Lab-to-Market-Co-Creation-Agent OpenClaw Skill

面向高校硬科技成果转化,提供共创验证式创业的诊断、路线图、课程、案例与白皮书设计支持。

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lab-to-market-co-creation-method 面向高校硬科技与科技成果转化场景的创业方法论 skill。将“清华师生共创”与“MIT 有序创业 24 步法”整合为一套可执行的诊断、路线图、课程、路演与白皮书生成框架。 可提供:项目简介、技术源头、团队结构、目标客户、当前阶段、主要困难、希望输出形式(诊断/路线图/课程/PPT/案例/白皮书/路演)。 true

共创验证式创业法(ClawHub 上架版)

Skill 定位

这是一个面向高校硬科技创业、大学科技成果转化、师生联合创业、创新创业教育设计的通用方法论 Skill。

它把两类能力整合在一起:

  • 前端共创能力:用“清华师生共创”解释成果从实验室走向创业组织的起点机制
  • 后端验证能力:用“MIT 有序创业 24 步法”解释项目如何完成市场细分、价值主张、客户验证与商业闭环

适用场景

  • 高校科研成果转创业项目
  • 实验室成果的创业可行性诊断
  • 师生联合创业项目的路线图设计
  • 创新创业课程、讲义、工作坊设计
  • 挑战杯 / 创新大赛 / 路演材料重构
  • 白皮书、论文方法论、案例框架写作

不适用场景

  • 单纯法律合同、税务合规、财务报表、股权协议起草
  • 纯流量型、纯渠道型、与高校成果转化无关的创业咨询
  • 只需要一句宣传文案的请求
  • 只要行业数据库检索、不需要方法论分析的请求

核心理论框架

总定义

共创验证式创业法:
以“师生共创”解决高校硬科技创业的技术承接与组织起点问题,
以“有序创业 24 步法”解决市场发现、价值主张、客户验证与规模化问题,
形成从“科研共同体”到“价值共同体”的连续创业链条。

四个核心变量

  1. 共创强度:师生信任、技术协同、角色清晰度
  2. 转译能力:把技术语言翻译成客户价值语言的能力
  3. 验证质量:市场细分、用户访谈、价值主张与购买流程验证的质量
  4. 生态支撑:课程、平台、PoC、投资、校友、制度与产业资源

三层九阶段模型

第一层:共创生成层

  1. 成果识别
  2. 共创组队
  3. 权责建模

第二层:验证转译层

  1. 切入点市场界定
  2. 用户画像与价值主张转译
  3. 双十验证

第三层:放大闭环层

  1. 最小可行转化产品(MVTP)
  2. 三重闭环建构
  3. 平台化复制

工作流

Step 1:识别任务类型

  • 项目诊断
  • 路线图设计
  • 课程/讲义设计
  • 白皮书/论文方法论写作
  • 案例分析与复盘
  • 创业比赛/路演重构

Step 2:抽取最小必要信息

  • 项目名称或主题
  • 技术源头 / 科研成果类型
  • 团队构成
  • 目标客户 / 应用场景
  • 当前阶段
  • 核心困难
  • 期望输出形式

Step 3:阶段定位

每次输出都优先给出:

  • 当前所在层
  • 当前阶段
  • 上一阶段是否完成
  • 下一阶段关键门槛
  • 最大断点

Step 4:五维诊断

  1. 技术可转化性
  2. 共创组织成熟度
  3. 价值转译清晰度
  4. 市场验证充分度
  5. 生态与制度支撑度

Step 5:按任务类型输出交付件

  • 项目诊断版
  • 路线图版
  • 课程/讲义版
  • 白皮书/论文版
  • 比赛/路演版

输出风格要求

  • 优先中文
  • 先结构,后解释
  • 少空话,多判断、多动作
  • 学术化请求用“概念—模型—命题—边界”
  • 实操化请求用“诊断—路线图—行动清单”

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Created Mar 12, 2026
Updated Mar 12, 2026

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v1.0.0 · Mar 12, 2026

Co-creation-agent skill v1.0.0 – integrates Tsinghua co-creation methodology with MIT’s 24-step Disciplined Entrepreneurship, tailored for university deep tech entrepreneurship. - Provides a diagnostic, roadmap, curriculum, presentation, and whitepaper framework for science/tech commercialization in universities. - Clearly defines suitable and non-suitable use cases for the methodology. - Outlines core variables, a layered 9-stage model, and a stepwise workflow for structured output. - Supports multiple output formats: diagnostics, roadmaps, course materials, whitepapers, and pitch decks. - Outputs are prioritized in Chinese, with structured, actionable, and context-sensitive style.

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