name	market-research-html
description	使用 HTML/CSS 格式生成综合性市场研究报告（50+页），风格模仿顶级咨询公司。具有专业排版、丰富的视觉生成、深度数据集成，支持多框架战略分析。HTML 格式使 AI 编辑和局部更新更加简便。
allowed-tools	Read, Write, Edit, Bash

市场研究报告 (HTML 版)

概览

本技能旨在生成50+页的专业级市场研究报告，输出格式为 HTML/CSS。这种格式不仅保持了麦肯锡、BCG 等咨询公司的专业视觉严谨性，还极大地简化了 AI 对长文档的编辑、局部更新和内容追加过程。

核心特性：

AI 友好型格式：HTML 结构清晰，支持通过 ID 定向更新章节，避免 LaTeX 常见的编译错误。
专业咨询风格：通过内置 CSS 实现顶级排版、配色和交互式目录。
综合分析：涵盖 TAM/SAM/SOM、波特五力、PESTLE、SWOT、BCG 矩阵等核心框架。
一键 PDF 转换：利用浏览器的“打印”功能，配合打印优化 CSS，即可获得完美的纸质版报告。

输出格式：HTML5 + CSS3（包含打印样式），可选 JS 实现交互增强。

视觉增强要求

每份报告应在开始时生成 6 个基本视觉内容，使用 scientific-schematics 和 generate-image 工具。

视觉内容嵌入方法

在 HTML 中，使用 <img> 标签嵌入生成的图片：

<div class="figure">
    <img src="figures/01_market_growth.png" alt="市场增长轨迹">
    <div class="caption"><b>图 2.1：</b> 市场增长轨迹预测 (2024-2034)</div>
</div>

工作流 (HTML 优先)

第一阶段：初始化与环境搭建

创建项目文件夹。
拷贝 assets/style.css 和 assets/template.html。
创建 figures/ 文件夹用于存放视觉资产。

第二阶段：研究与数据收集

使用 research-lookup 收集关键数据：

市场规模、CAGR、各细分市场占比。
前 10 名竞争对手及其份额。
监管政策、技术趋势。

第三阶段：视觉批量生成

使用 Python 脚本生成所有必需的图表：

python scripts/generate_market_visuals.py --topic "[市场名称]" --output-dir figures/

第四阶段：报告编写（AI 编辑逻辑）

初始化骨架：基于 template.html 创建初稿。
分块填充：AI 逐章填充内容。由于 HTML 标签闭合简单，AI 可以轻松处理 50+ 页的长文本。
局部优化：利用 id（如 #chapter-4）精确定位需要加深分析的部分。

第五阶段：预览与导出

在浏览器中打开 HTML 文件进行即时预览。
检查 CSS 样式是否正确加载。
使用浏览器的“打印 -> 另存为 PDF”功能，确保勾选“打印背景图形”。

专业组件参考

在编写过程中，使用以下 HTML 类来实现咨询级组件：

组件名称	HTML 代码示例	用途
洞察框	`<div class="insight-box box">...</div>`	强调关键发现和深度洞察
数据框	`<div class="data-box box">...</div>`	展示核心统计数据和指标
风险框	`<div class="risk-box box">...</div>`	罗列潜在威胁和挑战
建议框	`<div class="recommendation-box box">...</div>`	提供可操作的战略建议
图表容器	`<div class="figure">...</div>`	包装图片并添加专业标题

50+页验证清单

包含标准封面及 hero 可视化。
交互式目录（侧边栏或置顶）。
执行摘要（含 Snapshot 框和投资论点）。
11 个核心分析章节完整（每章均有对应的 section 标签）。
至少包含 6 个核心图表（TAM/SAM/SOM, 五力, 风险矩阵等）。
所有数据点均在 HTML 中标记来源。
附录包含研究方法论和详细数据表。
打印预览中，各章节自动从新页面开始（CSS 分页控制）。

资源

assets/style.css：定义所有视觉规范。
assets/template.html：起始模板。
references/：包含所有分析框架的详细文本指南。
scripts/：包含 Python 自动化绘图工具。

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