SuperPM pm-search
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/konglong87/superPM
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/konglong87/superPM "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/01-demand-insight/pm-search" ~/.claude/skills/konglong87-superpm-pm-search && rm -rf "$T"
manifest:
skills/01-demand-insight/pm-search/SKILL.mdsource content
Preamble (run first)
# 创建需求调研目录 mkdir -p docs/01-需求调研 echo "🔍 PM-Search V2 - 联网搜索整合工具" echo "支持并发搜索:市场调研 | 竞品分析 | 行业数据 | 舆情监控 | 合规检查" echo ""
执行流程
步骤 1: 确定搜索类型(主 agent - 用户交互)
使用 AskUserQuestion 询问:
🔍 联网搜索整合工具 - 选择搜索类型
请选择您需要进行的研究类型(可多选):
A) 市场调研 - 市场规模、趋势、用户画像 B) 竞品分析 - 竞品功能、定价、策略 C) 行业数据 - 行业报告、统计数据 D) 舆情监控 - 用户评价、媒体报道 E) 合规检查 - 政策法规、行业标准 F) 综合搜索 - 以上全部(并发执行) G) 其他(请手动输入)
用户选择后,根据选择执行不同流程。
Subagent 并发搜索架构
架构图
digraph pm_search_subagent { rankdir=TB; "主 Agent 确定搜索类型" [shape=box]; "用户选择搜索类型" [shape=diamond]; subgraph cluster_parallel_search { label="并发搜索 Subagents"; style=filled; fillcolor="#f8f9fa"; "Market Research Subagent" [shape=box, style=filled, fillcolor="#c8e6c9"]; "Competitor Analysis Subagent" [shape=box, style=filled, fillcolor="#bbdefb"]; "Industry Data Subagent" [shape=box, style=filled, fillcolor="#fff9c4"]; "Public Opinion Subagent" [shape=box, style=filled, fillcolor="#f8bbd0"]; "Compliance Check Subagent" [shape=box, style=filled, fillcolor="#e1bee7"]; } "主 Agent 整合结果" [shape=box, style=filled, fillcolor="#ffccbc"]; "生成综合报告" [shape=box]; "主 Agent 确定搜索类型" -> "用户选择搜索类型"; "用户选择搜索类型" -> "Market Research Subagent" [label="市场调研"]; "用户选择搜索类型" -> "Competitor Analysis Subagent" [label="竞品分析"]; "用户选择搜索类型" -> "Industry Data Subagent" [label="行业数据"]; "用户选择搜索类型" -> "Public Opinion Subagent" [label="舆情监控"]; "用户选择搜索类型" -> "Compliance Check Subagent" [label="合规检查"]; "用户选择搜索类型" -> "Market Research Subagent" [label="综合搜索" style=dashed]; "用户选择搜索类型" -> "Competitor Analysis Subagent" [label="综合搜索" style=dashed]; "用户选择搜索类型" -> "Industry Data Subagent" [label="综合搜索" style=dashed]; "用户选择搜索类型" -> "Public Opinion Subagent" [label="综合搜索" style=dashed]; "用户选择搜索类型" -> "Compliance Check Subagent" [label="综合搜索" style=dashed]; "Market Research Subagent" -> "主 Agent 整合结果"; "Competitor Analysis Subagent" -> "主 Agent 整合结果"; "Industry Data Subagent" -> "主 Agent 整合结果"; "Public Opinion Subagent" -> "主 Agent 整合结果"; "Compliance Check Subagent" -> "主 Agent 整合结果"; "主 Agent 整合结果" -> "生成综合报告"; }
步骤 2A: 单一类型搜索(主 agent 直接执行)
如果用户选择单个搜索类型,直接执行:
市场调研
使用 WebSearch 搜索: 搜索关键词:"{产品领域} 市场规模 2026" 搜索关键词:"{产品领域} 市场趋势" 搜索关键词:"{产品领域} 用户画像" 数据源优先级: 1. 艾瑞咨询、易观分析、QuestMobile(权威报告) 2. 36氪、虎嗅(行业媒体) 3. 工信部、网信办(政策法规) 整合结果 → 生成:docs/01-需求调研/市场调研报告.md
竞品分析
使用 WebSearch 搜索: 搜索关键词:"{产品领域} 主要竞品" 搜索关键词:"{竞品名称} 产品功能" 搜索关键词:"{竞品名称} 定价策略" 数据源: - 七麦数据、蝉妈妈(应用数据) - 官网、App Store、产品评测 整合结果 → 生成:docs/01-需求调研/竞品分析报告.md
行业数据
使用 WebSearch 搜索: 搜索关键词:"{行业} 行业报告 2026" 搜索关键词:"{行业} 统计数据" 搜索关键词:"{行业} 发展趋势" 数据源: - 国家统计局 - 行业协会官网 - 咨询公司报告 整合结果 → 生成:docs/01-需求调研/行业数据报告.md
舆情监控
使用 WebSearch 搜索: 搜索关键词:"{产品/品牌} 用户评价" 搜索关键词:"{产品/品牌} 媒体报道" 搜索关键词:"{产品/品牌} 微博热搜" 数据源: - 微博、知乎、小红书(用户评价) - 新闻媒体(报道) - 黑猫投诉(投诉信息) 整合结果 → 生成:docs/01-需求调研/舆情监控报告.md
合规检查
使用 WebSearch 搜索: 搜索关键词:"{行业} 政策法规 2026" 搜索关键词:"{行业} 监管要求" 搜索关键词:"{行业} 合规标准" 数据源: - 政府官网(工信部、网信办、市场监管总局) - 法律法规数据库 - 行业协会合规指南 整合结果 → 生成:docs/01-需求调研/合规检查报告.md
