Industry Quick Research

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name: industry-quick-research
description: 快速了解一个行业 — 基于产业生命周期框架的系统化行业研究，内置第一性原理拆解与对抗性审查。当用户说"帮我研究XX行业""快速了解XX行业""分析XX赛道""XX行业怎么样"时触发。
license: MIT
metadata:
  display_name: industry-research
  version: 1.6.0
  author: 陆凌燕（北京德恒（无锡）律师事务所）
  slug: industry-quick-research
  displayName: 行业快速研究
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# 行业快速研究 Skill

基于系统化行业研究框架，帮助用户快速了解任何一个行业。

## 知识库文件结构（勾稽关系）

执行研究时，四个文件互相协作：

```
SKILL.md (主入口)
  │
  ├─ 七步研究法执行流程 → 每一步自动查找对应数据源
  │
  ├─ 数据源速查 ← → references/professional-resources.md
  │     │                （完整书单 + 网站 + 工具，可直接访问）
  │     └─ 研究中新发现的数据源 → 自动写回 professional-resources.md
  │
  ├─ 框架速查 ← → references/framework-cheatsheet.md
  │                  （一页纸速查，用于快速回忆）
  │
  └─ 数据源通用分类 ← references/data-sources.md
                       （按类型分类的补充参考）
```

- **SKILL.md**：执行指令 + 方法论。调用时先读此文件。
- **professional-resources.md**：实战数据源（书单 + 网站 + 工具）。研究时优先直接访问这些网站获取一手数据。**发现新数据源时自动追加**。
- **framework-cheatsheet.md**：框架速查卡，需要快速回忆时翻阅。
- **data-sources.md**：按类型分类的通用数据源补充参考。

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## 核心逻辑

行业研究的本质是回答三个问题：
1. **这个行业值不值得看？** → 可行 + 规模
2. **这个行业值不值得投？** → 防守 + 盈利 + 估值
3. **现在是不是好时机？** → 外部因素 + 景气度

以**产业生命周期**为纲，不同阶段有不同的分析重点。

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## 搜索执行策略（强制遵守 — 防止数据错误的核心纪律）

> ⚠️ **最高优先级纪律**：报告中每一个关键数据点，都必须通过 web 搜索获取实时数据，**禁止直接使用模型训练数据中的数字**（模型记忆的数据可能已过时或错误）。如果某个数据点搜索不到，宁可标注"待验证"也不能凭记忆填数。

### 搜索 query 写法（必须遵守）

1. **每个 query 必须包含具体年份**：
   - ✅ `"2025年中国AI芯片市场规模 IDC"`
   - ❌ `"中国AI芯片市场规模"`（年份缺失，会返回旧数据）

2. **优先使用权威机构名做限定**：
   - ✅ `"2025年新能源汽车销量 中汽协"`
   - ✅ `"2024年律师人数 司法部"`
   - ❌ `"新能源汽车销量"`（来源不限，可能命中自媒体）

3. **市场规模类查询用中英文双语**：
   - 中文：`"2025年XX行业市场规模 艾瑞"`
   - 英文：`"XX industry market size 2025 IDC"`

### 核心数据交叉验证（强制）

- **每个关键数据至少 2 个独立来源验证**。单个来源的数字不能直接写入报告。
- 如果两个来源数字偏差 > 20%，必须在报告中说明差异原因（口径不同？时间不同？）。
- 找不到第二个来源时，标注"单一来源，置信度低"。

### 优先来源清单（按可信度排序）

| 优先级 | 来源类型 | 示例 | 适用数据 |
|--------|---------|------|---------|
| 1 | 政府官网 | 司法部、统计局、工信部、商务部 | 官方统计、政策、行业总量 |
| 2 | 国际权威评级/研究 | Gartner、IDC、Frost & Sullivan、IEA | 全球市场、技术趋势 |
| 3 | 公司年报/招股书/公告 | 巨潮资讯、SEC EDGAR、港交所 | 上市公司财务、市场份额 |
| 4 | 国内一线券商研报 | 中信、中金、国君、华泰 | 行业深度、盈利预测 |
| 5 | 国内知名研究机构 | 艾瑞、赛迪、克而瑞、奥维云网 | 国内细分市场 |
| 6 | 正规财经媒体 | 财新、第一财经、36氪 | 最新动态、事件 |
| 7 | 行业自媒体/博客 | 雪球、知乎专栏、百家号 | 仅作线索，必须回溯到一手来源 |

