🎯 BPClaw

Research-Driven Fundraising BP Document Agent

Transform "writing a BP" from a one-time task into a reusable workflow with scoring loops and multi-format output.

English | 简体中文

---

🚀 Why BPClaw?

Capability	Traditional BP Writing	BPClaw
Research Evidence	Fragmented	Systematic (macro/micro + source logging)
Structure Completeness	Depends on experience	Fixed workflow (6 chapters + scoring criteria)
Actionability	Heavy narrative, weak execution	Forced milestones, owners, stop-loss conditions
Reusability	Hard to accumulate	Scripted templates, continuous iteration

⚡ 30-Second Quick Start

# 1) Initialize BP workspace
python3 skills/public/bpclaw/scripts/init_bp_project.py "my-startup-bp" --out .

# 2) Score your BP draft
python3 skills/public/bpclaw/scripts/score_bp.py \
  --input my-startup-bp/outputs/2_bp_draft.md \
  --output my-startup-bp/outputs/4_bp_review_scorecard.md

# 3) Generate LivePPT scene map from BP draft
python3 skills/public/bpclaw/scripts/generate_liveppt_scene_map.py \
  --input my-startup-bp/outputs/2_bp_draft.md \
  --output my-startup-bp/outputs/3_liveppt_scene_map.md

# 4) Optional: Export to DOCX (requires pandoc)
python3 skills/public/bpclaw/scripts/export_doc.py \
  --input my-startup-bp/outputs/2_bp_draft.md \
  --output my-startup-bp/outputs/2_bp_draft.docx

📋 Workflow

1. Input background and funding goals
2. Deep macro/micro research with evidence chain logging
3. First-principles analysis (Musk Drill)
4. Output BP draft with auto-scoring
5. Export DOCX and LivePPT scene map
6. Review and accumulate for next iteration

🤝 Author

Andy | AI Product Expert

• 🚀 Ex-Tencent / Ex-Baidu AI Product Lead
• 🦄 LLM Unicorn VP → Startup CEO
• 🎯 AI Business Strategy Consultant

WeChat: AIPMAndy | GitHub: @AIPMAndy

---

🎯 BPClaw

深度调研驱动的融资 BP 文档 Agent 体系。
把"写 BP"从一次性文档任务升级为"可复用流程 + 评分闭环 + 多格式产出"。

为什么需要 BPClaw

能力	传统 BP 写作	BPClaw
调研证据链	片段化	系统化（宏观/微观 + 来源日志）
结构完整度	依赖个人经验	固定流程（6 大章节 + 评分标准）
可执行性	叙事多、落地弱	强制里程碑、owner、止损条件
二次复用	难以沉淀	脚本化模板，可持续迭代

30 秒快速开始

# 1) 初始化 BP 工作区
python3 skills/public/bpclaw/scripts/init_bp_project.py "textile-financing-bp" --out .

# 2) 在 outputs/2_bp_draft.md 填入内容后评分
python3 skills/public/bpclaw/scripts/score_bp.py \
  --input textile-financing-bp/outputs/2_bp_draft.md \
  --output textile-financing-bp/outputs/4_bp_review_scorecard.md

# 3) 从 BP 草案自动生成 LivePPT 场景图
python3 skills/public/bpclaw/scripts/generate_liveppt_scene_map.py \
  --input textile-financing-bp/outputs/2_bp_draft.md \
  --output textile-financing-bp/outputs/3_liveppt_scene_map.md

# 4) 可选：导出 DOCX（需要本机安装 pandoc）
python3 skills/public/bpclaw/scripts/export_doc.py \
  --input textile-financing-bp/outputs/2_bp_draft.md \
  --output textile-financing-bp/outputs/2_bp_draft.docx

核心命令

python3 skills/public/bpclaw/scripts/init_bp_project.py "<project-name>" --out .
python3 skills/public/bpclaw/scripts/score_bp.py --input <bp.md> --output <scorecard.md>
python3 skills/public/bpclaw/scripts/generate_liveppt_scene_map.py --input <bp.md> --output <scene-map.md>
python3 skills/public/bpclaw/scripts/export_doc.py --input <bp.md> --output <bp.docx>

工作流

1. 输入背景与融资目标。
2. 宏观/微观深调研并记录证据链。
3. 第一性原理拆解（Musk Drill）。
4. 输出 BP 草案并自动评分。
5. 导出 DOCX 与 LivePPT 场景图。
6. 复盘沉淀为下一轮自动化能力。

Roadmap

• v0.1.x：完成 BP 工作流与评分脚本首版。
• v0.2.x：补齐开源发布文档与 CI smoke 校验。
• v0.3.x：加入行业模板包（制造业/消费品/企业服务）。
• v0.4.x：加入指标抽取与自动证据完整性检查。

贡献

• Bug / 建议：提 Issue
• 贡献代码：Fork -> Branch -> PR
• 详细规则见 CONTRIBUTING.md

License

Apache-2.0 + ADDITIONAL TERMS / 附加条款。

作者

AI酋长Andy | 前腾讯/百度 AI 产品专家

• 🚀 大模型独角兽 VP → 创业 CEO
• 🎯 AI 商业战略顾问

微信: AIPMAndy | GitHub: @AIPMAndy

---

⭐ If this helps, please give it a star! / 觉得有用请点个 Star！