把政策变化，变成产品变化。
From Policy Change to Product Change.
不是告诉你“出了什么政策”，而是告诉你“这项政策会让什么产品发生什么变化”。
Policy Mapping 将中国政策变化继续向下映射：
政策 → 规则 → 行业 → 企业 → 产品 → 功能 / 技术 / 运营
普通工具通常停在：发现 → 抓取 → 摘要 → 分类 → 新闻
Policy Mapping 继续到：政策生命周期 → Policy Event Chain → 规则变化 → 行业/企业 → 产品/系统 → 功能/API/算法/IoT/运营 → P0-P3 → 产品变化雷达
它回答的不只是“最近发生了什么？”，而是：这项政策会让哪些产品发生什么变化？
flowchart LR
A[全国官方政策源] --> B[发现/去重]
B --> C[政策生命周期/事件链]
C --> D[规则变化]
D --> E[行业/企业影响]
E --> F[产品映射]
F --> G[P0-P3]
G --> H[L1 政策雷达]
G --> I[L2 产品映射]
G --> J[L3 产品变化卡片]
J --> K[APP/后台/API/数据/算法/IoT/运营]
- L1：发生了什么政策？
- L2：这些政策对产品意味着什么？
- L3：重点政策具体改哪里？
严格区分 F｜政策事实、I｜企业推导、PS｜产品建议。AI 产品建议不得冒充政策强制要求。
★ = Policy × Current User Context。只有用户明确提供行业、岗位、产品、项目或关注方向时才启用 ★；首次使用或上下文不足时不显示 ★、不猜行业。
适合第一次使用，直接扫描最近一段时间的全国政策。
使用 Policy Mapping，扫描最近 7 天全国政策，
输出 L1→L2→L3 政策产品雷达。
首次使用且没有足够用户上下文时，自动进入 Generic Mode：不显示 ★、不猜测用户行业，也不默认任何行业偏好。
适合已经有明确业务背景，希望雷达优先识别与自己高度相关的政策。
我是跨境电商产品经理，
重点关注支付、税务、物流和平台合规。
使用 Policy Mapping 扫描最近 30 天政策，
告诉我哪些政策可能影响我的产品。
只有获得明确上下文后才进入 Personalized Mode，并允许根据真实用户上下文标记 ★ 高度相关政策。
适合已经拿到一条具体政策，希望直接分析它会带来哪些产品变化。
使用 Policy Mapping 分析这条政策：《XXXX管理办法》。
重点告诉我：
1. 政府改变了什么规则；
2. 哪些行业和企业受影响；
3. 哪些产品或系统需要调整；
4. APP / 后台 / API / 数据 / 算法 / IoT / 运营分别可能改什么；
5. 严格区分政策事实、企业推导和产品建议。
适合持续监测。Skill 是大脑，不是闹钟，需要由 GitHub Actions、Cron 或其他 Scheduler 定时触发。
GitHub Actions / Cron / Scheduler
↓
Policy Mapping
↓
全国官方政策源
↓
发现 / 去重 / 事件链
↓
产品映射
↙ ↘
CHANGES NO_CHANGE
如果抓取异常，必须输出 MONITOR_ERROR 或 PARTIAL_ERROR，不能把“网站抓取失败”误报成 NO_CHANGE。
Map China policy changes to concrete product, system, API, algorithm, IoT and operations changes — with evidence boundaries and L1→L2→L3 drill-down reports.
policy product-management ai-agent skills china-policy regtech compliance product-strategy policy-monitoring llm
完整执行规则见 SKILL.md。
MIT