如果说其他分类是"单件工具"，这个分类就是"使用手册的总纲"。五个 Skills 从不同角度回答同一个问题：FDE 这件事到底该怎么做——有全流程的编排（诊断型 FDE）、有国内语境的打法总纲、有角色本身的定位梳理、有连接客户与研发的日常准则，还有 Palantir 这个源头的模式拆解。新人建议从"全流程助手"读起，老兵可以直接看本土化对照。

诊断型FDE — Field Discovery Engineer

这是一个"全家桶"式的全流程 Skill：从接到新客户需求到输出完整方案包，编排 9 个子 Skill 协同工作，并配了 4 个自研脚本补齐能力缺口。适合作为主控入口，把其他 Skills 串成一条流水线来用。

诊断型FDE（Field Discovery Engineer）——ToB产品解决方案架构师全流程Skill。当接到新行业B端客户需求时，按12步结构化流程完成：行业快速研究、竞品格局扫描、客户现状诊断、潜在需求挖掘与排序、需求-产品能力匹配（含腾讯云ADP/WorkBuddy/混元能力地图）、解决方案设计与产品优先级、Mermaid架构图生成、ROI商业价值测算、竞品差异化叙事(Why Us)、POC方案与落地路径、方案文档包(PPT+执行摘要+技术方案)、内部评审自检。输出完整的客户方案包，交付物包括架构图、能力覆盖矩阵、ROI测算、POC方案和汇报PPT。适用于售前方案设计、客户首次接触出方案、行业解决方案架构设计、竞品分析与差异化定位等场景。

触发条件

识别以下用户意图时激活此skill：

• "帮我分析XX行业/客户的需求"
• "出一套XX客户的解决方案"
• "做一下XX行业的竞品分析"
• "帮我设计XX场景的产品架构"
• "准备XX客户的方案汇报材料"
• 任何涉及：ToB方案设计、行业分析、能力匹配、架构图、POC方案的请求

全流程概览

输入：行业 + 客户名 + 初始需求描述

Phase 1: 情报收集（并行，1-2天）
  ① 行业快速研究        → 行业速览.md
  ② 竞品格局扫描        → 竞品分析.md
  ③ 客户现状诊断        → 客户诊断.md

Phase 2: 需求锁定（半天）
  ④ 需求挖掘+痛点排序   → 需求清单.md
  ⑤ 需求-能力匹配       → 能力匹配.md

Phase 3: 方案设计（1天）
  ⑥ 方案设计+产品优先级  → 解决方案.md
  ⑦ 架构图生成          → architecture.md (含Mermaid)
  ⑧ ROI商业价值测算      → ROI测算.md

Phase 4: 包装输出（半天）
  ⑨ 竞品差异化叙事      → Why-Us.md
  ⑩ POC方案+落地路径     → POC方案.md
  ⑪ 方案文档包          → PPT + 执行摘要 + 技术方案
  ⑫ 内部评审checklist    → 评审通过后提交

输出：完整客户方案包（8-12份文档）

子Skill与工具清单

子Skills（位于 sub-skills/ 目录）

自研脚本（位于 scripts/ 目录）

核心参考文档（位于 references/ 目录）

模板文件（位于 templates/ 目录）

详细工作流

Phase 1: 情报收集

执行策略：①②③可并行执行。如有客户访谈记录优先处理③，否则先做①②。

① 行业快速研究

目标：2小时内对陌生行业形成结构化认知。

调用子skill：research-summarizer + product-analytics

执行步骤：

1. 使用web搜索收集3-5篇该行业的权威报告/文章
2. 对每篇来源执行 research-summarizer 的 /research:summarize workflow：
   • 识别源类型（报告→executive summary结构）
   • 提取：Key Thesis / Key Findings / Methodology / Limitations / Actionable Takeaways
   • 评估质量：Credibility × Evidence × Recency × Objectivity 四维评分
3. 对所有来源执行 /research:compare workflow：
   • 构建对比矩阵（Central Thesis / Methodology / Key Finding / Credibility）
   • 输出：Consensus Findings / Contested Points / Gaps / Recommendation
4. 使用 product-analytics 的阶段判断框架，评估该行业数字化成熟度：
   • Pre-PMF（数字化起步）/ Growth（快速数字化）/ Mature（深度数字化）
5. 补充行业价值链梳理（从原材料/数据源到终端用户的完整链路）