### 搜索执行顺序（每步研究都按此走）

1. **先搜行业定义和分类** → 确认研究边界
2. **搜市场规模和增速** → 用权威机构数据，交叉验证
3. **搜主要上市公司年报** → 提取营收、市占率、毛利率
4. **搜产业链研究报告** → 找券商深度报告，获取产业链利润分配
5. **搜最近 1 个月新闻** → 捕捉最新动态和政策变化
6. **搜不到的数据 → 标注"待验证"或自行估算并标注**（绝不编造）

### 数据时效性检查

- 宏观数据：使用最新一期（如 GDP 用最近季度）
- 行业规模：使用最近完整年度数据，预测数据标注"XX 机构预测"
- 公司财务：使用最新年报或季报
- 政策：确认是否已被更新政策取代
- **所有数据标注采集日期**（如"2024 年营收（截至 2025-03 年报）"）

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## 研究流程（七步法）

### 第一步：定位 — 确定行业边界和生命周期阶段

**目标**：搞清楚"研究的是什么"和"行业处于哪个阶段"。

1. **确认行业分类标准**：
   - 优先使用《申万行业分类标准》（三级分类），对A股投资最有参考价值
   - 也可参考《国民经济行业分类》(国家标准)、证监会《上市公司行业分类指引》
   - 问自己：横向看，这个行业包含哪些平行细分？纵向看，产业链上下游有哪些环节？

2. **判断产业生命周期阶段**（用渗透率划分）：
   - 渗透率 = 存量用户 ÷ 潜在客户群
   - 渗透率 < 15%：**导入期** → 研究重点是商业模式可行性
   - 渗透率 15%~40%：**成长期** → 研究重点是市场规模
   - 渗透率 > 40% 且增速放缓：**成熟期** → 研究重点是护城河和竞争格局
   - 需求持续萎缩、替代品崛起：**衰退期** → 关注替代品

3. **产出**：一句话定义研究对象 + 生命周期阶段判断 + 渗透率估算（附数据来源）。

### 第二步：可行性 — 商业模式能不能跑通

**目标**：判断这个行业会不会"死"在导入期。

1. **快速勾勒商业模式**（用商业模式画布）：
   - 价值主张：解决了什么需求？为谁解决？
   - 客户细分：目标用户是谁？
   - 渠道通路：怎么触达用户？
   - 客户关系：怎么维系用户？
   - 收入来源：怎么赚钱？
   - 核心资源：靠什么赚钱？
   - 关键业务：每天在做什么？
   - 重要伙伴：跟谁合作？
   - 成本结构：钱花在哪里？

   实操：找 2-3 份行业研报，对照填满画布即可。

2. **销售可行性评估**（需求是否真实存在）：
   - **时间对标法**：往前回溯，这个需求以前是怎么被满足的？
   - **空间对标法**：对标成熟市场（如美国/日本），有没有类似成功案例？
   - 如果历史上从未有类似需求 → 大概率是伪需求

3. **利润可行性评估**：
   - 定性：频次 × 弹性矩阵（频次高或弹性小，至少取其一）
   - 定量：搭一个 UE 模型（单位经济模型），选最小运作单位（一家店/一个订单/一个用户），算收入-成本
   - 就算当前亏损，看"终局视角"有没有扭亏可能

4. **🛡️ 对抗性反问（强制）**：
   - 如果 UE 模型中最关键的假设错了一个（客单价降 30%、转化率腰斩、复购率只有预期一半），整个模型还成立吗？最脆弱的变量是哪一个？
   - 这个行业的"需求"是真实刚需，还是被补贴/风口/一时热度撑起来的？

5. **产出**：商业模式画布 + 可行性判断（可行/待验证/不可行）。

### 第三步：规模性 — 市场天花板有多高

**目标**：判断行业能不能长出上市公司级别的企业。

1. **明确口径**：
   - TAM（潜在市场总规模）：全天下都是你的，天花板在哪？
   - SAM（可服务市场规模）：你能实际触达的市场
   - SOM（可获得市场规模）：短期内你能拿到的份额

2. **测算方法**（按优先级排列）：
   - **有现成数据**：直接引用权威机构统计
   - **上下结合**：参考上市公司指引、政策目标、业内意见
   - **空间对标**：比照成熟市场（如"中国XX渗透率现为X%，日本为Y%，尚有Z倍空间"）
   - **自己算**：分解公式法（如 市场规模 = 目标用户数 × 渗透率 × 客单价 × 消费频次）

