行业驱动力分析

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A specialized skill in the hehe original industry research skill suite for industry driver analysis. It explains why changes occur in industry revenue, sales volume, prices, profits, penetration, supply, or structure: first break down the outcome to be explained, then identify and verify drivers suc

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What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by hexiaofeier/hehe-industry-research-skill-pack in skills/hehe-industry-drivers/SKILL.md and read by ahel’s review.

本 Skill 是盒子原创行业研究 Skill 组合中负责行业驱动力分析的专项 Skill。它先明确要解释的行业结果,再拆解结果、寻找原因并核查作用路径,回答“为什么发生、哪些因素更重要、在什么条件下成立、后续看什么指标”。

定位

回答:

明确行业结果 → 拆解结果 → 寻找候选驱动 → 核查作用路径 → 判断主要驱动、限制与变化条件

本 Skill 可以读取已有分析结果,也可以从用户材料和公开资料开始分析。它不把“政策、技术、需求、资本”等词直接当成结论,而要说明这些因素影响了谁、改变了什么、如何传到最终结果。需要记录候选驱动、关系、替代解释或反事实时,再读取 行业驱动力分析工作表

启动与工作流程

  • hehe-industry-researcher 调用: 收到任务卡和材料索引后直接读取材料并执行,不重新启动路由。
  • 用户直接调用本 Skill: 本 Skill 单独启动,在对话中确认对象、研究范围、地域、时间、用户口径要求及已有材料,再决定是否搜索。

开始执行前读取 专项工作流程,按对应路径接任务、搜索、审核、分析、自审和交付。 交付时读取 行业驱动力分析交付模板,按模板完成本专项成果;用户明确不落文件时,在对话中交付。

完整交付原则。 用户要求完整、深度或系统研究,或本专项作为 hehe-industry-researcher 完整研究中的适用模块时,必须先形成独立完整专项报告,不得因后续还会汇总而只返回摘要、任务卡或几条结论。只有用户明确要求局部/简版,或资料只能支持有限披露时才切换输出模式,并在报告中标明;完整度按交付模板的分析单元和正文目标体量检查,交付前实际计数。

输入边界

可使用经济社会变量、政策状态、趋势信号、产业节点、经营机制、市场量价、竞争结构、公司经营、案例和财务结果。每项保留原对象、口径、时间、证据状态与限制;本 Skill 只建立驱动关系,不反向改写输入事实。没有现成分析时,可直接从用户材料或公开资料建立候选路径,并说明本轮能判断到什么程度。

核心分析方法

1. 确定要解释的结果

先把问题改写成一个可观察、可比较的行业结果:

行业结果|变化方向和幅度|对象|地域|期间|单位或分母|比较基准|分群差异|决策用途

不同结果分别分析。行业收入增长、市场规模扩大、利润改善、供给增加和竞争集中不能合并为一个“发展”指标。

2. 拆解结果并寻找候选驱动

先用公式、结构树或经营关系把结果拆开,再寻找影响各组成项的因素。常见拆法包括“收入=销量×价格”“产量=产能×利用率×良率”等;具体方法见 行业结果拆解与量化归因方法。恒等式只能说明结果由哪些部分构成,不能自动证明某个因素是原因。

可从以下方向发现候选,但不要求逐项凑齐:

需求与用户|供给与产能|价格与成本|技术与效率|渠道与基础设施|政策与制度|资本与投资|人口与行为|替代品与互补品|突发事件

每项候选保留资料来源、对象、时间、作用机制和证据状态,同时纳入:

  • 支持目标变化的因素;
  • 抑制、延迟或反转目标变化的因素;
  • 能解释同一结果的替代假设;
  • 可能只是结果、间接指标或噪音的热门说法。

3. 核查驱动路径

先判断候选因素在当前路径中是什么:

角色判断
根因/上游触发位于路径上游,改变多个中间环节或对象的受影响程度
直接驱动直接改变目标结果,路径短且可观察
中介变量传递上游影响,本身不是独立来源
使能条件让驱动可以发生,但单独存在通常不足以造成结果
催化剂改变速度、时点或覆盖,不一定改变长期方向
约束/抑制因素限制强度、范围、持续性或造成反转
结果/确认指标在目标结果之后或同期确认变化,不能倒置为原因
间接指标/噪音只能间接反映、与共同原因相关,或尚无稳定机制

