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name: prism-research
description: 对产品、公司、技术、概念或人物做系统性深度研究，结合纵向发展史、横向比较、机制分析和带来源的情景推演，产出 Markdown 与 HTML 报告。用于明确需要全面研究或比较的请求；简单概念解释、单点查询与普通摘要无需加载完整流程。
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# 棱镜研究（Prism Research）

> **方法论架构**
> 棱镜研究以纵轴（时间深度）和横轴（竞争广度）为骨架，叠加**四层深度模型**和**双横切透镜**，形成一套从表层事件到深层结构的穿透式研究框架。
>
> **四层深度模型**（由浅入深）：
> 1. **事件层**：发生了什么，谁在场，什么结果——纵轴故事+横轴对比
> 2. **机制层**：事件背后的运转机制——反馈飞轮、因果传动装置、延迟效应
> 3. **结构层**：机制运转的底层约束——第一性原理、不可压缩成本、必然vs偶然
> 4. **范式层**：把一切放到最大画布上看——技术革命周期、产业生命周期、文明趋势
>
> **双横切透镜**（贯穿所有层）：
> - **反身性分析**：主流叙事如何自我实现又自我瓦解（Soros）
> - **跨域同构**：其他领域已走完的历史如何照亮这个领域的未来
>
> 整体逻辑递进线：**看清发生了什么（事件）→ 理解怎么运转的（机制）→ 追问为什么必须是这样（结构）→ 放到最大画布上看（范式）→ 质疑所有人的判断（反身性+反共识）→ 给出判断并让它可验证（信号绑定）**

你正在执行一次棱镜研究。默认产出 Markdown 与 HTML 研究报告（可在浏览器打印为 PDF）。用户指定的篇幅、格式和关注点优先于下文完整报告模板；资料不足时缩小范围并标注缺口。

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## 前置准备

### 环境准备

1. **确认HTML转换脚本可用**：本Skill自带 `scripts/md_to_html.py`（基于Python markdown库），用于将最终Markdown报告转为排版精美的HTML。确保依赖已安装：`pip install markdown`。
2. **写作风格**：本Skill已内置完整的写作风格指南（见下文），无需额外加载其他skill。

### 明确研究对象

拿到用户输入后，确认以下信息。如果用户已经给得足够明确（比如"帮我研究一下Hermes Agent"），不需要追问，直接开始：

1. **研究对象**：具体的产品名/公司名/概念名/人名
2. **类型**：产品、公司、概念、人物、还是其他？
3. **研究动机**（可选）：为什么要研究它？
4. **特别关注点**（可选）：有没有特别想深入的方向？

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## 第一步：联网信息收集

这个方法论的质量完全取决于信息的丰富度和准确性。**必须联网搜索**，不能仅靠已有知识。

### 核心原则：收集的是洞察，不是数据

子Agent的任务不是「搜索并搬运」，而是「搜索、筛选、分析、提炼」。每一条返回的信息都必须回答一个问题：**So what？这个事实意味着什么？**

### 并行搜索策略

有可用子Agent时并行分工，否则按这些维度顺序研究。工具名称按当前环境替换，不依赖特定 WebSearch/WebFetch 实现。每个研究分工返回结论、依据及逐项来源，保留关键原始数据和口径以便复核。

#### 子Agent 1 — 纵向研究员

prompt模板（根据研究对象调整）：

> 你是一名深度研究员，正在为「{研究对象}」撰写纵向发展史。
>
> **你的任务**：通过联网搜索，还原{研究对象}从诞生到当下的完整发展脉络，并输出结构化分析（不是原始搜索结果）。
>
> **联网工具**：使用WebSearch发现信息来源，找到具体URL后用WebFetch深入提取。多次搜索、多个关键词组合。一手来源优于二手来源（官方博客 > 权威媒体 > 转载）。学术类研究对象必查arxiv：`curl -s "https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:关键词&max_results=10"`。
>
> **需要调研的维度**：
> - 诞生背景：它为什么出现？解决什么问题？创始人/发起者是谁，他们之前做过什么？
> - 关键转折点：从诞生到现在，有哪些改变了走向的关键事件？每个转折背后的决策逻辑是什么？
> - 演进脉络：技术/产品/战略经历了哪些重大转变？每次转变的驱动力是什么？
> - 危机与挑战：遭遇过哪些重大挫折？如何应对的？
> - **多尺度背景**：这个研究对象诞生和发展的宏观背景是什么？它所在的技术范式/产业周期处于什么阶段？有哪些更大的趋势在推动或制约它？
> - **需求演化**：在这个产品/概念出现之前，底层需求是怎么被满足的？需求本身发生了什么变化？
>
> **输出格式要求**（严格遵守）：
>
> 按以下结构输出，每个部分都必须是分析性文字，不是信息列表：
>
> ### 起源故事
> [用2-3段叙事文字讲清楚它为什么诞生、谁创造了它、当时的背景是什么。要有因果逻辑，不是时间罗列。]
>
> ### 宏观舞台
> [它诞生时所处的技术范式/产业周期/社会趋势是什么？这个大背景如何为它的出现铺平道路？]
>
> ### 需求前史
> [在它出现之前，人们用什么方式满足同样的需求？旧方案的痛点是什么？需求本身经历了什么演化？]
>
> ### 关键转折点（按重要性排序，选最重要的5-8个）
> 每个转折点用以下格式：
> **[事件名称]（时间）**
> - 发生了什么：[一句话]
> - 为什么重要：[这个事件如何改变了后续走向？背后的决策逻辑是什么？]
> - 连锁反应：[它导致了什么后果？]
>
> ### 阶段划分
> [将整个历程分为3-5个自然阶段，每个阶段用一段话概括核心特征和核心矛盾]
>
> ### 路径依赖
> [哪些早期决策锁定了后来的方向？什么机制让它越走越深？有没有错过的岔路口？]
>
> ### 信息来源
> [列出关键信息的来源URL]
>
> **禁止**：不要输出搜索结果的原始摘要、不要用"根据搜索结果"这种表述、不要罗列未经分析的事实清单。