   🛡️ **对抗性反问（强制）**：
   - 空间对标最大的陷阱是"类比谬误"——两个市场的前提条件真的可比较吗？（例：拿中国律师密度跟美国比，忽略了两国诉讼文化、法律服务结构、替代品生态的根本差异）
   - 如果空间对标的前提不成立，拆回第一性原理重新算：这个市场的真实天花板由什么决定？

3. **判断标准**：
   - 稳态规模 > 100亿元 → 有机会长出上市公司
   - 稳态规模 < 100亿元 → 很难出现千亿市值公司

4. **产出**：TAM/SAM/SOM 估算 + 3-5年增速预测 + 对标成熟市场的空间判断。

> **产业链可视化模板**（研究产出必须包含）：用标准格式绘制产业链图谱——上游→中游→下游，每环节标注代表公司、毛利率、市场规模，并指出"最赚钱环节"和"卡脖子环节"。详见 `references/output-examples.md` 示例。

### 第四步：防守性 — 护城河够不够宽

**目标**：判断行业会被替代吗？进入壁垒高吗？

护城河 = **资源垄断** + **网络效应**。

1. **资源垄断**（独占生产要素）：
   - 劳动力：有没有难以替代的核心人才？（明星/企业家）
   - 土地：有没有独占的资源禀赋（矿产/气候）或位置优势？
   - 资本：资金门槛多高？马太效应强不强？
   - 技术：有没有专利/版权/秘方/技术诀窍壁垒？
   - 数据：有没有独占的用户数据？

2. **网络效应**（独占生产关系）：
   - 用户网络：用户越多，产品越有价值（微信、淘宝）
   - 生态网络：开发者/商家越多，平台越强（App Store、美团）
   - 双边市场：买卖双方互相锁定

3. **判断标准**：护城河不仅要"有"，还要"可持续加宽"。如果一个行业有多种护城河叠加，防守性最强。

4. **产出**：护城河清单 + 防守性强弱判断 + 潜在替代品威胁。

### 第五步：盈利性 — 钱被谁赚走了

**目标**：找到产业链上最能赚钱的环节。

1. **横向格局 — 行业集中度**：
   - CR3/CR5/CR10 是多少？头部公司占多少份额？
   - 成熟期行业，集中度通常会提升 → 龙头受益
   - 互联网行业容易出现"赢家通吃"

2. **纵向格局 — 产业链利润分配**：
   - 画一条产业链：上游→中游→下游
   - 标出每个环节的毛利率
   - 找"卡脖子"环节 — 哪个环节议价能力最强？

3. **竞争态势**：
   - 是在打价格战（卷）还是差异化竞争？
   - 有没有潜在的颠覆者（跨行业/新技术路线）？

4. **Porter 五力分析（必须包含）**：用统一表格评估行业竞争结构。

   | 力量 | 强度 | 关键因素 |
   |------|------|----------|
   | 供应商议价能力 | 高/中/低 | 具体说明哪个环节卡脖子 |
   | 买方议价能力 | 高/中/低 | 客户集中度、是否有替代选择 |
   | 替代品威胁 | 高/中/低 | 哪些技术/产品可能替代 |
   | 新进入者威胁 | 高/中/低 | 进入壁垒的具体构成 |
   | 同业竞争强度 | 高/中/低 | 行业增速 vs 产能扩张 |

5. **进入壁垒评估**：明确判定壁垒等级（高/中/低），并列出具体构成（技术/规模/品牌/渠道/成本/关系/牌照）。

   🛡️ **对抗性反问（强制）**：
   - 当前利润分配格局是"稳态"还是某个暂时均衡？哪些变量一旦变化就会重写格局（技术颠覆、政策转向、新进入者、客户行为迁移）？
   - 产业链上最赚钱的那个环节，它的议价能力来自什么？这个来源未来三年会被削弱吗？

6. **产出**：竞争格局图 + Porter 五力表 + 产业链利润分配图 + 最值得关注的环节。

### 第六步：外部因素 + 景气度 — 时机判断

**目标**：现在是不是入场的好时机。

1. **PEST 分析**：
   - P（政治）：监管政策、补贴退坡、反垄断、贸易壁垒
   - E（经济）：宏观经济周期、利率、汇率、通胀
   - S（社会文化）：人口结构、消费习惯、社会思潮
   - T（技术）：替代技术、颠覆性创新、技术路线之争

2. **景气度跟踪**：
   - 纵向：沿着产业链上下游，找先行指标 → 同步指标 → 滞后指标
   - 横向：找到行业最关键的高频指标（如白酒的批价、新能源汽车的销量/渗透率）
   - 高频跟踪这些指标，验证之前的判断是否还成立

