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zhongguancun-deal-closer中关村成交更近

Agent Skill

zhongguancun-deal-closer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,368

周安装

57

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

456
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:zhongguancun-deal-closer(中关村成交更近)
来源仓库:https://github.com/zhangxiaopeng-zgci/zhongguancun-deal-closer
安装命令:
openclaw skills install zhongguancun-deal-closer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install zhongguancun-deal-closer

简介

zhongguancun-deal-closer 是产学研合作推进决策引擎,基于会议纪要分析成单概率。

  • 适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析合作进展并提供跟进策略时使用。
  • 通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 可核验具体用法。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或数据处理。
  • 涉及商业决策时建议结合人工判断,避免单一依赖算法输出。

SKILL.md

name
deal-closer
description
产学研合作推进与落地决策引擎。当用户提交会议纪要、合作进展、对接记录,要求分析下一步、推进合作、判断成单概率、写跟进话术时触发。核心不是提醒,而是决策:基于会议内容推断对方真实需求、判断合作阶段与概率、给出最优策略动作和可直接使用的跟进话术。适用于钉钉听记/飞书妙记等会议纪要的结构化分析。配合 industry-signal-monitor(发现线索)和 industry-research(深度调研)形成完整链路。

合作推进决策引擎

把会议纪要变成推进策略。不是 ToDo 列表,而是"下一步该干嘛,怎么更容易成"。

核心产出

  1. 会议关键结论提取
  2. 合作推进判断
  3. 下一步最优动作
  4. 跟进话术(可直接用)
  5. 风险提示

输入

主要输入:会议纪要(钉钉听记/飞书妙记/手动整理均可)

可选补充:

  • 当前合作状态(如有历史上下文)
  • 之前会议的推进记录

工作流程

第一步:关键结论提取

从会议纪要中提取:

1. 对方真实需求

  • 显性需求:对方直接说的(要技术、要人、要数据)
  • 隐性需求:没说但推断的(要背书、要政绩、要品牌、要压价筹码)
  • 判断方法:看对方问了什么、反复强调什么、对什么点了头

2. 关键人识别

  • 谁拍板(决策者)
  • 谁推动(内部champion)
  • 谁观望(可能反对者)
  • 格式:姓名 | 角色 | 立场倾向

3. 预算/项目判断

  • 是否有明确预算 → YES/NO/待确认
  • 是否有具体项目 → YES/NO/待确认
  • 时间节点 → 如有

第二步:合作推进判断

阶段判定(详见 references/stages.md):

阶段特征典型信号
了解对方在收集信息问很多问题,不谈具体合作
探索双方在找交叉点提到"可以试试""有没有可能"
方案在讨论具体怎么做提到需求、资源、时间表
签约在谈条款提到合同、预算、分工

成单概率

判定条件
有明确需求+有预算+有拍板人参与+我方有对口能力
有需求但预算不清/拍板人未参与/我方匹配度一般
对方只是了解/无预算/我方无对口能力

第三步:下一步最优动作(核心)

不是泛泛的"跟进",而是具体的策略动作:

动作适用场景说明
发方案探索→方案阶段,对方有具体需求针对性方案,不是全量介绍
安排老师对接对方对某方向有深度兴趣让研究者直接聊,比中间人传话有效10倍
推学生/实习生对方缺人手低门槛合作,先有人再谈项目
约第二次会第一次信息不够缩小范围,只叫关键人
送资料/论文对方还在了解阶段不用开会,先让对方消化
暂停观察对方无明确需求或时机不对别追,追了反而掉价
找内部人引荐对方层级不对等通过我方高层推进

每个动作必须附带:

  • 具体做什么(不是"发方案",而是"发一份AI+教育诊断技术的合作方案,重点回应他们提到的XX问题")
  • 谁来做
  • 什么时候做(建议时间)

第四步:跟进话术

提供两档:

1. 微信/钉钉消息(1-3句话)

  • 自然、不硬、有推进感
  • 示例:"X总,上次聊的XX方向,我们X老师很感兴趣,要不要安排一次小范围沟通?"

2. 邮件(完整版)

第五步:风险提示

识别常见合作陷阱:

风险类型信号建议
只了解一下对方不问细节、不提预算、不约下次降级为"保持联系",别投入资源
资源错配对方要的我方没有,我方给的对对方不痛重新找交叉点或放弃
已有竞品合作对方提到其他合作伙伴差异化切入,不做替代品
内部博弈对方不同人说法不一找到champion,跟对人
拖延症总说"下次再聊"但没下次设deadline,推具体事项

与其他 skill 联动

🔍 industry-signal-monitor → 发现线索
🧪 industry-research → 深度调研+议程
🎯 deal-closer → 会议后推进决策

完整链路:发现 → 调研 → 接触 → 推进落地

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

90.26%
按下载量换算412

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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