market-research-html
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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