3. **产出**：PEST 关键变量 + 景气度指标体系 + 当前时点判断。

### 第七步：估值 — 值不值这个价

**目标**：给行业一个合理的估值锚。

1. 不同生命周期阶段对应不同估值方法：
   - 导入期 → VC 估值法（看用户、看技术、看团队）
   - 成长期 → 成长股估值（PEG、PS）
   - 成熟期（稳定）→ DCF、PE
   - 成熟期（周期化）→ 周期股估值（看 PB、看产能周期）
   - 衰退期 → 低估值 ≠ 值得买

2. **关注"预期差"**：市场已经定价了多少？还有什么是市场没看到的？

3. **🛡️ 对抗性反问（强制）**：
   - 如果当前估值是错的，最可能高估的因素是什么？（被忽略的风险、被过度外推的趋势、被乐观假设掩盖的结构性问题）
   - 如果当前估值是错的，最可能低估的因素是什么？（被忽视的拐点、被低估的护城河加深、被市场误判的周期位置）

4. **产出**：当前估值水平 + 合理估值区间 + 与历史对比。

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## 研究心法

行业研究不只是信息搜集——更重要的是**不被信息裹挟**。以下三条方法论互为支撑，必须全部执行：

### 第一性原理思维（拆穿"常识"）

> 不要用类比做判断，要拆到不能再拆的基本事实，从那里重新搭。

行业研究中最常见的错误不是数据不准，而是**把未经检验的"共识"当真理用**：
- "中国律师密度只有美国的 1/6，所以还有 6 倍空间" → 但中美诉讼文化、ADR 体系、法律服务结构完全不同，这是类比谬误
- "老龄化社会必然利好医疗" → 但利好医疗的哪个环节？是药企、器械、还是养老服务？"老龄化 → 医疗"是一个过于粗糙的因果链
- "这个模式在美国跑通了，中国也能" → 但底层假设可能完全不同（支付意愿、基础设施、监管环境）

**第一性原理拆解三步走**：

1. **揪出你的类比**：这个判断是建立在什么类比之上的？（"像美国的XX""类似当年的XX""对标XX"）
2. **拆到底层事实**：剥离掉类比外壳，这件事的本质是什么？它成立的**必要前提条件**是什么？
3. **验证前提条件**：这些必要前提条件在当前市场是否满足？如果不满足，差距是时间问题还是结构性问题？

**实操示例**——拆解"中国法律服务市场还有巨大空间"：

```
类比：美国每万人 39 个律师，中国只有 6 个，所以还有 6 倍空间
  ↓ 拆
底层前提：这个判断默认了"律师服务是满足法律服务需求的主要方式"
  ↓ 验证
事实：中国有 83 万+ 法律咨询公司、400 万注册法律从业人员、大量替代性纠纷解决机制
  ↓ 重新构建
修正判断：中国法律服务的"供给总量"并不低，问题不是总量空间，而是"律师 vs 替代品"的结构性竞争和"低端 vs 高端"的供需错配
```

**强制使用场景**：
- 任一空间对标结论 → 必须先做第一性原理拆解
- 任一"因为XX所以必然XX"的因果推演 → 必须先列出隐藏前提
- 任一跟美日等成熟市场的对标 → 必须列出"可比的前提条件是否满足"

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### 对抗性审查（自己做自己的反方）

> 在你最确信的判断上，强制找出三个"如果这个判断是错的，最可能的原因"。

大多数行业研究的致命缺陷不是分析框架不够好，而是**研究者爱上了自己的结论**。一旦形成判断，人脑会自动过滤矛盾信息、放大支持证据——这叫确认偏误。对抗性审查是唯一解药。

**执行规则**：

1. **每个关键结论必须经受反问**。七步法中，以下节点是**强制对抗性审查点**（已嵌入各步骤）：
   - 第二步 UE 模型 → "最脆弱的变量是什么？"
   - 第三步 空间对标 → "两个市场的前提条件真的可比较吗？"
   - 第五步 利润格局 → "这个格局是稳态还是暂时均衡？"
   - 第七步 估值判断 → "市场高估了什么？低估了什么？"

2. **报告中的"反对意见"段落**。每份行业速研报告在核心结论之前，**必须包含一个独立的「🤺 对抗性审查」小节**，至少包含：
   - 对报告核心判断提出 2-3 个有力的反驳论点
   - 每个反驳论点标注其"杀伤力"（⚠️ 致命 / ⚡ 需关注 / 💭 可解释）
   - 对该论点的回应——是真的潜在风险，还是可解释的误解？

