market-research-html

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。

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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-schematicsgenerate-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

  1. 创建项目文件夹。
  2. 拷贝 assets/style.cssassets/template.html
  3. 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)

  1. 初始化骨架:基于 template.html 创建初稿。
  2. 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。
  3. 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

  1. 在浏览器中打开 HTML 文件进行即时预览。
  2. 检查 CSS 样式是否正确加载。
  3. 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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