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圈层发现 Skill
圈层发现器找到最值得优先服务的圈层。
使用 Klinko Audience Finder 发现并排序候选圈层，通过 Klinko MCP 接入 Codex 与 Claude Code。
KLINKO / SKILL MAP受众发现
直接回答
什么是圈层发现器？
Audience Finder 是一个 AI 市场研究 Skill，把当前市场证据整理成有优先级的候选圈层。它区分“网上看得见的人群”和“对商业决定真正重要的人群”，说明应该先服务谁，以及什么证据或验证结果会改变当前判断。
在 Codex 或 Claude Code 中使用
连接一次，之后直接用自然语言提问
Klinko Skills 通过带鉴权的 Klinko MCP 运行。配置一次 API Key 并连接 MCP 客户端，就能直接使用这个 Skill，无需记忆命令。
连接 Klinko MCP
按照 GitHub 安装说明，把 Klinko MCP 添加到 Codex 或 Claude Code。
运行圈层发现器
直接描述你的市场问题；Skill 会按固定研究标准组织证据和输出。
这个 Skill 帮你决定什么
找到最值得优先服务的圈层。
当“所有人都可能是客户”正在阻碍产品、定位或获客决策时使用。它给出有依据的研究起点，但不会把市场证据伪装成具有总体代表性的普查数据。
Skill 内部
圈层发现器 研究过程
输入
- 产品、方案或问题描述
- 市场与地域范围
- 已知客户线索或排除条件
- 预算、时间等决策约束
判断流程
- 01
识别候选群体
从身份、情境、待完成任务与问题用语中整理潜在受众。
- 02
区分热度与价值
把讨论频率与紧迫性、购买动机、契合度和行动能力分开判断。
- 03
排序研究对象
给出候选受众排名，同时列出假设、反向证据和下一步验证。
输出
- 受众优先级清单
- 群体证据与置信度说明
- 需求、触发点、障碍和原话
- 建议的下一步验证动作
自然语言使用指南
从一个明确的市场问题开始
先提出完整问题，再追问证据边界和下一步验证。市场问题可以变化，但 Skill 会保持一致的研究路径。
我们正在为美国小型专业服务公司开发 AI 会议助手，应该先研究哪些受众？
请区分哪些结论来自公开证据、哪些属于推断，以及目前还缺少什么信息。
什么新证据最可能改变当前建议？我下一步应该优先验证什么？
完整示例
市场问题
QUESTION我们正在为美国小型专业服务公司开发 AI 会议助手，应该先研究哪些受众？
Skill 会澄清什么
这个 Skill 会把“中小企业”拆成客户型精品咨询公司、专业代理机构和小型法律团队，再根据可观察的紧迫性和工作流契合度排序。
建议动作- 围绕最高风险假设访谈第一名受众
- 用其真实问题语言测试一个落地页
- 保留第二名作为明确的对照组
- 有产品想法，但没有可信的第一受众
- 多个潜在客户群体争夺有限资源
- 现有人物画像过宽、沿用旧结论或主要靠猜测
- 它排序研究对象，不证明市场规模或产品市场契合度。
- 市场证据可能低估私密、线下或很少发言的人群。
FAQ
关于这个 Skill 的常见问题
Audience Finder 会输出什么？
一份受众排序清单，以及证据、动机、障碍、关键假设和下一步验证。
它是人物画像生成器吗？
不是。它先决定哪个受众值得研究，人物画像应在这个选择有证据之后再构建。
它能替代客户访谈吗？
不能。它帮助你缩小访谈对象，并明确访谈需要验证的不确定性。
圈层发现器 可以在 Codex 和 Claude Code 中使用吗？
可以。圈层发现器 已支持 Codex CLI、Codex 桌面 App 和 Claude Code，并通过 Klinko MCP 获取市场证据。