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commercial-market-report商业市场报告

商业综合体市场调研报告工作流。当用户需要为商业综合体项目制作市场调研报告时触发,一次性生成三份成果:Word报告 + HTML演示稿 + PPTX可编辑版。适用场景:(1) 新项目立项前的市调报告 (2) 商业定位分析 (3) 竞品市场研究 (4) 业态组合规划 (5) 财务测算。触发词:「市场调研报告」「商业市调」「商业策划报告」「项目市调」「生成报告」「做份商业策划」。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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commercial-market-report

商业综合体市场调研报告 Skill

成果输出(三份同时生成)

格式文件名说明
📄 Word{项目名}市场调研报告{日期}.docx完整6章报告,含所有图表,用于正式存档/提交
🌐 HTML
{项目名}汇报PPT{日期}.html | 浏览器演示稿,Chart.js 交互图表 | | 📊 PPTX | {项目名}汇报PPT{日期}.pptx | WPS/PowerPoint 可编辑版,含图表 |

快速开始(四步流程)

收到项目信息后,按以下流程执行:

Step 0:提取地点(自动)

用户给出项目描述后,立即识别:
① 城市名:如北京上海济南重庆
② 区县/片区:如昌平区江北区槐荫区朝阳区

若用户未明确城市 → 先询问,不得擅自假设城市。

Step 1:收集数据

  1. 1. 高德 API:竞品项目(周边5km)+ 交通信息
  2. 高德 API:周边业态扫描(分8大业态统计数量,纳入竞争分析)
  3. Tavily 搜索:市场数据(人口/地价/租金/cap rate)
  4. 小红书趋势研究:browser 搜索 <城市> <业态> 消费趋势,提取消费者偏好和热门话题
  5. 搜狗微信搜索:补充公众号专业文章(<城市> <区县> 市场/地产)
  6. 多引擎搜索(补充):百度/搜狗抓取统计公报和行业报告
  7. 整理【数据收集清单】发给用户(不发报告)

📌 小红书 browser 搜索方法(需 Chrome 开 --remote-debugging-port=9222):
browser open https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=<城市>+<目标客群>+消费趋势
→ snapshot 提取笔记标题/点赞/话题标签
→ AI 分析:目标客群的消费偏好、热门话题、业态需求排序
→ 融入第3章【消费者调研】和第4章【业态组合】

Step 2:生成 DOCX → 用户审核

  1. 6. 基于真实数据 + 行业知识推算,生成 DOCX 报告
  2. 发送给用户,等待审核
  3. 用户提出修改意见 → AI 更新数据/文字
  4. 重复直到 DOCX 审核通过

Step 3:审核通过 → 生成 HTML + PPTX

  1. 10. 三份成果同时生成
  2. 文件发送给用户

⚠️ DOCX 审核通过前,不得生成 HTML 和 PPTX。

⚠️ 数据时效性要求(强制)

数据时效以报告日期为基准,反推2年内均可用。

  • - 报告时间 = 2026年 → 2024年及以后的数据均为有效
  • 行业报告(如戴德梁行等)通常滞后半年发布,2025H2报告在2026年初发布属正常现象

搜索时间词:

  • - 优先用 最新 或不限定,让搜索引擎返回最相关结果
  • 可选加 2024 2025,但不强制限定具体年份
  • 行业报告以发布机构官方版本为准,不强求最新季度

数据时效判断:

  • - 数据超过报告日期反推2年 → 报告中标注「数据较旧,建议更新」
  • 完全搜不到 → 标注「[待补充]」,使用行业经验值并注明
  • 估值类数据(租金/售价/ cap rate)必须注明数据来源和时效

⚠️ 搜索城市限定规则(强制)

所有搜索关键词必须加上城市名,不得省略。

搜索词结构:{城市} {项目/区域} {具体内容} {年份}

错误示例正确示例
槐荫区 商业市场 2024济南 槐荫区 商业市场 2024
华联商厦 租金
济南 华联商厦 租金 2024 |
| 商业综合体 空置率 | 北京 朝阳 商业综合体 空置率 2025 |
| 消费者调研 客群 | 北京 昌平区 消费者调研 客群 2024 |

原因: 不加城市限定,搜索引擎会返回全国各地同名区域的数据(如槐荫区会被识别为湖南等地),严重影响数据准确性。

判断标准: 搜索结果中出现与项目城市不符的地点名称(如河南/湖南/河北等),立即过滤该结果,并在报告中标注「数据存疑,需核实」。

Tavily 搜索清单(动态生成)

