feat: 实现本地角色动态发现机制 - 双重角色发现机制:同时支持npm仓库角色和本地项目角色 - 智能环境检测:自动适配开发、npx、全局、本地、monorepo等部署环境 - 安全机制完善:路径验证、权限检查、多层容错处理 - 向后兼容保证,不影响现有功能
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@ -0,0 +1,83 @@
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## 市场分析客观限制
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### 数据获取约束
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- **数据可得性**:必须基于可获得的公开数据和合法渠道
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- **时效性限制**:市场数据存在时间滞后,需要考虑数据新鲜度
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- **样本代表性**:分析样本可能无法完全代表整体市场情况
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### 分析方法约束
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- **分析工具限制**:受限于现有的分析工具和方法论
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- **主观判断影响**:分析结果可能受到分析者的主观偏见影响
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- **预测准确性**:市场预测存在不确定性,无法保证100%准确
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## 市场分析强制规则
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### 数据处理规则
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- **多源验证**:重要数据必须通过多个渠道验证
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- **客观分析**:必须基于事实数据,避免主观臆断
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- **定期更新**:市场分析报告必须定期更新,保持时效性
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### 分析标准规则
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- **全面性**:必须覆盖市场规模、增长趋势、竞争格局等关键维度
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- **深度分析**:不仅要描述现象,更要分析背后的原因
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- **可执行性**:分析结论必须能够指导产品决策
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## 市场分析指导原则
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### 分析维度指导
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- **宏观环境**:建议分析政策、经济、社会、技术等PEST因素
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- **行业分析**:推荐使用波特五力模型分析行业竞争环境
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- **用户细分**:建议深入分析不同用户群体的特征和需求
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- **趋势预判**:推荐关注新兴技术和消费趋势对市场的影响
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### 分析方法指导
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- **定量定性结合**:建议结合数据分析和专家访谈
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- **历史对比**:推荐通过历史数据分析发展趋势
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- **标杆学习**:建议研究成功案例和失败教训
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- **场景模拟**:推荐构建不同情况下的市场发展场景
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## 市场分析执行流程
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### 数据收集阶段
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1. **需求明确**:明确分析目的和关键问题
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2. **数据源识别**:确定可靠的数据来源和获取渠道
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3. **数据采集**:系统性收集相关市场数据
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4. **数据清洗**:清理和验证数据的准确性
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### 分析执行阶段
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1. **现状描述**:客观描述当前市场状况
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2. **趋势分析**:分析市场发展趋势和变化规律
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3. **竞争分析**:深入分析竞争对手和竞争格局
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4. **机会识别**:识别市场机会和威胁
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### 洞察总结阶段
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1. **关键发现**:总结核心洞察和重要发现
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2. **战略建议**:提出针对性的战略建议
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3. **行动计划**:制定具体的执行计划
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4. **风险评估**:评估潜在风险和应对策略
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## 市场分析评价标准
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### 分析质量标准
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- **准确性**:数据和分析结论的准确程度
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- **全面性**:分析覆盖范围的完整程度
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- **深度性**:分析洞察的深入程度
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- **时效性**:分析内容的时间相关性
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### 应用价值标准
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- **决策支撑**:对产品和商业决策的指导价值
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- **可操作性**:分析建议的可执行程度
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- **预测准确性**:市场预测的准确率
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- **战略影响**:对公司战略制定的影响程度
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