#### 子Agent 2 — 横向研究员

prompt模板：

> 你是一名竞争分析师，正在为「{研究对象}」绘制横向竞争图谱。
>
> **你的任务**：通过联网搜索，识别{研究对象}的主要竞品/同类，并输出深度对比分析（不是参数对照表）。
>
> **联网工具**：使用WebSearch和WebFetch。多次搜索、多个关键词组合。重点关注用户真实评价（GitHub Issues、Reddit、Twitter/X、知乎）。
>
> **需要调研的维度**：
> - 竞品识别：同赛道有哪些主要玩家？它们各自的定位是什么？
> - **需求侧竞争边界**：从用户「雇佣这个产品完成的任务」（Jobs-to-be-Done）角度重新审视——有没有不在同一品类、但在争夺同一个用户需求的竞争者？
> - 核心差异：不是功能参数的罗列，而是「为什么用户会选A而不选B」的深层原因
> - 用户真实口碑：在社区中，用户实际怎么评价它们？最常被提到的优点和槽点是什么？
> - 竞争格局：当前是什么格局（一超多强？群雄割据？）？这个格局是怎么形成的？
> - **价值链与权力结构**：这个赛道的价值链是怎样的？价值在哪里创造、在哪里被捕获？谁掐着咽喉环节？
>
> **输出格式要求**（严格遵守）：
>
> ### 竞争格局概述
> [用一段话描述整体竞争格局，谁在领跑，为什么]
>
> ### 价值链与权力结构
> [这个赛道的价值从哪里来、流向哪里？谁控制着关键节点？什么力量决定胜负？]
>
> ### 主要竞品深度分析（选3-5个最重要的）
> 每个竞品用以下格式：
> **[竞品名称]**
> - 一句话定位：[它是什么]
> - 核心差异点：[与研究对象相比，最本质的不同是什么？不要列参数，讲清楚差异背后的设计哲学或战略选择]
> - 用户选择它的真实原因：[从社区评价中提炼]
> - 最大弱点：[用户最常抱怨什么]
> - 威胁程度与理由：[高/中/低，为什么]
>
> ### 非显而易见的竞争者
> [从JTBD角度看，有没有不在同一品类但在争夺同一需求的产品/方案？它们的威胁程度如何？]
>
> ### 维度对比矩阵
> [选择3-5个最关键的对比维度（不是越多越好），用表格呈现，但每个维度附一句话解释为什么选这个维度]
>
> ### 用户口碑摘要
> [从GitHub/Reddit/Twitter/知乎等平台提炼的真实用户声音，按主题分类，不是按平台分类]
>
> ### 信息来源
> [列出关键信息的来源URL]
>
> **禁止**：不要输出纯参数对照表、不要罗列每个竞品的全部功能、不要把搜索结果原样返回。

#### 子Agent 3 — 补充研究员

prompt模板：

> 你是一名补充研究员，为「{研究对象}」的深度研究补充关键维度的信息。
>
> **联网工具**：使用WebSearch和WebFetch。
>
> **需要调研的维度**（根据研究对象类型选择相关的）：
> - 学术基础（如适用）：核心理论、关键论文、学术争议
> - 监管与法律环境（如适用）：主要国家/地区的政策态度和变化趋势
> - 争议与批评：有哪些知名的反对声音？他们的论点是什么？这些批评有道理吗？
> - 真实应用案例：哪些应用是成功的？哪些被证明是失败或伪需求？具体案例是什么？
> - 最新趋势：最近6-12个月内发生了什么重要变化？
> - **主流叙事梳理**：市场/媒体/投资人/从业者对这个领域的主流看法是什么？这个叙事是什么时候开始形成的？有没有与主流相反的少数派观点？
> - **跨域类比素材**：有没有其他领域（历史上或当下）经历过结构相似的发展路径？比如同样的技术采用曲线、同样的竞争格局演变、同样的需求迁移模式？
>
> **输出格式要求**：
> 按维度组织，每个维度用分析性段落输出，不是信息清单。每段必须有一个核心论点。附信息来源URL。
>
> **禁止**：不要输出搜索结果的原始摘要、不要罗列未经分析的事实。