Step 0 完成后,根据识别的 {城市} 和 {区县} 动态生成以下搜索词:

搜索关键词(动态拼接)获取内容用于章节
{城市} {区县} 商业市场 最新区域供需/体量/空置率第1章
{城市} 商业用地 楼面价 地价 最新
土地成交价格 | 第5章 |
| {城市} 主要商圈 租金 体量 业态 最新 | 竞品详细数据 | 第2章 |
| {城市} 商业综合体 业态组合 租金水平 最新 | 业态租金参考 | 第4章、第5章 |
| {城市} 消费者调研 客群 最新 消费偏好 | 客群画像数据 | 第3章 |
| {城市} 商业地产 IRR 投资回报 最新 | IRR/cap rate数据 | 第5章 |
| {城市} 商业 NOI cap rate 最新 | NOI估值/cap rate | 第5章 |
| {城市} 商业地产 风险 挑战 最新 | 市场风险分析 | 第6章 |

注意: 搜索竞品时用 {城市} 主要商圈 而非 {区县}(商圈通常是市级概念)。
土地/租金/cap rate 数据用市级范围 {城市} 搜索更具参考价值。

补充搜索(公众号): 每次 Tavily 搜索后,同步用搜狗微信搜索 {城市} {区县} 相关市场/地产文章,提取专业公众号内容作为参考。

.env key:TAVILYAPIKEY(从 ~/.openclaw/.env 读取,不要写在 skill 文件里)

调用:
bash
curl -X POST https://api.tavily.com/search \
-H Authorization: Bearer APIKEY> \
-H Content-Type: application/json \
-d {query:{城市} {区县} 商业市场 最新,max_results:5}

图表选择规范

数据特征图表类型示例
部分占整体比例饼图业态配比、客群结构,投资构成
多项目对比同一数值
横向柱状图 | 竞品体量对比、各楼层面积 | | 同指标随情景/时间变化 | 分组柱状图 | 敏感性IRR、现金流对比 | | 多年度现金流/收入趋势 | 折线图 | 10年现金流趋势、收入增长 | | 数据精确值 | 表格 | 竞品详情、楼层指标、财务明细 |

章节图表分配:

  • - 第2章 → 柱状图(竞品体量)
  • 第3章 → 饼图(客群年龄)+ 柱状图(业态需求优先级)
  • 第4章 → 饼图(业态配比)+ 柱状图(楼层面积)
  • 第5章 → 饼图(投资构成)+ 柱状图(敏感性IRR)+ 折线图(现金流趋势)

报告框架(6章)

第1章 项目概况与区域分析
第2章 竞争市场分析(含SWOT)
第3章 消费者调研分析
第4章 商业定位与业态组合
第5章 财务测算与估值
第6章 结论与设计建议

详见: references/chapters.md

第5章 财务测算规范(必须包含)

5.1 土地成本

  • - 土地总价 = 用地面积 × 商业楼面价(元/㎡)
  • 搜索最新地价数据(必须近1-2年内成交数据)
  • 若无本地数据,用周边类似地块类比

5.2 建设投资

  • - 建安成本 = 可建面积 × 建安单价
  • 装修成本 = 商业面积 × 装修单价
  • 前期费用 + 预备

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 commercial-market-report-1776059239 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 commercial-market-report-1776059239 技能

通过命令行安装

skillhub install commercial-market-report-1776059239

下载

⬇ 下载 commercial-market-report v1.0.0(免费)

文件大小: 32.6 KB | 发布时间: 2026-4-14 10:38

v1.0.0 最新 2026-4-14 10:38
Initial release of commercial-market-report skill:

- Automates creation of commercial complex market research reports in three formats (Word, HTML, PPTX).
- Guided 4-step workflow: location extraction, structured data collection, DOCX report drafting and approval, final file generation.
- Integrates Tavily, Amap, multi-search engines, WeChat articles, and Xiaohongshu trend analysis for comprehensive data sourcing.
- Enforces city-level search accuracy, strict data currency (within 2 years of report date), and full transparency on data sources.
- Detailed chapter/template framework, chart type specifications, and step-by-step financial modeling included.
- Designed for initiation by trigger phrases such as “市场调研报告” or “商业策划报告”.

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