Ai Disruption Moat Analyzer

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name: ai-disruption-moat-analyzer
title: AI 颠覆护城河分析
description: 当评估某业务/公司被 AI 颠覆的风险与护城河强弱时使用；做 10 向量压力打分 + AI 原生竞品接管推演 + 90 天防御行动计划；不适用于审计级市场调研或投资建议。触发词：AI 颠覆风险、护城河评估、AI 替代、竞争尽调、90 天防御
domain: 商业/growth
triggers: [我的业务会被 AI 颠覆吗, AI 原生创业公司会怎么抢我的市场, 未来 90 天该怎么防御 AI, 对某公司做 AI 替代风险尽调, 我的护城河在 AI 压力下还成立吗, 评估 AI 颠覆护城河]
tags: [商业分析, 护城河, ai颠覆, 竞争战略, 尽职调查, growth, 风险评估]
level: 进阶
status: stable
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: []
requires: []
related: [competitive-analysis, andreessen-vc-lens, business-assumption-stress-test, tech-stack-evaluator]
combines_with: [competitive-analysis, market-sizing-analyst, premortem-plan-challenger]
license: MIT
source: sickn33/agentic-awesome-skills
source_license: MIT
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## 何时使用

当你需要回答以下这类问题时使用本技能：

- 「我的业务会不会被 AI 颠覆？哪里最脆弱？」
- 「一家 AI 原生创业公司会怎样接管我的市场？」
- 「接下来 90 天，我该做什么来防御 AI 冲击？」
- 「我在对某公司做尽职调查——它的 AI 替代风险有多大？」
- 「在 AI 压力下，我的竞争护城河到底还成不成立？」

**不该用的边界：**

- 产出的是**战略风险分析**，不是经过审计的市场调研，也不是投资建议；不要据此直接下投资决策。
- 结论依赖用户提供或从可靠来源采集的公司、市场、监管、竞争上下文；输入不实则结论失真。
- 颠覆剧本只是规划工具；分数会随新证据变化，应定期复盘，不要当成一次性定论。

## 步骤

### 第 1 步 — 收集输入

若用户未提供，先问清三项：

- **行业**（如「房地产」「社区银行」「零售药房」「律所」）
- **主体类型**（如「独立经纪人」「个体执业者」「区域加盟商」）
- **目标名称**（可选——若要做指名分析，给出具体组织名）

### 第 2 步 — 10 向量压力图

对以下**正好 10 个**向量逐一打分（0–10 分），不要中途停在最明显的几个上：

| # | 向量 | 衡量什么 |
|---|------|---------|
| 1 | **labor_substitution 人力替代** | 哪些岗位/职能可被直接自动化 |
| 2 | **customer_interface 客户触点** | AI 如何改变客户触达该主体的方式 |
| 3 | **knowledge_commoditization 知识商品化** | AI 是否把该主体出售的专业知识变成大路货 |
| 4 | **pricing_pressure 价格压力** | AI 是否让低成本竞品得以低价抢单 |
| 5 | **supply_chain_automation 供应链自动化** | AI 是否改变投入成本或供应商关系 |
| 6 | **data_moat 数据护城河** | 该主体是否拥有 AI 无法复制的专有数据 |
| 7 | **trust_relationship_moat 信任关系护城河** | 客户忠诚在多大程度上抵御替代 |
| 8 | **distribution_channel_disruption 分销渠道颠覆** | AI 是否造出绕开该主体的新渠道 |
| 9 | **regulatory_compliance_exposure 监管合规暴露** | AI 是否改变监管或责任格局 |
| 10 | **decision_speed_gap 决策速度差** | AI 是否以让该主体处于劣势的方式加速决策 |

每个向量产出四项：**score（分数）**、**headline（一句话结论）**、**near_term（12 个月内）**、**far_term（3 年后）**。

**综合风险分** = 10 个向量的均值。任一向量 **≥ 7** 标记为「关键风险（critical）」。

### 第 3 步 — AI 正门接管剧本

用 6 步叙事，讲清一个 AI 原生竞品如何替代该主体（必须贴合具体行业/主体，不要写成通用颠覆套话）：

1. 入口（从哪里切入）
2. 楔子（拿下市场前 10%）
3. 加速（什么让它复利式增长）
4. 临界点（在场玩家再也无法翻盘的时刻）
5. 余波（之后的市场格局）
6. 幸存者画像（什么样的主体能活下来）

### 第 4 步 — 90 天反击计划

- **A 轨（第 0–30 天）：即时防御** — 该停什么、该保护什么
- **B 轨（第 31–60 天）：智能层搭建** — 需要加固的数据/关系
- **C 轨（第 61–90 天）：进攻定位** — 把 AI 压力反过来当成竞争武器

## 指令

- 先把 10 个向量**全部**打完分再算综合分；克制「看到几个明显的就收手」的冲动。
- 剧本要落到具体行业/主体上，拒绝泛泛的颠覆叙事。
- C 轨必须是 90 天内可执行的动作，而非望远镜式的 3 年愿景。
- **不要把 data_moat 和 trust_relationship_moat 混为一谈**——二者的保护机制不同：数据护城河靠不可复制的专有数据，信任护城河靠客户忠诚与关系黏性。

## 示例

输入：行业=社区银行，主体类型=区域性独立银行，目标=（不指名）。

期望产出骨架：

1. **10 向量压力图**——例如 `customer_interface=8`（AI 助手直接比价、绕开网点）、`trust_relationship_moat=6`（本地长期关系仍有黏性）、`data_moat=4`（交易数据有，但难抵全国级模型）……逐项给 headline / near_term / far_term；综合分取均值，把 ≥7 的向量列为关键。
2. **接管剧本**——AI 原生「数字银行」从小微贷切入（入口）→ 以秒级审批拿下被忽视客群（楔子）→ 数据飞轮压低风控成本（加速）→ 利率与体验双碾压使存款外流不可逆（临界点）→ 区域行沦为通道（余波）→ 深耕本地关系+合规牌照者幸存（幸存者画像）。
3. **90 天计划**——A 轨：暂停低 ROI 网点扩张、锁定高价值客户关系；B 轨：打通本地信贷数据、建数字化触点；C 轨：把「本地信任+合规」做成 AI 竞品难复制的卖点对外主打。

## 注意事项

- 这是规划与决策辅助工具，不替代尽职调查、法律或投资意见。
- 分数主观，务必写明 headline 的依据，便于他人复核与后续复盘。
- 上下文越新越准；监管、竞品、技术变化快，建议每季度重算一次。

## 互见

- 同域 growth/竞争战略类技能（市场进入、定位分析）可与本技能配合，先用本技能定位风险，再下钻具体打法。

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采编自 [sickn33/antigravity-awesome-skills](https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills) 之 `moatmri`（原作者 IntuiTek¹，MIT License）。