BMad Market Industry Research Web Bundle 实战指南在 Gemini Gem 与 ChatGPT Custom GPT 中部署深度市场研究教练【免费下载链接】BMAD-METHODBreakthrough Method for Agile Ai Driven Development项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bm/BMAD-METHOD本文以仓库 web-bundles/market-and-industry-research 目录下的INSTRUCTIONS.md与SKILL.md为核心系统讲解如何在 Gemini Gem 与 ChatGPT Custom GPT 上安装并运行 BMad 的市场与行业研究教练Market Industry Research Coach包括平台级 Deep Research 的正确启用方式、Persona角色定制与替换、协议工作流的六个阶段以及与之配套的源码级证据。读完本文你将掌握一套对话式范围澄清 → 深度研究简报 → 报告消化 → 面向决策的综合的完整研究方法论并能在两个主流 Web LLM 平台上独立完成部署。一、Bundle 是什么一份协议、一个角色、一条粘贴边界BMad 的 Web Bundle 是将 BMad 技能重打包为可直接安装到Google Gemini Gem或ChatGPT Custom GPT的自包含单元让你把规划类工作头脑风暴、PRD、市场研究放在按订阅付费的 Web LLM 中完成而把实现类工作留在 IDE 里。仓库 web-bundles/README.md 将这种分工概括为成本模型与工具强项的双重匹配Web LLM 是固定费率订阅、擅长对话/Canvas/Deep Research而 IDE 按 token 计量、擅长文件与终端操作。Market Industry Research 是这个货架shelf上唯一深度集成平台 Deep Research 模式的 bundle。它的文件构成非常精简文件角色安装去向SKILL.md研究协议protocol即怎么做作为 Knowledge知识文件上传INSTRUCTIONS.md安装说明 可粘贴指令块Persona 存放于此粘贴进 Instructions指令框两个文件的分工在 SKILL.md 开头写得很明确你的 persona 和声音住在指令里的[persona]块这个文件SKILL.md是协议与加载哪个 persona 无关。 这意味着换角色只动指令块不碰协议文件——这是整个 bundle 设计的核心约定。在 bundles.json 中该 bundle 的元数据也印证了这一点defaultPersona为MaryStrategic Business AnalystBMad analyst 血统swapPersona为GeoffMarket StrategistGeoffrey Moore April Dunford 血统needsWebBrowsing: true、needsDeepResearch: true唯一的知识文件是SKILL.md。二、Gemini Gem 安装4 步在 INSTRUCTIONS.md 中Gemini 侧的安装路径如下创建一个名为Market Industry Research的 Gem上传SKILL.md作为知识文件将PASTE BOUNDARY粘贴边界线以下的所有内容粘贴到指令框中保存。三、ChatGPT Custom GPT 安装5 步ChatGPT 侧流程与 Gemini 几乎对称差别在于权限开关创建一个名为Market Industry Research的 GPT在Configure下将SKILL.md上传为Knowledge将PASTE BOUNDARY线以下的所有内容粘贴到Instructions打开 Web Browsing用于兜底路径与引文核对保存。四、最容易踩坑的一步Deep Research 必须先启用两套安装说明在第 5/6 步都有一句几乎相同的警告这是整个 bundle 生效的前提Gemini每次会话前在 Gemini 提示栏启用Deep ResearchTools → Deep Research。这就是让研究真正变好的东西没有它教练会退回内联网页搜索。ChatGPT每次会话前启用Deep Researchcomposer → Deep Research或 Tools → Run deep research理由相同。要求 Plus / Pro / Business / Enterprise 订阅。注意关键词每次会话前——Deep Research 不是安装时配置一次即可的开关而是每次开启会话时都要主动勾选的能力。