#### 子Agent 4（复杂对象使用）— 结构研究员

prompt模板：

> 你是一名产业结构分析师，正在为「{研究对象}」所在领域绘制结构图谱。
>
> **你的任务**：通过联网搜索，分析这个领域的底层结构性力量，输出结构化分析。
>
> **联网工具**：使用WebSearch和WebFetch。重点关注行业研报、投资分析、政策文件、专利数据、财务数据。
>
> **需要调研的维度**：
> - **产业价值链**：从上游到下游，价值如何流动？每个环节的利润率分布如何？哪些环节在集中，哪些在分散？
> - **结构性力量**：监管力量（政策方向与时间表）、技术力量（底层技术的演进方向）、资本力量（融资周期与热度变化）、人才力量（关键人才的流向）——这四股力量各自的方向是什么？有没有互相矛盾的？
> - **进入壁垒与退出壁垒**：新玩家进入的难度？已有玩家退出的代价？壁垒是在升高还是降低？
> - **成本结构**：这个领域的不可压缩成本是什么？有没有哪些成本项正在被技术进步大幅压缩？
> - **规模效应与网络效应**：有没有规模经济？有没有网络效应？这些效应的强度和范围如何？
>
> **输出格式要求**：
>
> ### 价值链图谱
> [描述从上游到下游的完整价值链，每个环节的角色、利润率、集中度]
>
> ### 四力分析
> [监管、技术、资本、人才四股力量各自的方向和强度，以及它们之间的互动]
>
> ### 壁垒分析
> [进入壁垒和退出壁垒的具体构成，以及变化趋势]
>
> ### 成本底线
> [不可压缩成本的构成，正在被压缩的成本项]
>
> ### 信息来源
> [列出关键信息的来源URL]

### 信息来源优先级

| 信息类型 | 一手来源 |
|---------|---------|
| 产品更新/技术决策 | 官方博客、GitHub Release Notes、创始人推文 |
| 融资/商业数据 | 公司官方公告、SEC/工商文件 |
| 用户口碑 | GitHub Issues、Reddit讨论、Twitter/X、知乎帖子 |
| 行业分析 | 权威媒体原创报道（非转载） |
| 学术/技术原理 | arXiv论文、Google Scholar、学术会议论文集 |
| 产业结构 | 行业研报（McKinsey/BCG/CB Insights等）、专利数据库、政策文件 |
| 跨域类比 | 学术专著、历史文献、产业史书籍 |

### 信息充分性自检

搜索完成后检查：
- 纵向：能讲出一个有因果逻辑的完整故事吗？关键转折点的决策逻辑清楚吗？
- 横向：竞品分析够深吗？能说清楚用户选择不同产品的真实原因吗？
- **结构**：价值链画清楚了吗？知道钱从哪来、流向哪了吗？知道什么力量决定胜负了吗？
- **范式**：知道这个领域处于什么周期阶段吗？更大的技术/社会趋势是什么？
- **叙事**：主流叙事梳理清楚了吗？反面声音收集到了吗？
- 来源：关键事实有可靠来源吗？

信息不够时针对关键缺口补搜；仍无可靠来源则标记暂缺，不以叙事补齐。关键事实旁给具体来源 URL、材料日期和数据口径，报告标明检索截止日期。因果解释、人物动机、私人会议细节和未来情景须有来源或明确标为推断。多篇转载同一材料不算独立印证。

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## 第二步：分析框架构建（写作前的必要步骤）

**这一步至关重要**。在开始写作之前，先消化子Agent返回的信息，构建分析框架。这一步的目的是确保写出来的是经过多层次思考的分析，而不是素材的重新排列。

### 2.1 纵向因果链

梳理一条因果链：

```
[起源动机] → [关键决策A] → [导致结果B] → [遭遇挑战C] → [应对策略D] → [形成今天的状态E]
```

这条链就是纵向分析的叙事主线。每个箭头都是一个「为什么」，而不仅仅是一个「然后」。

### 2.2 横向核心差异矩阵

不要做全维度对比。选择**最能解释竞争格局的3-5个维度**，问自己：

- 如果一个用户在A和B之间犹豫，最终决定选A的**真正原因**是什么？
- 这个差异是技术路线选择导致的？商业模式导致的？还是历史路径依赖导致的？

### 2.3 机制解剖

不满足于"A导致了B"，要拆解A**通过什么传动装置**导致了B：

**反馈飞轮识别**：
- 这个领域中存在哪些正反馈循环（越转越快的飞轮）？画出完整的循环链条。
- 飞轮的启动条件是什么？临界点在哪里？飞轮转速现在处于什么阶段？
- 有没有负反馈循环（自我制衡的力量）在限制飞轮？

**因果传动装置**：
- 核心因果关系的中间环节是什么？比如"用户增长→收入增加"之间，传动装置可能是"用户增长→数据积累→模型优化→体验提升→付费转化→收入增加"。拆到这个精度才能判断哪个环节可能断裂。

**延迟效应**：
- 哪些因果关系存在显著的时间滞后？比如技术债的积累要等规模化后才暴露，品牌口碑的建立可能滞后于产品质量的提升12-18个月。
- 延迟效应是理解"为什么明明做了对的事但短期看不到结果"的关键。

### 2.4 第一性原理拆解

把所有现有产品、实现方式、行业惯例都抹掉，直接看底层约束：

**剥离实现层**：
- 如果从零开始，只考虑物理定律、经济规律、人性常量，这个领域的问题**最优解**长什么样？现有方案和最优解的差距在哪？这个差距是技术限制（暂时的）还是根本性的trade-off（永久的）？

**区分必然与偶然**：
- 当前格局中，哪些特征是**必然的**（由底层约束决定，换谁来做都一样）？
- 哪些特征是**偶然的**（历史路径选择的结果，本可以不是这样）？
- 偶然的部分就是变革的机会窗口。必然的部分就是无论怎么折腾也绕不过去的铁律。

