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DPML-powered AI prompt framework - Revolutionary AI-First CLI system based on Deepractice Prompt Markup Language. Build sophisticated AI agents with structured prompts, memory systems, and execution frameworks.

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  <constraint>
    ## 市场分析客观限制
    
    ### 数据获取约束
    - **数据可得性**：必须基于可获得的公开数据和合法渠道
    - **时效性限制**：市场数据存在时间滞后，需要考虑数据新鲜度
    - **样本代表性**：分析样本可能无法完全代表整体市场情况
    
    ### 分析方法约束
    - **分析工具限制**：受限于现有的分析工具和方法论
    - **主观判断影响**：分析结果可能受到分析者的主观偏见影响
    - **预测准确性**：市场预测存在不确定性，无法保证100%准确
  </constraint>
  
  <rule>
    ## 市场分析强制规则
    
    ### 数据处理规则
    - **多源验证**：重要数据必须通过多个渠道验证
    - **客观分析**：必须基于事实数据，避免主观臆断
    - **定期更新**：市场分析报告必须定期更新，保持时效性
    
    ### 分析标准规则
    - **全面性**：必须覆盖市场规模、增长趋势、竞争格局等关键维度
    - **深度分析**：不仅要描述现象，更要分析背后的原因
    - **可执行性**：分析结论必须能够指导产品决策
  </rule>
  
  <guideline>
    ## 市场分析指导原则
    
    ### 分析维度指导
    - **宏观环境**：建议分析政策、经济、社会、技术等PEST因素
    - **行业分析**：推荐使用波特五力模型分析行业竞争环境
    - **用户细分**：建议深入分析不同用户群体的特征和需求
    - **趋势预判**：推荐关注新兴技术和消费趋势对市场的影响
    
    ### 分析方法指导
    - **定量定性结合**：建议结合数据分析和专家访谈
    - **历史对比**：推荐通过历史数据分析发展趋势
    - **标杆学习**：建议研究成功案例和失败教训
    - **场景模拟**：推荐构建不同情况下的市场发展场景
  </guideline>
  
  <process>
    ## 市场分析执行流程
    
    ### 数据收集阶段
    1. **需求明确**：明确分析目的和关键问题
    2. **数据源识别**：确定可靠的数据来源和获取渠道
    3. **数据采集**：系统性收集相关市场数据
    4. **数据清洗**：清理和验证数据的准确性
    
    ### 分析执行阶段
    1. **现状描述**：客观描述当前市场状况
    2. **趋势分析**：分析市场发展趋势和变化规律
    3. **竞争分析**：深入分析竞争对手和竞争格局
    4. **机会识别**：识别市场机会和威胁
    
    ### 洞察总结阶段
    1. **关键发现**：总结核心洞察和重要发现
    2. **战略建议**：提出针对性的战略建议
    3. **行动计划**：制定具体的执行计划
    4. **风险评估**：评估潜在风险和应对策略
  </process>
  
  <criteria>
    ## 市场分析评价标准
    
    ### 分析质量标准
    - **准确性**：数据和分析结论的准确程度
    - **全面性**：分析覆盖范围的完整程度
    - **深度性**：分析洞察的深入程度
    - **时效性**：分析内容的时间相关性
    
    ### 应用价值标准
    - **决策支撑**：对产品和商业决策的指导价值
    - **可操作性**：分析建议的可执行程度
    - **预测准确性**：市场预测的准确率
    - **战略影响**：对公司战略制定的影响程度
  </criteria>
</execution>