industry-os-research 是一个面向 Codex 的行业研究 Skill，用来把陌生行业从零散信息整理成可持续更新的 Industry OS。
它不是让 AI 临时写一篇行业分析，而是帮助你建立一套可复用、可更新、可导入 Obsidian 的行业研究系统：行业数据库、竞品数据库、内容生态、知识地图、情报周报和机会地图。
- 快速进入一个陌生行业或新品类
- 为某个市场建立 Obsidian 友好的知识库
- 系统拆解竞品如何赚钱
- 研究行业内容生态和重复爆款模式
- 建立关键词、用户痛点、品牌、产品、渠道数据库
- 把一次性调研升级成每周/月持续更新的行业情报系统
典型输出结构：
Industry-OS
├── 00-Research-Brief
├── 01-Industry-Database
├── 02-Competitor-Database
├── 03-Content-Database
├── 04-Knowledge-Map
├── 05-Intelligence-System
└── 06-Opportunity-Map
核心能力：
- 建立行业数据库：品牌、产品、用户、痛点、关键词、渠道、社区、趋势、机会
- 反向拆解竞品：网站结构、产品结构、Collection、Tag、SEO、Blog、社媒、Offer、转化路径
- 研究内容生态：YouTube、TikTok、Instagram、X、Reddit、Newsletter、Blog 等平台的账号和爆款模式
- 构建知识地图：一级/二级/三级行业地图、节点卡片、连接关系、机会地图
- 搭建情报系统：信息源、竞品监控、内容监控、周报、月度地图更新
- 强制质量门槛：明确地区/时间范围，标注来源，区分事实和推断，不虚构 Top100
把 industry-os-research 文件夹复制到你的 Codex skills 目录：
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R industry-os-research ~/.codex/skills/安装后重新打开 Codex 新对话，使用：
用 $industry-os-research 研究美国宠物保健品 DTC 行业。
或者自然语言触发：
帮我快速了解一个陌生行业，并建立 Obsidian 可用的行业数据库、竞品数据库、内容生态和机会地图。
建立行业数据库：
用 $industry-os-research 帮我建立一个 {行业/地区/年份} 行业数据库。输出 Obsidian 友好的 Markdown 目录结构，并为每个目录说明应收集哪些字段、来源和更新频率。
竞品拆解：
用 $industry-os-research 分析这些竞品网站：{URLs}。请按导航结构、产品结构、Collection/分类、Product Tag、SEO、Blog、社媒、Offer、转化路径和商业模式输出 Markdown 报告，并总结共性模式。
内容生态研究：
用 $industry-os-research 整理 {行业} 在 {平台列表} 的内容生态。输出账号样本、近 {时间范围} 高表现内容、内容类型分类、重复爆款模式、可复用选题库和内容机会。
知识地图：
用 $industry-os-research 拆解 {行业}。输出一级、二级、三级知识地图；为关键节点建立知识卡片；最后给出连接关系和机会地图。
行业周报：
用 $industry-os-research 基于已有 Industry OS，生成本周行业情报周报：行业变化、竞品动作、爆款内容、关键词变化、风险信号、机会变化和下周建议。
建议 GitHub repo description：
A Codex skill for building a living Industry OS from industry databases, competitor research, content ecosystems, knowledge maps, monitoring, and opportunity discovery.
.
├── README.md
└── industry-os-research
├── SKILL.md
└── agents
└── openai.yaml
这个 Skill 来自一套「用 Codex 快速了解陌生行业」的方法论蒸馏，核心思想是：不要停留在搜索和阅读，而是把信息源、数据库、知识地图、情报系统和机会发现串成一个长期增长的认知资产。
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