Project-Caffeine/projects/arabica/src/sprint3/dist/models/frameworks/pestle.json

{
  "name": "pestle",
  "description": "PESTLE 宏观环境分析：从政治(P)、经济(E)、社会(S)、技术(T)、法律(L)、环境(E)六个维度，全面结构化评估目标行业或领域的外部宏观环境。",
  "persona": "macro_environment_analyst",
  "parameters": [
    {
      "name": "domain",
      "description": "需要分析的具体行业、市场或业务领域",
      "required": true
    },
    {
      "name": "region",
      "description": "目标地域范围（如：全球、中国、北美、特定省市等，可选）",
      "required": false
    },
    {
      "name": "timeframe",
      "description": "分析的时间跨度（如：当前现状、未来3-5年等，可选）",
      "required": false
    }
  ],
  "template": "请使用 PESTLE 框架分析以下行业/领域的宏观环境：\n目标行业/领域 (Domain)：{{domain}}\n地域范围 (Region)：{{region}}\n时间跨度 (Timeframe)：{{timeframe}}\n\n请依次从政治、经济、社会、技术、法律、环境六个维度展开深度评估，并给出战略建议。\n\n输出格式要求：请严格按以下 JSON 格式输出你的分析结果，不要包含任何 Markdown 代码块标记（如反引号包裹的 json），直接输出纯 JSON 文本：\n{\n  \"political\": {\n    \"analysis\": \"政治因素分析，如政府政策、稳定性、贸易导向等\",\n    \"impactLevel\": \"High|Medium|Low\",\n    \"trend\": \"Positive|Negative|Neutral\"\n  },\n  \"economic\": {\n    \"analysis\": \"经济因素分析，如经济增长、汇率、消费能力等\",\n    \"impactLevel\": \"High|Medium|Low\",\n    \"trend\": \"Positive|Negative|Neutral\"\n  },\n  \"social\": {\n    \"analysis\": \"社会因素分析，如人口结构、文化趋势、生活方式等\",\n    \"impactLevel\": \"High|Medium|Low\",\n    \"trend\": \"Positive|Negative|Neutral\"\n  },\n  \"technological\": {\n    \"analysis\": \"技术因素分析，如技术创新、研发周期、自动化替代等\",\n    \"impactLevel\": \"High|Medium|Low\",\n    \"trend\": \"Positive|Negative|Neutral\"\n  },\n  \"legal\": {\n    \"analysis\": \"法律因素分析，如劳动法、数据安全、知识产权等\",\n    \"impactLevel\": \"High|Medium|Low\",\n    \"trend\": \"Positive|Negative|Neutral\"\n  },\n  \"environmental\": {\n    \"analysis\": \"环境因素分析，如气候变化、ESG标准、碳排放政策等\",\n    \"impactLevel\": \"High|Medium|Low\",\n    \"trend\": \"Positive|Negative|Neutral\"\n  },\n  \"strategicAdvice\": [\n    {\n      \"strategy\": \"基于上述宏观环境得出的具体战略建议\",\n      \"focusArea\": \"研发|市场|合规|供应链等\"\n    }\n  ],\n  \"metadata\": {\n    \"confidenceScore\": 0.85,\n    \"assumptions\": [\"推导该分析所基于的关键宏观假设\"]\n  }\n}",
  "systemPrompt": "你是一位宏观环境分析专家，擅长运用 PESTLE 框架评估行业外部环境，能够结合具体数据和发展趋势进行深入洞察。你必须严格遵守 JSON 格式输出规范，确保数据可直接被下游程序结构化解析。",
  "examples": [
    {
      "input": {
        "domain": "人工智能芯片行业",
        "region": "中国",
        "timeframe": "未来3-5年"
      },