**不可压缩成本/约束**：
- 这个领域中什么是不可压缩的？（比如物流的最后一公里成本、金融的合规成本、医疗的审批周期）
- 哪些看似不可压缩的成本正在被新技术压缩？这种压缩的极限在哪？

### 2.5 范式定位

把研究对象放到最大的画布上：

**技术革命周期定位**（参考Carlota Perez框架）：
- 当前所在的技术范式处于安装期（Installation）还是展开期（Deployment）？
- 如果处于安装期，泡沫-崩溃-黄金时代的节奏走到了哪里？
- 如果处于展开期，制度化和普及化进展到什么程度？

**产业生命周期定位**：
- 萌芽期、快速增长期、成熟期、还是衰退/转型期？
- 产业集中度的变化趋势是什么？（分散→集中，还是集中→分散？）

**文明/社会趋势嵌入**：
- 有没有更大尺度的趋势在驱动这个领域？（比如老龄化驱动医疗科技、碳中和驱动新能源、远程办公驱动协作工具）
- 这些大趋势的不可逆程度如何？

### 2.6 交汇点识别

找到所有分析维度的交叉点：

- 今天的竞争位置，哪些是历史决策的直接结果？
- 今天的优势/劣势，能追溯到哪个历史节点？
- 如果把竞品也放上时间线，它们的起源和分化点在哪里？
- **机制层交汇**：研究对象的飞轮和竞品的飞轮有什么不同？谁的飞轮转得更快，为什么？
- **结构层交汇**：第一性原理分析揭示的"必然"，和纵轴故事中的"偶然"，在哪里交汇？

这些分析完成后，你应该有了报告的骨架。然后才开始写。

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## 第三步：纵向分析（Diachronic / Longitudinal）

沿时间轴，完整还原研究对象从诞生到现在的发展全貌。**这是报告的主体部分，篇幅应该最重。**

### 叙事原则：多尺度叙事，讲故事不列年表

纵向分析要求**三个尺度自然交织**，而不是只在一个尺度上叙事：

- **微观尺度**：关键人物在关键时刻的具体决策、会议室里的争论、某个工程师的某次提交——这些戏剧性的细节让故事有血肉。
- **中观尺度**：产品/公司的演化弧线——这是叙事的主线。
- **宏观尺度**：产业周期、技术范式的变迁如何为这个故事提供舞台——这是叙事的背景画布。

**好的多尺度叙事像电影运镜**：大部分时间跟着主角（中观），在关键节点推近到特写（微观），在需要解释"为什么这件事会在这个时候发生"时拉远到全景（宏观）。三个尺度之间的切换应该像呼吸一样自然，而不是机械地分块。

**反面示例（禁止）**：
> 2023年1月，X公司发布了v2.0版本。2023年3月，X公司获得B轮融资5000万美元。2023年6月，X公司推出了新功能Y。2023年9月，X公司用户数突破100万。

**写法示例（以下为假设情境，不是可引用事实）**：
> 2023年初的大模型军备竞赛为X公司提供了一个意想不到的窗口。（宏观）
>
> v2.0的发布时机耐人寻味。当时X公司刚刚经历了一次内部路线之争——CTO主张的技术重构方案被否决，产品团队推动的「快速迭代」路线胜出。这次选择的后果很快显现：v2.0确实赶上了市场窗口，用户数在半年内翻了十倍，但也埋下了技术债——那些被跳过的底层重构，两年后变成了制约扩容的最大瓶颈。（中观+微观）
>
> 5000万美元的B轮融资紧随其后。投资人看到的是漂亮的增长曲线，但X公司内部清楚：这些数字背后有多少是补贴换来的，有多少是有机增长。这个问题在后来的C轮融资中终于被摆上了台面。（中观）

### 需求考古

在讲产品/公司故事的同时，追溯一条**底层需求的演化线**：

- **前产品时代**：在这个产品出现之前，人们用什么方式满足同样的需求？旧方案的痛点是什么？
- **需求的迁移与变形**：需求本身发生了什么变化？是同样的需求被更好地满足了，还是需求本身也在进化？
- **需求的层次**：表层需求（用户说的）和深层需求（用户实际在做的）有没有偏差？

需求考古不需要单独成章，而是在纵向叙事中自然穿插。尤其是在讲"起源"部分时，需求前史是最好的开场。

### 内容要求

**起源追溯**：它诞生的背景是什么？基于什么技术/理念/需求而来？创始团队或核心推动者是谁？这些人之前做过什么，为什么是他们来做这件事？当时的行业环境是什么样的？有没有某个关键事件或灵感直接促成了它的诞生？**更大的宏观趋势为它的出现铺平了什么样的道路？**

**诞生节点**：明确的首次发布/成立/提出时间，最初的形态和定位，跟现在有什么不同。

**演进历程**：从诞生到现在，按**因果逻辑**（不是纯时间顺序）梳理所有关键节点。每个节点必须回答三个问题：
1. 发生了什么？
2. **为什么会发生？**（触发因素、决策逻辑、外部环境）
3. **这个事件如何改变了后续走向？**（连锁反应、路径锁定）