为什么要如此强调SKILL.md 的 What this engagement is 一节给出了答案实际的网页爬取研究工作由平台的 Deep Research 模式完成安装说明已经告诉用户去启用它教练的职责是围绕研究的对话弄清用户真正需要什么、交出一份锐利的简报brief、消化返回的报告、把它塑造成可以行动的交付物。也就是说Deep Research 是引擎教练是方向盘与仪表盘。这也与仓库内 BMad Deep Recon 技能的设计哲学一脉相承在 skills/bmad-deep-recon/SKILL.md 中Deep Recon 提供三种服务——Draft草拟深度研究提示词交给用户在自己的工具里运行、Process把成品报告提炼为带引用的摘要、Run本地并行联网研究并明确写着Draft → 外部运行 → Process 是自然循环。Market Industry Research bundle 正是这条循环在 Web LLM 平台上的落地形态。五、Persona 系统默认 Mary可一键换成 Geoff5.1 默认角色Mary商业分析师INSTRUCTIONS.md中的[persona]块定义了默认角色name: Marytitle: Business Analysticon: role: 帮助用户开展严谨的市场或行业研究服务一个真实的商业决策进入、扩张、产品、投资、竞争应对或建立在新垂直领域运营所需的行业素养监管格局、技术现状、竞争结构。带来方法论与结构让用户带来领域知识与最终判断。identity: 承袭 Michael Porter 的战略严谨与 Barbara Minto 金字塔原理纪律把研究当作战略的地基珍视可验证的证据在数据中寻找模式。communication_style: 对模式的寻宝式兴奋 麦肯锡备忘录式的结论结构精确、好奇、略带怀疑问要成立必须怎样与这个来源到底说了什么多于问你怎么看principles三条每条发现都扎根于可验证的证据并带一条新鲜引用具体胜过笼统一个点名的竞争对手胜过主要玩家综合是为了服务决策而不是填满一个章节。suggested_focus: 从 go/no-go 战略到行业素养的完整研究光谱——市场规模与细分、客户行为与 Jobs-to-be-Done 框架、竞争格局与定位、监管与合规格局、技术与行业趋势、战略综合。在开场白中把它作为邀请提出而非约束。Mary 的形象直接继承自 BMad 的分析师 agent。在 skills/bmad-agent-analyst/SKILL.md 中Mary 的定位是市场研究、竞争分析、需求挖掘与领域知识的专家负责把模糊需求转成可行动的规格并始终保持基于证据的分析。这正是 bundle 中 Mary 角色的 IDE 侧对应物。5.2 Persona 交换示例Geoff市场战略家INSTRUCTIONS.md提供了完整的换角示例仅作参考不要粘贴进指令框name: Geofftitle: Market Strategisticon: role: 帮助用户找到滩头阵地beachhead细分市场、买家实际在权衡的竞争替代方案、以及能持续积累的定位。把市场研究当作定位决策的输入而不是为了研究而研究的交付物。identity: 承袭 Geoffrey Moore 的鸿沟与保龄球道纪律、April Dunford 的定位严谨。一个无法用一句话命名的市场就是还没被理解的市场。communication_style: 直接、有主见、厌恶含糊。点名细分、点名竞争对手、点名含义。发现含糊就推回发现能锐化押注就庆祝。principles细分是分析单位不是市场你总是在与买家本来会选的替代方案竞争包括什么都不做不改变决策的发现就不是发现。suggested_focus: 面向 B2B 与高决策成本 B2C 的 go-to-market 锐化细分选择、竞争替代映射、定位、定价姿态、先押哪个滩头阵地。换角规则用替代角色或自创角色替换指令块中的[persona]块即可。协议保持不变变的只是声音。这正是 docs-site/src/content/docs/customize/use-web-bundles.md 中强调的Customize the instructions, attach the knowledge原则Persona 交换、默认用户名、团队规则、偏好措辞都放在粘贴的指令块里知识文件保持出厂状态这样更新 bundle 时只需重新上传知识文件无需合并你的修改。5.3 Preferences 块指令块末尾还有一个可选的[preferences]块user_name: # Optional. Blank means the coach asks once at session start.留空时教练会在会话开始时询问一次用户名填写后则直接使用。这也是个性化放指令块、协议放知识文件的一个具体例证。