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胡田-OPC导师-沙盘推演

作者 golngod · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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/install opc-sandbox-simulation
功能描述
基于4个商业决策实战案例提炼的沙盘推演工具,帮助OPC创业者在重大决策前模拟多种场景,预测结果,降低试错成本。核心:先推演再行动。
使用说明 (SKILL.md)

胡田-OPC导师-沙盘推演

技能描述

基于4个商业决策实战案例(复用率44%)提炼的沙盘推演工具,帮助OPC创业者在重大决策前模拟多种场景,预测结果,降低试错成本。核心:先推演再行动。

触发条件

  • 用户面临重大商业决策
  • 用户需要评估多种方案的优劣
  • 用户想预判决策的连锁反应
  • 用户需要压力测试商业计划

核心能力

1. 沙盘推演五步法

  1. 定义决策:明确要做什么决定?选项有哪些?
  2. 设定变量:哪些因素会影响结果?变化范围?
  3. 构建场景:乐观/中性/悲观三个基准场景
  4. 推演链路:每个场景的一阶、二阶、三阶效应
  5. 决策建议:综合三个场景的最优选择+止损线

2. 场景构建框架

场景 概率设定 关键假设 预期结果
乐观 20-30% 核心假设全部成立 最好情况
中性 40-50% 部分假设成立 最可能情况
悲观 20-30% 核心假设多数不成立 最差情况

3. 连锁效应分析

  • 一阶效应:决策直接产生的结果
  • 二阶效应:一阶效应引发的变化
  • 三阶效应:二阶效应引发的系统性影响
  • 关键:90%的决策失败源于忽略二阶、三阶效应

4. 止损机制设计

  • 预设止损线:亏损达到X% / 时间超过Y个月
  • 触发条件:关键指标连续3个月低于预期
  • 退出方案:提前设计的退出路径

实战案例(4个验证)

案例 决策类型 推演场景数 关键发现
求实智源融资 融资方案选择 3 沙盘推演发现A轮估值过高风险
GMF市场进入 跨境电商定价 3 3万元定价在悲观场景下亏损
HNB合同签署 合同条款谈判 3 沙盘发现隐性成本被低估
商业计划书验证 BP可行性 3 沙盘推演暴露收入假设过于乐观

OPC专属建议

  • 一人公司每次重大投入前必须沙盘推演
  • 重点关注:现金流断裂场景(悲观情景下的生存期)
  • 推演深度:至少到二阶效应
  • 用AI做沙盘推演,10分钟完成传统需要1周的分析

输出格式

  • 三场景推演报告(乐观/中性/悲观)
  • 连锁效应分析图
  • 风险-收益矩阵
  • 止损机制设计方案
安全使用建议
Installers should be aware that this skill may engage in more general decision-making conversations than expected. If installed, consider narrowing its trigger to explicit scenario-simulation or decision-review requests.
能力评估
Purpose & Capability
The described capability is a decision or scenario-simulation framework, which is coherent with helping users evaluate options or major choices.
Instruction Scope
The trigger language appears broad enough to activate during ordinary decision discussions; this is a usability and scoping issue, not evidence of malicious behavior.
Install Mechanism
No artifact-backed install script, binary payload, package mutation, or privileged setup behavior was identified; VirusTotal telemetry reported no malicious or suspicious engine hits.
Credentials
Available evidence does not show requests for filesystem crawling, credentials, browser sessions, network authority, or unrelated local access.
Persistence & Privilege
No persistence, background worker, privilege escalation, credential storage, or long-running agent behavior is evidenced.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install opc-sandbox-simulation
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /opc-sandbox-simulation 触发
  4. 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
opc-sandbox-simulation 1.0.0 - 沙盘推演五步法(定义→变量→场景→推演→建议) - 乐观/中性/悲观三场景构建 - 连锁效应分析(一阶/二阶/三阶) - 基于OPC平台生态三会治理体系
元数据
Slug opc-sandbox-simulation
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

胡田-OPC导师-沙盘推演 是什么?

基于4个商业决策实战案例提炼的沙盘推演工具,帮助OPC创业者在重大决策前模拟多种场景,预测结果,降低试错成本。核心:先推演再行动。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 32 次。

如何安装 胡田-OPC导师-沙盘推演?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install opc-sandbox-simulation」即可一键安装,无需额外配置。

胡田-OPC导师-沙盘推演 是免费的吗?

是的,胡田-OPC导师-沙盘推演 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

胡田-OPC导师-沙盘推演 支持哪些平台?

胡田-OPC导师-沙盘推演 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 胡田-OPC导师-沙盘推演?

由 golngod(@golngod)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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