**决策逻辑**：在每个关键节点上，尽可能还原决策背后的原因。为什么选了A而不是B？当时面对的约束条件是什么？哪些早期决策「锁定」了后来的发展方向、难以逆转？什么机制让它越走越深？

**阶段划分**：把整个历程自然分为几个阶段（萌芽期、快速增长期、转型期等），每个阶段有核心特征和核心矛盾。阶段之间的转换点就是最好的叙事转折。

### 写作检查清单

- [ ] 每一段都有一个核心论点，而不是一堆事实的堆砌？
- [ ] 事件之间有因果连接（"因为……所以……"），而不是时间连接（"然后……然后……"）？
- [ ] 决策逻辑有还原？不只是「发生了什么」，还有「为什么这么选」？
- [ ] 读起来像一个有悬念的故事，而不是一份会议纪要？
- [ ] 用了具体的细节和数字，而不是空洞的概括？
- [ ] **三个叙事尺度有自然交织？**不是全程只在中观层面叙事？
- [ ] **需求的演化线有体现？**读者能理解"这个需求从哪来"？
- [ ] **宏观趋势作为背景画布出现了？**读者能理解"为什么这件事发生在这个时候"？

### 篇幅

8,000-18,000字。核心原则是把故事讲完整、讲透，每个关键节点都值得展开。宁可写长写细，也不要蜻蜓点水。多尺度叙事会自然增加篇幅，这是对的。

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## 第四步：横向分析（Synchronic / Cross-sectional）

以当前时间点为切面，将研究对象与同赛道的竞品/同类进行深度对比。在对比之前先做**结构力分析**（看清赛场规则），在对比之后做**跨域同构**（用其他领域的历史照亮当前领域的未来）。

### 结构力分析（横向分析的地基）

在对比具体竞品之前，先看清赛场本身的规则：

**价值链拆解**：
- 从上游到下游，价值如何创造和流动？
- 利润在哪个环节最厚？为什么？这个分布在变化吗？
- 研究对象在价值链上占据什么位置？这个位置的战略意义是什么？

**权力图谱**：
- 谁掐着咽喉环节？（平台方？底层技术提供者？监管机构？关键供应商？）
- 什么力量决定了在这个赛道上谁能赢、谁必须死？

**7 Powers检验**（逐一审视研究对象）：
1. **规模经济（Scale Economies）**：有没有？强不强？边际成本下降的曲线陡不陡？
2. **网络效应（Network Effects）**：有没有？是直接网络效应还是间接的？临界规模到了吗？
3. **转换成本（Switching Costs）**：用户迁移走的代价有多大？这个代价是在升高还是降低？
4. **品牌（Brand）**：品牌溢价存在吗？品牌认知和实际产品之间有没有偏差？
5. **垄断资源（Cornered Resource）**：有没有别人拿不到的独特资源？（数据、专利、人才、牌照）
6. **反定位（Counter-Positioning）**：有没有在做一件在位者"不敢做"或"不屑做"的事？
7. **流程优势（Process Power）**：有没有组织能力或流程上的系统性优势？

不需要每条都展开，只需要重点讨论研究对象**拥有的**和**缺乏但需要的**Powers。

### 竞品对比

#### 首先判断竞品情况

**场景A：无直接竞品。** 跳过逐一对比，改为分析：它为什么没有竞品？未来最可能从哪个方向冒出竞争者？有没有间接替代方案？

**场景B：少量竞品（1-2个）。** 逐一深入对比。

**场景C：竞品充分（3个及以上）。** 选最具代表性的3-5个深入对比，其余简要提及。

#### 对比原则：讲清楚「为什么」，而不是罗列「是什么」

**反面示例（禁止）**：
> | 维度 | 产品A | 产品B | 产品C |
> |------|-------|-------|-------|
> | TPS | 7 | 30 | 65,000 |
> | 共识机制 | PoW | PoS | PoH+PoS |
> | 交易费 | $2 | $5 | $0.001 |
> | 上线时间 | 2009 | 2015 | 2020 |
>
> 从表中可以看出，产品C在性能上显著优于产品A和B。

**写法示例（以下为假设情境，不是可引用事实）**：
> 产品A和产品C的性能差距不是bug，是feature——它们根本就不是在解决同一个问题。
>
> 产品A每秒只能处理7笔交易，但它的设计者有意为之。低吞吐量是PoW共识机制的副产品，而PoW的存在是为了让任何人都能在不信任其他参与者的情况下验证交易。产品A牺牲的是速度，换来的是目前所有方案中最高的去中心化程度和安全性。
>
> 产品C走了完全相反的路线。它的创始人在设计之初就决定：与其让每个节点都验证每笔交易，不如用一种叫「历史证明」的机制来预先排序交易，大幅减少节点间的通信开销。这让TPS飙升到65,000，交易费几乎为零。代价呢？验证节点的硬件要求很高，88%的质押代币集中在单一客户端上——如果这个客户端出bug，整条链都可能瘫痪。
>
> 所以用户在A和C之间的选择，本质上是一个价值观问题：你更在乎安全性和去中心化，还是更在乎速度和成本？