3. **如果找不到有力的反驳**，说明你的研究不够深入。回去再看一遍数据，或者换一个利益相关者的视角重新审视（客户、竞争对手、监管者、被颠覆者）。

**反面典型**（没有对抗性审查的报告）：
> "行业处于快速成长期，市场规模巨大，护城河深厚，龙头优势明显——强烈看好"
> → 这种报告等于什么都没说。每个行业的风险都是具体的，不找出具体风险就是没做研究。

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### 假设驱动

不要大海捞针。先做假设，再找数据验证。

三步走：
1. **做出假设**："我认为这个行业的核心驱动力是XX"
2. **拆解假设**（MECE原则：不重不漏）：把主假设拆成可验证的子假设
3. **验证子假设**：找数据、新闻、专家访谈，逐个验证或证伪

假设驱动的核心纪律：**欢迎自己被证伪**。如果你的假设被数据推翻，这是研究最成功的时刻——你避免了在错误方向上投入。如果数据刚好支持你的假设，警惕确认偏误（回对抗性审查）。

### 资讯料理法（输入→处理→输出）

- **输入**：拓宽渠道（关算法推荐、看不同观点）+ 区分事实/价值判断
- **处理**：金字塔原理 — 罗列事实→找规律→提炼要点→归纳核心观点
- **输出**：构建"故事线"，逻辑自洽，层层递进

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## 数据引用规范（强制遵守）

### 核心原则

1. **每条数据必须标注具体来源** — 不能只有"行业研报""公开数据"等模糊表述，必须给出：来源机构 + 发布时间 + 可追溯链接/出处
2. **优先使用官方网站** — 政府官网（.gov.cn）、权威机构原文优先于自媒体转载；能用司法部官网就不用百家号，能用商务部原文就不用搜狐
3. **信息源分级标记** — 每条数据标注可靠性等级

### 信息源三级分级制度

对报告中每条数据标注以下等级：

| 等级 | 标识 | 定义 | 示例 |
|------|------|------|------|
| **一级** | 🟢 | 政府官网原文、国际权威评级机构原始数据、官方工作报告 | 司法部 moj.gov.cn、商务部 hzs.mofcom.gov.cn、Law.com Global 200、贸仲委 cietac.org |
| **二级** | 🔵 | 知名研究机构报告、正规新闻媒体、行业协会正式文件 | 艾瑞咨询、光明日报、经济日报、重庆市律师协会、《商法》 |
| **三级** | 🟡 | 行业自媒体、网络分析博客、招聘平台数据汇总 | 百家号、搜狐号、知乎专栏、雪球、新则、PatentY |

**等级使用规则：**
- 🟡 三级源的数据应尽量交叉验证，使用时标注"据行业估算"或"多家来源综合"
- 整数百分比的估算值（如"60%"）如来自三级源，必须注明"非精确统计值"
- 如果数据无法追溯到一级或二级源，必须在报告中明确标注置信度

### 数据来源清单模板

每份行业速研报告末尾必须附完整数据来源清单，格式如下：

```
| # | 数据点 | 来源机构 | 信息源等级 | 可追溯链接/出处 |
|---|--------|---------|-----------|----------------|
| 1 | [具体数据] | [机构名称] | 🟢/🔵/🟡 | [URL 或出处说明] |
| 2 | ... | ... | ... | ... |
```

### 数据质量声明

对以下类型的数据必须附加质量说明：
- **估算值**（如"AI 可承担 60% 基础工作"）→ 标注"行业估算值，非精确统计"
- **第三方转载**（如百家号转引司法部数据）→ 标注原始出处，不标注转载平台
- **行业调研数据**（如"七成青年律师年收入不足 10 万"）→ 标注调研机构和方法，注明"非官方普查"
- **二级市场数据**（如股价涨跌）→ 注明"公开市场数据，可交叉验证"

### 术语对照表要求

报告中出现的所有英文缩写/专业术语，必须在报告开头或正文中首次出现时提供中文说明。推荐格式：

```
### 术语对照表

| 英文/缩写 | 全称 | 中文含义 |
|-----------|------|---------|
| ARR | Annual Recurring Revenue | 年经常性收入 |
| CAGR | Compound Annual Growth Rate | 年复合增长率 |
| ... | ... | ... |
```

