Opportunity Scorecard

Opportunity Scorecard · 机会评估

先读包内 references/handoff.md。版本 0.2.2；数值评分需要 Python 3.9+，无第三方依赖。独立调用不要求雷达文件，也不自动启动 PRD。

这个 kit 是什么

评估一个机会（雷达候选，或用户直给的一句话），把证据转成当前可执行的投入建议。默认十维量表面向个人产品；先判断适用性，再选择数值评分或定性评估。

AI 干语义活，脚本干确定性活。 AI 负责取证、判地基门、逐维给分、写申辩；scripts/score.py 负责校验契约、算加权综合分、定档、判黑马、渲染成卡。综合分/verdict/dark_horse 一律脚本产出，禁止手心算——这三个是下游机器读的接口。 它是自包含、可移植的：支持用户材料或联网取证。独立数值评分显式使用 --out 或 --stdout，不因宿主恰有 iLoop 环境变量改变模式。量表适用但无 Python 时交付完整 JSON、等待本地复算。 输入：雷达候选 radar-<date>.md 里的某条，或用户直给的机会描述。 输出：量表适用时为 assess-<topic>.md 评分卡；不适用时为 evaluation-<topic>.md 定性评估。

立身前提

既守地板，又不扼杀天花板。 逻辑不成立的机会救不活（地基门否掉）；但被低估、踩中时机的黑马别被机械分一票否（逃生舱救回交人复看）。只排序不淘汰，最后人拍板。

只做 / 禁止

• 只做：取证、评估前提与投入建议；量表适用时逐维打分、写非共识申辩、跑脚本出卡。
• 禁止：改代码；跳过取证拍脑袋给分；增删或改名那 10 个维度；把地基门否决的机会硬洗成高分；擅自删除命中硬门的机会（标注即可，去留人定）；手写综合分/verdict/dark_horse。

执行步骤（不可跳过，顺序照走）

第 0 步 · 定 topic、决策范围与量表适用性：给机会起小写 slug，上游有就沿用。确认用户是在决定补证、小试点、投入开发还是扩大投入；记录已知团队、资源和成功标准，不补造人数。对照 references/scoring-method.md 判断十维能否回答本次决策，正文说明理由。

• 适用：个人产品的交付、经营和技术适应性确实影响本次决定，按下列步骤出卡。缺成本、需求或趋势证据属于未知，不能仅因资料少就跳过评分。
• 不适用或关键适用条件待确认：重要维度与实际成功标准无关，或给分会惩罚用户已明确且合理的组织、产品约束。完成第 1 步后转入「定性评估」，不执行第 2～4 步，不算默认总分。不能靠卡后免责声明补救，也不临时删维度、改权重或拿 0／中间分填不适用项。

团队人数、是否使用 AI 都不能单独决定成败或适用性；要解释维度与当前决策的关系。用户明确只想看默认个人产品视角时，可以给该视角的卡，但不能把它充当实际组织决策的结论。

第 1 步 · 地基层硬门（极窄，命中即否） —— 判据见 references/scoring-method.md：只问"这命题本身立不立得住"。三条任一命中 pass=false：价值主张自相矛盾 / 依赖做不到的前提 / 目标市场可证明为空。⚠️"一个人扛不动""要牌照""变现绕远"是程度问题不进这层，留到潜力层扣分。

第 2 步 · 潜力层 10 维取证打分 —— 维度/权重/判据/锚点见 references/scoring-method.md：对每维先取证再给分，无证据不给分。取证复用手头联网能力（去 Reddit、G2/App Store 差评、PH、Trends 现拉），不打包爬虫。每维证据落成"链接+原话/数据"。取不到真证据的维度：继续找，或写清"暂无公开证据，属假设"并压低分——不许留空/TODO/占位（脚本会打回）。

第 3 步 · 非共识逃生舱：写一句"为什么它看起来平庸/疯狂，但其实踩中了别人没看到的点"。合格申辩 = 一个可被证伪的具体判断(claim) + 别人为什么没看到(blindspot)，两者都要。空泛的"我觉得会火"不算，留空即可。

第 4 步 · 收敛成 JSON，交脚本出卡：填成下面的 schema，落成 _scoring-<topic>.json，然后跑脚本（见「怎么跑」）。

交付先回答本次决策。 用一句话写明“建议做哪一级行动、暂缓什么、什么证据会改变建议”，再附脚本原样生成的卡。低分若主要来自缺资料，应明确它是保守暂评，不代表已证明机会差；补证或低成本试验可以成立。分档标签、诊断和开头建议若看似冲突，解释各自针对的行动，不能让用户靠后文猜。评分维度、权重和阈值不变。

定性评估

交付 evaluation-<topic>.md，首段说明本次建议及默认量表不适用或待确认的原因。围绕实际决策写：已知证据及反证、前提是否成立、相关成本与收益、关键未知、下一步验证及改变建议的条件。可复核的经营算式照常计算，建议的试验门槛标为建议，不冒称已获用户确认。没有支撑就保留未知，不另造一套分数。

此文件是独立评估材料，不含默认综合分、verdict 或 dark_horse，也不伪装成 opc-artifact/v1 的 assess 卡。可随来源文件直接搬运；现有数值卡的 validate/pack/ingest 不接收它。已进入 OPC 且节点要求标准评分卡时，将量表不适配及待决条件交回适配器，保留材料，等待调整输入或确认适用量表；不得伪造合规卡或自动推进。

