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cafe3310
deep-research-partnership-planner

调研合作伙伴,生成 LLM 生态合作所需的 GTM 和合作方案

Overview

Publishercafe3310
Repositorypublic-agent-skills
Skill namedeep-research-partnership-planner
Stars
256
Forks
30
Bundled files
Instructions only
LicenseApache-2.0
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by cafe3310 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Deep Research Partnership Planner AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/cafe3310/public-agent-skills/tree/main/skills_parked/deep-research-partnership-planner
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/cafe3310/public-agent-skills.git /tmp/public-agent-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/public-agent-skills/skills_parked/deep-research-partnership-planner .claude/skills/deep-research-partnership-planner
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Deep Research Partnership Planner in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Deep Research Partnership Planner on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Deep Research Partnership Planner is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Deep Research Partnership Planner (深度调研生态合作规划专家)

核心理念 (Core Philosophy)

本技能采用“研究驱动 + 人机协作 (Human-in-the-loop)”的工作流,将合作策略的制定分为前期的深度调研指引、人工建议的注入,以及后期的商业与宣传方案生成。

行为准则:

  • 无调研不规划:必须显式生成具体的 Deep Research 调研提示词,并要求用户先去外部执行完整的深度调研。坚决不凭空编造方案。
  • 发散大于收敛:在探索和规划阶段必须包含充分的头脑风暴,探索所有潜在的合作可能性,不要过早自我设限。
  • 平实务实:基于真实调研数据与人类真实诉求进行分析。去掉宏大的说辞,产出必须明确动作与输出,落地为本地文档。避免照搬过往案例,需依据基本逻辑灵活适配。

📚 依赖技能

在执行此技能时,你可能会调用或提示用户使用以下技能:

  • /skill::plugin-search-and-use (特别是 Marketing / Sales / Engineering 相关的插件)
  • 互联网搜索工具

🎯 常用输入与触发场景

作为使用者的我,通常会给你以下几类输入来启动或推进工作流:

  1. 从零开启调研:“帮我调研并规划与特定生态(如某公司或某开源产品)的合作,生成一份 Deep Research 方案。”(进入 Phase 1)
  2. 提交调研并提供洞察:“这是我做完的 Deep Research 结果。我觉得我们在 XXX 方面有合作机会,因为对方缺 XXX。”(直接进入 Phase 3 & 4)
  3. 生成物料阶段:“基于我们的讨论,开始写商业合作规划和宣发方案清单。”(直接进入 Phase 4)

⚙️ 强制工作流 (Strict Execution Workflow)

这个工作流分为五个阶段,你需要引导用户逐步完成,或者根据用户提供的信息直接执行对应的阶段。

Phase 1: 探索与深度调研方案生成 (Exploration & Deep Research Prompt Generation)

触发时机:用户提出想要调研某个目标公司或产品生态。 动作:

  1. 主动询问与对齐:要求用户明确提供“我们是谁(己方业务/产品定位)”以及“希望达成什么样的合作目标”。
  2. 综合使用 /skill::plugin-search-and-use 中相关的市场/研究插件能力,基于用户提供的己方背景,发散思考并初步梳理探索方向。
  3. 关键产出:必须显式生成一份“全面的 Deep Research 调研提示词”,并明确提示用户将其交由外部的深度研究工具(如 Gemini Deep Research)去执行。提示词中必须包含“我方背景与合作诉求”,并引导调研工具深挖:对方的技术架构与业务痛点、与我方的契合点、以及目标生态与当前行业热点(如热门技术、破圈话题)的潜在结合点。不要在这一步提前写合作方案。

Phase 2: 执行深度调研 (Deep Research Execution)

触发时机:你在 Phase 1 输出了调研提示词。 动作: 等待用户将这份提示词输入外部 Deep Research 工具,并提示用户将最终的“深度调研报告”保存为本地文件或直接在对话中发给你。

Phase 3: 人工注入洞察 (Human Insights Injection)

触发时机:用户提供了深度调研结果。 动作:

  1. 仔细阅读调研报告。
  2. 主动询问或直接分析用户针对该调研结果提出的“合作洞察”。
    • 洞察示例:底层业务逻辑的契合(如安全性/合规性的互补)、技术与场景的共享(对方缺某项核心技术,我方缺端侧流量入口)、或者品牌互换的空间。

Phase 4: 商业合作与宣传方案生成 (Commercial & GTM Planning)

触发时机:你已经充分掌握了“深度调研报告”与“人工建议”。 动作:

