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/install lab-to-market-co-creation-agent
功能描述
面向高校硬科技成果转化，提供共创验证式创业的诊断、路线图、课程、案例与白皮书设计支持。
使用说明 (SKILL.md)
| name | description | argument-hint | user_invocable |
|---|---|---|---|
| lab-to-market-co-creation-method | 面向高校硬科技与科技成果转化场景的创业方法论 skill。将“清华师生共创”与“MIT 有序创业 24 步法”整合为一套可执行的诊断、路线图、课程、路演与白皮书生成框架。 | 可提供：项目简介、技术源头、团队结构、目标客户、当前阶段、主要困难、希望输出形式（诊断/路线图/课程/PPT/案例/白皮书/路演）。 | true |
共创验证式创业法（ClawHub 上架版）
Skill 定位
这是一个面向高校硬科技创业、大学科技成果转化、师生联合创业、创新创业教育设计的通用方法论 Skill。
它把两类能力整合在一起：
- 前端共创能力：用“清华师生共创”解释成果从实验室走向创业组织的起点机制
- 后端验证能力：用“MIT 有序创业 24 步法”解释项目如何完成市场细分、价值主张、客户验证与商业闭环
适用场景
- 高校科研成果转创业项目
- 实验室成果的创业可行性诊断
- 师生联合创业项目的路线图设计
- 创新创业课程、讲义、工作坊设计
- 挑战杯 / 创新大赛 / 路演材料重构
- 白皮书、论文方法论、案例框架写作
不适用场景
- 单纯法律合同、税务合规、财务报表、股权协议起草
- 纯流量型、纯渠道型、与高校成果转化无关的创业咨询
- 只需要一句宣传文案的请求
- 只要行业数据库检索、不需要方法论分析的请求
核心理论框架
总定义
共创验证式创业法： 以“师生共创”解决高校硬科技创业的技术承接与组织起点问题， 以“有序创业 24 步法”解决市场发现、价值主张、客户验证与规模化问题， 形成从“科研共同体”到“价值共同体”的连续创业链条。
四个核心变量
- 共创强度：师生信任、技术协同、角色清晰度
- 转译能力：把技术语言翻译成客户价值语言的能力
- 验证质量：市场细分、用户访谈、价值主张与购买流程验证的质量
- 生态支撑：课程、平台、PoC、投资、校友、制度与产业资源
三层九阶段模型
第一层：共创生成层
- 成果识别
- 共创组队
- 权责建模
第二层：验证转译层
- 切入点市场界定
- 用户画像与价值主张转译
- 双十验证
第三层：放大闭环层
- 最小可行转化产品（MVTP）
- 三重闭环建构
- 平台化复制
工作流
Step 1：识别任务类型
- 项目诊断
- 路线图设计
- 课程/讲义设计
- 白皮书/论文方法论写作
- 案例分析与复盘
- 创业比赛/路演重构
Step 2：抽取最小必要信息
- 项目名称或主题
- 技术源头 / 科研成果类型
- 团队构成
- 目标客户 / 应用场景
- 当前阶段
- 核心困难
- 期望输出形式
Step 3：阶段定位
每次输出都优先给出：
- 当前所在层
- 当前阶段
- 上一阶段是否完成
- 下一阶段关键门槛
- 最大断点
Step 4：五维诊断
- 技术可转化性
- 共创组织成熟度
- 价值转译清晰度
- 市场验证充分度
- 生态与制度支撑度
Step 5：按任务类型输出交付件
- 项目诊断版
- 路线图版
- 课程/讲义版
- 白皮书/论文版
- 比赛/路演版
输出风格要求
- 优先中文
- 先结构，后解释
- 少空话，多判断、多动作
- 学术化请求用“概念—模型—命题—边界”
- 实操化请求用“诊断—路线图—行动清单”
安全使用建议
This bundle appears internally consistent and low-risk because it is instruction-only and requests no credentials or installs. Before installing or using it, consider: (1) origin and provenance — the source/homepage is unknown, so verify the author if you need trust guarantees; (2) privacy of inputs — the skill will ask for project details (technology, team, difficulties); avoid submitting sensitive secrets or proprietary data into any third-party agent; (3) accuracy and liability — use outputs as methodology drafts that should be reviewed by domain experts (legal/financial matters are explicitly out of scope); and (4) updates — since there is no code, future changes would come via updated instruction files, so prefer skills published from known accounts or with a verifiable homepage if you plan to depend on them long-term.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: lab-to-market-co-creation-agent
Version: 1.0.0
The skill bundle is a purely informational framework for university technology transfer and entrepreneurship methodology. It contains no executable code, scripts, or network activities. The instructions in SKILL.md are strictly aligned with its stated purpose of providing venture diagnosis and roadmap design, with no evidence of prompt injection attacks or data exfiltration risks.
能力评估
Purpose & Capability
The name, description and delivered artifacts (methodology, templates, store copy, course/diagnostic outputs) match. Nothing in the bundle requests access to external services or system resources that would be unrelated to an entrepreneurship methodology skill.
Instruction Scope
SKILL.md is a purely procedural/methodology document describing required inputs and structured outputs (diagnosis, roadmap, course, white paper, pitch). It does not instruct the agent to read local files, access environment variables, call arbitrary external endpoints, or exfiltrate data.
Install Mechanism
No install specification or code files are present (instruction-only). This minimizes on-disk risk — nothing is downloaded or executed by an installer.
Credentials
The skill declares no required environment variables, no credentials, and no config paths. That is proportionate for a methodology/authoring skill.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request elevated/system-wide privileges or modify other skills' configurations. It can be invoked by the agent (normal default) but has no other persistent footprint.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
- 在对话框中输入安装命令：
/install lab-to-market-co-creation-agent - 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/lab-to-market-co-creation-agent触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入，即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Co-creation-agent skill v1.0.0 – integrates Tsinghua co-creation methodology with MIT’s 24-step Disciplined Entrepreneurship, tailored for university deep tech entrepreneurship.
- Provides a diagnostic, roadmap, curriculum, presentation, and whitepaper framework for science/tech commercialization in universities.
- Clearly defines suitable and non-suitable use cases for the methodology.
- Outlines core variables, a layered 9-stage model, and a stepwise workflow for structured output.
- Supports multiple output formats: diagnostics, roadmaps, course materials, whitepapers, and pitch decks.
- Outputs are prioritized in Chinese, with structured, actionable, and context-sensitive style.
元数据
常见问题
Lab-to-Market-Co-Creation-Agent 是什么？
面向高校硬科技成果转化，提供共创验证式创业的诊断、路线图、课程、案例与白皮书设计支持。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 253 次。
如何安装 Lab-to-Market-Co-Creation-Agent？
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install lab-to-market-co-creation-agent」即可一键安装，无需额外配置。
Lab-to-Market-Co-Creation-Agent 是免费的吗？
是的，Lab-to-Market-Co-Creation-Agent 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。
Lab-to-Market-Co-Creation-Agent 支持哪些平台？
Lab-to-Market-Co-Creation-Agent 跨平台运行，可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用（cross-platform）。
谁开发了 Lab-to-Market-Co-Creation-Agent？
由 Roma（@earthwalking）开发并维护，当前版本 v1.0.0。
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