核心用法
tob-sales-proposal 是一款面向ToB销售场景的提案提纲生成工具。用户输入客户信息（名称、行业、核心痛点、预算、决策周期）后，系统自动匹配知识库中的真实成交案例，输出包含「痛点对齐→方案对齐→实施路径→承诺型ROI」四大模块的标准化提案框架。
支持交互模式与快速模式两种调用方式，并可通过 --ref-deal 参数关联历史丢单复盘，自动规避已知的失败因子。
显著优点
1. 案例驱动，可信度极高：拒绝通用方法论，强制引用同行业/同体量客户的真实交付数据，解决"销售说客户不信"的核心矛盾。
2. 结构化输出，降低提案门槛：将资深销售的隐性经验转化为可复用的4模块框架，新人销售也能快速产出专业级提案。
3. 动态风险规避：与 tob-win-loss-review 打通，新提案自动继承历史丢单教训，形成闭环改进。
4. 分层输出适配预算：50万以下Lite版、50-200万标准版、200万+深度版，避免过度设计或资源错配。
潜在缺点与局限性
- 非完整文档：输出为提纲框架，具体内容仍需人工填充适配，无法一键生成可直接提交的提案。
- 知识库依赖：行业覆盖受限于预置的4个知识库（零售/金融/政务/零售科技），新行业或冷门场景可能"无高置信匹配"。
- 案例真实性约束：明确禁止编造案例，若知识库缺失同类项目，输出会提示"建议补充知识库"，可能降低效率。
- ROI计算基于历史数据：承诺型ROI依赖过往项目表现，若市场环境剧变或客户特殊性高，预测可能存在偏差。
适合人群
- ToB销售/售前：尤其是面对中大型客户、需要快速产出定制化提案的场景
- 销售团队管理者：用于统一提案质量基线，降低对明星销售的依赖
- 产品经理/解决方案架构师：协助梳理痛点-功能映射关系，提升跨部门协作效率
常规风险
- 敏感信息脱敏：工具声明自动脱敏，但使用者仍需人工复核，避免客户名称、具体数据等泄露。
- 案例引用边界：需确保知识库中的案例已获得客户授权或可公开引用，避免法律纠纷。
- 过度承诺风险：三档ROI中的"乐观"数据需与销售执行团队对齐，防止为拿单而放大客户预期。