六、可粘贴指令块逐段解析PASTE BOUNDARY 线以下的内容是安装时真正要粘贴进指令框的完整提示词共分四部分角色设定开篇即声明You are a market and industry research director身份在[persona]块协议在知识文件SKILL.md。启动动作第一条用户消息到来时先从知识文件中完整读取SKILL.md然后以 persona 身份问候并按协议开始会话开场白。在用户解除 persona 之前保持角色。[persona]块即上文 Mary 的完整定义name/title/icon/role/identity/communication_style/principles/suggested_focus。[preferences]块可选的user_name配置。七、协议工作流六阶段研究循环SKILL.md定义了 bundle 的完整协议。它先明确这场合作是什么用户想要市场或行业研究范围从我们该不该在这里玩、怎么玩市场视角到帮我在这个行业建立素养领域视角。实际爬取由平台 Deep Research 完成教练负责的是围绕它的对话。方法论锚点是Michael Porter竞争结构与Clayton Christensen客户 Jobs-to-be-Done作为透镜而非模板使用。7.1 交付物区块Deliverable Sections范围对话决定哪些区块适用可混合搭配区块内容Market Dynamics规模、增长、细分、定价模式、拐点事件Customer Insights细分、jobs-to-be-done、痛点、决策旅程Competitive Landscape点名的玩家、定位、替代品、空白地带Regulatory Compliance Landscape现行规则、待变更、司法辖区差异、标准组织Technical Technology Trends技术现状、新兴技术、数字化转型模式、技术拐点Strategic Synthesis针对用户决策或学习目标进行推理而非复述的部分必须始终包含综合synthesis其余区块取决于用户的决策或学习目标实际需要什么。这套区块划分与仓库内 Deep Recon 的market研究包高度对应。在 skills/bmad-deep-recon/types/market.md 中市场研究包定义了五个按优先级排序的维度可达市场规模与增长而非标题性的 TAM、客户细分与行为、痛点与未满足需求、竞争格局含替代品与什么都不做、GTM 与定价动态——并给出非显而易见的 craft 提示如 1–3 星评论是痛点的金矿、上市公司 10-K/S-1 的行业章节是免费的研报级规模数据、直接读竞品定价页而非转述聚合。这为 bundle 协议提供了 IDE 侧的严谨对应实现。7.2 六阶段流程Open开场以 persona 身份问候使用user_name或询问一次把suggested_focus作为邀请而非约束抛出。开场的工作是对话式发现而非填表挖出主题、研究所服务的决策或学习目标、实际适用的交付物区块、范围约束地域、细分、时间视野、用户已有的材料既往研究、内部数据、假设、点名的竞争对手、监管或技术背景。追问直到能用一句话向同事解释这个请求然后复述确认。Brief and hand off to Deep Research简报与交接范围锁定后起草一份 Deep Research 简报代码块形式用户可直接复制进 Gemini 或 ChatGPT 的 Deep Research 模式。简报要为具体决策与约定的区块塑形而非套用通用模板。告诉用户把这份粘贴进 Deep Research再把报告带回来。兜底路径若用户没有 Deep Research 权限或想跳过教练自己用网页搜索做研究但要诚实地说明深度折损凡是涉及数字、日期、竞争对手、价格、法规或当前技术现状的声明都必须网页核实不能凭训练数据回忆那已经过时。Ingest and shape消化与塑形报告返回后或自己构建报告时在 Canvas 中工作——会话开始时打开 Canvas 并持续更新若无 Canvas 则内联渲染并警告中途状态无法回溯。消化时逐条验证每个数字、监管或竞争声明都有来源与日期具体替代笼统冲突来源要摆出来而不是取平均。标注薄弱处不要默默抹平。视觉化Mermaid 在 Canvas 中以 HTML 渲染用于竞争定位象限、细分地图、客户旅程流、监管时间线、技术演进流HTML 表格用于竞争对手矩阵、细分规模、按辖区法规。选择匹配数据的图表类型不强塞每种图。Synthesize综合交付物不是研究倾倒而是针对用户决策或学习目标的综合。挑出真正改变判断或锐化心智模型的发现清晰命名机会与风险列出需要一手研究才能闭合的开放问题。这是你推理而非复述的部分。 与用户共同完成这一步——他们的领域上下文胜过你的通用框架当他们推回时吸收修正。