输出物：行业速览.md

# [行业名] 行业速览

## 行业概况
[1-2段核心摘要]

## 价值链
[从上游到下游的完整链路]

## 数字化成熟度：[Pre-PMF / Growth / Mature]
[判断依据]

## 核心痛点 TOP 5
1. [痛点] — [频率] — [影响]
...

## 关键趋势
- [趋势1]
- [趋势2]

## 信息来源质量评估
| 来源 | 可信度 | 证据强度 | 时效性 | 客观性 |
...

## 共识与争议
- 共识：...
- 争议：...
- 信息空白：...

交付标准：

• 至少3个独立来源
• 每个来源有四维质量评分
• 价值链完整（至少4个环节）
• 痛点排序有频率和影响支撑

② 竞品格局扫描

目标：识别2-4个直接竞品，完成12维评分和SWOT。

调用子skill：competitive-teardown

执行步骤：

1. 定义竞品：列出2-4个竞品（含客户当前使用的方案）
2. 数据收集（按 competitive-teardown 的数据收集指南）：
   • 网站分析：定价/功能/CTA/案例/集成
   • 评论分析：好评/功能请求/BUG/UX投诉
   • 招聘信号：工程规模/技术栈/AI团队
   • SEO分析：Top关键词/域名权威/内容策略
   • 社交媒体：用户情绪/高频反馈
3. 12维评分：Features/Pricing/UX/Performance/Docs/Support/Integrations/Security/Scalability/Brand/Community/Innovation — 每维1-5分+证据
4. 生成分析模板：
   • Feature Comparison Matrix（行×功能，列×竞品，1-5评分）
   • Pricing Analysis（模型/价格区间/免费试用）
   • SWOT Analysis（每竞品3-5条/象限，锚定数据信号）
   • Positioning Map（2×2：简单↔复杂 × 低价值↔高价值）
5. Action Items：Quick wins (0-4周) / Medium-term (1-3月) / Strategic (3-12月)

输出物：竞品分析.md（含评分矩阵、SWOT、定位图、Action Items）

交付标准：

• 至少2个竞品完成完整分析
• 12维度均有评分和证据
• SWOT每象限至少3条，锚定数据
• 有明确的Action Items分层

③ 客户现状诊断（AS-IS）

目标：理解客户当前的IT系统、数据资产、组织能力。

调用子skill：product-discovery + product-manager-toolkit + ux-researcher-designer

执行步骤：

1. 假设映射（product-discovery Assumption Mapping）：
   • 列出对客户的所有假设
   • 按四象限分类：Desirability / Viability / Feasibility / Usability
   • 按 高风险×低确定性 排序→优先验证
2. 如有访谈记录，执行 product-manager-toolkit 的Customer Interview Analyzer：

   python scripts/customer_interview_analyzer.py [transcript.txt]
   

   提取：Pain Points(含severity) / Feature Requests(含priority) / JTBD / Sentiment / Key Quotes
3. 生成关键人画像（ux-researcher-designer Workflow 1）：
   • 至少3类画像：决策者(CxO) / 使用者(一线员工) / IT负责人(CTO/IT Director)
   • 每类含：Goals / Frustrations / Design Implications
4. 补充IT现状评估（无子skill，按以下框架自行分析）：
   • 现有核心系统清单（ERP/CRM/WMS等）
   • 数据打通程度（孤岛/部分连通/全连通）
   • AI应用现状（无/试点/规模化）
   • IT团队规模和技术栈

输出物：客户诊断.md

交付标准：

• 假设清单≥10条，按四象限分类
• 高风险假设标注验证方式
• 至少3个关键人画像
• IT现状四维评估完整

Phase 2: 需求锁定

④ 潜在需求挖掘 + 痛点排序

目标：从Phase 1的三份文档中提炼结构化需求列表。

调用子skill：product-manager-toolkit（RICE排序）

执行步骤：

1. MECE问题拆解：

   • 将客户核心需求拆解为Issue Tree
   • 检查：不重叠(Mutually Exclusive) + 不遗漏(Collectively Exhaustive)
   • 拆解到可映射产品能力的粒度（通常3层）