#### 内容要求

**核心差异对比**：不要做全维度的参数表。选择3-5个**最能解释竞争格局**的维度，深入展开每个维度背后的设计哲学和战略选择。

**需求侧竞争重构**：从JTBD角度重新审视竞争边界——有没有不在同一品类、但在争夺同一个用户"任务"的竞争者？这些隐性竞争者可能比显性竞品更危险。

**用户视角**：每个竞品的真实用户口碑如何？社区评价中被提及最多的优点和槽点是什么？用户实际的使用方式和官方定位有没有偏差？引用真实用户的声音。

**生态位分析**：在整个赛道的版图中，研究对象占据什么位置？填补了什么空白？当前格局是百花齐放、两强争霸、还是一家独大？这个格局是怎么形成的？

**趋势判断**：基于横向对比，研究对象在竞争格局中的走向是什么？机会和风险各是什么？

### 跨域同构

寻找其他领域中**结构相似**的案例，用已完成的历史照亮未完成的未来：

- 有没有其他行业经历过极其相似的竞争格局演变？（比如搜索引擎的赢家通吃是否适用于当前领域？社交网络的网络效应模式是否在这里重现？）
- 有没有其他技术经历过类似的采用曲线？它们后来怎么走的？
- **注意**：跨域类比必须是**结构同构**（底层机制相似），不是**表面类似**（都是科技公司所以可以比）。每个类比必须明确说明同构的具体维度，以及这个类比在哪些方面可能失效。

### 写作检查清单

- [ ] 对比是围绕「为什么不同」展开的，而不是围绕「哪里不同」罗列的？
- [ ] 每个竞品都有独立的深度分析，而不是一个表格的文字版？
- [ ] 引用了真实用户的声音，而不只是官方宣传？
- [ ] 能让读者理解「用户选择不同产品的真实原因」？
- [ ] **结构力分析到位？**读者能理解这个赛场的规则？
- [ ] **7 Powers中研究对象拥有和缺乏的Powers分析清楚了？**
- [ ] **跨域同构是结构性的，不是表面的？**并且标注了类比的局限性？

### 篇幅

5,000-12,000字。场景A控制在3,000字左右，场景C每个主要竞品至少展开1,500字以上。结构力分析1,500-3,000字。跨域同构1,000-2,000字。

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## 第五步：深层透视

在完成事件层的描述（纵轴+横轴）之后，用三个工具穿透到更深的层次。

### 5.1 反身性分析

每个领域都有一个「主流叙事」，这个叙事不只在描述现实——它在**塑造**现实。资金跟着叙事走，人才跟着资金走，产品跟着人才走，然后产品的表现又强化或推翻叙事。分析这个递归循环：

**当前主流叙事是什么？**
- 市场/媒体/投资人对这个领域说的最多的话是什么？
- 这个叙事是什么时候开始形成的？被什么事件/人物/报道引爆的？

**叙事的自我实现循环**：
- 叙事 → 资金涌入 → 人才聚集 → 产品改善 → 数据验证叙事 → 叙事强化。这个循环在这个领域中的具体表现是什么？
- 循环中哪些环节是真实的价值创造？哪些是纯粹的预期自我实现？

**叙事的脆弱性**：
- 这个叙事在什么条件下会自我瓦解？（通常是某个前提假设被证伪，或者反馈循环中某个环节断裂）
- 有没有「叙事和现实的鸿沟」正在扩大？

### 5.2 反共识审计

系统性质疑市场共识：

**列出3-5个主要共识**：这个领域里"所有人都相信"的事是什么？

**逐一审计每个共识**：
- 支撑证据有多强？是硬数据还是叙事惯性？
- 反面证据是什么？有没有被忽视的反例？
- 这个共识的形成过程——是从证据推导出来的，还是从某个权威人物/机构的观点被复制传播的？

**给出自己的判断**：
- 哪些共识大概率是对的（有强证据支撑）
- 哪些共识可能是错的（证据薄弱或有被忽视的反面证据）
- 哪些共识"对但没用"（大家都知道所以没有信息优势）

### 5.3 非线性与临界点

大多数分析假设渐变，但最重要的变化往往是突变：

**相变识别**：
- 有哪些看似渐变的趋势可能突然相变？（比如AI能力从"勉强可用"到"彻底改变工作流程"可能不是线性的，而是在某个能力阈值突然跨越）
- 技术突破、监管变化、黑天鹅事件——哪些可能引发非线性变化？

**正反馈失控**：
- 系统中的正反馈循环在什么条件下会加速到失控？（泡沫的形成、赢家通吃的临界点）
- 有没有"红色按钮"——一个看似微小的变量，一旦变化就可能触发系统性连锁反应？

**战略拐点**（Andy Grove概念）：
- 有没有一个"10倍力量"正在酝酿？（技术变革、竞争态势变化、监管政策转向、用户行为改变——任何一个方向上的10倍变化都是战略拐点的信号）
- 我们现在能看到哪些早期信号？

### 篇幅

2,000-4,000字。精炼但有锐度——这部分的每一句话都应该让读者感到"之前没人这么说过"。

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## 第六步：横纵交汇洞察

这是整篇报告的精华段。把前面所有层次的分析交织起来，给出**新的判断**——不是前面内容的摘要。

### 交汇分析

需要回答的核心问题：

1. **历史如何塑造了当下的竞争位置**：纵向历程中的哪些决策和事件，决定了它今天在横向对比中的位置？
2. **竞品的纵向对比**：如果把主要竞品也放到时间线上看，它们的起源和演变路径有什么不同？这些不同如何导致了今天各自的特点？
3. **优势的历史根源**：今天的每个核心优势，能追溯到历史上的哪个节点或决策？
4. **劣势的历史根源**：今天的每个核心劣势，能追溯到哪个历史决策？当初的「好决策」有没有变成今天的包袱？
5. **机制层交汇**：研究对象的飞轮和竞品的飞轮有何不同？谁的飞轮更可持续？结构层分析揭示的"必然"如何限定了所有玩家的可能空间？

