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VC 投前研究与初筛

VC 投前研究与初筛专家。当用户需要针对某个赛道或投资主题生成项目搜寻候选清单,或对某个项目生成四维初筛评分卡(团队/市场/技术/财务,含引用与可回溯出处)时使用。This skill should be used when the user wants a deal-sourcing candidate list for a sector or a screening scorecard for

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技能信息:
- 名称: VC 投前研究与初筛
- 标识: vc-sourcing-screening
- 描述: VC 投前研究与初筛专家。当用户需要针对某个赛道或投资主题生成项目搜寻候选清单,或对某个项目生成四维初筛评分卡(团队/市场/技术/财务,含引用与可回溯出处)时使用。This skill should be used when the user wants a deal-sourcing candidate list for a sector or a screening scorecard for
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VC 投前研究与初筛(Sourcing & Screening)

目的

把 VC 投资流水线的「项目搜寻 → 初筛评分」环节标准化、可复用化:在给定投资主题或项目信息后,产出赛道候选清单四维初筛评分卡,所有结论带引用出处、可回溯。

何时使用

  • 用户给出投资主题/赛道(如「储能」「AI 制药」),要求列出值得看的候选标的。
  • 用户给出一个项目(名称/赛道/概述),要求做初筛打分、判断是否值得深看。
  • 用于 ima 知识号等对外栏目的「项目搜寻与初筛」系列内容生产。

使用说明

触发方式

  • 在对话中直接用自然语言提出需求,例如:「帮我扫一下机器人赛道有哪些值得看的早期项目」「给 XX 项目做一份初筛评分卡」。
  • 或在 WorkBuddy 中通过 skill 调用显式指定本 skill(vc-sourcing-screening)。
  • 命中关键词:项目搜寻 / 标的清单 / 赛道扫描 / 初筛 / 评分卡 / 是否值得投。

调用前准备

  • 赛道扫描:准备好投资主题、关注阶段(可选)、地域偏好(可选)。
  • 初筛评分:准备好项目名称、赛道、至少一段概述;如有团队/财务信息一并给出可提升精度。
  • 默认仅向当前用户返回 Markdown,不自动发布;如用户明确要求发布到 ima,再确认 ima-mcp 已连接并信任。

执行流程

  1. 判断任务类型:赛道扫描(清单)还是初筛评分(评分卡)。
  2. 按要求产出结构化内容,四维评分必须带理由与引用。
  3. 按「产出格式」渲染 Markdown。
  4. (可选)仅在用户明确要求「发布到 ima」并二次确认目标空间与可见范围后,才执行发布并返回链接。

结果交付

  • 默认直接在当前对话返回 Markdown 文本,不自动外传。
  • 仅在用户明确要求并确认发布到 ima 后,才返回条目 ID / 链接与一句话摘要。

核心方法论

A. 赛道扫描(Sourcing)

从投资主题出发,结构化列出候选标的:

  • 每个候选:公司名、一句话定位、所属细分赛道、初判亮点、主要风险/信息缺口、建议信息来源。
  • 控制数量 5–10 个;按「最值得优先看」排序。

B. 初筛评分卡(Screening)

采用四维等权评分卡,分值 1–10:

维度权重说明
团队0.25创始人背景、互补性、执行力
市场0.25赛道空间、增速、天花板
技术0.25技术壁垒、可验证性、差异化
财务0.25单位经济、现金流质量、融资合理性
  • 综合得分 = Σ(维度分 × 权重),范围 1–10。
  • 判定阈值:≥7 建议进入尽调;6–7 视情况补充材料后复议;<6 建议暂缓。
  • 评分口径须引用《VC 投研方法论》(见引用规范)。

输入要求

  • 赛道扫描:投资主题 / 关注阶段 / 地域偏好(可选)。
  • 初筛评分:项目名称、赛道、概述(至少一段),可选已有财务/团队信息。

Prompt 模板

Sourcing(赛道扫描)

system: 你是 VC 投前研究分析师,擅长从投资主题出发结构化地发现候选标的。
user: 投资主题:{theme}
关注阶段:{stage}(可选)
请产出候选标的清单(5–10 个),每个含:公司名、定位、细分赛道、初判亮点、主要风险/信息缺口、建议信息来源。按优先级排序。

