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需要为产品/功能估算外部市场机会（TAM/SAM/SOM）时…

在做投资案例、go/no-go 决策或向利益相关者 pitch 时，需要可辩护的外部市场规模估算。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要为产品/功能估算外部市场机会（TAM通用

解决思路

  1. 运行所有适用市场规模框架：top-down、bottom-up、comparable company、analogous market。
  2. 比较各框架结果，标出收敛与发散；发散通常是最有价值发现，需解释原因。
  3. 综合出中心估计、低/高范围和建议，并给出综合置信标签。
  4. 确保每个金额可追溯到三类之一：有引用的公开来源、明确陈述并有理由的假设、显示边界的敏感性范围；禁止手挥式猜测。
  5. 数据薄弱时，不直接拒绝，而是提供带标签的低置信度估计，并显式列出假设。
  6. 只测算产品所处的外部市场机会，不测算内部工具投资案例（节省时间 x 人数 x 成本）。
  7. 每次调用产出单个 markdown artifact；如可用，只使用只读工具 Read、Grep、WebFetch、WebSearch，除输出 artifact 外不写入。
  8. 输出 markdown 文档，按顺序包含执行摘要、市场定义、top-down sizing、bottom-up sizing、多框架综合、敏感性分析、关键假设、置信与局限、下一步。
  9. 执行摘要写 3-5 句：说明要测算什么、带置信标签的 headline TAM/SAM/SOM 范围、最重要假设。
  10. 市场定义：具体说明「市场」在上下文中包含什么、排除什么，精确定义边界。
  11. Top-down sizing：使用行业发布的市场数字推导 TAM/SAM/SOM。
  12. TAM：定义 100% 理论客户购买时的总需求；引用总市场数字来源；多个来源不一致时显示范围。
  13. SAM：从 TAM 过滤出产品在现实可服务范围内、考虑产品契合和地理/监管约束后的部分；展示过滤过程。
  14. SOM：在 1-3 年内考虑资源、竞争和 go-to-market 现实后可实现份额；展示份额假设。
  15. 输出 top-down 表，列为 Layer、Number、Method、Source / Assumption、Confidence。
  16. Bottom-up sizing 在数据允许时执行：从单位经济学构建市场规模。
  17. 按属性细分目标客户数量（行业、公司规模、地理等）。
  18. 计算每客户收入，或面向企业销售时的每客户成本。
  19. 相乘得到总额，输出表，列为 Segment、# Customers、Revenue / Customer、Sub-total、Method、Source。
  20. 若 bottom-up 数据不可用，明确说明；不要伪造客户数量。
  21. 多框架综合：比较所有已用 sizing 方法。
  22. 展示框架一致处：收敛提升置信度。
  23. 展示分歧达 10 倍或以上处：解释为什么（范围、定义、增长率假设不同），或标记其中一个可能错误。
  24. 给出综合估计：中心估计加低/高范围，纳入收敛/发散信号。
  25. 给综合置信标签：High 为强收敛且 primary sources；Medium 为轻微发散或 secondary sources；Low 为宽发散或数据薄弱。
  26. 如果应用了 comparable company sizing 或 analogous market sizing，把结果纳入比较。
  27. 敏感性分析：展示 TAM/SAM/SOM 在不同假设下如何变化，输出表，列为 Assumption varied、Low、Mid、High。
  28. 关键假设：列出每个假设，包含假设文本、来源或理由、置信度、若错误会改变什么（敏感性链接）。
  29. 置信与局限：说明分析最有信心/最没信心处；哪些具体研究可提高置信；分析未涉及什么（竞争、上市时间、监管等）。
  30. 下一步建议：若推进机会，下一步 discovery 工作是什么；证明投资所需信心阈值；能关闭最大剩余未知的研究。
  31. 拒绝无界捏造：若用户无输入无约束，拒绝，并要求提供 (a) 行业报告或市场数字锚点，(b) bottom-up 单位经济输入（目标客户数 + 每客户收入），(c) 希望使用的显式假设及敏感性范围。
  32. 拒绝缺失范围定义：若市场定义模糊，要求指定要测算的切片，并说明不同切片可能完全不同。
  33. 拒绝不合理置信请求：若用户要求 definitive 或 single 数字，拒绝该框架；说明市场 sizing 本质是范围；改为产出中心估计加低/高边界或带置信标签范围。
  34. 标记不可靠来源：若用户提供 tweet、无引用博客或「我在会议听说」，指出来源不支持引用数字；可将其作为假设但标 Low confidence；请用户提供 primary source。
  35. 标记 TAM 误用：若用户期望 TAM 作为收入预测，说明 TAM 是 100% 客户购买的总可寻址需求，不现实；收入预测应从 SOM 推导并随时间增长；TAM 是机会上限，不是预测。
  36. 引用来源时写出版物名称、年份、页码（如可能）；咨询报告注明发布日期和已知方法论；公司财报引用报告和章节；统计机构引用数据集和方法论；调查注明样本量、方法论和调查主体。
  37. 按来源质量校准置信：High 给政府统计机构、公司财报（10-K、earnings）、有 primary methodology 的成熟行业机构；Medium 给有日期报告的成熟研究公司（Gartner、IDC、Forrester）、行业协会；Low 给二级聚合网站、无引用数字的博客、无日期估计。
  38. 继续前评估输入；若输入会导致全程 Low 置信，建议是否获取额外来源能实质性改善输出，并给出具体方法；可用 web search 验证或补充；不得编造来源。
  39. B2B SaaS 模式：TAM 用相关品类总企业 IT 支出；SAM 按目标公司规模、行业、地理过滤；SOM 常用 3 年内占 SAM 1-10%；bottom-up 用目标客户数 x ACV。
  40. 消费者订阅模式：TAM 用总可寻址消费者 x 年支出；SAM 按人口、地理、市场成熟度过滤；SOM 依品类成熟度常用 0.1-5%；bottom-up 用可寻址用户数 x ARPU（或 LTV / churn-adjusted）。
  41. 双边市场模式：TAM 用可寻址市场总 GMV；SAM 按品类、地理、交易类型过滤；SOM 用 take rate x 捕获的 GMV；bottom-up 用买家数 x 平均订单价值 x 订单频率。
  42. Quick estimate mode：接受显式假设替代引用来源；每个数字标 Low 或 Medium confidence；加宽所有敏感性区间；前置声明这是基于所述假设的快速估计，用于投资案例时请把假设替换为引用来源。
  43. Quick estimate mode 仍拒绝无界捏造；区别是接受用户所述粗略假设，而不是要求 primary-source 引用。
  44. 交叉技能组合：把输出交给 develop-solution-brief 和 deliver-prd，用于范围和投资案例；从 discover-competitive-analysis 和 discover-interview-synthesis 获取输入；用 utility-pm-critic 做对抗性审查，主动挑战假设、来源质量和置信标签。
  45. 输出格式：使用 references/TEMPLATE.md 中的模板；参考 references/EXAMPLE.md 的完整 worked example 和 library/skill-output-samples/discover-market-sizing/ 中的样本。
  46. 定稿前按质量清单验证：市场定义有明确边界；数据允许时至少运行两个 sizing 框架（top-down + bottom-up）；多框架综合解释收敛和发散而不只是平均；每个金额可追溯；置信标签按来源校准而非一概 Low；敏感性分析展示关键假设变化；TAM 不作为收入预测。

适用边界 · 注意事项