Agent skill

Industry Deep Explainer

by digoal in digoal/blog

快速且通俗易懂地讲透一个行业,输出图文并茂的深度分析 Markdown 报告,保存到当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户输入一个行业名称,并希望获得全面、通俗易懂的行业深度分析,关键词包括"讲透"、"深度分析行业"、"行业分析"、"帮我搞懂XX行业"、"XX行业是怎么赚钱的"、"XX行业有什么机会"、"XX行业怎么进入"、"产业链分析"、"行业机会"等。即使用户只说"帮我了解一下…

GPL-2.0Auto-check passedDevelopment

Install Industry Deep Explainer

skills CLI
$ npx skills add digoal/blog --skill industry-deep-explainer -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install digoal/blog industry-deep-explainer --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/digoal/blog.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/skills_for_claude_web/industry-deep-explainer .claude/skills/industry-deep-explainer && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
industry-deep-explainer
GitHub stars
8.6k
Token cost
~1.4k tokens
SKILL.md length
280 words
Files
1
Skills in repo
98
Repo updated
First seen
Licence
GPL-2.0

At a glance

快速且通俗易懂地讲透一个行业,输出图文并茂的深度分析 Markdown 报告,保存到当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户输入一个行业名称,并希望获得全面、通俗易懂的行业深度分析,关键词包括"讲透"、"深度分析行业"、"行业分析"、"帮我搞懂XX行业"、"XX行业是怎么赚钱的"、"XX行业有什么机会"、"XX行业怎么进入"、"产业链分析"、"行业机会"等。即使用户只说"帮我了解一下…

  • Works in 6 steps: 搜集行业情报 → 构建报告框架 → 图表规范 → …
  • Tasks that involve Diagrams
  • SKILL.md covers 目标, 执行流程, 写作风格要求 and 常见行业类型的分析侧重
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Industry Deep Explainer is an agent skill from digoal/blog. 快速且通俗易懂地讲透一个行业,输出图文并茂的深度分析 Markdown 报告,保存到当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户输入一个行业名称,并希望获得全面、通俗易懂的行业深度分析,关键词包括"讲透"、"深度分析行业"、"行业分析"、"帮我搞懂XX行业"、"XX行业是怎么赚钱的"、"XX行业有什么机会"、"XX行业怎么进入"、"产业链分析"、"行业机会"等。即使用户只说"帮我了解一下XX行业"或"XX行业值得进入吗",也应使用本 skill。输出报告覆盖:产业链分布与利润图谱、供给-需求-连接分析、人货场分析、代表企业与产品分析、产业链不合理之处、机会推演与进入策略(产品/服务/目标客户/商业模式/定价/市场规模)、竞争对手与合作伙伴分析,要求逻辑清晰、有理论依据、有历史数据/事件支撑、图文并茂(SVG/Mermaid/ASCII图)。

Its SKILL.md is about 1.4k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. It is a single SKILL.md file with no bundled scripts.

It sits in Development, covering Diagrams and Markdown. It works with Mermaid. The repository describes itself as: AI,Opensource,Database,Business,Finance,Minds. git clone --depth 1 https://github.com/digoal/blog. The licence is GPL-2.0.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Diagrams
  • Tasks that involve Markdown

Example prompts

  • “深度分析行业”
  • “帮我搞懂XX行业”
  • “XX行业是怎么赚钱的”
  • “/industry-deep-explainer”

Workflow steps

6 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 搜集行业情报
  2. 构建报告框架
  3. 图表规范
  4. 各章节写作指引
  5. 文件输出规范
  6. 质量自检清单

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 69fb793. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are markdown and mermaid).