步骤 2B: 综合并发搜索(Subagent 并行执行)
如果用户选择"综合搜索"或选择多个类型,使用 Agent tool 并发执行:
执行命令
使用 Agent tool 并发派发 5 个 subagent: **Subagent 1: Market Research** - type: "general-purpose" - prompt: "执行市场调研搜索,产品领域:{产品领域},输出到 docs/01-需求调研/market-research.md" **Subagent 2: Competitor Analysis** - type: "general-purpose" - prompt: "执行竞品分析搜索,产品领域:{产品领域},输出到 docs/01-需求调研/competitor-analysis.md" **Subagent 3: Industry Data** - type: "general-purpose" - prompt: "执行行业数据搜索,行业:{行业},输出到 docs/01-需求调研/industry-data.md" **Subagent 4: Public Opinion** - type: "general-purpose" - prompt: "执行舆情监控搜索,关键词:{产品/品牌},输出到 docs/01-需求调研/public-opinion.md" **Subagent 5: Compliance Check** - type: "general-purpose" - prompt: "执行合规检查搜索,行业:{行业},输出到 docs/01-需求调研/compliance-check.md" **并发执行:在单个消息中调用 5 次 Agent tool**
Agent 调用示例
**在一条消息中并发调用:** [Agent tool call 1 - Market Research] [Agent tool call 2 - Competitor Analysis] [Agent tool call 3 - Industry Data] [Agent tool call 4 - Public Opinion] [Agent tool call 5 - Compliance Check] **等待所有 subagent 完成**
步骤 3: 主 Agent 整合结果
读取所有 subagent 生成的报告:
# 读取各个报告 read docs/01-需求调研/market-research.md read docs/01-需求调研/competitor-analysis.md read docs/01-需求调研/industry-data.md read docs/01-需求调研/public-opinion.md read docs/01-需求调研/compliance-check.md
整合成综合报告:
使用 Write 生成:
docs/01-需求调研/市场调研报告.md
报告结构:
# 综合市场调研报告 ## 一、市场规模与趋势 [来自 market-research.md] ## 二、竞品分析 [来自 competitor-analysis.md] ## 三、行业数据 [来自 industry-data.md] ## 四、舆情监控 [来自 public-opinion.md] ## 五、合规检查 [来自 compliance-check.md] ## 六、综合结论与建议 ### 市场机会 - [综合分析] ### 风险提示 - [综合分析] ### 下一步建议 1. 执行 /pm-priority - 需求优先级排序 2. 执行 /pm-mvp - MVP 方案规划 3. 执行 /pm-docs - 文档生成 --- **生成时间**: 2026-XX-XX **数据来源**: WebSearch 多源整合
性能对比
V1 vs V2 性能
| 指标 | V1(顺序执行) | V2(并发执行) | 提升 |
|---|---|---|---|
| 执行时间 | ~10 分钟 | ~2.5 分钟 | 4x |
| 主 Agent 上下文 | ~50,000 tokens | ~10,000 tokens | 节省 80% |
| 搜索类型 | 1-5 个顺序 | 5 个并发 | - |
| 报告质量 | 单一视角 | 多维度整合 | ✅ |
使用示例
示例 1: 单一搜索
用户: 我需要了解生鲜电商的市场规模 AI: 🎯 执行市场调研搜索 [WebSearch 搜索中...] ✅ 生成报告: docs/01-需求调研/市场调研报告.md
示例 2: 综合并发搜索
用户: 我想全面了解在线教育市场 AI: 🎯 执行综合并发搜索 [并发派发 5 个 subagent...] ⏳ Subagent 1: Market Research - 完成 ✅ ⏳ Subagent 2: Competitor Analysis - 完成 ✅ ⏳ Subagent 3: Industry Data - 完成 ✅ ⏳ Subagent 4: Public Opinion - 完成 ✅ ⏳ Subagent 5: Compliance Check - 完成 ✅ 🔧 整合分析结果... ✅ 生成综合报告: docs/01-需求调研/市场调研报告.md 💡 建议下一步: 1. /pm-priority - 需求优先级排序 2. /pm-mvp - MVP 方案规划
Subagent Prompt 模板
Market Research Subagent Prompt
你是市场调研专家。执行以下任务: **目标**: 调研 {产品领域} 的市场规模、趋势、用户画像 **搜索策略**: 1. 市场规模:搜索 "{产品领域} 市场规模 2026" 2. 市场趋势:搜索 "{产品领域} 市场趋势" 3. 用户画像:搜索 "{产品领域} 用户画像" **数据源优先级**: - 艾瑞咨询、易观分析、QuestMobile(权威报告) - 36氪、虎嗅(行业媒体) - 工信部、网信办(政策法规) **输出要求**: 生成结构化报告到:docs/01-需求调研/market-research.md 包含章节: 1. 市场规模(总量、增长率) 2. 市场趋势(发展动向) 3. 用户画像(目标用户特征) 4. 市场机会点 完成后立即返回结果。
注意事项
数据源可信度评估
高可信度:
- 政府官方数据
- 权威咨询公司报告(艾瑞、易观、麦肯锡)
- 行业协会统计
中可信度:
- 科技媒体报道(36氪、虎嗅)
- 应用数据平台(七麦数据、蝉妈妈)
低可信度:
- 用户评论(需交叉验证)
- 社交媒体信息(需核实)
搜索结果整合原则
- 交叉验证 - 同一数据点至少 2 个来源确认
- 时效性 - 优先使用 2026 年数据
- 权威性 - 政府数据 > 咨询公司 > 媒体报道
- 完整性 - 多维度覆盖,避免单一视角
下一步建议
完成市场调研后,推荐执行:
- pm-priority - 需求优先级排序
- pm-mvp - MVP 方案规划
- pm-docs - 生成 PRD 文档
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