核心用法
/siyu 是私域专家团的统一入口，采用单入口架构设计，用户无需记忆多个命令。系统通过四种模式智能识别当前场景：
- 模式 C（新手入门）：首次使用或主动询问教程时，读取完整新手引导文档
- 模式 A（任务前路由）：根据明确需求直接路由到对应能力模块，支持 Python 执行层或 Prompt-only 降级模式
- 模式 B（任务后导航）：基于上一次产出结论智能推荐下一步操作，形成完整的运营闭环
- 动态外部事实硬门：涉及厂商、价格、政策等事实性信息时，强制联网核验并附证据快照，无网络时仅输出调研框架
内置能力涵盖朋友圈文案（siyu-pyq）、群发策略（siyu-qunfa）、破冰话术（siyu-huashu）、深度诊断（siyu-wenzhen）、全盘搭建（siyu-onboard）、市场研究（siyu-market-research）、客户档案（siyu-save/siyu-restore）及交付报告（siyu-report）等完整链路。
显著优点
1. 实战导向：所有能力均来自真实私域操盘经验，非理论推演
2. 信息可信：首创「动态外部事实硬门」机制，厂商、价格、政策等关键信息必须实时联网核验，杜绝模型幻觉
3. 智能导航：任务后自动推荐下一步，形成「诊断→策略→执行→复盘」的运营闭环
4. 讲人话铁律：明确禁用行业黑话，面向中小商家友好
5. 开源透明：MIT 协议开源，GitHub 公开仓库可追溯版本演进
6. 边界清晰：与姊妹技能 majia-huiyuan 明确分工，数据类需求自动分流
潜在缺点与局限性
1. 联网依赖：核心功能（厂商选型、价格比对、政策解读）依赖实时网络检索，离线场景能力大幅受限
2. 执行层降级：SkillHub 单入口包默认走 Prompt-only 模式，无法调用 Python 后台的强制上下文隔离、trace 和状态机
3. 会员数据隔离：RFM、复购公式、SQL/DDL、数仓等会员数据类需求需跳转至 majia-huiyuan，增加用户认知成本
4. 零售/教培无行业定制：明确声明仅使用通用能力，不虚构行业专属模块
5. 不做心理咨询：遇到「知道该做但不做」的执行层问题时，仅建议记档而非深度干预
适合的目标群体
- 中小商家/个体创业者：需要低成本、可落地的私域运营方案
- 私域运营新手：依赖系统引导完成从诊断到执行的全流程
- 需要厂商选型的决策者：重视信息准确性、厌恶销售话术误导
- 多平台运营者：需统一管理朋友圈、社群、企微等多触点
- 复盘导向团队：需要客户档案沉淀和跨对话跟踪能力
使用风险
1. 信息时效风险：联网核验机制虽严谨，但来源本身的时效性仍依赖用户二次判断
2. 降级模式功能缩水：Prompt-only 模式下的路由可靠性弱于 Python 执行层，复杂场景可能出现路由偏差
3. 版本兼容风险：路由契约依赖 content_sha256 校验，版本更新时需确保宿主环境同步
4. 数据边界误触：用户若混淆「私域经营问题」与「数据口径问题」，可能导致能力调用错误，需主动识别转场信号
5. 开源维护依赖：作为个人开源项目，长期更新频率和商业化支持存在不确定性