      "output": "{\n  \"political\": {\n    \"analysis\": \"中国政府将AI芯片列为国家战略新兴产业，通过‘大基金’等提供支持。同时，外部大国对华芯片出口管制持续收紧，倒逼国内加速自主可控。政府‘东数西算’工程也为国产芯片创造了庞大的算力底座应用场景。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"economic\": {\n    \"analysis\": \"AI大模型带来的算力需求旺盛，市场规模年增速预计超30%。然而，宏观经济弱复苏可能导致部分下游行业资本开支收缩，且先进制程的代工成本持续高企，对芯片设计企业的现金流带来挑战。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Neutral\"\n  },\n  \"social\": {\n    \"analysis\": \"全社会数字化转型加速，AI应用向制造、医疗等实体经济渗透。公众对数据安全和算法伦理关注度上升。此外，高校相关专业扩招，使得底层架构研发人才供给逐渐增加，但高端领军人才依然稀缺。\",\n    \"impactLevel\": \"Medium\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"technological\": {\n    \"analysis\": \"GPU仍占主导，但ASIC、类脑芯片等新架构不断涌现。先进封装（Chiplet）成为绕开先进制程封锁、提升性能的关键途径。国内在推理芯片端已接近国际水平，但在训练芯片端仍存代差。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"legal\": {\n    \"analysis\": \"《数据安全法》等法规对芯片底层的数据处理合规提出要求。知识产权保护力度加大，专利战可能频发。海外实体清单限制了部分EDA工具和半导体IP的获取，带来法律和合规断供风险。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Negative\"\n  },\n  \"environmental\": {\n    \"analysis\": \"芯片制造是高耗能产业，在‘双碳’目标下，政府对晶圆厂能耗监管趋严。同时，AI数据中心对算力芯片的‘能效比(PPA)’要求极高，低功耗设计成为核心竞争力，符合ESG投资趋势。\",\n    \"impactLevel\": \"Medium\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"strategicAdvice\": [\n    {\n      \"strategy\": \"加大基于Chiplet架构和RISC-V开源指令集的研发投入，对冲先进制程和商业IP断供的风险。\",\n      \"focusArea\": \"研发\"\n    },\n    {\n      \"strategy\": \"紧贴‘东数西算’等政府新基建项目，聚焦信创市场进行国产化替代销售。\",\n      \"focusArea\": \"市场\"\n    }\n  ],\n  \"metadata\": {\n    \"confidenceScore\": 0.88,\n    \"assumptions\": [\n      \"全球地缘政治博弈在未来3-5年内不会显著缓和\",\n      \"国内算力需求将持续保持指数级增长\"\n    ]\n  }\n}"
    },
    {
      "input": {
        "domain": "新能源汽车电池回收行业",
        "region": "欧洲",
        "timeframe": "当前至2030年"
      },
      "output": "{\n  \"political\": {\n    \"analysis\": \"欧盟致力于实现‘欧洲绿色协议’目标，高度依赖海外关键矿物（锂、钴、镍）。通过立法推动本土电池供应链闭环，以减少对亚洲材料的依赖，政治支持力度空前。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"economic\": {\n    \"analysis\": \"由于原始矿产资源价格波动巨大，回收材料的经济价值凸显。预计到2030年欧洲将有大量初代电动车电池退役，催生百亿欧元级别的回收市场，吸引大量风险投资和传统车企资本涌入。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"social\": {\n    \"analysis\": \"欧洲民众环保意识极强，对循环经济接受度高。消费者在购车时越来越关注产品的全生命周期碳足迹，社会舆论对不可回收的高污染电池持强烈抵制态度。\",\n    \"impactLevel\": \"Medium\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"technological\": {\n    \"analysis\": \"湿法冶金和火法冶金技术正面临优化，以提高金属回收率并降低能耗。电池直接修复与梯次利用（如降级用于储能）的检测和筛选技术是当前的研发热点，自动化拆解技术急需突破。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Neutral\"\n  },\n  \"legal\": {\n    \"analysis\": \"新《欧盟电池法》强制规定了新电池中必须包含最低比例的回收金属（如16%的钴、6%的锂等），并要求实施‘电池护照’制度。