Preview / Alpha — 面向中国 AI 创业者的本地 Agent Skill。按城市查询创业补贴、算力券 / 模型券 / 语料券、AI 产业园、孵化器、免费工位、人才落户、融资对接和场景开放机会，并给出官方来源、验证状态和下一步核实建议。
一个可以安装在 Codex、Claude Code 和 WorkBuddy 等 Agent 中的 Skill。安装后，Agent 能按用户的所在城市或目标城市，查询本地已核验的 AI 创业扶持信息——不需要联网搜索，不需要服务器，不需要第三方 API。
AI 创业者（尤其是未注册团队、超级个体、OPC 一人公司）面临严重信息差：算力券、模型券、产业园免租、人才落户等支持分散在 gov.cn 各处，博主内容真假难辨。本 Skill 把经过官方来源核验的结构化政策/园区/孵化器信息打包成本地知识库，Agent 读取后即可给出"可能值得关注的机会 + 官方链接 + 验证状态 + 下一步建议"。
- ❌ 不判断用户一定符合条件
- ❌ 不代办申报
- ❌ 不承诺补贴金额
- ❌ 不把博主内容当政策事实
# Windows
git clone --depth 1 https://github.com/butevecom-commits/ai-support-radar.git "$env:USERPROFILE\.codex\skills\ai-support-radar"# macOS / Linux
git clone --depth 1 https://github.com/butevecom-commits/ai-support-radar.git "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/ai-support-radar"# Windows
git clone --depth 1 https://github.com/butevecom-commits/ai-support-radar.git "$env:USERPROFILE\.claude\skills\ai-support-radar"# macOS / Linux
git clone --depth 1 https://github.com/butevecom-commits/ai-support-radar.git "$HOME/.claude/skills/ai-support-radar"- 下载仓库 ZIP 或克隆。
- 按 WorkBuddy 客户端的 Skills 管理入口上传本地 Skill 包并启用。
- 确认客户端允许读取 Markdown 并执行本地 Python。
- WorkBuddy 兼容性为设计兼容，尚未在目标客户端实测。
安装后重开 Agent 会话（让 Skills 列表重新加载）。
- Python 3（仅标准库，无需
pip install） - Agent 允许执行本地 Python 脚本
- 查询本身不需要网络；点击官方来源核实时需要
安装后直接用自然语言对话即可。也可以用显式调用 $ai-support-radar（Codex）或 /ai-support-radar（Claude Code）。
我在深圳南山，做 AI 教育，团队 3 人还没注册公司，有什么创业支持？
我在杭州滨江做 AI Agent，帮我找附近的算力券、免费工位和产业园。
使用 $ai-support-radar 比较南京和苏州的 AI 算力、办公空间和创业补贴。
成都现在有没有算力券或模型券？
上海有哪些面向 AI 创业团队的房租减免？
| 维度 | 数值 |
|---|---|
| 数据总量 | 170 条 |
| 当前可查询 | 158 条 |
| 覆盖城市 | 40 个 |
| 深度覆盖城市（≥10 条） | 6 个 |
| 知识库版本 | 2026.07.23 |
| Skill 版本 | 1.0.0 |
深度（≥10 条）：北京、深圳、武汉、上海、杭州、南京、重庆
基础（1-9 条）：广州、苏州、成都、西安、合肥、天津、长沙、青岛、东莞、佛山、珠海、常州、南通、宁波、无锡、厦门、济南、郑州、福州、温州、昆明、贵阳、南昌、沈阳、大连、哈尔滨、石家庄、太原、海口、绍兴、嘉兴、烟台、泉州
用户提问 → Agent 提取城市+需求 → query.py 本地查询 data.jsonl → JSON 结果 → Agent 按模板回答
- 查询完全在本地执行：读取
references/data.jsonl（唯一事实源），不联网、不上传用户数据。 - 确定性排序：地域相关性 40% + 支持需求匹配 25% + AI 方向 15% + 验证状态 10% + 新鲜度 10%；同级按记录类型（政策/项目 > 园区 > 孵化器）和支持标签聚焦度 tie-break。
- 地域严格隔离：城市查询只返回本市 + 本省省级 + 全国记录；同省他市默认不混入主结果。
- 结果分层：
actionable_results（当前可申报）→policy_references（政策有效但窗口未确认）→watchlist（草案/征求意见稿）。
每条记录均带有：
- 官方来源（
official_source.url）：政府官网政策原文 / 申报通知（gov.cn）。 - 验证状态：当前全部为
official-single-source（官方单来源确认）；crosschecked过滤返回 0 是预期行为。 - 申报窗口（
application_status）：open（当前可申报+有入口）/rolling（常年受理）/no-window-found（政策有效但窗口未确认）/closed（已截止）/not-applicable（草案）。 - 金额限定词：所有金额保留"最高 / 不超过 / 按比例 / 经评审"等原文限定词。
- 当前记录均为官方单来源（
official-single-source），尚未完成独立交叉验证。 - 66 条独立复审任务仍待逐条审计；审计完成后才会出现
crosschecked记录。 - 申报入口覆盖率偏低：多数记录有政策原文但缺当期申报 URL，显示为
no-window-found。 - 政策会调整、过期或受企业注册地、成立时间、规模、行业和申报窗口限制。
- 本 Skill 只用于发现线索和辅助核实，不构成法律、财务、申报资格或选址承诺。
- 申请、签约或迁址前，请重新打开官方来源，并向主管部门或园区确认。
# Codex (Windows)
git -C "$env:USERPROFILE\.codex\skills\ai-support-radar" pull --ff-only
# Claude Code (Windows)
git -C "$env:USERPROFILE\.claude\skills\ai-support-radar" pull --ff-only# Codex (macOS/Linux)
git -C "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/ai-support-radar" pull --ff-only
# Claude Code (macOS/Linux)
git -C "$HOME/.claude/skills/ai-support-radar" pull --ff-only更新后重开 Agent 会话。
ai-support-radar/
SKILL.md # Agent 入口（frontmatter + 工作流 + 回答模板）
agents/openai.yaml # Codex 元数据
scripts/query.py # 本地确定性查询（Python 3 stdlib，stdout = JSON）
references/
data.jsonl # 知识库（唯一事实源，170 条已核验记录）
manifest.json # 版本 / 覆盖 / 哈希
SCHEMA.md # 冻结 Schema + 标签枚举 + 验证状态模型
本 Skill 的核心设计是把智能下沉到数据 + 确定性脚本，入口做到最薄：
- 同一份
SKILL.md+references/data.jsonl+scripts/query.py被 Codex、Claude Code、WorkBuddy 共用。 - 查询逻辑 100% 由
query.py（Python 3 标准库）确定性地完成，Agent 不做政策判断、不编造金额。 - 同一问题在不同运行时得到的查询结果（记录、来源、验证状态、下一步建议）完全一致；自然语言回答的措辞由各模型生成，可能不同。
python -X utf8 scripts/query.py \
--location "深圳市南山区" \
--needs "算力,办公空间" \
--top 5 --format jsonagent-skills · codex · claude-code · workbuddy · ai-startup · china-policy · rag