常见术语可参考以下标准翻译：
- ARR = 年经常性收入
- CAGR = 年复合增长率
- IPO = 首次公开募股（上市）
- PE = 私募股权 | VC = 风险投资
- SaaS = 软件即服务（订阅付费的软件模式）
- RPL = 律师人均创收 | PEP = 权益合伙人平均利润
- PEST = 政治、经济、社会、技术四维宏观分析
- TAM/SAM/SOM = 潜在市场总规模/可服务市场/可获得市场
- NDA = 保密协议
- GDPR = 欧盟《通用数据保护条例》
- WTO = 世界贸易组织
- K 型分化 = 两极分化
- MECE = 相互独立、完全穷尽（分析方法论）
- DCF = 现金流折现估值法 | PEG = 市盈率相对增长比率
- CIETAC = 中国国际经济贸易仲裁委员会（贸仲委）

### 反面案例（禁止）

❌ "根据行业数据，律师行业收入约 2400 亿元" — 没有来源
❌ 引用百家号/搜狐号作为唯一来源
❌ 使用"有数据表明""据调研""业内人士称"等无主语句
❌ 英文缩写不加中文说明直接使用
❌ 估算值当作精确值引用（如直接写"人力成本降低了 60%"而不标注是估算）

### 正面案例（必须）

✅ "2025 年行业收入约 2,400 亿元（来源：观研天下数据中心 🔵，观研报告网）"
✅ "律师 83 万人（来源：司法部 2025 年 9 月 8 日国新办发布会 🟢，moj.gov.cn）"
✅ "AI 可承担约 60% 基础法律工作（⚠️ 行业估算值，非精确统计 🟡）"

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## 数据源速查

**完整书单和网站清单见 `references/professional-resources.md`。** 以下是概要速览，研究时优先直接访问如下专业网站获取一手数据：

### 官方统计（研究必查）
- 国家统计局、央行、财政部、工信部、商务部等官网
- 证监会、外汇管理局、中国互联网络信息中心
- 世界银行、IMF、OECD、IEA（国际对比）

### 行业垂直数据平台（优先直接访问）
- 克而瑞（房地产）| 七麦数据（App）| 窄门餐眼（餐饮，微信小程序）
- 今日酒价（白酒报价，微信公众号）| 猫眼专业版（影视）
- 上海有色网（有色金属）| 奥维云网（家电）| 药智网/米内网（医药）
- 艾瑞咨询/艾媒集团（互联网新经济）| 欧睿（消费品全球）

### 金融数据库
- Wind / Choice / iFinD（国内）
- Bloomberg / Capital IQ / CEIC（海外）
- 慧博投研 / 萝卜投研（研报下载）
- 天眼查 / 企查查 / IT桔子（企业/融资信息）

### AI 研究工具
- ChatGPT / Claude / DeepSeek / Kimi → 做假设、拆解、总结
- Perplexity / 秘塔AI → AI 搜索引擎（带来源引用）
- BibiGPT → B站/抖音视频内容提取
- TermsAI (termsai.shuaifox.com) → 行业术语知识图谱

### 专家与社区
- 凯盛融英 / GLG / BCC / Third Bridge → 专业专家网络（昂贵）
- 在行 App → 个人预约专家（数百元/次）
- 领英 / 微信群 → 直接联系业内人士
- 雪球 / 进门财经 → 投资者观点 + 分析师路演

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## 执行指令

当用户说"帮我研究XX行业""快速了解XX行业""分析XX赛道"时，按以下步骤执行：

1. **先确认范围**：问清楚用户关注的是整个大类行业还是某个细分环节？目的是投资、择业、创业还是写报告？

2. **🔍 强制搜索纪律（防止数据错误的第一道防线）**：
   - **每个关键数据点必须通过 web 搜索获取实时数据**，禁止直接使用模型训练数据中的数字
   - 搜索 query 必须包含具体年份和权威机构名（详见上方「搜索执行策略」章节）
   - 核心数据至少 2 个独立来源交叉验证
   - 找不到的数据标注"待验证"，绝不编造
   - 按「优先来源清单」排序选择来源（政府官网 > 国际权威 > 年报 > 券商 > 研究机构）

3. **按七步法逐步执行**，每一步都给用户产出小结，不要一步跳到结论。

4. **数据引用强制规范**：
   - 每条数据标注来源机构 + 发布时间 + 可追溯链接/出处
   - 标注信息源等级（🟢一级/🔵二级/🟡三级）
   - 优先使用官方网站原文，避免自媒体转载作为唯一来源
   - 估算值标注"行业估算值，非精确统计"
   - 三级源数据尽量交叉验证