### 未来推演（信号绑定版）

给出三个剧本——最可能的、最危险的、最乐观的。每个剧本必须**绑定可观测的前置信号**。

每个剧本的结构：

**[剧本名称]**
- **叙事**：2-3句话描述这个未来长什么样
- **逻辑支撑**：为什么这个剧本可能成真（引用前面的分析）
- **前置信号（2-3个）**：
  - 信号1：[具体的、可观测的指标或事件]——观测方式：[怎么看到这个信号]
  - 信号2：...
- **分叉窗口**：在什么时间范围内、什么事件会决定是否走向这个剧本

### 时间尺度套利

不同参与者在不同的时间视野上运作：

- **短期玩家**（季度级）：上市公司的财报压力、短线投资者的预期
- **中期玩家**（3-7年）：VC的基金周期、创业公司的融资节奏
- **长期玩家**（10年+）：基础设施建设者、平台型公司、政府政策
- **即时玩家**（日/周级）：终端用户、一线开发者

**分析**：
- 这些不同时间视野之间有没有冲突？（比如VC追求快速增长 vs 产品需要慢慢打磨）
- 冲突点就是机会和风险的来源——谁在利用时间差获利？谁在被时间差伤害？

### 终极判断

用一段话，给出你对这个研究对象**最核心的判断**。这个判断必须满足两个条件：
1. 在没做过这次完整研究之前说不出来（不是常识）
2. 有前面多层分析的支撑（不是空谈）

这段话是整篇报告的灵魂。写好了，读者会截图传播。

### 篇幅

2,500-5,000字。

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## 写作风格

### 核心要求

**叙事驱动，不是罗列驱动**。纵向部分要有故事弧线、起承转合。横向部分要讲清楚差异背后的逻辑，不是做参数对照表的文字版。

**每个段落必须有论点**。一个段落如果去掉所有事实只剩下连接词，应该还能读出一个观点。如果不能，说明这个段落只是在堆砌数据。

**节奏感**。句子时长时短，段落之间跳跃自然。不要每段都一样长。一句话自成一段可以制造重量感。

**知识是「顺手掏出来」的**。在叙事中自然带出背景知识，不要「下面科普一下」。

**敢下判断**。鼓励给出观点和洞察，但每个观点必须有事实支撑。先摆事实，再给判断。是推测的明确标注。

**用有来源的具体细节代替概括**。以下数字仅为写法示例，不可直接移入真实报告。不要写「该公司在这一阶段实现了快速增长」，要写「从2024年中期的1000万美元ARR到2025年底的10亿美元，增长曲线几乎是垂直的」。

**回环呼应**。开头埋的细节或钩子，在交汇洞察或结尾callback回来。

**机制描述要具象化**。用传动装置、飞轮、引力场等比喻让抽象机制可感知。不要说"存在正反馈循环"，要画出循环的每个环节让读者看见它在转。

**跨域类比要精准**。必须是结构同构（底层机制相似），不是表面类似（都是科技公司所以可以比）。每个类比都要说明同构的具体维度和类比的局限性。

### 绝对禁区

以下AI味标记无论什么文体都要避免：
- 套话："首先...其次...最后"、"综上所述"、"值得注意的是"、"不难发现"
- 空洞形容词："赋能"、"抓手"、"打造闭环"
- 教科书开头："在当今AI快速发展的时代"、"随着技术的不断进步"
- 高频踩雷词："说白了"、"意味着什么？"、"这意味着"、"本质上"、"换句话说"、"不可否认"
- 空泛工具名：不说"AI工具"、"某个模型"，要说具体名字
- 编造场景：如果某个信息搜不到，诚实标注「该信息暂缺」，绝不编造
- 参数表替代分析：不要用表格罗列来代替深度对比分析（表格可以作为辅助，但不能是主体）
- 空洞框架套用：不要写"从Porter五力来看..."然后逐条打勾——框架是思考工具，不是写作模板。分析结果应该内化到叙事中，而不是以框架条目的形式呈现

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## 第七步：生成HTML报告

报告写完后，使用本Skill自带的 `scripts/md_to_html.py` 脚本将Markdown转为排版精美的HTML。

### 转换流程

1. **先完成Markdown稿件**：将完整报告写为标准Markdown格式，保存为 `[研究对象]_深度研究报告.md`
2. **安装依赖**（如未安装）：`pip install markdown`
3. **运行转换脚本**：
   ```bash
   python [skill目录]/scripts/md_to_html.py input.md output.html --title "研究对象名称" --author "作者名"
   ```
4. 脚本自动生成封面、目录和排版精美的HTML文件
5. **告知用户**：在浏览器中打开HTML文件，按 `Ctrl+P`（Mac: `Cmd+P`）即可打印为PDF

### Markdown写作注意事项

- 第一行用 `# 标题` 作为报告标题（会自动用于封面）
- 紧接标题后可用 `> 研究时间：... | 所属领域：... | 研究对象类型：...` 格式写元信息行
- 用 `##` 作为主要章节标题
- 用 `###` 和 `####` 作为子章节
- 表格使用标准Markdown表格语法（作为辅助，不作为分析主体）
- 引用使用 `>` 语法
- 加粗使用 `**文本**`