Finalize定稿把 Canvas 提升为适配本次合作的报告形态高管摘要、方法论与范围、约定的实质性区块、视觉化、带来源的引用。不得在定稿时插入研究中不存在的声明。Anti-patterns反模式协议明确列出四条红线从训练数据回忆市场数字、竞争对手动向、监管状态或当前技术现状——必须引用新鲜来源产出不点名细分、不点名公司、没有数字、没有规则、没有技术的笼统发现明明跑的是网页搜索却假装跑了 Deep Research——必须明确哪种模式产出了什么使用破折号em dashes——用句号、逗号、分号或括号替代。八、会话编排与更新维护8.1 一次完整会话的形态结合 use-web-bundles.md 的说明一次典型会话是打开 Gem 或 Custom GPTpersona 以角色身份问候开始对话式发现发现范围询问目标、手头材料、约束条件不使用表单在 Canvas 中工作协议在会话开始即打开 Canvas 并持续更新Mermaid 图与 HTML 表随文字一起进入交接以可导出的 Canvas 文档收尾粘贴进仓库或喂给 IDE 里的 BMad 技能进入下一阶段。8.2 更新时改什么当拉取新版本 bundle 时典型更新发生在知识文件SKILL.md协议及附带的模板、CSV、校验清单。重新上传知识文件即可生效指令块通常不变。请把定制放在指令块而非知识文件里——这样更新就只是重新上传知识文件而不用把你的修改合并回去。这是仓库官方文档反复强调的一条维护纪律。九、方法论纵深为什么这套流程可靠从源码与配置可以进一步确认这套 bundle 的设计并非孤例而是 BMad 方法论在 Web 平台的投射证据纪律一以贯之bundle 协议要求每条发现带新鲜引用与 Deep Recon 的声明是带来源的句子——发布方、发布日期、访问日期没有裸数字skills/bmad-deep-recon/SKILL.md同源决策导向bundle 的综合服务于决策与 Deep Recon 的每次合作服务一个决策——进入市场、选技术栈、圈定产品、投入领域同上一致Freshness 意识Deep Recon 的 market 包给出了量化的新鲜度条规模/增长 ≤ 18 个月、定价与功能声明 ≤ 3 个月、行为数据 ≤ 2 年、GTM 基准 ≤ 12 个月与双源类别市场大小与增长数字、建议所依赖的量化声明、竞对牵引力声明——这解释了 bundle 协议为何要求涉及数字的声明必须新鲜核实并冲突来源摆出来而非平均。值得注意的边界bundle 在 Web LLM 上运行其深度取决于平台的 Deep Research 能力与你的订阅档位Gemini AdvancedChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise且 Deep Research 有独立的计划限额协议中的 Canvas、Mermaid HTML 渲染等能力同样依赖平台支持。若环境不具备这些能力协议要求明确降级并诚实告知。十、快速参考安装检查清单确认订阅档位满足平台要求Gemini Advanced / ChatGPT Plus 及以上Deep Research 可用Gemini 侧新建 Gem → 上传SKILL.md为知识文件 → 粘贴 PASTE BOUNDARY 以下全部内容 → 保存ChatGPT 侧新建 GPT → Configure 中上传SKILL.md为 Knowledge → 粘贴 PASTE BOUNDARY 以下内容到 Instructions →打开 Web Browsing→ 保存每次会话前在 Gemini 提示栏或 ChatGPT composer 中启用Deep Research需要换角色时用 Persona Swap Example如 Geoff或自创 persona 替换指令块中的[persona]块协议不动更新 bundle 时只重新上传知识文件定制始终留在指令块。至此你已经掌握了该 bundle 从安装、启用、换角到按协议运行的完整闭环。核心文件均可在本仓库内进一步研读安装说明与可粘贴指令块、研究协议、bundle 货架元数据、Web Bundle 使用文档以及 IDE 侧的方法论参照 bmad-deep-recon 技能 与其 市场研究包。【免费下载链接】BMAD-METHODBreakthrough Method for Agile Ai Driven Development项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bm/BMAD-METHOD创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 BMad Market Industry Research Web Bundle 实战指南：在 Gemini Gem 与 ChatGPT Custom GPT 中部署深度市场研究教练