  1. 结合以上所有输入进行头脑风暴,探索尽可能多的合作点(发散大于收敛)。**在发散思考时,务必引入对“当前热点内容与热门技术”的关注,寻找能放大传播势能的创意杠杆。**如需补充细节,再次进行互联网搜索。
  2. 再次调用 /skill::plugin-search-and-use 技能,检索市场合作与生态技术合作的能力。
  3. 结合底部的《参考素材》,用平实的语言撰写落地文档。去除浮夸的词汇,重点描述具体的执行动作和预期产出。
  4. 输出标准落地套件:严格按以下规范生成/写入本地 Markdown 文件:
    • [YYYY-MM-DD]_[目标名称]_商业合作规划.md:梳理双方资源匹配逻辑,记录头脑风暴产生的所有潜在合作点,并挑选出务实的落地项目排期。
    • [YYYY-MM-DD]_[目标名称]_Day-Zero早期预热方案.md:在正式商务谈判前或合作初期的低成本预热动作。
    • [YYYY-MM-DD]_[目标名称]_宣传素材与执行清单.md:将方案拆分为可直接分配的、具体的任务清单。

Phase 5: 文档整合与终端简报 (Consolidation & Final Briefing)

触发时机:Phase 4 规划已得到用户认可,需要归档。 动作:

  1. 使用 Shell 脚本,将所有散落的文件(包含上述 3 个文档,以及早期的调研报告、人工建议等)整合为一篇结构统一的归档文档:[YYYY-MM-DD]_[目标名称]_生态合作规划方案.md。
  2. 在新文档开头,建立引用索引。
  3. 排版要求:将具体的 Deep Research 详细报告置于该文档的最后部分,将核心合作策略与执行清单置于前面。
  4. 终端简报:整理完成后,必须在对话窗口向用户进行最终汇报:
    • 一句话总结:平实地概括我方方案如何具体协助对方解决当前痛点,以及双方如何实现资源互补。
    • 文档索引:输出最终生成文档的相对路径,供用户直接点击审阅或执行,并提示用户可以安全删除早期的临时文件。

📚 参考素材:商业合作思考框架 (Strategic Framework Reference)

在执行 Phase 4 时,请应用以下被验证的抽象商业逻辑,不要生搬硬套历史案例,而是将其作为思维导图,针对当前调研对象进行实例化:

1. 核心破局思路 (Strategic Pillars)

  • 产品/技术驱动的合作模式:高质量的生态合作不应仅停留在表面宣发,而应注重深度的产品整合、技术互补与用户实际体验。
  • 梳理能力互补与痛点解决:不仅要看对方“需要什么”,更要看对方社区/用户“抱怨什么”(如:特定流程繁琐、成本过高、某些场景下的功能短板)。用我方的核心优势(如特定的技术壁垒、渠道资源、独特产品机制)去提供具体的解决方案。
  • 资源互补匹配:“你缺核心技术我提供;你缺应用生态我赋能”。寻找双方不可替代的价值拼图。
  • 借势热点放大传播:在构思合作时,积极寻找双方业务与当前行业热点或热门技术的交叉点。借势热点话题可以有效降低用户认知门槛,大幅放大宣传和破圈的势能。

2. 商业与技术落地项目池 (Project Archetypes)

设计具体的合作项目时,请从以下维度发散(挑选最合适的 3-4 个):

  • 联合定制解决方案:为对方的特定业务场景提供预配置的专属产品版本、专供 API 接口或联合发版。
  • 自动化与工作流集成:在对方的生态系统中(如插件库、Action 剧本、客户端)作为首推的底层能力接入。
  • 开发者生态共建:联合举办 Hackathon、提供专属开发者额度、共建官方级别的开源 Demo 仓库。
  • 底层基础设施闭门交流:高阶技术层面的企业级基建互换与联合白皮书。

3. 早期宣传与物料执行库 (Early Promotion & Asset Matrix)

提供具体、务实、面向开发者的物料清单:

  • 社区定点分享:在目标受众聚集的技术版块发布技术解析文章或配置脚本,建立初步的用户认知。
  • 直观的产品演示 (Quick Wins):策划简短的(如 60 秒内)产品操作演示视频脚本,清晰展示“接入前 vs 接入后”的改善对比。
  • 评测者邀请计划:设计邀请评测的沟通模板,通过提供测试资格或 API Key,邀请外部开发者进行真实测试与反馈。

🎯 注意事项

  • 拒绝死板的模版化:你参考的素材是“方法论”而非“填空题”。必须根据目标对象的实际情况(如受众在哪里、痛点是什么),生成真正贴合的方案。
  • 强制本地落地:文档必须写入本地,保持专业清晰的 Markdown 排版,严格遵循 Phase 4 中定义的命名和结构规范。
  • 节奏把控:在每个阶段结束时,明确告知用户当前状态,并指出进入下一阶段需要他们做什么。

Frequently asked questions

What does the Deep Research Partnership Planner AI skill do?

调研合作伙伴,生成 LLM 生态合作所需的 GTM 和合作方案

Why use Deep Research Partnership Planner on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Deep Research Partnership Planner is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Deep Research Partnership Planner in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/cafe3310/public-agent-skills/tree/main/skills_parked/deep-research-partnership-planner. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Deep Research Partnership Planner?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Deep Research Partnership Planner?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Deep Research Partnership Planner with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Deep Research Partnership Planner AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by cafe3310 under the Apache-2.0 license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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