market-sizing
作者 phurynmarket-sizing 可運用自上而下與自下而上的方法，協助估算 TAM、SAM 與 SOM。當你需要有理有據的推導脈絡、可驗證的假設，以及實用的初步市場估算時，可用於市場研究工作流程、市場進入決策、投資人簡報與上市規劃。
這個技能評分為 78/100，代表它是 Agent Skills Finder 中相當不錯的收錄候選。若你想要一套比一般提示詞更有結構的 market-sizing 工作流程，目錄使用者可以合理考慮安裝；但由於這個儲存庫沒有附帶腳本、參考資料或支援檔案，實作時仍需自行做一些判斷。
- 觸發情境與使用案例很清楚：frontmatter 明確指出可用於 TAM/SAM/SOM 規模估算、投資人簡報與市場進入決策。
- 工作流程內容充實：主體定義了分析順序，涵蓋市場定義、自上而下估算、自下而上估算、SAM 範圍界定與 SOM 估算。
- 操作面框架完整：它要求代理直接閱讀使用者提供的研究資料，並透過 web search 取得最新市場數據與成長預測。
- 缺少支援性素材：沒有 scripts、references、resources 或範例檔案可用來降低歧義或驗證方法。
- 執行細節仍有部分隱含：儘管正文篇幅不短，預覽中仍看不到明確的輸出樣板，或是用來處理衝突資料的逐步決策規則。
市場規模估算 skill 概覽
市場規模估算的用途
market-sizing skill 可協助你用由上而下與由下而上的方法，估算某個產品、公司或類別的 TAM、SAM 與 SOM。當你需要為市場機會、投資人簡報、上市計畫或市場進入決策提出站得住腳的答案時，它很有用。這個 market-sizing skill 是為 Market Research 工作流程設計的，重點不只是得出一個數字，而是把背後的推導邏輯講清楚。
適合誰使用
如果你需要快速但有結構的第一輪市場估算，且希望結果比一般 prompt 更容易辯護，請使用 market-sizing skill。它很適合已經有市場定義，或至少能提供市場定義的創辦人、分析師、產品團隊與研究人員。如果你要的是純引用引擎，或不提供限制條件就想拿到一份完全像顧問報告、且有完整來源佐證的成品，那它就不那麼適合。
這個 skill 有什麼不同
market-sizing skill 採用雙重檢核法：先從市場整體往下估，再從客戶、價格與使用假設由底部回推驗證。這讓它更能抓出被放大的假設、模糊的分群邊界，以及地理範圍或通路範圍不一致的問題。它的核心價值在於提升決策品質：幫你把可服務需求與整體產業聲量清楚分開。
如何使用 market-sizing skill
安裝並啟動 skill
先在你的 skills 環境中使用 market-sizing install 流程，接著用明確的估算需求來呼叫它，而不是丟一個模糊主題。好的需求會明確點出市場、地理範圍、客戶類型與時間範圍。範例：Estimate TAM/SAM/SOM for AI note-taking software sold to US SMB healthcare clinics in 2025.
提供 skill 正確的輸入
如果你能提供下列任何一項，這個 skill 的效果最好：既有研究、競品定價、客戶數、採用假設、分群定義，或像地區與產業這類限制條件。如果你手上只有零散筆記，可以先請 skill 先把市場定義標準化，再進行規模估算。更好的輸入範例如：Use this list of competitors and clinic counts to size the US outpatient scheduling software market for 2026.
按正確順序閱讀 repo
先看 SKILL.md，因為裡面有規模估算流程與需要驗證的假設。之後如果 pm-market-research/skills/market-sizing/ 之後新增了支援檔案，再去檢查那些檔案，特別是定義限制、範本或計算邏輯的內容。如果 repo 目前還很精簡，就把 SKILL.md 視為主要操作指南，並自行補充外部資料。
分層進行估算
建議依序要求：先定義市場邊界，再做由上而下估算，接著建立由下而上的交叉檢核，最後把差異整合成 TAM、SAM 與 SOM。這一點很重要，因為很多糟糕的市場規模估算，都是一開始就直接跳到 headline 數字。若要得到最佳結果，請明確要求列出假設、公式與敏感度範圍，這樣答案才可稽核。
market-sizing skill 常見問題
market-sizing 適合 Market Research 嗎？
適合。當你需要結構化的規模模型與清楚的假設鏈時，market-sizing skill 很適合 Market Research。它不能取代一手研究，但可以很快把二手研究整理成可用的估算結果。
這和一般 prompt 有什麼不同？
一般 prompt 可能也會產出數字，但 market-sizing skill 提供的是可重複的規模估算流程：先定義範圍，再從兩個方向估算，最後驗證可服務區塊。這能降低把 TAM、SAM 與 SOM 混為一談，或把 SOM 說得過頭的風險，也讓輸出更容易審閱與更新。
我不是專家也能用嗎？
可以，但你需要先把市場問題講清楚。初學者只要能用一句話說明產品、客戶與地理範圍，就可以使用這個 skill。如果這些輸入本身就很模糊，輸出自然也會模糊。
什麼情況下不該用？
當你只需要快速意見、品牌敘事，或一般產業概覽時，就不要用 market-sizing。如果你需要高度引用、特定法域的財務分析，而且不打算提供資料或接受基於假設的估算，它也不是好選擇。
如何改善 market-sizing skill
先把市場定義收緊
最大的品質提升，來自於在計算前先縮小範圍。請明確指出誰會買、賣的是什麼、在哪裡賣，以及排除哪些範圍。例如，B2B payroll software for Canadian companies with 20-200 employees 就遠比 payroll market 好得多。
提供模型可以檢驗的數字
如果你有客戶數、價格帶、轉換假設或可比營收數字，就直接提供。這些輸入能讓 market-sizing skill 比對由上而下與由下而上的路徑，而不是憑空編造沒根據的假設。如果你不知道某個數字，就請它給你範圍與理由。
不只要單點估算，也要敏感度分析
最有用的輸出通常會包含基準情境，以及高低情境。這能幫你看出到底是哪個假設在驅動結果，以及在保守假設下這個機會是否仍然有吸引力。第一次估算後，可以再請 skill 依你偏好的採用率、定價或地理篩選條件重新計算。