2. 需求分类：

   • 战略需求（改变商业模式/进入新市场）
   • 运营需求（提升效率/降低成本）
   • 技术需求（系统升级/数据打通）

3. RICE优先级排序（调用 product-manager-toolkit）：

   python scripts/rice_prioritizer.py needs.csv --capacity 15
   

   输入CSV格式：name,reach,impact,confidence,effort,description

   Impact映射：

   • massive = 改变客户商业模式
   • high = 显著提升核心指标
   • medium = 可衡量的效率提升
   • low = 微小改进

输出物：需求清单.md

# [客户名] 需求清单

## Issue Tree
[Mermaid树状图]

## 需求分类
### 战略需求
1. ...
### 运营需求
1. ...
### 技术需求
1. ...

## RICE排序
| 排名 | 需求 | Reach | Impact | Confidence | Effort | RICE Score |
...

## 优先级建议
- Quick Wins: ...
- Big Bets: ...
- Not Now: ...

交付标准：

• Issue Tree ≥3层，通过MECE检查
• 需求总数 ≥ 8条
• RICE排序每条均有评分依据
• 明确标注Quick Wins / Big Bets / Not Now

⑤ 需求-能力匹配

目标：每个需求对标腾讯云能力，标注覆盖度+差距。

调用工具：scripts/capability_match.py + scripts/gap_analysis.py + references/capability-map.md + references/trade-offs.md

执行步骤：

1. 加载能力地图：读取 references/capability-map.md
2. 语义匹配：对每个需求，运行 capability_match.py：

   python scripts/capability_match.py --needs needs.json --capability-map references/capability-map.md --output matched.json
   

   输出：每个需求匹配到的腾讯云能力 + 置信度评分(0-1)
3. 差距分析：运行 gap_analysis.py：

   python scripts/gap_analysis.py --matched matched.json --output gap_report.md
   

   对每个需求标注：
   • 完全满足（产品能力直接覆盖，confidence ≥ 0.8）
   • ⚠️ 部分满足（需定制开发或配置，0.4 ≤ confidence < 0.8）
   • 不满足（需合作伙伴或产品路线图，confidence < 0.4）
4. 权衡决策：对关键技术决策点，参考 references/trade-offs.md 列出：
   • 决策点描述
   • 方案A vs 方案B
   • Pros / Cons / 推荐

输出物：能力匹配.md

# 能力覆盖矩阵

| # | 需求 | 匹配能力 | 覆盖度 | 置信度 | 缓解策略 |
|---|------|---------|:-----:|:-----:|---------|
| 1 | [需求] | ADP-XX + WorkBuddy-YY | ✅ | 0.92 | — |
| 2 | [需求] | 混元API + 向量DB | ⚠️ | 0.65 | 需定制Prompt模板 |
| 3 | [需求] | — | ❌ | 0.20 | 推荐合作伙伴XX |

## 覆盖度统计
- ✅ 完全满足：X/Y (Z%)
- ⚠️ 部分满足：X/Y (Z%)
- ❌ 不满足：X/Y (Z%)

## 关键权衡决策
### 决策1：[描述]
| 维度 | 方案A | 方案B |
...
推荐：[方案X]，原因：...

交付标准：

• 所有需求均完成匹配
• 覆盖率 ≥ 60%（否则需重新评估方案可行性）
• 项均有缓解策略
• 至少2个关键权衡决策有Pros/Cons分析

Phase 3: 方案设计

⑥ 解决方案设计 + 产品优先级

目标：基于能力匹配结果，设计产品组合方案并排优先级。

调用子skill：product-strategist + product-manager-toolkit

执行步骤：

1. 战略分层（product-strategist）： 根据客户需求性质选择策略类型：
   • Growth：客户要扩大业务规模
   • Retention：客户要降低流失/提升LTV
   • Revenue：客户要提升ARPU/新收入模式
   • Innovation：客户要差异化竞争力
   • Operational：客户要降本增效
2. OKR级联（product-strategist）：

   python scripts/okr_cascade_generator.py [strategy] --teams "模块A,模块B,模块C"
   