5. **最终交付物**（参照 `references/output-examples.md` 的标准格式）：一份结构化行业速研报告（Markdown 格式），包含：
   - 信息源分级说明（开头）
   - 术语对照表（所有英文缩写的中文说明）
   - 行业定义与生命周期判断
   - 商业模式画布
   - 市场规模测算（含第一性原理拆解标注）
   - **产业链可视化图谱**（上中下游 + 毛利率 + 卡脖子环节）
   - 护城河分析
   - 竞争格局与产业链利润分配 + **Porter 五力分析表**
   - PEST + 景气度判断
   - 估值锚
   - **🤺 对抗性审查**（强制）— 对核心判断提出 2-3 个反驳论点，标注杀伤力等级
   - 核心结论（3-5 条关键 takeaway）
   - **完整数据来源清单**（每条数据附来源、等级、链接，置于报告末尾）

6. **🛡️ 对抗性审查纪律**（强制执行）：
   - 写完报告后，退回一步，扮演反方角色
   - 对报告中最核心的 2-3 个判断，问："如果这个判断是错的，最可能的三个原因是什么？"
   - 将反方论点写入报告「🤺 对抗性审查」小节
   - 如果不能找到有力的反方论点，说明研究不够深入——回去重新审视数据

7. **🔍 数据审查 Agent（强制执行）**：
   - 报告初稿完成后，**必须**生成一份「数据审查简报」，列出报告中每条核心数据的关键信息：
     - 数据内容（报告中的原话）
     - 来源机构 + 发布时间
     - 当前标注的等级
     - 该数据在报告中的用途（支撑了什么论点）
   - 将这份简报发给数据审查 Agent 进行独立核查（Agent 规范见下方「数据审查 Agent」章节）
   - Agent 返回核查结果后，根据发现的问题修正报告，**然后**才能交付
   - 如果 Agent 标记了 🔴 致命问题（口径错误、来源不存在、数据与原文冲突），必须修改报告后方可交付
   - 如果 Agent 标记了 🟡 需补充说明（口径可解释但表述有误导性），必须在报告中添加口径注释

8. **速度优先**：行业研究追求的是"模糊的正确"，不要纠结于小数点后的精度。优先用现成研报和数据，实在没有现成数据再自己估算。

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## 特殊模式

### 快速扫描模式
用户说"快速看一下XX行业""XX行业怎么样"时，只输出（详见 `references/output-examples.md` 示例二）：
1. 一句话行业本质
2. 市场规模和增速（带来源）
3. 生命周期阶段
4. Top 3 玩家
5. 一句话投资判断
6. 关键跟踪指标

### 对比模式
用户要求对比两个行业/赛道时，用统一维度并排对比，输出对比表格（详见 `references/output-examples.md` 示例三）。对比维度至少包括：生命周期、市场规模、CAGR、技术成熟度、商业化验证、主要玩家、投资策略、核心风险、评级。

### 追踪更新模式
用户说"更新XX行业最新动态""XX行业最近怎么样"时，搜索最近 1 个月的行业新闻，输出：
1. 重大事件清单（按时间倒序）
2. 对行业格局的影响判断
3. 是否需要调整此前的投资观点

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## 行业特殊关注点（附录）

不同行业有不同的关键变量，研究时除七步法通用框架外，还需关注以下行业专属维度：

| 行业类型 | 额外必须关注 |
|---------|-------------|
| **AI / 科技** | 大模型能力进展和成本下降曲线、算力供需和资本开支周期、应用层商业化验证、开源 vs 闭源、中美科技竞争和出口管制 |
| **新能源** | 装机量和渗透率、原材料价格（锂/硅/钴）、补贴政策变化、技术路线竞争（如钠电 vs 锂电）、产能过剩风险 |
| **消费** | 消费者信心指数、渠道结构变化（线上渗透率/直播电商）、品牌力和提价能力、人口结构（老龄化/Z世代/下沉市场）、国货替代 |
| **医疗健康** | 研发管线进展、FDA/NMPA 审批、集采/DRG 政策、创新药 vs 仿制药、医保支付结构、老龄化红利 |
| **法律服务等专业服务** | 从业人数和执业准入门槛、替代品生态（法律咨询公司/在线法律平台）、监管政策（收费指引/执业区域）、客户支付意愿和价格敏感度、人均创收（RPL）和合伙人利润（PEP） |

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## 数据审查 Agent

> 行业研究中最危险的错误不是"数据不准"，而是"数据是真的，但被用错了"——口径不兼容、把苹果当橙子比、把相关性当因果性。

### Agent 角色定义

- **名称**：`industry-fact-checker`
- **定位**：独立的第三方数据审查员，不和主研究员共享假设。它的任务不是确认主研究员的结论，而是**找茬**。
- **核心指令**：逐条核查每条核心数据，重点关注"这句话在技术上是否为真"和"这个数字被放在这里的论证逻辑是否成立"。

