Enterprise AI Scenario Map

企业AI场景地图生成报告工具。通过 web-search 深度调研企业信息，按照V2.1标准模板生成结构化AI应用场景地图报告，包含企业画像、业务诊断、行业实践、AI场景全量表、实施路径等完整内容。

627 stars 27 forksAI, LLMs & Agents

Install

skills CLI (Claude Code, Cursor, Codex and more)
npx skills add MetaInFLow/Enterprise-ai-scenario-map-skill --skill enterprise-ai-scenario-map
Manual install
git clone --depth 1 https://github.com/MetaInFLow/Enterprise-ai-scenario-map-skill.git /tmp/Enterprise-ai-scenario-map-skill
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/Enterprise-ai-scenario-map-skill/. ~/.claude/skills/enterprise-ai-scenario-map

Personal skills live in ~/.claude/skills. Use .claude/skills in a project folder to share a skill with your team.

From the SKILL.md

# 企业AI场景地图生成器

## 任务目标
- 本Skill用于：为企业生成AI应用场景地图报告，帮助决策者快速识别可应用的AI场景及优先级
- 核心价值：让企业老板快速知道公司哪些场景可以用AI，应该优先启动哪些
- 能力包含：
  1. 企业深度调研（公司信息、主营业务、产品、行业标签）
  2. 业务特性与流程分析
  3. 同行业AI最佳实践案例搜索
  4. AI应用场景地图生成（30+场景全量表，含优先级建议）
  5. 实施路径规划（分阶段落地计划）
- 触发条件：用户需要为某家企业制定AI落地规划，或想了解"我的公司如何用AI"

## 前置准备
- 依赖说明：
  - 智能体需要具备 **web-search**（网络搜索）工具能力
  - Python 3.8+（用于运行调研框架生成脚本）
  - 无第三方 Python 包依赖

## 操作步骤

### 核心工作流程（严格按顺序执行）

**重要：必须完成搜索后才能进入分析和报告生成阶段**

#### 阶段1：深度调研（数据收集）
**必须先完成此阶段，才能进入分析阶段**

**步骤1.1：生成调研框架**

运行脚本生成调研框架和搜索问题清单：

```bash
python scripts/deep_research_wrapper.py --company-name "<公司名称>" --country "<国家>"
```

脚本会输出：
- 企业调研框架（基础结构）
- 企业信息搜索问题清单（8个核心问题）
- 行业信息搜索问题清单（痛点 + 案例）

**步骤1.2：企业信息深度调研**

使用 **web-search** 工具，逐一搜索步骤1.1输出的「企业信息搜索问题清单」，收集以下信息：
- 公司基本信息（成立时间、规模、主营业务）
- 业务模式（B2B/B2C/平台型/混合型）
- 核心业务环节
- 关键业务流程
- 客户类型
- 业务特点
- 团队规模（如有公开信息）

**步骤1.3：行业痛点与案例收集**

使用 **web-search** 工具，按步骤1.1输出的「行业信息搜索问题清单」进行搜索（必须按顺序）：

**搜索A：行业共性痛点**
搜索关键词：`<行业> + 痛点 + 挑战 + 2024 2025`
收集内容：
- 行业面临的普遍痛点
- 典型表现和影响
- 量化数据（如有）

**搜索B：行业AI应用案例**
搜索关键词：`<行业> + AI应用 + 智能化 + 案例`
搜索关键词：`<具体业务> + AI + LLM + 实践`
收集内容：
- 至少3个标杆企业案例
- 每个案例包含：企业背景、应用场景、技术方案、实施效果、关键成功因素

**阶段1完成标志**：所有搜索完成，信息已整理成结构化文档

---

#### 阶段2：分析与诊断（仅在阶段1完成后开始）

**步骤2.1：业务特性分析**
参考 [references/business-analysis-framework.md](references/business-analysis-framework.md)，分析：
- 业务特性概述（服务模式、专业要求、业务协同、知识依赖、客户特征）
- 内部流程特点（流程特点1-4及AI赋能方向）

**步骤2.2：核心痛点诊断**
基于阶段1收集的痛点信息，分析：
- 行业共性痛点（4个）
- 企业经营痛点（效率、质量、风险、成本、知识五个维度）

**步骤2.3：对标启示总结**
基于收集的行业案例，总结：
Read the full skill on GitHub

Details

Skill name
enterprise-ai-scenario-map
Repository
MetaInFLow/Enterprise-ai-scenario-map-skill
License
MIT
Repo updated
1 April 2026

FAQ

What does the Enterprise AI Scenario Map skill do?