   从客户目标→产品目标→模块目标逐层拆解
3. 产品优先级（product-manager-toolkit RICE）： 对方案中的所有产品模块做RICE排序
4. 方案分阶段：
   • Phase 1 (POC, 1-2月): Quick Wins，验证核心假设
   • Phase 2 (MVP, 3-6月): 核心功能上线
   • Phase 3 (Scale, 6-12月): 全量推广

输出物：解决方案.md

交付标准：

• 战略类型选择有依据
• OKR级联至少2层（客户目标→产品目标）
• 产品模块RICE排序完整
• 方案分3个阶段

⑦ 架构图生成

目标：输出3张架构图（系统架构、数据流、部署架构）。

调用工具：scripts/architecture_gen.py

执行步骤：

1. 读取方案：从解决方案.md提取模块列表和数据流关系
2. 生成Mermaid代码：

   python scripts/architecture_gen.py --solution solution.json --type system --output architecture.md
   python scripts/architecture_gen.py --solution solution.json --type dataflow --output dataflow.md
   python scripts/architecture_gen.py --solution solution.json --type deployment --output deployment.md
   

3. 语法验证 + 修复：脚本内置Mermaid语法检查，自动修复常见错误
4. 标注腾讯云产品：每个模块标注对应的腾讯云产品名称

输出物：architecture.md（含3张Mermaid图）

架构图规范：

• 系统架构图：展示层→业务逻辑层→数据层→基础设施层
• 数据流图：数据采集→处理→存储→应用 的完整流转
• 部署架构图：VPC/子网/负载均衡/容器/数据库的物理部署

交付标准：

• 3张图均可正确渲染
• 每个模块标注腾讯云产品名
• 数据流方向清晰
• 部署架构包含安全边界

⑧ ROI商业价值测算

目标：量化方案的3类商业价值。

调用工具：scripts/roi_calc.py

执行步骤：

1. 效率提升测算：

   python scripts/roi_calc.py --type efficiency --current-cost [月人力成本] --time-saving [节省比例] --output roi.md
   

   公式：年节约 = 月人力成本 × 节省比例 × 12
2. 收入增长测算：

   python scripts/roi_calc.py --type revenue --conversion-lift [提升比例] --avg-order-value [客单价] --monthly-traffic [月流量]
   

   公式：年增量收入 = 月流量 × 转化率提升 × 客单价 × 12
3. 投资回报期：

   python scripts/roi_calc.py --type payback --investment [方案总成本] --annual-benefit [年收益]
   

   公式：回收月数 = 方案成本 ÷ (年收益÷12)
4. 敏感性分析：对关键假设做±20%波动测试

输出物：ROI测算.md

交付标准：

• 3类测算至少完成2类
• 所有输入假设有来源标注
• 敏感性分析覆盖核心变量
• 有保守/基准/乐观三档

Phase 4: 包装输出

⑨ 竞品差异化叙事（Why Us）

目标：从②的竞品分析中提炼"为什么选腾讯云"。

调用子skill：competitive-teardown（Step 5-6）+ research-summarizer

执行步骤：

1. 从②的12维评分中，提取腾讯云得分 > 竞品得分的维度
2. 构建Stakeholder Presentation（competitive-teardown 7-slide模板）：
   • Slide 1: Executive Summary（威胁等级 + 核心优势 + 推荐行动）
   • Slide 2: 市场定位图（2×2 positioning）
   • Slide 3: 12维评分对比（雷达图/表格）
   • Slide 4: 定价分析
   • Slide 5: UX亮点（3条我们赢 vs 3条对手强）
   • Slide 6: 客户声音（top 3评论引用）
   • Slide 7: 行动计划
3. 匹配同行业成功案例（从案例库或web搜索）