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Industry Deep Explainer loads about 1.4k tokens when it runs. Until then it costs about 101 tokens; SKILL.md has 280 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~101
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.4k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from digoal/blog at commit 69fb793, republished under its GPL-2.0 licence (© digoal). 280 words, ~1,418 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/industry-deep-explainer/SKILL.md (or your agent's skills folder).
name
industry-deep-explainer
description
快速且通俗易懂地讲透一个行业,输出图文并茂的深度分析 Markdown 报告,保存到当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户输入一个行业名称,并希望获得全面、通俗易懂的行业深度分析,关键词包括"讲透"、"深度分析行业"、"行业分析"、"帮我搞懂XX行业"、"XX行业是怎么赚钱的"、"XX行业有什么机会"、"XX行业怎么进入"、"产业链分析"、"行业机会"等。即使用户只说"帮我了解一下XX行业"或"XX行业值得进入吗",也应使用本 skill。输出报告覆盖:产业链分布与利润图谱、供给-需求-连接分析、人货场分析、代表企业与产品分析、产业链不合理之处、机会推演与进入策略(产品/服务/目标客户/商业模式/定价/市场规模)、竞争对手与合作伙伴分析,要求逻辑清晰、有理论依据、有历史数据/事件支撑、图文并茂(SVG/Mermaid/ASCII图)。

Industry Deep Explainer

目标

将任意一个行业在一篇报告中讲透:是什么、怎么赚钱、谁在玩、哪里有机会、如何进入。 面向创业者、投资者、行业新人,语言通俗、逻辑严密、数据有据可查。


执行流程

Step 1 — 搜集行业情报

用 web_search 至少搜索以下维度(每个维度 1-2 次搜索),获取最新数据:

1. "{行业名} 产业链 上下游 2024 OR 2025"
2. "{行业名} 市场规模 增速 报告"
3. "{行业名} 龙头企业 营收 利润率"
4. "{行业名} 商业模式 盈利方式"
5. "{行业名} 行业痛点 问题 争议"
6. "{行业名} 创业机会 新兴公司 融资"
7. "{行业名} 供应链 成本结构"

搜到关键数据后,用 web_fetch 抓取 1-2 篇高质量报告/文章补充细节。

情报质量标准:

  • 优先使用官方统计、行业协会、上市公司年报、知名咨询报告(麦肯锡、艾瑞、弗若斯特沙利文等)
  • 数据须注明来源与年份
  • 若搜不到精确数据,用可信区间表达("约 XX 亿"、"业内估计 XX%")

Step 2 — 构建报告框架

按以下固定结构输出,不得随意删减章节:

1. 行业速览(一句话定义 + 核心数字)
2. 产业链全景图(SVG 流程图)
3. 利润分布图谱(各节点毛利率对比图)
4. 供给-需求-连接分析
5. 人货场分析
6. 代表企业深度画像
7. 代表产品/服务分析
8. 产业链不合理之处(Bug 清单)
9. 机会推演与进入策略
10. 竞争对手分析
11. 合作伙伴地图
12. 结语:核心投资/创业逻辑

Step 3 — 图表规范

每篇报告必须包含以下图表(至少 4 张):

3.1 产业链流程图(SVG 外挂)

保存为 markdown/svg/{行业名}-chain.svg,在 Markdown 中用相对路径引用:

markdown
![产业链全景图](svg/{行业名}-chain.svg)

SVG 设计规范:

  • 画布:width="900" height="500"(横向流程)
  • 颜色方案:上游 #4A90D9(蓝)→ 中游 #7B68EE(紫)→ 下游 #52C41A(绿)→ 终端 #FA8C16(橙)
  • 每个节点注明:节点名称 + 代表企业 + 毛利率
  • 箭头标注资金流、物流或信息流方向
3.2 利润分布柱状图(Mermaid)
mermaid
xychart-beta
    title "XX行业各节点毛利率对比(%)"
    x-axis [上游原材料, 中游制造, 品牌商, 渠道, 零售终端]
    y-axis "毛利率 (%)" 0 --> 80
    bar [5, 15, 45, 25, 30]
3.3 市场规模趋势图(Mermaid)
mermaid
xychart-beta
    title "XX行业市场规模(亿元)"
    x-axis [2020, 2021, 2022, 2023, 2024E, 2026E]
    y-axis "规模(亿元)" 0 --> 5000
    line [1200, 1600, 2100, 2800, 3500, 5000]
3.4 竞争格局矩阵(ASCII)
高壁垒 │ 细分龙头A        │ 超级巨头B
       │   ●              │        ●
       ├──────────────────┼──────────────────
低壁垒 │ 红海小厂C ● ●    │ 平台型企业D ●
       │                  │
       └──────────────────┴──────────────────
              低集中度              高集中度