企业AI场景地图生成报告工具。通过 web-search 深度调研企业信息，按照V2.1标准模板生成结构化AI应用场景地图报告，包含企业画像、业务诊断、行业实践、AI场景全量表、实施路径等完整内容。

How do I install the Enterprise AI Scenario Map skill?

skills CLI (Claude Code, Cursor, Codex and more): npx skills add MetaInFLow/Enterprise-ai-scenario-map-skill --skill enterprise-ai-scenario-map. Skills go in ~/.claude/skills (personal) or .claude/skills (project), and Claude loads them automatically when a task matches the description.

Is Enterprise AI Scenario Map popular?

It lives in MetaInFLow/Enterprise-ai-scenario-map-skill, which has 627 GitHub stars and 27 forks.

Related skills

Deep Skill Finder

572

wheelry/deep-skill-finder

最好的找Skill的方式，能够基于你的任务，去寻找最匹配的高质量Skill。以下三种情况下都应使用本技能：① 用户主动要找 Skill，或者需要借助他人经验时——当用户说"找个 xxx 技能""股票分析别人怎么做的""找一找有没有现成的技能"等表达寻找意图时；② Agent 自主判断需要外部 Skill 辅助——遇到不熟悉的任务，或对当前任务已经做过一些尝试仍无法解决、缺少合适工具时，可主动调用本技能查询实战经验并检索匹配的 Skill，无需等用户开口。；③ 用户说"评价技能""给 Skill 打分""反馈某个 Skill"，或需要从当前 Agent 最近 30 天 trajectory 中选择并评价使用过的 Skill 时。评价支持已知 trajectory Provider，也支持当前 Agent 自定位和动态理解未知格式。

AI, LLMs & Agents41

Best Skills

683

LinklyAI/best-skills

Daily cross-platform rankings of AI agent skills (skills.sh, ClawHub, Tencent SkillHub, GitHub, X/HN/Bluesky). Use when the user asks which agent skill to install, what is trending, whether a skill is popular or trusted, or wants to compare skills. Read-only public CSV data; it recommends and links, it does not install anything.

AI, LLMs & Agents20

Unslop

595

theclaymethod/unslop

Remove AI writing patterns from prose using either audit-only detection or a two-pass rewrite flow (diagnosis then reconstruction). Use this skill when editing, reviewing, or rewriting AI-generated content to make it sound human. Triggers on requests to "humanize", "de-slop", "fix AI text", "make it sound human", "remove AI patterns", or when reviewing text that contains obvious AI tells like "Here's the thing:", "Let that sink in", or "In today's fast-paced landscape". Also use when the user pastes text and says it "sounds like ChatGPT", "sounds robotic", "needs to sound more natural", or ask

AI, LLMs & Agents26

Get Job

707

agentenatalie/get-job.skill

实习.skill / get-job.skill：从岗位调研、简历改写到分轮次面试准备的全流程求职 skill。适合找工作、投实习、校招、秋招、春招、暑期实习、社招、跳槽、转行、跨专业求职、留学生求职，以及产品经理、运营、市场、咨询、AI 产品、AI Coding、数据分析、技术岗等目标岗位准备。 核心能力：① WebSearch 调研公司、岗位 JD、业务线、竞品、面经、招聘流程和隐性门槛；② 按目标岗位反向定位简历，做 JD 匹配、ATS 关键词、经历筛选、STAR/CAR 改写、可迁移能力翻译、docx 简历生成；③ 按真实轮次准备面试，覆盖一面/业务面/专业面/主管面/HR 面/recruiter screen 等已确认或高置信轮次，逐条深挖简历 bullet、项目逐字稿、自我介绍、表达训练、模拟面试、反问清单、面后复盘题库。 适用于「改简历」「简历优化」「简历润色」「简历匹配 JD」「求职简历」「投递前改简历」「按岗位改简历」「准备面试」「面试准备」「面经分析」「模拟面试」「自我介绍」「项目经历怎么讲」「简历被追问怎么办」「双非拿大厂 offer」「背景不对口怎么办」「AI 产品实习」「运营实习」「产品经理校招」等场景。 质量保障：不编造经历、不改背调硬信息；所有强 claim 做证据化审计；搜索源按市场和 A/B/C/D 分级；轮次不写死；最终交付前必须跑质量闸门和覆盖

AI, LLMs & Agents24

Butterbase Skills

535

butterbase-ai/butterbase-skills

Claude Code plugin for Butterbase — 39 guided skills, 34 slash commands, and auto-configured MCP for the AI-native backend-as-a-service.

AI, LLMs & Agents42

Emulo

302

ohad6k/emulo

Use when the user explicitly asks to run, set up, update, re-mine, or deepen Emulo from real local AI coding-session history and native emulo:mine is not available. This is the cross-agent skills.sh bootstrap, not the native namespaced plugin.

AI, LLMs & AgentsIn 3 lists31

Browse the most popular Claude skills, all ai, llms & agents skills, or write your own with the skills generator.