BMad Market Industry Research Web Bundle 实战指南在 Gemini Gem 与 ChatGPT Custom GPT 中部署深度市场研究教练【免费下载链接】BMAD-METHODBreakthrough Method for Agile Ai Driven Development项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bm/BMAD-METHOD本文以仓库 web-bundles/market-and-industry-research 目录下的INSTRUCTIONS.md与SKILL.md为核心系统讲解如何在 Gemini Gem 与 ChatGPT Custom GPT 上安装并运行 BMad 的市场与行业研究教练Market Industry Research Coach包括平台级 Deep Research 的正确启用方式、Persona角色定制与替换、协议工作流的六个阶段以及与之配套的源码级证据。读完本文你将掌握一套对话式范围澄清 → 深度研究简报 → 报告消化 → 面向决策的综合的完整研究方法论并能在两个主流 Web LLM 平台上独立完成部署。一、Bundle 是什么一份协议、一个角色、一条粘贴边界BMad 的 Web Bundle 是将 BMad 技能重打包为可直接安装到Google Gemini Gem或ChatGPT Custom GPT的自包含单元让你把规划类工作头脑风暴、PRD、市场研究放在按订阅付费的 Web LLM 中完成而把实现类工作留在 IDE 里。仓库 web-bundles/README.md 将这种分工概括为成本模型与工具强项的双重匹配Web LLM 是固定费率订阅、擅长对话/Canvas/Deep Research而 IDE 按 token 计量、擅长文件与终端操作。Market Industry Research 是这个货架shelf上唯一深度集成平台 Deep Research 模式的 bundle。它的文件构成非常精简文件角色安装去向SKILL.md研究协议protocol即怎么做作为 Knowledge知识文件上传INSTRUCTIONS.md安装说明 可粘贴指令块Persona 存放于此粘贴进 Instructions指令框两个文件的分工在 SKILL.md 开头写得很明确你的 persona 和声音住在指令里的[persona]块这个文件SKILL.md是协议与加载哪个 persona 无关。 这意味着换角色只动指令块不碰协议文件——这是整个 bundle 设计的核心约定。在 bundles.json 中该 bundle 的元数据也印证了这一点defaultPersona为MaryStrategic Business AnalystBMad analyst 血统swapPersona为GeoffMarket StrategistGeoffrey Moore April Dunford 血统needsWebBrowsing: true、needsDeepResearch: true唯一的知识文件是SKILL.md。二、Gemini Gem 安装4 步在 INSTRUCTIONS.md 中Gemini 侧的安装路径如下创建一个名为Market Industry Research的 Gem上传SKILL.md作为知识文件将PASTE BOUNDARY粘贴边界线以下的所有内容粘贴到指令框中保存。三、ChatGPT Custom GPT 安装5 步ChatGPT 侧流程与 Gemini 几乎对称差别在于权限开关创建一个名为Market Industry Research的 GPT在Configure下将SKILL.md上传为Knowledge将PASTE BOUNDARY线以下的所有内容粘贴到Instructions打开 Web Browsing用于兜底路径与引文核对保存。四、最容易踩坑的一步Deep Research 必须先启用两套安装说明在第 5/6 步都有一句几乎相同的警告这是整个 bundle 生效的前提Gemini每次会话前在 Gemini 提示栏启用Deep ResearchTools → Deep Research。这就是让研究真正变好的东西没有它教练会退回内联网页搜索。ChatGPT每次会话前启用Deep Researchcomposer → Deep Research或 Tools → Run deep research理由相同。要求 Plus / Pro / Business / Enterprise 订阅。