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编写产品评测报告的 skill。流程:询问被评测产品名、资料/链接、评测功能点、目标使用场景、竞品 → 网络核实最新状态 → 站在决策者(买不买)和使用者(好不好用)双视角 → 输出图文并茂的 markdown 评测报告到当前项目的 markdown/ 目录。报告包含:TL;DR、双视角结论、维度评分、竞品对比、选型决策树、实操指南、依据与参考。适用于"评测 XX 产品"、"对比 X 和 Y"、"XX 工具选型"等需求。

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name product-review-report description 编写产品评测报告的 skill。流程:询问被评测产品名、资料/链接、评测功能点、目标使用场景、竞品 → 网络核实最新状态 → 站在决策者(买不买)和使用者(好不好用)双视角 → 输出图文并茂的 markdown 评测报告到当前项目的 markdown/ 目录。报告包含:TL;DR、双视角结论、维度评分、竞品对比、选型决策树、实操指南、依据与参考。适用于"评测 XX 产品"、"对比 X 和 Y"、"XX 工具选型"等需求。 Product Review Report Overview 为决策者和使用者 同时 编写一份可决策的产品评测报告,覆盖业务价值 / 成本 / 风险 / 易用性 / 日常效率等维度,输出图文并茂的 markdown 报告到当前项目 markdown/ 目录。 何时使用 用户说 "评测 XX 产品"、"对比 X 和 Y 的差异"、"帮我选型"、"XX 工具好不好用" 用户给出产品名 + 1-2 个评测维度,需要结构化报告 涉及付费 / 长期投入决策,需要论据和依据 何时不要使用 用户只是简单问"XX 是什么"——直接回答即可,不需要评测报告 单纯技术问题(API 怎么用、bug 排查)—— 用相关技术 skill 用户没给产品名——直接问,不用启动完整 skill Workflow Step 1: 收集 4 项必填信息 用 AskUserQuestion 一次性收集(避免多轮来回)。如果用户已经提供部分信息,跳过对应项: 被评测产品名 (必填)— 厂商 + 产品全称 资料/链接 (可选项)— 官网、文档、白皮书、博客文章、第三方测评链接 评测功能点 (必填)— 重点考察哪些功能(如"向量检索性能"、"多租户隔离"、"中文支持") 目标使用场景 (必填)— 谁会用、用来干什么、规模多大 对比的竞品 (必填,至少 1 个)— 候选方案有哪些 多选题用 multiSelect=true 即可;用户没填的可选项允许跳过。 Step 2: 网络核实最新状态 必须 用 mcp__MiniMax__web_search 搜索验证以下事实, 禁止 只用训练记忆: 产品的最新版本、最近一次大版本发布时间 厂商融资 / 收购 / 重大公告 竞品的最新动态(避免单方面稻草人) 公开的 benchmark / 性能数据 真实用户反馈(Reddit / Hacker News / V2EX / 即刻 / 知乎) 金融类产品(IPO 状态、估值、营收、市场份额)必须二次核实,绝不照搬训练记忆。 跨公司对比时 双方都要查最新状态 。 Step 3: 选定评测维度 读 references/evaluation-framework.md : 按"产品类型"选用对应维度(功能 / 性能 / 易用性 / 生态 / 安全 / 成本 / 厂商 / 扩展性 / 可靠性 / AI 智能化) 不要全用 ——只选真正影响决策的 3-7 个 同时明确"决策者关注点"和"使用者关注点"在每个维度上的差异 Step 4: 撰写报告 报告结构参考 assets/report-skeleton.md : TL;DR (30 秒读完)— 一句话定位 + 双视角结论 + 总评分 产品概览 — 基本信息、关键时间线(mermaid timeline )、核心定位 评测维度详解 — 每个维度小标题 + 打分 + 论据 竞品对比 — 对比表(1-5 星)+ 差异化分析 + mermaid 选型决策树 决策者视角结论 — 业务价值、ROI、风险、战略契合度、决策建议 使用者视角结论 — 上手体验、日常效率、故障求助、推荐上手路径 实操指南 — 3 步上手,含代码 / 命令 参考与依据 — 所有引用的链接(数据来源、官方文档、用户反馈) Step 5: 图示选型 架构 / 流程 / 决策树 / 时序 / 状态 / 类图 → Mermaid(首选) 组织关系 / 业务流 → Mermaid 复杂数据可视化 / 品牌色块 / Logo → 外挂 SVG 简单结构 → ASCII text 图 SVG 外挂强制规则 : SVG 文件保存到 markdown/svg/{report-name}-{chart-name}.svg markdown 中用 ![描述](./svg/xxx.svg) 引用 SVG 内禁止外链资源(防失效) 字体用系统通用字体( system-ui, -apple-system, sans-serif ) Step 6: 输出 将最终报告保存到 当前工作目录 下的 markdown/ 目录: 文件名: {产品名}-评测报告.md (中文产品名直接用;含空格或特殊字符用连字符替换) 路径示例: /Users/digoal/new/markdown/{产品名}-评测报告.md SVG 子目录: /Users/digoal/new/markdown/svg/ 如目录不存在,先 mkdir -p markdown/svg Step 7: 自检 输出前逐项检查: 决策者结论清晰可执行(采购/试用/观望/放弃 + 关键决策点) 使用者结论可感知(上手难度 + 推荐路径) 每个对比打分都有依据 / 引用 推演逻辑链完整(事实 → 推断 → 结论) 至少 1 张图示(mermaid / svg / ascii) 引用链接齐全,且都是实际访问过的(不是训练记忆编造) 实操指南 ≤ 5 步 完成后向用户报告文件路径 + 关键结论速览。 Resources references/evaluation-framework.md 评测维度、权重、双视角关注点的完整定义。 写报告前必读 。 assets/report-skeleton.md 报告结构的 markdown 骨架,用于规范化输出,避免章节遗漏。 scripts/ (本 skill 不需要确定性脚本——报告生成是 LLM 推理任务,无重复代码。) 写作规范 结论先行 :每个章节第一句话就是结论/判断,论据跟在后面 避免模糊 :用"延迟 P99 200ms"代替"性能不错" 数据可追溯 :所有数字必须有来源(官方文档 / 第三方测评 / 用户报告) 承认局限 :找不到的数据写"未公开"或"无独立验证",不要编 语言 :默认中文输出;用户明确要求英文则英文 长度 :典型报告 1500-4000 字;超过 5000 字考虑分章节或合并简化
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该技能未提供触发词。

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字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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