输出物：Why-Us.md

交付标准：

• 至少3个差异化维度有数据支撑
• 不回避劣势，有坦诚的"where they are better"
• 至少1个同行业案例佐证

⑩ POC方案 + 落地路径

目标：给出"下一步怎么做"。

调用子skill：product-discovery + experiment-designer + roadmap-communicator

执行步骤：

1. POC范围界定（product-discovery Discovery Sprint 10天结构）：
   • Day 1-2: Outcome + opportunity framing
   • Day 3-4: Assumption mapping + test design
   • Day 5-7: Problem and solution tests
   • Day 8-9: Evidence synthesis + decision options
   • Day 10: Stakeholder decision review
2. 成功指标定义（experiment-designer）：
   • 写If/Then/Because假设：If [intervention], Then [metric change], Because [mechanism]
   • 定义Primary metric / Guardrail metrics / Secondary metrics
   • 估算样本量：

     python scripts/sample_size_calculator.py --baseline-rate [基线] --mde [最小可检测效应]
     

3. 路线图（roadmap-communicator Now/Next/Later）：
   • Now (POC, 1-2月)：核心假设验证
   • Next (MVP, 3-6月)：核心功能上线
   • Later (Scale, 6-12月)：全量推广+持续优化
4. 填充 templates/poc-plan.md 模板

输出物：POC方案.md

交付标准：

• POC范围明确（做什么/不做什么）
• 成功指标≥3个（1 primary + 1 guardrail + 1 secondary）
• 时间线具体到周
• 资源需求明确（人/钱/环境）

⑪ 方案文档包

目标：打包所有产出为可汇报、可传阅的文档。

调用子skill：roadmap-communicator

执行步骤：

1. 执行摘要（roadmap-communicator Board/Executive模板）：
   • 1页纸，结果导向
   • 含：问题概述→方案概述→预期价值→投入→路线图→风险
2. 方案PPT（使用WorkBuddy的pptx skill生成）：
   • Slide 1: 封面（客户名+项目名+日期）
   • Slide 2: 行业洞察（来自①）
   • Slide 3: 客户痛点（来自④）
   • Slide 4: 解决方案概览（来自⑥）
   • Slide 5: 系统架构（来自⑦）
   • Slide 6: 能力覆盖矩阵（来自⑤）
   • Slide 7: ROI测算（来自⑧）
   • Slide 8: Why Us（来自⑨）
   • Slide 9: POC方案（来自⑩）
   • Slide 10: 路线图+下一步
3. 技术方案文档：整合①-⑩所有产出的完整技术版本

输出物：3份文档（执行摘要 + PPT + 技术方案）

交付标准：

• 执行摘要≤1页
• PPT ≤ 15页
• 所有数字可追溯到前序步骤

⑫ 内部评审 Checklist

目标：提交客户前的自检。

在最终输出前，逐条检查：

情报质量：

• 行业来源≥3个，质量评分均≥Medium
• 竞品分析覆盖≥2个竞品，12维评分完整
• 客户假设清单≥10条

方案质量：

• 能力覆盖矩阵中✅率≥60%
• 所有❌项有缓解策略
• 架构图可正确渲染，产品标注准确
• ROI数字有假设来源，含敏感性分析

叙事质量：

• Why Us不回避劣势
• PPT叙事逻辑连贯（问题→方案→价值→How）
• 执行摘要可独立阅读

落地可行性：

• POC范围可2个月内完成
• 成功指标可量化可测量
• 资源需求在合理范围内

行为逻辑

启动行为

收到用户请求后：

1. 确认输入：询问/确认行业、客户名、初始需求描述
2. 判断起点：
   • 如果用户只给了行业→从①开始
   • 如果用户给了具体客户+需求→从①②③并行开始
   • 如果用户已有行业研究/竞品分析→跳过对应步骤
3. 按Phase顺序推进：Phase 1→2→3→4，Phase内可并行
4. 每Phase结束时：汇总该Phase产出，确认用户是否满意再进入下一Phase

中断恢复

如果用户说"continue"或"继续"：

• 检查已有产出文件，识别当前进度
• 从断点继续

单步执行

如果用户只需要某个步骤（如"帮我做竞品分析"）：

• 直接执行对应步骤
• 不强制执行全流程

输出规范

• 所有Markdown文档使用中文
• 架构图使用Mermaid（英文标签+中文注释）
• 数据表格对齐
• 每份文档开头有"最后更新时间"

相关Skills

• mckinsey-consultant — MECE拆解和PPT生成的方法论来源
• ontology (WorkBuddy内置) — 方案实体持久化和跨项目复用
• pptx (WorkBuddy内置) — 方案PPT生成