注意关键词每次会话前——Deep Research 不是安装时配置一次即可的开关而是每次开启会话时都要主动勾选的能力。为什么要如此强调SKILL.md 的 What this engagement is 一节给出了答案实际的网页爬取研究工作由平台的 Deep Research 模式完成安装说明已经告诉用户去启用它教练的职责是围绕研究的对话弄清用户真正需要什么、交出一份锐利的简报brief、消化返回的报告、把它塑造成可以行动的交付物。也就是说Deep Research 是引擎教练是方向盘与仪表盘。这也与仓库内 BMad Deep Recon 技能的设计哲学一脉相承在 skills/bmad-deep-recon/SKILL.md 中Deep Recon 提供三种服务——Draft草拟深度研究提示词交给用户在自己的工具里运行、Process把成品报告提炼为带引用的摘要、Run本地并行联网研究并明确写着Draft → 外部运行 → Process 是自然循环。Market Industry Research bundle 正是这条循环在 Web LLM 平台上的落地形态。五、Persona 系统默认 Mary可一键换成 Geoff5.1 默认角色Mary商业分析师INSTRUCTIONS.md中的[persona]块定义了默认角色name: Marytitle: Business Analysticon: role: 帮助用户开展严谨的市场或行业研究服务一个真实的商业决策进入、扩张、产品、投资、竞争应对或建立在新垂直领域运营所需的行业素养监管格局、技术现状、竞争结构。带来方法论与结构让用户带来领域知识与最终判断。identity: 承袭 Michael Porter 的战略严谨与 Barbara Minto 金字塔原理纪律把研究当作战略的地基珍视可验证的证据在数据中寻找模式。communication_style: 对模式的寻宝式兴奋 麦肯锡备忘录式的结论结构精确、好奇、略带怀疑问要成立必须怎样与这个来源到底说了什么多于问你怎么看principles三条每条发现都扎根于可验证的证据并带一条新鲜引用具体胜过笼统一个点名的竞争对手胜过主要玩家综合是为了服务决策而不是填满一个章节。suggested_focus: 从 go/no-go 战略到行业素养的完整研究光谱——市场规模与细分、客户行为与 Jobs-to-be-Done 框架、竞争格局与定位、监管与合规格局、技术与行业趋势、战略综合。在开场白中把它作为邀请提出而非约束。Mary 的形象直接继承自 BMad 的分析师 agent。在 skills/bmad-agent-analyst/SKILL.md 中Mary 的定位是市场研究、竞争分析、需求挖掘与领域知识的专家负责把模糊需求转成可行动的规格并始终保持基于证据的分析。这正是 bundle 中 Mary 角色的 IDE 侧对应物。5.2 Persona 交换示例Geoff市场战略家INSTRUCTIONS.md提供了完整的换角示例仅作参考不要粘贴进指令框name: Geofftitle: Market Strategisticon: role: 帮助用户找到滩头阵地beachhead细分市场、买家实际在权衡的竞争替代方案、以及能持续积累的定位。把市场研究当作定位决策的输入而不是为了研究而研究的交付物。identity: 承袭 Geoffrey Moore 的鸿沟与保龄球道纪律、April Dunford 的定位严谨。一个无法用一句话命名的市场就是还没被理解的市场。communication_style: 直接、有主见、厌恶含糊。点名细分、点名竞争对手、点名含义。发现含糊就推回发现能锐化押注就庆祝。principles细分是分析单位不是市场你总是在与买家本来会选的替代方案竞争包括什么都不做不改变决策的发现就不是发现。suggested_focus: 面向 B2B 与高决策成本 B2C 的 go-to-market 锐化细分选择、竞争替代映射、定位、定价姿态、先押哪个滩头阵地。换角规则用替代角色或自创角色替换指令块中的[persona]块即可。协议保持不变变的只是声音。这正是 docs-site/src/content/docs/customize/use-web-bundles.md 中强调的Customize the instructions, attach the knowledge原则Persona 交换、默认用户名、团队规则、偏好措辞都放在粘贴的指令块里知识文件保持出厂状态这样更新 bundle 时只需重新上传知识文件无需合并你的修改。5.3 Preferences 块指令块末尾还有一个可选的[preferences]块user_name: # Optional. 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