A1 | 绿的谐波2025营收 | 5.71亿元（+47.31%） | ✅ FILED |
| A2 | 其中：谐波减速器及金属件收入 | 4.76亿元（+46.42%） | ✅ FILED |
| A3 | 谐波减速器销量（台） | 425,158台≈42.52万台（+72.48%） | ✅ FILED |
| A4 | 2024中国工业机器人用谐波减速器消费量 | 79.55万台（同比+18.86%） | ? GGII/中商 |
| A5 | 2025E中国工业机器人用谐波减速器消费量 | 95.75万台 | ? GGII/中商（预测） |
| A6 | 2024全球工业机器人谐波减速器消费量 | 121.87万台 | ? GGII/中商 |
| A7 | 2025E全球工业机器人谐波减速器消费量 | 146.82万台 | ? GGII/中商（预测） |
| A8 | 中国谐波减速器国产化率（2024） | ≈75% | ? GGII/中商 |
⚠️ 立刻要提醒的一条：A4/A5的"消费量"通常指工业机器人场景用谐波（不含人形/外骨骼），且是整机厂采购/装机口径，不等于"行业总产量"。
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2. 三线下游拆解（需求物理链路：整机台数 → 台均谐波用量 → 减速器台数）
① 工业机器人（＝基本盘，成熟期前期）
1）TAM（中国·工业机器人用谐波减速器总需求）
我们用GGII/中商的消费量作为"已发生/预测发生"的最可用代理（虽然它是预测）：
| 年度 | TAM（台数） | 备注 |
|---|---|---|
| 2024 | 79.55万台 | ? GGII/中商 |
| 2025E | 95.75万台 | ? GGII/中商（预测） |
| 2028E | ≈120万台 | ? GGII/中商预测趋势线 |
转成金额口径（用绿的披露反推一个粗略均价锚）：
绿的2025：谐波减速器及金属件收入4.76亿 / 销量42.52万台 → 名义均价≈1,120元/台（但这混了金属件、混了产品结构、混了客户折扣，只能当下限到中位之间的感知锚，不是"行业ASP")
用 1,000–1,500元/temp 做情景锚：
TAM金额（工业机器人的谐波）2025E ≈ 95.75万台 × 1,000–1,500 ≈ 9.6–14.4亿元
信用：? TAM台数=?较可核验；金额=? 均价区间需人工把关
2）SAM（绿的谐波可服务子集）
绿的在国内工业机器人谐波份额大致30%–40%量级（摩根大通估），且国产化率已达≈75%，因此：
SAM ≈ 70%–100% of TAM（中国口径），但绿的未必吃满——更关键的是价格而非能否供货
3）SOM（绿的当下能吃到的）
2025销量42.52万台 vs 中国工业用谐波≈95.75万台（但注意：95.75不一定是"绿的看到的全部可售池"——它还供海外/协作机器人/其他非工业六轴）
结论：SOM台数 ≈ 40–50万台量级（2025），但单位经济更重要：均价下行→收入增长<销量增长
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② 人形机器人（＝增量β，导入期末期，高度不确定）
1）TAM（全球·人形机器人带来的谐波减速器增量台数）
关键输入：单台人形机器人谐波用量
| 假设来源 | 谐波/台 | 备注 |
|---|---|---|
| 西部证券BOM拆解（Optimus Gen2） | 14台谐波 + 12台行星（合计26个精密减速器/台） | ? Broker |
| 行业常用区间（不同厂家方案差异大） | 6–14台 | ⚠️ UNCERTAIN（方案依赖） |
框架必须坚持：不要用一个厂的方案（特斯拉14）代替全行业平均。正确做法是取区间，并用"方案分化"做风险项。
人形机器人年出货量（全球）——这是整个SOM最大的摆动源
| 情景 | 2030人形年出货（万台） | 理由（简述） | 信用 |
|---|---|---|---|
| Bear | 30–50 | 量产爬坡慢、手/腿方案换行星滚柱/连杆、资本开支退潮 | ? 情景假设 |
| Base | 80–120 | 头部2–3家万台级、其余POC/小批；特斯拉节拍是关键 | ? 情景假设 |
| Bull | 150–200+ | 激进假设：多条产线同时放量、价格下探到刺激需求 | ? 情景假设 |
→ 人形谐波减速器增量需求（台/年）
| 情景 | 2030增量台数（谐波） | 计算 |
|---|---|---|
| Bear (6–10/台) | 180万–500万 | 30–50万×(6–10) |
| Base (8–12/台) | 640万–1,440万 | 80–120万×(8–12) |
| Bull (10–14/台) | 1,500万–2,800万 | 150–200万×(10–14) |
信用：? 纯情景推演，需求存在但不保证时序；最大风险不是"有没有需求"，而是哪一档方案胜出（谐波用量/台会变）、哪家吃到定点
2）SAM（绿的谐波可服务到的子集）
绿的已宣称"国际头部机器人客户批量交付"、人形相关出货量大幅提高，2025年据说约10万台流向人形领域（该数来自行业媒体引述，未见公告原文，需标⚠️）
但绿的副总储建华口径：2025出货接近50万台/年，产能规划接近百万台（二手报道，?）
合理表述：
SAM（人形）在2025≈低个位数百万台？不——实际仍是十万台级，因为整机本身才刚过小批拐点；2030才到"百万台级需求"那一档
3）SOM（绿的能锁住的份额）
取决于：定点认证 × 微型/超薄产品线 × 价格底线
框架输出应该是区间：2030人形谐波份额（绿的）可能在 20%–50%+ 高度敏感于客户集中度
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③ 外骨骼机器人（＝真实增长，但"减速器含量"被严重夸大）