### 何时触发

报告初稿完成、对抗性审查完毕后，**必须**生成审查简报并触发该 Agent。不可跳过。

### 审查简报格式

发给 Agent 的简报必须包含以下字段，每条数据一行：

```
| # | 报告中原文 | 原始来源 | 当前等级 | 支撑的论点 | 上下文 |
|---|-----------|---------|---------|-----------|--------|
| 1 | "83 万律师" | 司法部 2025.9 | 🟢 | 供给过剩 | 用于论证行业饱和 |
| 2 | "399.7 万专业法律服务人员" | 司法部 2024.9 | 🟢 | 供给过剩 | 与律师数一起使用 |
```

### Agent 核查清单（逐项执行）

Agent 对每条数据必须回答以下问题：

1. **来源可追溯吗？**
   - 能不能找到原始出处（不是转载、不是二手引用）？
   - 如果可以，原文的实际表述和报告中的引用是否一致？
   - 如果找不到原始出处 → 🔴 标记"来源不可验证"

2. **数据有日期吗？口径是什么？**
   - 数据是哪一年的？是否已过时？
   - 统计口径是什么？（"律师"=执业律师？含实习吗？"专业法律服务人员"包含什么？）
   - 这个口径是否和报告中其他数据的口径可比较？
   - 如果口径不兼容（如把人民调解员和律师加起来论证"竞争激烈"）→ 🔴 标记"口径混用"

3. **类比成立吗？**
   - 报告中有没有拿两个不同国家/市场/时期的数据做直接对比？
   - 对比的前提条件相当吗？
   - 如果对比的前提不成立 → 🟡 标记"类比需前提说明"

4. **因果方向对吗？**
   - 报告中有没有"因为 A 所以 B"的推断？
   - A 和 B 是因果关系还是相关关系？方向对吗？有没有第三个变量？
   - 如果因果推断脆弱 → 🟡 标记"因果需审慎"

5. **有没有被省略的关键上下文？**
   - 数据引用是否截取了对自己有利的部分？
   - 原始报告有没有其他的限定条件、反向说明、或不同时间段的趋势？
   - 如果上下文被选择性引用 → 🟡 标记"缺上下文"

### 核查结果标注规范

| 标注 | 含义 | 处理要求 |
|------|------|---------|
| ✅ 通过 | 来源清晰、口径正确、逻辑成立 | 无 |
| 🟡 需补充 | 数据本身真实，但口径/类比/因果需要附加说明 | 在报告中添加口径注释 |
| 🔴 致命 | 来源不存在、口径严重混用、数据与原文冲突 | 必须修改报告 |

### Agent 输出格式

Agent 返回一个简洁的核查表：

```
| # | 数据点 | 核查结果 | 问题描述 | 建议修正 |
|---|--------|---------|---------|---------|
| 1 | XXX | 🟡 需补充 | 口径包含人民调解员等非市场竞争者 | 添加口径说明 |
| 2 | XXX | 🔴 致命 | 来源为百家号转载，原始数据找不到 | 降级为 🟡 或删除 |
| 3 | XXX | ✅ 通过 | — | — |
```

### 反面案例（如果不用 Agent 会怎样）

以下错误全靠「自己查自己」很难发现，但 Agent 能秒杀：

**案例 1 — 口径混用**
> 报告中写："法律服务市场供给过剩——83 万律师 + 399.7 万专业法律服务人员 + 83 万法律咨询公司"
>
> Agent 审查：399.7 万包含人民调解员约 300 万+，与律师不构成竞争关系。混用口径制造虚假对比。
> 标记：🔴 致命

**案例 2 — 来源消失**
> 报告中写："73.6% 青年律师年收入不足 10 万（来源：贵州省律协 2022 年报告）"
>
> Agent 审查：找到的原始来源是百家号转引的转引，贵州省律协原文是否真实存在无法确认。
> 标记：🔴 致命 → 降级为 🟡 并标注"数据来自二手转引，无法确认原始来源"

**案例 3 — 类比陷阱**
> 报告中写："中国每万人 6.4 名律师，美国 39.4，还有 6 倍空间"
>
> Agent 审查：中美法律体系、诉讼文化、ADR 机制完全不同，类比前提不成立。
> 标记：🟡 需补充 → 需添加"此对标的局限性"说明


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