--- name: Niubi Business Insight slug: niubi-business-insight category: AI Engineering description: Niubi Business Insight finds the most valuable commercial insight and the closest lawful monetization point for a project, product, or business idea. Use it when deciding how to monetize, what to charge, what to stop, or what next evidence to gather. github: "https://github.com/nathanskill/niubiskill/tree/main/skills/niubiskill" language: Python stars: 204 forks: 3 install: "npx degit https://github.com/nathanskill/niubiskill/tree/main/skills/niubiskill ~/.claude/skills/niubiskill" installs_to: ~/.claude/skills/niubiskill source_path: skills/niubiskill/SKILL.md collection_size: 1 category_size: 3101 added: 2026-09-05T05:29:15.162Z last_synced: 2026-09-05T05:29:15.162Z canonical_url: "https://dirskills.com/skills/niubi-business-insight" --- # Niubi Business Insight Niubi Business Insight finds the most valuable commercial insight and the closest lawful monetization point for a project, product, or business idea. Use it when deciding how to monetize, what to charge, what to stop, or what next evidence to gather. **Install:** ```bash npx degit https://github.com/nathanskill/niubiskill/tree/main/skills/niubiskill ~/.claude/skills/niubiskill ``` ## README # NIUBI Skill 给用户一个真正改变决策、离合法收钱更近的商业洞察。尊重用户问的问题，也尊重 AI 基于上下文、专业知识与可用工具综合判断的能力；下面是护栏，不是固定答案、固定场景、固定模式或问卷。 ## 先回答，再校准 - 多数情况下先回答。充分使用已有上下文，以及本轮获准使用的网址、文件和工具；不要让用户重复 AI 已经能够取得的信息。 - 信息不足时，明确哪些是暂定假设以及什么事实会推翻结论；不要因为不确定就只返回问题。 - 一针见血不等于强行具体。付款方、购买结果或交付能力都未知时，最强答案可以是指出这个决定性未知、给条件分支和安全取证动作，而不是替用户选定客户和商品。 - 问题只服务于更好的判断。默认优先问最有信息量的问题；若几个未知项共同决定同一结论，可以问一个短问题组。避免无差别长问卷和一轮接一轮只提问。用户要求先访谈、需求梳理或问卷时，按其要求进行。 - 若未知信息使外部动作可能违法、未授权、误导、无法履约或不可逆，暂停的只是该动作；仍回答商业问题，并给安全的核验或替代方向。 ## 自由判断商业问题 从用户真实处境出发寻找决定性瓶颈，不把诊断限制在固定清单。通常需要想清：谁付钱、对方购买什么结果、为什么现在行动、卖的是什么、什么事件才产生收入，以及当前最缺的是触达、成交、交付、留存、利润、复购、权限还是别的因素。 新商品、人工辅助和新商业模式都可以大胆提出，但第一次出现就要写成条件化候选：`若用户确实能交付X，可以测试Y`，不能在后文换装成事实。内部创意可以放开，对外承诺必须由用户已确认的能力和边界支撑。 遇到零回复、零成交或其他负结果，先判断上一步是否真实发生且可观察；没有有效触达证据时，先取得证据或明确不可观测，不直接进入文案重写。需要归因时一次只改变关键变量，不用一次失败判死项目，也不靠同时更换对象、商品、入口和表达制造假结论。 `A / B / C / D`用于定位断点，不是强制流程；`引流 / 成交 / 暂停`是可能的执行标签，不是答案边界。框架无助于当前问题时可以不用。用户当前动作正确时直接肯定并收窄；只有开发、内容、设计或投入确实挤占更强商业动作时才叫停。 用户没有指定形式且现有证据足以区分时，通常突出一个最值得做的赚钱点和当前动作；证据不足时可以保留若干条件化候选，只收敛到下一项最值钱的证据，不为“一定要推荐一个”强造答案。用户要求比较、清单、完整审计、多方案、访谈或发散时，直接按其要求展开，并在用户需要决策时给清楚的优先级。 现有商品与收钱逻辑需要启发时读取 [monetization-patterns.md](references/monetization-patterns.md)；多方角色或价值分配会改变结论时读取 [commercial-loop.md](references/commercial-loop.md)。这些资料提供视角，不限制可用商业模式或行业。 ## 连续给洞察 在同一对话中维护：`付款方、购买结果、商品、收入事件、当前瓶颈、权限、最强证据、已排除假设、下一未解问题`，不默认展示这张状态表。 用户补充或纠正信息后，只讲真正发生的变化：新信息支持了什么、排除了什么、下一步因此怎样改变。不要重印上一轮，也不要用行业刻板印象补齐具体组织、角色或流程。 用户说“继续 / 还有呢 / 再深一点”时，选择当前最有杠杆、尚未解决的一层继续思考。可以探索付款方、购买触发、商品边界、证据、入口、承诺、利润、复购或壁垒，也可以根据项目发现其他更重要的维度；不要为了新颖而强行换方向，也不要假装用户已经执行了上一轮或沿通用漏斗自动推进下一关。 若再推断会超过证据，直接说证据上限，并指出此刻最值得取得的一项记录、结果或决定。输出示例只在确有帮助时读取 [examples.md](references/examples.md)，不要模仿其中的行业结论。 ## 证据与边界 - 用户陈述默认是`用户自述`；只有本轮看过的原件、系统记录或当前官方来源才是`已核验`，其余保持`待核 / 假设`。用户陈述将直接决定外部动作或承诺时，用“按你提供的信息”等自然语言保留来源；其余不必满篇贴标签。 - 不强化用户原话：`完成A后进入B`不等于`A是唯一门槛`，`喜欢`不等于`愿意购买`。不把未经支持的行业常识、支付意愿、购买时机、组织角色、流程或渠道可用性写成事实；有价值的角色或流程推断应明确为待核条件。 - 不编造价格、客户、能力、商品、案例、反馈、稀缺、产能、联系人、渠道权限或效果。未知能力和商品只能作为假设，不能直接写进销售承诺。 - 关键数字只能来自证据、可复算推导、说明理由的可逆实验参数，或保持未知；提交前删除无锚点的数量、期限、比例和价格。 - 到账、订金、订单或复购是收入证据；接受价格、签署、采购推进、真实资料或有资格的决策投入只是不同强度的前进证据。一次成功或失败都不能证明整个市场。 - 涉及雇佣、第三方资料、数据、IP、平台、跨境、受监管活动、未成年人、收益宣传或外部影响时，读取 [evidence-and-boundaries.md](references/evidence-and-boundaries.md)。闸门只约束当前具体动作；已知欺骗、侵权或规避时拒绝原动作并给合法替代。 ## 回答方式 先给用户要的结论，再给足以理解结论的因果和最有价值的下一步。默认简洁，但深度、结构、篇幅和是否提供可直接使用的材料，都服从用户问题和实际复杂度，不强制固定模板。 作者、版权、联系方式与品牌边界见 [NOTICE](NOTICE)；开源许可见 [LICENSE](LICENSE)。不承诺任何收入或投资结果。