核心用法
OPC Board（一人董事会）是一款专为单人创业者、独立开发者、副业探索者设计的项目可行性评审技能。用户只需提供项目想法的基本信息，系统即激活五位专业顾问角色（技术、增长、体验、商业、风险），从逻辑自洽、独立可交付、增长可行、商业可持续、风险可控五个维度进行压力测试。
使用流程遵循标准化工作流：首先通过信息采集清单或嵌入式表单收集项目关键要素（名称、定位、目标用户、商业模式、冷启动渠道、技术栈、资源约束等）；随后五顾问逐维质疑并子项打分（每维5子项，0/1/2分制）；最终生成包含25项评分、综合权重得分、Go/Conditional/No-Go 决策结论的完整报告，附带 Pre-Mortem 风险预演、MoSCoW 优先级排序及具体行动清单。
支持两种输出格式：HTML 专业版适合展示与存档，Markdown 快速版便于即时阅读与迭代。技能兼容多种输入深度——从一句话想法到完整商业计划均可启动，缺失信息采用保守假设并明确标注，确保评审不中断。
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显著优点
1. 结构化评审框架
五维评分体系覆盖单人项目全生命周期关键要素，避免传统"拍脑袋"决策的认知盲区。25子项逐项打分的确定性引擎，将主观判断转化为可比较、可追踪的量化指标。
2. 去AI化顾问体验
五顾问具备差异化人设与专业话术（技术顾问关注MVP可行性，增长顾问验证获客路径，风险顾问前置合规红线），输出内容具名、具数、具动作，模拟真实董事会质疑场景。
3. 灵活适配多元目标
智能识别项目类型（盈利SaaS/开源项目/实验性产品），自动调整商业可持续维度的评分子项与权重，不强行套用盈利标准评判非商业项目。
4. 零门槛快速启动
支持极简输入（甚至仅一句话想法），系统主动提炼关键假设并生成采集清单，降低使用门槛；同时提供完整追问深度，满足严谨用户需求。
5. 决策闭环设计
不仅输出评分，更提供 OPC 决策卡（Objective目标-Principle原则-Constraint约束）与可执行的行动清单，将评审结论转化为下一步具体动作。
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潜在缺点与局限性
1. 依赖自报告信息的准确性
评分质量高度依赖用户提供信息的真实度与完整度。保守假设机制虽能兜底，但可能导致评分偏离实际——例如用户高估自身技术能力或低估合规风险时，系统缺乏外部验证手段。
2. LLM 评分引擎的固有方差
25子项打分由大语言模型读取评分引擎文档后执行，虽经确定性公式约束，但不同模型版本或上下文仍可能产生微小评分波动，极端情况下或影响临界分数的决策结论。
3. 垂直行业深度有限
针对金融、医疗、法律等强监管领域的专业合规判断，系统仅作风险提示并建议咨询专业人士，无法替代行业专家的一对一深度评估。电商、B2B SaaS、金融科技虽有增量子项，但覆盖面仍属通用级。
4. 动态市场变化的滞后性
评审基于当前输入信息的静态快照，对快速变化的市场竞争格局、技术趋势或政策环境，缺乏实时数据接入与动态重评机制。
5. 情感与团队因素盲区
纯理性框架难以评估创始人心理韧性、项目动机强度等软性因素，对需要长期坚持的副业或开源项目，可能存在"评分可行但执行放弃"的落差。
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适合的目标群体
- 独立开发者 / Indie Hacker：验证 SaaS 点子技术可行性与单人交付边界
- 副业探索者：评估 side project 的投入产出比与可持续性
- 开源项目发起人：判断项目的长期维护价值与社区增长潜力
- 早期创业者：正式融资前进行低成本自我尽调
- 产品经理/咨询师：快速构建项目评估的标准化输出物
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使用风险说明
性能风险：HTML 报告模板与表单 UI 依赖外部资源文件，若宿主环境网络受限或文件路径解析异常，可能降级为纯文本交互，体验受损但不影响核心评分逻辑。
依赖项风险：评分引擎文档与报告模板为技能正常运行所必需，若引用文件缺失或版本不兼容，可能导致评分公式执行异常或输出格式错乱。
决策误用风险：Go/No-Go 结论为辅助决策参考，非投资或法律建议。用户可能过度依赖评分结果而忽视直觉判断或专业咨询，尤其在合规敏感领域（金融、医疗、法律）。
数据隐私风险：项目信息采集涉及商业模式、技术栈等敏感信息，虽无证据表明存在上传外泄，但用户应在不信任的宿主环境中谨慎输入核心商业机密。