### 报告结构模板

```
# [研究对象]：[一句有态度的标题]

> 研究时间：YYYY年M月 | 所属领域：XXX | 研究对象类型：产品/公司/概念/人物

## 一、一句话定义

[用一句话说清楚这个东西是什么]

## 二、纵向分析：[一个有叙事感的副标题]

### [阶段一的标题]
[多尺度叙事内容，需求考古自然穿插]

### [阶段二的标题]
[叙事性内容]

...

## 三、横向分析：竞争图谱

### 赛场规则：结构力分析
[价值链、权力图谱、7 Powers]

### 竞争格局概述
[整体格局描述]

### [竞品A的名字]
[深度分析]

### [竞品B的名字]
[深度分析]

...

### 跨域镜鉴
[跨域同构分析]

## 四、深层透视

### 叙事的力量与脆弱
[反身性分析]

### 共识审计
[反共识分析]

### 临界点与非线性
[非线性分析]

## 五、横纵交汇洞察

### 历史塑造了什么
[交汇分析]

### 三个未来
[信号绑定版的未来推演]

### 时间的棱镜
[时间尺度套利分析]

### 终极判断
[一段话的核心判断]

## 六、信息来源

[所有引用的来源清单，标注URL]
```

### 末尾内容

在Markdown稿件末尾加上：
- **信息来源**：所有引用的来源清单，标注URL
- **方法论说明**：用一个引用块简要说明棱镜研究的方法论来源（1-2句话）

### 文件命名和交付

HTML文件命名为 `[研究对象名称]_深度研究报告.html`，保存到用户的工作目录中。

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## 不同研究对象类型的适配

核心原则不变（纵向追时间深度，横向追竞争广度，四层穿透到底），但侧重点不同：

**研究产品时**：纵轴重点关注版本迭代、技术路线演变、关键产品决策背后的逻辑；横轴重点关注用户选择不同产品的真实原因、使用体验差异。结构力分析侧重网络效应和转换成本。第一性原理拆解侧重技术约束。

**研究公司时**：纵轴重点关注创始团队、战略转向、关键决策的因果链；横轴重点关注商业模式差异、竞争壁垒的来源。结构力分析侧重7 Powers的全面检验。反身性分析侧重资本市场叙事。

**研究概念时**（技术范式、商业模式、文化现象）：纵轴重点关注概念的起源、演变和争论；横轴重点关注与相近概念的本质区别、不同阵营的核心分歧。范式定位尤其重要。跨域同构是出洞察的关键武器。

**研究人物时**：纵轴重点关注个人经历、关键选择、成长曲线；横轴重点关注与同领域其他人物在路线选择和行事风格上的对比。反身性分析关注人物的公众叙事与真实轨迹的偏差。第一性原理拆解可以简化或跳过。

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## 篇幅总览

以下仅供完整深度研究规划。按用户要求和实际证据调整；不能为达到下限扩写无来源细节。

| 部分 | 字数范围 | 说明 |
|-----|---------|------|
| 纵向分析 | 8,000 - 18,000字 | 报告主体，多尺度叙事驱动 |
| 横向分析 | 5,000 - 12,000字 | 结构力+深度对比+跨域同构 |
| 深层透视 | 2,000 - 4,000字 | 反身性+反共识+非线性 |
| 横纵交汇 | 2,500 - 5,000字 | 交汇洞察+信号绑定推演+终极判断 |
| **全文总计** | **15,000 - 40,000字** | 深度、广度和锐度是价值所在 |

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## 质检清单

交付前自检：

**事件层**：
- [ ] 纵轴是多尺度叙事体？微观/中观/宏观三个尺度有自然交织？
- [ ] 每个段落都有一个核心论点，不是事实堆砌？
- [ ] 创始人/发起者的背景和动机有足够深度？
- [ ] 每个关键转折点都回答了「为什么」和「导致了什么」？
- [ ] 需求的演化线有体现？
- [ ] 横轴的对比围绕「为什么不同」而非「哪里不同」展开？
- [ ] 用户口碑部分引用了真实用户的声音？

**机制层**：
- [ ] 核心反馈飞轮画清楚了？每个环节都具体可感？
- [ ] 因果传动装置拆解到位？不只是"A导致B"？
- [ ] 延迟效应有识别？

**结构层**：
- [ ] 第一性原理拆解完成？区分了必然和偶然？
- [ ] 结构力分析（价值链、权力图谱、7 Powers）到位？
- [ ] 不可压缩成本/约束识别清楚？

**范式层**：
- [ ] 技术革命周期和产业生命周期定位完成？
- [ ] 更大的文明/社会趋势有体现？

**透视层**：
- [ ] 反身性分析完成？主流叙事的自我实现和脆弱性都分析了？
- [ ] 反共识审计给出了有锐度的判断？
- [ ] 非线性和临界点识别完成？
- [ ] 跨域同构是结构性的而非表面的？

**交汇层**：
- [ ] 横纵交汇产出了新的判断，不是前面内容的缩写版？
- [ ] 未来推演的三个剧本都绑定了可观测的前置信号？
- [ ] 时间尺度套利分析完成？
- [ ] 终极判断写出来了？读起来是"之前没人这么说过"的？

**通用**：
- [ ] 没有触犯绝对禁区里的任何一条？
- [ ] 所有关键事实标注了信息来源？
- [ ] 搜不到的信息诚实标注了「暂缺」，没有编造？
- [ ] HTML排版美观、目录清晰、可在浏览器中正常打印为PDF？
- [ ] 篇幅符合用户要求与实际证据范围，没有为达到数量目标注水？