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industry-map产业地图

Agent Skill

industry-map 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

10,109

周安装

405

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,272
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:industry-map(产业地图)
来源仓库:https://github.com/memoryf/industry-map
安装命令:
openclaw skills install industry-map
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install industry-map

简介

生成完整产业图谱。支持深度调研(30+搜索)、自动发现一级分类、5-7层体系深度。触发场景:用户请求生成产业图谱、产业链分析、分类行业图谱、产业结构梳理等。

SKILL.md

name
industry-map
description
|

Industry Map Generator

Generate comprehensive industry chain maps from any input head node with deep research.

Usage

/industry-map <头节点名称> [--output <目录>] [--template <CSV模板路径>] [--no-md]

Examples:

/industry-map 航空航天
/industry-map 量子科技 --output D:\project\docs
/industry-map 新能源 --template D:\docs\新能源产业图谱_template.csv
/industry-map 人工智能

Parameters

ParameterRequiredDefaultDescription
头节点名称Yes-The head node name to generate map from
--outputNo./docs/<头节点名称>Output directory for generated files
--templateNoassets/default_template.csvReference CSV template file path
--no-mdNofalseSkip generating process record MD file

Output Requirements

CSV File: <头节点名称>产业图谱_full.csv

Structure: 8 columns (id, name, level, parent_id, parent_name, path, classification, decision_basis)

Flexible Scale (Based on Industry Complexity):

指标要求说明
总行数灵活根据产业复杂度调整,一般400-1200行
最大层级5-7层深度细分到具体技术/产品
一级分类通过调研发现不预设数量,由产业内在结构决定
层级深度渐进式每层细分5-15个子节点

MD File: <头节点名称>产业图谱生成过程记录.md

Required Sections:

  1. 初始需求理解
  2. 第一版设计方案(含一级分类发现过程)
  3. 问题识别与调研过程
  4. 关键节点划分依据
  5. 完整参考来源列表(含URL)

CSV Format

Reference Template: assets/default_template.csv(航空航天产业图谱完整样例)

这是一个标准参考样例,展示了完整的产业图谱结构,包括:

  • 层级深度示例(1-7层)
  • decision_basis 列的实际用法
  • 节点命名规范
  • ID 格式规范

ID Format: 1, 1-1, 1-1-1, 1-1-1-1, 1-1-1-1-1, 1-1-1-1-1-1

Columns:

ColumnDescription
id节点唯一标识,层级递进格式
name节点名称,纯中文或中英文混合,不含标点
level层级深度 (1-7)
parent_id父节点ID
parent_name父节点名称
path完整路径,用/分隔
classification分类类型(可选)
decision_basis决策依据/技术说明

decision_basis Column Usage:

  • 添加技术说明(如:主流技术、下一代技术)
  • 标注应用场景(如:航天应用、户用分布式)
  • 记录分类依据(如:按技术原理分、按应用领域分)

Execution Steps

Step 1: Understand Requirements

  • Parse head node name and parameters
  • Load template (user-provided via --template or default at assets/default_template.csv)
  • Search for existing industry maps in project for reference

Step 2: Discover First-Level Categories (CRITICAL)

Do NOT assume first-level categories. Discover them through research:

  1. National Standards Research (2-3 searches)

- 国民经济行业分类 - 产业在国家标准中的定义和范围 - 相关行业代码归属

  1. Government Policy Research (3-5 searches)

- 国家级产业政策文件 - "十五五"相关规划 - 产业发展指导意见

  1. Industry Association Research (2-3 searches)

- 行业协会分类标准 - 产业联盟组织结构 - 学术界分类方法

  1. Market Structure Research (5-10 searches)

- 头部企业业务板块 - 产业链上下游关系 - 市场细分方式

Output: 基于调研确定的一级分类列表,每个分类需有权威来源支持

Step 3: Deep Research Per Category (30+ searches total)

For each discovered first-level category:

  1. 技术原理/产品大类调研
  2. 关键零部件/材料调研
  3. 应用场景/细分市场调研
  4. 技术发展趋势调研

Step 4: Design Classification

  • Follow "what it is" first, then "where it's used"
  • Principle: Same technical principle? Similar application environment? Unified industry standard?
  • Aim for comprehensive coverage, flexible node count

Step 5: Generate CSV

  • Each node is an independent term (no commas/semicolons in name)
  • Use standard industry terminology
  • No specific company/institution/product names
  • Drill down to Level 5-7 for key categories
  • Use decision_basis column for technical notes

Step 6: Generate MD Record

  • Research process documentation
  • First-level category discovery rationale
  • Decision rationale for key nodes
  • Complete reference list with URLs

Critical Rules

Node Representation Specification (CRITICAL)

1. 节点名称格式规范

基本格式:

  • 纯中文或中英文混合
  • 不含标点符号(逗号、分号、顿号、引号等)
  • 不含特殊字符(@、#、$、%等)
  • 不含括号内容说明(如:电池(储能用) → 错误)

正确示例:

多晶硅、单晶硅片、TOPCon电池、IGBT模块、永磁同步电机

错误示例:

多晶硅(改良西门子法)、硅片,电池片、TOPCon/PERC电池、电机(高效)

2. 节点内容类型(允许的节点类型)

节点类型说明示例
技术原理基础技术/工艺原理直拉法、区熔法、气相沉积
产品类别产品分类/型号单晶硅片、多晶硅片、N型电池
零部件组成部件燃烧室、涡轮叶片、转子
材料原材料/辅助材料多晶硅、银浆、EVA胶膜
工艺方法生产/加工工艺改良西门子法、PECVD
设备类型生产设备分类单晶炉、切片机、丝网印刷机
应用场景应用领域(作为分类维度)集中式电站、分布式电站
系统类型系统/子系统分类飞控系统、导航系统
服务类型服务分类运维服务、检测服务

3. 节点禁止内容(绝对禁止)

3.1 禁止具体企业/品牌名称

❌ 错误:华为逆变器、隆基绿能、宁德时代电池、比亚迪刀片电池
✅ 正确:组串式逆变器、单晶组件、磷酸铁锂电池、电池包

3.2 禁止具体机构名称

❌ 错误:中科院光伏所、清华大学研究院、国家电网
✅ 正确:光伏研究机构、高校研究院、电网运营商

3.3 禁止具体产品型号/品牌产品名

❌ 错误:HPBC电池、ABC电池、麒麟电池、4680电池
✅ 正确:背接触电池、无主栅电池、方形磷酸铁锂电池、圆柱电池

3.4 禁止具体平台/系统名称

❌ 错误:阿里云能源平台、华为云、特斯拉超级工厂
✅ 正确:能源管理平台、云服务平台、电池生产基地

3.5 禁止营销性描述

❌ 错误:高效电池、领先技术、核心零部件
✅ 正确:N型电池、TOPCon电池、关键零部件

3.6 禁止含数量/参数的节点

❌ 错误:210mm硅片、182mm硅片、1500V逆变器
✅ 正确:大尺寸硅片、常规尺寸硅片、高压逆变器

4. 节点粒度控制

粒度判断原则:

  • 同一层级的节点粒度应一致
  • 子节点粒度应比父节点更细
  • 最细粒度到具体技术/零件类型即可,不必到具体参数

粒度层级参考:

层级粒度示例说明
Level 2太阳能光伏、风能发电产业子领域
Level 3光伏材料、光伏电池产品/技术大类
Level 4硅材料、薄膜材料材料类型
Level 5多晶硅、单晶硅棒具体材料
Level 6改良西门子法多晶硅、直拉法单晶硅工艺/技术
Level 7(如需细分)具体工艺参数最细粒度