法规极其严苛，对企业的合规溯源能力提出巨大挑战。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"environmental\": {\n    \"analysis\": \"电池回收本身旨在解决环境问题，但回收工艺（尤其是传统火法）可能产生二次污染和高碳排放。行业必须采用清洁能源驱动的低碳回收工艺，以符合欧盟严苛的ESG环保审核。\",\n    \"impactLevel\": \"Medium\",\n    \"trend\": \"Neutral\"\n  },\n  \"strategicAdvice\": [\n    {\n      \"strategy\": \"加快建立基于区块链的‘电池护照’数据平台，实现全链条数据追踪，满足欧盟合规要求。\",\n      \"focusArea\": \"合规与数字化\"\n    },\n    {\n      \"strategy\": \"与欧洲本土大型车企建立早期回收联盟，锁定未来5年的退役电池废料来源。\",\n      \"focusArea\": \"供应链\"\n    }\n  ],\n  \"metadata\": {\n    \"confidenceScore\": 0.92,\n    \"assumptions\": [\n      \"新《欧盟电池法》将按预期时间表严格执行不倒退\",\n      \"新能源车保有量达到预期规模，提供充足的退役电池\"\n    ]\n  }\n}"
    },
    {
      "input": {
        "domain": "在线职业教育",
        "region": "全球（聚焦新兴市场）",
        "timeframe": "当前现状"
      },
      "output": "{\n  \"political\": {\n    \"analysis\": \"多国政府为缓解结构性失业，出台政策鼓励成人技能重塑。部分新兴市场政府提供财政补贴支持数字化技能培训，但同时对跨境在线教育内容和数据出境的审查也在趋严。\",\n    \"impactLevel\": \"Medium\",\n    \"trend\": \"Neutral\"\n  },\n  \"economic\": {\n    \"analysis\": \"全球经济增长放缓导致就业压力增大，职场人‘逆周期’自我提升投资意愿增强。然而，新兴市场用户支付能力有限，平台需要探索B2B2C（通过企业采购）或微支付等灵活的商业模式。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"social\": {\n    \"analysis\": \"终身学习理念普及，‘斜杠青年’和自由职业者群体扩大。年轻一代习惯碎片化、移动化学习。由于AI对基础文职工作的冲击，社会对软技能和复合型技术技能的培训需求急剧上升。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"technological\": {\n    \"analysis\": \"AIGC技术正在重塑在线教育，实现课程内容的自动化生成、个性化自适应学习路径以及7x24小时的AI虚拟导师辅导，大幅降低了教研和辅导的人力成本。\",\n    \"impactLevel\": \"High\",\n    \"trend\": \"Positive\"\n  },\n  \"legal\": {\n    \"analysis\": \"面临不同国家的隐私保护法（如GDPR）合规挑战。AI生成内容的版权归属问题尚不明确。此外，部分国家对颁发职业资格证书的线上机构设有严格的准入资质限制。\",\n    \"impactLevel\": \"Medium\",\n    \"trend\": \"Negative\"\n  },\n  \"environmental\": {\n    \"analysis\": \"在线教育作为无纸化、零通勤的低碳行业，契合ESG理念。云服务器带来的碳排放虽然存在，但总体环境负面影响极小。\",\n    \"impactLevel\": \"Low\",\n    \"trend\": \"Neutral\"\n  },\n  \"strategicAdvice\": [\n    {\n      \"strategy\": \"全面集成AIGC能力，推出‘AI私教’功能，以低成本在下沉市场和新兴市场提供个性化体验。\",\n      \"focusArea\": \"研发与产品\"\n    },\n    {\n      \"strategy\": \"加强与目标市场本地企业HR部门的合作，从单纯卖课向‘培训+推荐就业’闭环服务转型。\",\n      \"focusArea\": \"市场与销售\"\n    }\n  ],\n  \"metadata\": {\n    \"confidenceScore\": 0.85,\n    \"assumptions\": [\n      \"AI技术能够有效替代部分基础人工辅导工作\",\n      \"新兴市场互联网基础设施足以支持流畅的视频与AI互动\"\n    ]\n  }\n}"
    }
  ]
}