Step 4 — 各章节写作指引
1. 行业速览
  • 一句话定义:用最简单的语言说清楚"这个行业是干什么的"
  • 核心数字:市场规模、增速、参与者数量、用户规模
  • 行业生命周期定位(导入期/成长期/成熟期/衰退期)
  • 用 Emoji + 数字 形式呈现关键指标,便于快速扫读
2. 产业链全景图
  • 用 SVG 外挂图呈现(见 Step 3.1)
  • 在图下方用表格补充每个节点的:角色描述、代表企业、市场规模、毛利率区间
  • 标注资金流向(谁付钱给谁)
3. 利润分布图谱
  • 核心问题:钱在哪个环节最好赚?
  • 用 Mermaid 柱状图对比各节点毛利率
  • 分析利润厚薄的原因:壁垒、话语权、差异化程度
  • 给出"利润迁移"历史案例(过去 10 年利润如何在各环节间转移)
4. 供给-需求-连接分析

按三维度展开:

维度分析要点
供给端生产者集中度、产能利用率、成本结构、供给弹性
需求端用户画像、需求层次(刚需/弹性)、需求增长驱动力
连接层渠道结构、信息不对称程度、交易摩擦与效率

指出供需两端的结构性矛盾(如信息不对称、价格失真、渠道暴利等)

5. 人货场分析

零售/消费行业重点展开,B2B 行业可简化:

  • 人(用户):核心用户画像 × 3(主力客群、次要客群、潜力客群);每类用户的痛点、购买决策逻辑
  • 货(产品):产品分层(基础款/主力款/高端款);核心产品的价值主张与差异化
  • 场(渠道):线上线下各渠道占比;渠道演变趋势;关键渠道的控制者
6. 代表企业深度画像(精选 3-5 家)

每家企业用以下模板:

企业名:XX
定位:用一句话概括
核心数据:营收 XXX亿、毛利率 XX%、市占率 XX%(数据年份)
商业模式:[制造型/平台型/品牌型/服务型...]
核心竞争力:① ... ② ... ③ ...
弱点/隐患:...
近期动向:...

最后做一个企业对比表(维度:规模、盈利能力、增速、壁垒、估值/PE)

7. 代表产品/服务分析(精选 2-3 个)
  • 产品的市场地位与定价逻辑
  • 产品成本结构(原料/生产/营销/渠道各占多少)
  • 产品为什么成功/失败(历史复盘)
  • 用户为什么选它而不选竞品
8. 产业链不合理之处(Bug 清单)

这是报告最有价值的部分之一。用批判性视角列出至少 3-5 个"bug":

格式:

Bug #1:[标题]
现象:...
根因:...
受害方:...(谁在为这个 bug 买单)
历史案例:...(类似情况在其他行业如何被打破)

常见 bug 类型:

  • 信息不对称导致的暴利(如医疗检测、婚庆、殡葬)
  • 渠道加价过高(如教材、眼镜)
  • 标准缺失导致的劣币驱逐良币
  • 技术/政策保护下的低效垄断
  • 行业惯例造成的用户体验极差
9. 机会推演与进入策略

这是报告的核心产出,必须有具体、可执行的建议:

9.1 机会地图 列出 3-5 个值得关注的机会方向,每个机会用以下框架说明:

机会名称:...
机会来源:(来自哪个 bug 或趋势)
市场规模估算:TAM XXX亿 → SAM XXX亿 → SOM XXX亿(附推算逻辑)
时间窗口:为什么是现在?(技术/政策/用户习惯的变化)

9.2 进入策略(针对最优先的 1-2 个机会展开)

做什么产品/服务:具体描述
卖给谁:精准用户画像(地域/规模/角色/痛点)
商业模式设计:收入来源 × 成本结构 × 利润机制
定价逻辑:参考锚点定价/价值定价/成本加成定价,给出具体价格区间
GTM(市场进入)策略:首批客户从哪里来?如何快速验证?
关键假设:这个模式成立的前提是什么?

9.3 市场规模测算(TAM/SAM/SOM)

必须展示推算过程,禁止直接给结论:

TAM(总体可寻址市场)= 目标人群数量 × 人均付费意愿
SAM(可服务市场)= TAM × 渠道覆盖率 × 品类渗透率
SOM(实际可获取市场)= SAM × 3年内可达市占率
10. 竞争对手分析
  • 直接竞争对手:做同类产品/服务的玩家
  • 间接竞争对手:满足同一用户需求的替代方案
  • 潜在竞争对手:上游/下游/跨界玩家

每个竞争对手分析:

  • 优势:为什么用户选它
  • 劣势:哪里做得不够好(这是你的机会)
  • 应对策略:如何差异化竞争或错位生存

用竞争格局矩阵可视化(见 Step 3.4)

11. 合作伙伴地图

分类列出:

  • 互补型伙伴:提供你不具备的能力(技术/渠道/资源)
  • 分销型伙伴:帮你触达用户
  • 背书型伙伴:提升你的可信度(机构/协会/媒体)

每类合作伙伴注明:合作模式(股权/收入分成/战略协议)、谈判筹码、风险

12. 结语:核心投资/创业逻辑

用 3 句话总结:

  1. 这个行业最大的机会是什么?
  2. 赢的关键是什么(KSF)?
  3. 现在进入,最需要避免的坑是什么?

Step 5 — 文件输出规范

目录结构:

markdown/
├── {行业名}-deep-explainer.md    # 主报告
└── svg/
    └── {行业名}-chain.svg        # 产业链 SVG(外挂)

文件命名: 使用行业英文或拼音缩写,如 coffee-deep-explainer.md

SVG 创建方式: 先创建 markdown/svg/ 目录,再创建 SVG 文件,最后在 Markdown 中引用。

Markdown 头部模板:

markdown
# {行业名} 行业深度解析

> 📅 报告日期:{当前日期}  
> 🎯 适合读者:创业者 · 投资人 · 行业新人  
> ⏱️ 阅读时间:约 15 分钟

---

Step 6 — 质量自检清单

输出前逐项确认:

  • 产业链 SVG 已创建并在 Markdown 中正确引用
  • 至少 4 张图表(SVG + Mermaid + ASCII 各有涉及)
  • 每处数据均注明来源与年份
  • 章节 8(Bug 清单)至少 3 个 bug,有历史案例
  • 章节 9(机会推演)包含 TAM/SAM/SOM 推算过程
  • 代表企业分析至少 3 家,有对比表
  • 语言通俗:无堆砌形容词,每个观点有逻辑支撑
  • 文件已保存到 markdown/ 目录

写作风格要求

  • 第一性原理优先:每个结论从基本事实推导,不照搬行业共识
  • 批判性视角:不做行业吹鼓手,该指出问题就指出
  • 数字说话:每个重要观点配数字(哪怕是估算,也要写出推算逻辑)
  • 通俗类比:用读者熟悉的事物类比陌生概念("这就像...")
  • 行动导向:分析是为了决策,每个章节结尾给出"所以你应该..."的启示
  • 无 AI 腔:禁止出现"总体而言"、"值得注意的是"、"综上所述"等套话

常见行业类型的分析侧重

行业类型重点章节特别关注
消费品人货场 + 品牌分析渠道变迁、用户心智
制造业产业链利润 + 供给分析成本结构、技术壁垒
互联网/平台网络效应 + 商业模式流量获取成本、变现率
医疗健康监管环境 + 支付方分析政策风险、医保逻辑
B2B 服务客户决策链 + 竞争格局销售周期、续费率
新能源/硬科技技术成熟度 + 政策补贴技术路线风险

© digoal, GPL-2.0. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

Just SKILL.md in skills/skills_for_claude_web/industry-deep-explainer of digoal/blog.