5. 节点命名规范对照表

场景❌ 错误命名✅ 正确命名
企业产品华为HiSilicon芯片手机SoC芯片
品牌技术隆基HPBC技术背接触电池技术
型号规格182mm硅片大尺寸硅片
行业术语TOPCon(未翻译)TOPCon电池(带分类词)
缩写术语HJT(单独使用)HJT异质结电池
复合概念光伏组件及系统光伏组件(拆分为独立节点)
含说明钙钛矿(新型材料)钙钛矿(说明放decision_basis)
营销词高效PERC电池PERC电池
时代词第三代半导体宽禁带半导体

6. 特殊情况处理

6.1 行业通用缩写

  • 广泛认知的缩写可直接使用:LED、IGBT、CPU
  • 新兴/专业缩写需加说明词:HJT异质结电池、POE胶膜

6.2 技术代际

❌ 第一代光伏、第二代光伏、第三代光伏
✅ 晶硅电池、薄膜电池、钙钛矿电池(按技术类型分)

6.3 尺寸/规格差异

  • 如果尺寸差异构成技术路线差异 → 可作为节点
  • 如果仅是规格参数差异 → 不应作为节点

6.4 中英文混合

  • 国际通用术语可保留英文:GaN器件、SiC模块
  • 中文有标准译名的用中文:氮化镓器件、碳化硅模块

Classification Principles

  1. "What it is" first: Classify by technical/product nature
  2. "Where it's used" second: Subdivide by application when needed
  3. Judgment criteria:

- Same technical principle? → Merge - Similar application environment? → Merge - Unified industry standard? → Merge

First-Level Category Discovery

CRITICAL: Do NOT use preset templates. Each industry has unique structure.

Discovery process:

  1. Start with broad searches: "<头节点> 产业链"、"<头节点> 分类"
  2. Consult authoritative sources: GB/T 4754, government policies
  3. Identify natural boundaries in the industry
  4. Validate categories against multiple sources

Common patterns (use as reference, NOT template):

  • 制造型产业: 研发设计 → 原材料 → 零部件 → 整机/系统 → 应用/服务
  • 技术型产业: 基础研究 → 技术开发 → 产品化 → 应用场景
  • 服务型产业: 基础设施 → 服务内容 → 服务对象 → 配套支撑

Granularity Guidelines

Progressive depth:

  • Level 2: 产业链环节/技术领域
  • Level 3: 产品大类/技术分支
  • Level 4: 具体产品/技术类型
  • Level 5: 部件/工艺/材料
  • Level 6: 零件/技术细节
  • Level 7: 具体参数/工艺方法

Use decision_basis at deeper levels:

  • Level 5-7 节点应填写 decision_basis
  • 说明技术特点、应用场景、分类依据

Research Sources Priority

  1. Official/Government

- National Bureau of Statistics (GB/T 4754) - NDRC, MIIT policies - Industry development plans

  1. Industry Associations

- China Federation of Industry - Sector-specific associations

  1. Research Institutions

- CAICT, CAE reports - Industry white papers

  1. Market Data

- Listed company reports - Industry analysis reports - Securities research

Quality Checklist

Before completing:

  • [ ] First-level categories discovered through research (not assumed)
  • [ ] Each category has authoritative source support
  • [ ] Node count reflects industry complexity
  • [ ] Deep levels (5-7) have decision_basis notes
  • [ ] No company/institution/product names
  • [ ] Technical terminology is accurate
  • [ ] Classification follows "what it is" first principle
  • [ ] All sources documented with URLs

Error Handling

  • If head node is ambiguous, ask clarifying questions
  • If template file not found, use default template at assets/default_template.csv
  • If output directory doesn't exist, create it
  • If research yields insufficient data, report limitations
  • If first-level categories unclear, conduct more research

Notes

  • This skill generates ONE industry map at a time
  • For batch generation, invoke multiple times
  • Research depth is comprehensive (30+ searches)
  • First-level categories must be discovered, not assumed
  • All sources must be documented with URLs
  • Reference existing industry maps in project for depth guidance

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

89.72%
按下载量换算2,936

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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