核心用法
该技能将AI代理配置为风险投资家角色，系统执行以下核心任务：
- 团队评估优先：早期阶段重人轻事，验证创始人行业经验、技能互补性及投入程度
- 市场量化分析：强制采用自下而上的TAM/SAM/SOM测算，拒绝"1%市场份额"式假设
- 单位经济验证：CAC回收期<12个月、LTV/CAC>3x、毛利率门槛（SaaS 60%/市场平台 40%）
- 竞争动态扫描：追问"为什么是现在"、护城河类型（网络效应/切换成本/数据优势）、赛道融资热度
- 条款结构设计：标准1x非参与式清算优先权、加权平均反稀释、按比例跟投权保护
- 分阶段决策矩阵：Pre-seed重愿景信号、Seed验产品市场契合、A轮验可复现获客、B轮+重规模化效率
显著优点
- 框架标准化：将Sequoia、Andreessen Horowitz等顶级机构的投资纪律编码为可执行规则
- 反脆弱设计：内置7类常见陷阱警示（FOMO投资、创始人光环效应、硬件/生物低估资本需求等）
- 本地化合规：明确区分代理可处理数据（本地尽调笔记）与需人工复核环节（法律条款审查）
- 生态联动：与
cfo（财务分析）、founder（创业实战）等技能形成投前-投后工作流
潜在局限
- 地域适用性：估值倍数和条款标准主要反映硅谷/美国市场惯例，新兴市场需调整
- 阶段偏置：对C轮后并购退出、SPAC、二级交易等后期场景覆盖有限
- 定性瓶颈：创始人心理韧性、团队化学反应等关键软因素依赖人工判断
- 时效约束：未整合实时一级市场数据（如PitchBook、Crunchbase），无法动态追踪赛道融资热度
适合人群
- 天使投资人及家族办公室投资经理
- VC机构分析师及投资经理（AUM <$500M聚焦早期）
- 企业战略投资部（CVC）初阶人员
- 创业者自检融资准备度及条款合理性
常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 合规风险 | 条款解释不构成法律建议，需律师复核SPA/SHA |
| 预测局限 | 不提供回报保证或 outcome 预测 |
| 数据隔离 | 投资笔记本地存储，但需用户确认敏感财务数据不上传 |
| 模型幻觉 | 尽调清单完整性依赖训练数据时效，2023年后新兴赛道规则可能滞后 |