输出 JSON schema（score.py 的输入契约）

jsonCopy code
{
  "topic": "watch-sedentary",
  "one_liner": "给久坐白领，用 Watch 数据在压力/久坐时给一次恰到好处的干预提醒",
  "upstream": "radar-2026-09-20.md",
  "profile": {
    "form": "iOS + Apple Watch", "endpoint": "iPhone",
    "market": "出海优先", "monetization": "免费+订阅",
    "competitors": ["Bend：拉伸提醒，弱在无生理数据", "Stretchly：桌面端，不懂身体状态"]
  },
  "foundation": { "pass": true, "reason": "命题成立：Watch 生理数据+及时干预无逻辑矛盾" },
  "dimensions": [
    { "name": "痛点强度", "score": 8, "evidence": "reddit.com/... 「wish my watch told me to move」高频抱怨" },
    { "name": "离钱近", "score": 5, "evidence": "..." },
    { "name": "单位经济健康度", "score": 7, "evidence": "..." },
    { "name": "一人可交付", "score": 7, "evidence": "..." },
    { "name": "自然分发", "score": 6, "evidence": "..." },
    { "name": "护城河", "score": 5, "evidence": "..." },
    { "name": "市场趋势", "score": 7, "evidence": "..." },
    { "name": "可验证性", "score": 8, "evidence": "..." },
    { "name": "时机(Why now)", "score": 7, "evidence": "..." },
    { "name": "AI-native契合度", "score": 6, "evidence": "..." }
  ],
  "diagnosis": "强在痛点/可验证；凹陷在护城河、离钱近；补强方向：靠专有健康数据做个性化干预。",
  "rebuttal": { "claim": "", "blindspot": "" }
}

• dimensions 必须正好 10 条、名称与 schema 完全一致（多/少/改名都被脚本打回）。
• evidence 每条必填，禁止空/TODO/占位。diagnosis 可空（脚本按最高/最低分兜底）。rebuttal 无非共识点则两字段留空字符串。

怎么跑

① iLoop 流程内（注入 ILOOP_DATA_ROOT）——落盘 assess-<topic>.md：

bashCopy code
bash "$ILOOP_HELPER" pattern opc.product-pipeline:score.py -- --input "$ILOOP_DATA_ROOT/analysis/opc.product-pipeline/_scoring-<topic>.json"

② 独立/别的 harness（Mira 等）——把渲染好的卡打到 stdout，让那个环境自己存：

bashCopy code
python3 scripts/score.py --input _scoring-<topic>.json --stdout
python3 scripts/score.py --input _scoring-<topic>.json --out assess-<topic>.md --producer mira

③ 量表适用但没有 Python——只交付完整 JSON 和定性分析，标“待本地复算”。以下公式供解释，不授权模型输出已验证的计算结果：

综合分 = Σ(维度分 × 权重) ÷ 11.5。权重：离钱近/单位经济健康度/护城河 = 1.5，其余 7 维（含时机、AI-native）= 1.0。 四档：≥6.5 validate🟢 · ≥5.0 且 <6.5 refine🟡 · ≥3.5 且 <5.0 caution🟠 · <3.5 reject🔴。 地基门 pass=false → 直接 reject（否决优先于分数，不给黑马）。 dark_horse = (地基没否 且 综合分<6.5 且 申辩 claim/blindspot 都填了)。 本地 Agent 收到 JSON 后调用 score.py 出卡，再校验和导入；不可把手算标成通过。

何时停手升级用户

• 证据不足以支撑打分 → 定向补证或向用户索取材料；雷达可选，不是独立评估的前置依赖。
• 命中地基层硬门 → 标 pass=false，但不擅自删除，去留交用户。
• 输入既没有雷达候选、用户也没给机会描述 → 先问，别空跑。

诚实边界

• 评估只判"值不值得去验"，天花板是"值得去验"不是"确定能做"——分发这种胜负手要真碰市场才知道，最终靠落地页验证拍板。
• 它不做发现（那是雷达）、不做 PRD/设计/编码。

目录结构

Copy code
opportunity-scorecard/
├── SKILL.md                    # 本文件：方法论 + JSON 契约 + 怎么跑
├── references/
│   └── scoring-method.md       # 三层尺子的判据/权重/锚点（可移植方法论）
└── scripts/
    ├── score.py                # 确定性打分内核
    ├── artifact_io.py          # 独立校验、整包交接
    └── scoring-rules.json      # 从内核生成，禁止手工维护第二份数值

评分算法只维护技能仓的 scripts/score.py，安装包和 OPC 内置副本由发布工具生成；OPC 的 patterns/score.py 只加载其固定副本。更新需显式发布，运行时不追随外部技能变化。包内 scoring-rules.json 从算法常量生成，不能手改第二份数值。

examples/scoring.synthetic.json 是可运行的合成样例，所有证据均标假设，仅供检查脚本和交接，不能作为市场建议。

在不同环境怎么跑

• iLoop 流程内：由 opc.product-pipeline.assess 调用；产物和审批归适配器，下一步归编排。
• 独立数值评分 → 交接回本地：整个 assess-kit 目录拷过去当 skill。scripts/score.py --stdout 跑（它已自动带 schema/produced_by 信封；想标产地设 OPC_PRODUCED_BY=mira）。交接三步：
  1. 远端自检：python3 scripts/artifact_io.py validate --input assess-<topic>.md，再用 pack --input assess-<topic>.md --scoring _scoring-<topic>.json --out result.zip 带回原始逐维数据。
  2. 拿回本地。
  3. 本地导入：python3 scripts/artifact_io.py ingest --input <文件> --output-root <接收目录>。按信封生成标准名 assess-<topic>.md，写到指定目录，不需要 iLoop。
• 已明确进入 OPC 时，可选用 bash "$ILOOP_HELPER" pattern opc.product-pipeline:artifact_io.py -- ingest --input <文件> 接入流程。
• 完整标准见包内 references/handoff.md。导入只验证结构和计算，不验证证据真伪；远端审批不自动转换为本地开工许可。