先把最关键的滤镜说透：
| 外骨骼子场景 | 2025中国出货感（量级） | 用谐波减速器？ | 谐波台/套（估） |
|---|---|---|---|
| 医疗康复（有源） | 几千台级（≤5,000） | ✅ 多数有源关节方案会用到精密减速器 | 4–8 |
| 工业助力（有源） | 数千台级（≤5,000） | 部分有源用行星/谐波混合 | 2–4（且行星抢单） |
| 消费级（多无源弹簧） | 数万台级 | ❌ 基本不用精密谐波 | 0 |
| 军工单兵（有源） | 更小/不透明 | ✅但涉密/非公开 | 不纳入可核验TAM |
来自碎片信息：医疗康复外骨骼总出货约2,315台（下肢1,842）——但该来源为公众号综述，?需验证。即便采信，它也再次证明一件事：
整机"出货量5.6万台"里，真正与谐波减速器有关的，往往只有"有源医疗+少量工业"，也就是万级以内。
外骨骼→谐波台数（保守区间）
Base：有源外骨骼（医疗+工业）中国年出货≈5,000–10,000套 × 谐波用量/套 4±2
→ 谐波减速器需求≈2万–6万台/年（中国），且一部分会被行星方案替代
Bull（支付放开+医院采购放量）：顶多推到十几万台/年这个十年窗口
信用：⚠️ UNCERTAIN / 需公司IR或供应链侧交叉验证（绿的未单独披露"外骨骼收入线"）
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3. 汇总情景表：TAM / SAM / SOM（台数口径，2025基线 → 2030）
金额口径不硬拍一个数字，因为ASP在剧烈重估（工业ASP下探、人形微型ASP待定）。台数口径更诚实。
3.1 台数表（万台/年）
| 下游 | 2025 Baseline（台/年） | 2030 Bear | 2030 Base | 2030 Bull | 信用 |
|---|---|---|---|---|---|
| ①工业机器手谐波总需求(TAM·中国) | 95.75 | ≈105–115 | ≈120–135 | ≈145–165 | ? GGII/中商（预测） |
| ①绿的SOM（工业） | ≈42.5 | ≈45–55 | ≈50–65 | ≈60–80 | ✅ FILED（但份额会波动） |
| ②人形谐波增量(TAM·全球) | ≈10–20万（2025仍小批） | 180–500万 | 640–1,440万 | 1,500–2,800万 | ? Broker情景 |
| ②绿的SOM（人形） | ≈10万级 | 40–130万 | 130–450万 | 300–1,000万+ | ⚠️ 取决于定点 |
| ③外骨骼谐波增量(TAM·中国) | ≈2–6万 | ≈3–8万 | ≈5–12万 | ≈10–20万 | ⚠️ UNCERTAIN |
| ③绿的SOM（外骨骼） | ≈数千～1万 | ≈1–3万 | ≈2–5万 | ≈5–10万 | ⚠️ UNCERTAIN |
3.2 金额口径（只给区间，不装精度）
| 下游 | 2025收入感知（绿的） | 2030收入情景（方向性） |
|---|---|---|
| 工业基本盘 | ≈4.0–4.3亿（估）✅ | 量微增 但 ASP压力持续 → 收入增长≠利润增长 |
| 人形增量 | ≈数千万～1亿内（估）⚠️ | 若Bear：边缘贡献；若Base/Bull：可能反超工业，但前提是均价不崩+份额守住 |
| 外骨骼增量 | ≈数百万～千万级（估）⚠️ | 个位数千万～低个位亿；战略价值＞当期EPS影响 |
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4. 每个数字的信用标注（逐行"溯源"）
| 你看到的数值 | 标签 | 可追溯到 |
|---|---|---|
| 42.52万台 / 4.76亿 | ✅ FILED | 2025年报分产品字段（产销量表+主营分产品表） |
| 79.55万台 / 95.75万台 | ? GGII/中商 | 中商引GGII消费量序列（预测性质） |
| 谐波均价≈1,120元/temp | ? Derived | =4.76亿/42.52万，口径混了金属件→只能做锚，不能当行业ASP |
| Optimus 14谐波+12行星 | ? Broker | 西部证券BOM拆解（用于情景上限） |
| "2025约10万台流向人形" | ⚠️ UNSOURCED（媒体引述） | 来自行业媒体报道，未见公司公告原文拆分→必须标黄色 |
| 外骨骼"总出货5.6万台/有源几千" | ⚠️ UNCERTAIN | 来源为公众号综述，且"无源占大头"使其对谐波TAM打折 |
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5. 这份TAM/SAM/SOM模块暴露的「必须人工补齐」数据缺口（人类专家作业）
绿的谐波是否能在年报/IR材料里拆一行："人形/具身智能相关收入/出货占比"?
没有它，②的SOM永远是猜（现在只能用媒体引述+间接推断）。
外骨骼里有源医疗款的"平均谐波用量/台"能不能从供应链侧取到样机BOM锚（3–5家）？
否则③只能停在"万级以内"的区间语言，出不了硬TAM。
工业机器人的"ASP可守区间"：你愿不允许36–38%毛利率被击穿？
这会反过来决定：即便TAM台数稳住，SOM金额也可能不增反降（这是规模性模块最该向"盈利性"模块传递的风险信号）。
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最后一句给Skill的落地写法
在Skill输出里，TAM/SAM/SOM不应该是一行"××亿元"。必须是三行区间 + 一个信用灯（绿/黄/红）+ 一个"若你改一个假设（人形装机动率/外骨骼支付政策），TAM怎么动"的灵敏度说明。否则它就是装饰。