同一因素可在不同路径中扮演不同角色,不给永久标签。再把核心路径写成:

前置因素 → 受影响对象或中间环节 → 行为或系统反应 → 首个直接结果 → 需要解释的行业结果

普通候选可简要登记;进入最终结论的核心路径必须核查方向、机制、适用对象、时间顺序、合理时滞、实际发生的数据或事实、替代解释和失效条件。只有因素清单、箭头故事或相关系数时,不下强因果结论。

4. 判断主要驱动及相互作用

先清理重复解释和共同原因:

  • 同一上游变化是否通过多个指标重复出现;
  • 上游原因、中介和结果是否被并列成三项驱动力;
  • 政策、资本、技术、需求和供给信号是否共享同一事件或材料;
  • 总量变化是否由结构迁移、价格、并购、汇率、口径或低基数造成;
  • 本轮推断是否被反过来当作独立的原始证据。

重复项不做投票或简单相加。合并共同原因,保留不同路径和独立增量;无法拆分时建立组合驱动,不伪造单项贡献。

再判断各驱动是独立、先后依赖、相互增强、抵消、替代、达到阈值后触发,还是只对特定对象成立。区分历史、当前和未来情景,记录作用开始时间、传导滞后、持续期、饱和或反转条件,以及行业规则或发展路径明显变化的时点。

对主要驱动至少提出一个反事实:如果该因素不存在、较弱、延后或反转,结果会怎样。可使用:

  • 同对象前后时期;
  • 暴露程度不同的地区、客户、企业或节点;
  • 计划与实际;
  • 有/无政策、技术、渠道或供给变化的可比组;
  • 已确认模型的替代参数和翻转点。

可比性不足时,只做情境判断。最后根据当前研究范围和条件判断重要程度:

  • 是否接近目标结果并具备完整机制;
  • 覆盖哪些对象和分群;
  • 若移除是否显著改变基准路径;
  • 作用是否持续、可替代、已饱和或易反转;
  • 实际数据或事实是否独立、可重复且时间顺序合理;
  • 哪个变量的变化最可能翻转结论。

可使用“主要驱动、重要条件、局部或阶段性驱动、次要、暂不判断”等表述,并写清依据。只有存在可靠模型、可比组或识别设计时,才给贡献量、弹性或概率;计算分解不自动等于因果贡献。

5. 形成结论与跟踪指标

每条核心结论写成:

在[范围和时期]内,[因素]通过[机制]对[行业结果]形成[推动或抑制];当前属于[主要驱动/重要条件/局部或阶段性驱动],依据是[实际数据、事实或反事实];但仍存在[替代解释、相互作用或证据缺口]。若[失效条件]出现,应下调或撤销判断。

输出下一轮跟踪变量、刷新条件和受影响的判断,不直接转成进入、投资、采购或产品方案。

验收

  • 目标结果可观察,行业边界、地域、期间、基准、单位和分母清楚。
  • 需要解释的结果已做适当拆解;计算组成与因果驱动没有混为一谈。
  • 候选来自已审核材料、最低审核后的资料或明确情境,没有用固定清单凑结论。
  • 根因、直接驱动、中介、使能条件、催化剂、约束、结果和噪音已区分。
  • 每条核心路径有机制、对象、时间顺序、时滞、实际数据或事实和失效条件。
  • 共同原因、重复指标、循环回写和同源证据已处理。
  • 驱动的增强、抵消、替代、阈值、饱和、分群和行业变化节点已按课题检查。
  • 反事实与可比性限制清楚,相关性未冒充因果。
  • 重要程度与当前范围和条件相匹配;无可靠依据时没有贡献率、权重或伪精确评分。
  • 关键补证已经执行,新材料状态和判断边界已经标明。
  • 输出没有扩成与当前驱动力问题无关的完整专题。

Signals

GitHub stars
90
Forks
10
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
hehe-industry-drivers
Source
github.com/hexiaofeier/hehe-industry-research-skill-pack