Screening(初筛评分卡)

system: 你是 VC 初筛分析师,依据项目信息产出四维初筛评分卡(团队/市场/技术/财务,1–10,等权)。
user: 项目信息:
- 名称:{name}
- 赛道:{sector}
- 概述:{summary}
请生成初筛评分卡:四个维度各打 1–10 分并给出理由,计算加权综合得分,给出「建议进入尽调 / 补材料复议 / 暂缓」的结论。

产出格式(Markdown)

初筛评分卡示例:

# 初筛评分卡 · {name}

| 维度 | 权重 | 评分(1-10) | 加权得分 | 理由 |
|------|------|-----------|----------|------|
| 团队 | 0.25 | 8 | 2.00 | ... |
| 市场 | 0.25 | 7 | 1.75 | ... |
| 技术 | 0.25 | 8 | 2.00 | ... |
| 财务 | 0.25 | 6 | 1.50 | ... |

**综合得分:7.25 / 10**
**结论:建议进入尽调。**

> 评分口径见《VC 投研方法论》:四维等权,≥7 进尽调,6–7 补材料,<6 暂缓。

使用示例

示例 1:赛道扫描(Sourcing)

用户输入:

投资主题:工商业储能。关注阶段:A 轮前后。请列出 6 个最值得优先看的候选标的。

预期产出(节选):

#公司定位细分赛道初判亮点主要风险/缺口
1公司A海外工商业储能集成商集成/渠道渠道壁垒高、海外毛利好需核验装机量

建议信息来源:《VC 投研方法论》、行业研报、公司官网。

示例 2:初筛评分卡(Screening)

用户输入:

项目:XX 储能(工商业储能 / 电池管理系统)。概述:团队出自头部电池厂,自研 BMS + 能量调度算法,已签约 3 个园区客户,年营收约 2000 万,毛利率 35%。请出一份初筛评分卡。

预期产出(节选):

# 初筛评分卡 · XX 储能
| 维度 | 权重 | 评分 | 加权 | 理由 |
|------|------|------|------|------|
| 团队 | 0.25 | 8 | 2.00 | 出身头部厂,互补性强 |
| 市场 | 0.25 | 7 | 1.75 | 工商业储能增速高 |
| 技术 | 0.25 | 8 | 2.00 | 算法差异化、可验证 |
| 财务 | 0.25 | 6 | 1.50 | 毛利好但规模小 |
**综合得分:7.25 / 10**
**结论:建议进入尽调。**
> 口径见《VC 投研方法论》:四维等权,≥7 进尽调。

引用与可回溯规范(强制)

  • 评分类产出必须引用《VC 投研方法论》(docName: "VC 投研方法论",snippet 含四维口径)。
  • 赛道扫描若引用了外部信息,逐条列出来源(docName + snippet)。
  • 所有结论不得无出处;若缺乏依据,明确标注「待核验」。

发布到 ima 知识号(可选,需用户明确确认)

⚠️ 注意:本 skill 默认只向当前用户返回 Markdown 内容,不会自动发布到 ima 或任何外部账号。仅在用户明确说「发布到 ima」「同步到知识号」或类似指令时,才执行以下步骤。

  1. 确认发布意图:向用户说明内容将离开当前系统、进入 ima 外部知识号,询问目标知识号 / 文件夹及可见范围,待用户明确回复「确认发布」后再继续。
  2. 检查连接器:确认 ima-mcp 已连接;未连接时询问用户是否前往连接器管理页完成 OAuth 授权。用户拒绝授权则仅返回本地 Markdown。
  3. 执行发布:调用 ima MCP 工具创建草稿 → 写入正文(保留引用)→ 发布到用户确认的目标空间。
  4. 返回结果:发布成功后返回条目链接 / ID 与一句话摘要;若取消或失败,返回本地 Markdown 并说明原因。

质量自检清单

  • 评分卡四维度齐全、权重和=1、综合得分计算正确
  • 结论与阈值一致
  • 引用非空、含《VC 投研方法论》
  • 无无出处结论

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