Open the folder on GitHubat commit 69fb793

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Industry Deep Explainer next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

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Chatbot Mvp Distillation Zhpdsuwwz/chatgpt-vue3-light-mvp578—~414Automated safety check: PassMIT
Markdown Mermaid WritingK-Dense-AI/scientific-agent-skills48k1 repos~4.2kAutomated safety check: NotesApache-2.0
Wiki Ado Convertmicrosoft/skills3.1k—~2.3kAutomated safety check: PassMIT
Markdown Mermaid Writingneflibata-feng/MyArxiv-Agent1265 repos~3.8kAutomated safety check: NotesApache-2.0

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    8.6k GitHub stars~1.4k tokensUpdated 10 days ago
    Auto-check passed

Works with

Questions about Industry Deep Explainer

What does Industry Deep Explainer do?

快速且通俗易懂地讲透一个行业,输出图文并茂的深度分析 Markdown 报告,保存到当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户输入一个行业名称,并希望获得全面、通俗易懂的行业深度分析,关键词包括"讲透"、"深度分析行业"、"行业分析"、"帮我搞懂XX行业"、"XX行业是怎么赚钱的"、"XX行业有什么机会"、"XX行业怎么进入"、"产业链分析"、"行业机会"等。即使用户只说"帮我了解一下…. Industry Deep Explainer is an agent skill from digoal/blog.

When should I use Industry Deep Explainer?

Industry Deep Explainer fits situations like: tasks that involve Diagrams; tasks that involve Markdown.

How do I install Industry Deep Explainer in Claude Code?

Run `npx skills add digoal/blog --skill industry-deep-explainer -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/skills_for_claude_web/industry-deep-explainer in digoal/blog) into .claude/skills/industry-deep-explainer in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Industry Deep Explainer in Codex?

Run `npx skills add digoal/blog --skill industry-deep-explainer -a codex`. Or copy the skill folder (skills/skills_for_claude_web/industry-deep-explainer in digoal/blog) into .agents/skills/industry-deep-explainer in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Industry Deep Explainer in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add digoal/blog --skill industry-deep-explainer -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/industry-deep-explainer, .gemini/skills/industry-deep-explainer, .github/skills/industry-deep-explainer and .opencode/skills/industry-deep-explainer in your project.

What does Industry Deep Explainer need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Industry Deep Explainer is instructions for the agent only.

Does Industry Deep Explainer access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Industry Deep Explainer safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Industry Deep Explainer use?

Industry Deep Explainer is published under the GPL-2.0 licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Industry Deep Explainer use?

About 1.4k tokens (SKILL.md is roughly 5.7k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Industry Deep Explainer?

Skills that share tags, products or a category with Industry Deep Explainer: Chatbot Mvp Distillation (pdsuwwz/chatgpt-vue3-light-mvp, 578 stars), Chatbot Mvp Distillation Zh (pdsuwwz/chatgpt-vue3-light-mvp, 578 stars), Markdown Mermaid Writing (K-Dense-AI/scientific-agent-skills, 48k stars) and Wiki Ado Convert (microsoft/skills, 3.1k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Industry Deep Explainer?

digoal (a GitHub user) maintains it in digoal/blog, which has 8,587 GitHub stars. The repository holds 98 skills in this directory. The repository was last updated on September 28, 2026.

Source: digoal/blog on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.