ljg-map

ljg-map：生态地形图卡

输入一个行业，输出一张可俯瞰的生态地形——价值怎么流、卡在哪个隘口、钱在哪堆成宝藏、未来在哪决战。

地基：参考系理论（《千脑智能》）

Hawkins 的看法：大脑认识任何东西，都是把它的特征钉在一个参考系（一张地图）的位置上，靠移动和预测来学。看行业也一样。没有地图时，一个行业在脑子里是一团模糊的公司名单；摊成生态地形——价值之河在地貌间流动、每个环节是一片地形——原先看不见的结构就看得见了：价值往哪流、在哪收窄、利润在哪沉淀。

所以这不是装饰风景，是有结构的地形。每片地貌的位置要说得出理由——谁在上游谁在下游、河在哪收窄成隘口、宝藏堆在哪片地。位置说不出生态理由，就只是一座好看的空岛，参考系没建起来。

thesis（必上卡）：把一个行业摊成生态地形，你才看得见——河在哪收窄（瓶颈），金子在哪沉淀（价值捕获）。而这两处，常常不是同一处。

两处标注，和它们的错位

整张卡要办成的事：把两处在地形上标得一眼可辨，并让它们的错位或重合现形。deep research 先找准，再译成地形。

瓶颈（河在此收窄 → 隘口/水坝/独木桥）

行业里被卡住的环节——产能、流量、控制权在这里收窄。识别信号：

• 稀缺产能：扩产要数年、要巨额资本（晶圆厂、锂矿）
• 单点控制：一两家把着，绕不过去（ASML 光刻机、Google 搜索入口）
• 牌照/专利/标准闸：法律或技术标准设的关卡（医药审批、CUDA 生态）
• 物理/认知极限：带宽、延迟、注意力、信任——绕不开的天花板

一句话测试：这个行业要扩大产出，最先卡住的是哪一环？ 那一环画成收窄的隘口或水坝，插红牌。

价值捕获点（利润在此沉淀 → 宝藏堆/金库）

钱实际留下来的环节。创造价值和捕获价值是两回事。识别信号：

• 议价权：上下游都得求它，它说了算（操作系统、平台收租）
• 高毛利且持续：利润率高、还守得住（品牌、专利药、网络效应）
• 赢家通吃：规模或网络效应让头部吃掉大部分利润

一句话测试：这个行业赚到的钱，最后沉在哪一环？ 那一环画成金币宝藏堆，插金牌。

错位与重合

瓶颈和价值捕获是两个独立的量，先分别找，再看它们落在地形哪片：

• 重合：卡脖子的就是赚钱的（ASML、台积电）——宝藏堆挨着隘口，权力与利润同源。
• 错位：创造价值的环节守着薄田，利润被另一处抽走（创作者村庄种田，平台港口收钱；硬件田薄，英伟达坝上堆金山）。

caption 一句话点破这张地形的权力结构（如「双头抽租：两处宝藏一前一后，中间村庄只种田不收钱」）。错位是这类卡最值钱的发现——权力结构变成地形上看得见的金山与薄田。

三个大问题

正好三个悬着的问题——张力还在、答案未定、一旦定了就改写格局。往往在地形的前沿：隘口会不会被新路绕过？宝藏会不会迁到另一片地？哪个新势力在改河道？每个一句话，可争论、指向未来，三个不重叠。判定标准见 references/research.md。

base rate：地形的刻度

地形给结构，没刻度会被个案带偏——看见一个独角兽就以为遍地黄金。base rate 是刻度：这个行业最关键三个指标的基线值，没有额外信息时该持有的先验。三件东西合起来才是完整的参考系：地形管「在哪」，base rate 管「多少」，三大问题管「接下来」。卡上也按这个顺序读。每个 base rate 三个字段：指标名 + 数值（区间/百分比，大字）+ 一句「这意味着」，点破它戳掉的那个幻觉。判据：决策相关、反直觉、可查证——真数字，不编。详见 references/research.md。

风格 mold

默认 -a 与 ljg-library 是一家人（同一套吉田诚治绘本 DNA），只是构图换成俯瞰地形图；-c 是刻意跳出 house style 的赛博变体。两种都由 assets/gen_illustration.py --mold a|c 生成；继刚固定作小测量员立在地形高处俯瞰（从墨像参考生成，认得出他）。

流程

输入：行业/领域名（可附用户判断）[+ -a/-c 选 mold，默认 -a]
  ↓
1. deep research：价值链结构、关键环节、利润分布、卡点、未决问题 + 三个 base rate（见 references/research.md）
2. 定位两处：🔴 瓶颈（最先卡产出的环）+ 🟡 价值捕获（钱最后沉的环）；看错位还是重合
3. 把研究译成地形 frame（英文）：河怎么流、各环节是什么地貌、隘口在哪、宝藏在哪、继刚站哪、3-6 个中文地名（见 references/visual.md + example.md）
4. 生图：python3 assets/gen_illustration.py --mold a --frame "<...>" --out /tmp/ljg_map_{slug}_terrain.png
5. 提炼三个 base rate（指标 + 数值 + 这意味着）
6. 提炼三个大问题
7. 选 accent 色（绘本 mold 挑蜜糖琥珀木棕暖色，见 visual.md）
8. 填 assets/map_template.html 占位变量（{{MAP_IMG}} = file://生成图）
9. 渲染（capture.js，fullpage）

研究与视觉两份 reference

• 执行前先 Read references/research.md——研究一个行业要问的五组问题、瓶颈与价值捕获的排查步骤、三大问题与 base rate 的提炼标准、研究 agent 扇出纪律。
• 生成前先 Read references/visual.md——玻璃卡身规格、两 mold 调色板、怎么把研究译成地形 frame、出厂自检。再看 references/example.md——一张真渲染验收过的范例（AI 影视，双头抽租），frame 可改复用。

模板变量（map_template.html）

渲染

复用 ljg-card 的 capture.js（playwright 已装）。fullpage 不能省，卡片高度跟内容走。

交付

1. Read 成品 PNG 亲眼验，地形图放大看，对照 visual.md 出厂自检逐条过。生图不满意（地名糊、两处没标清、继刚不像）就调 frame 重生。
2. 报告：文件路径 + 一句话点出这张地形最重要的发现（通常是错位）+ 用了哪个 mold。

必过的检查

1. 是生态地形不是装饰风景——每片地貌的位置说得出生态理由（上下游、河怎么流、谁卡谁、金子堆哪）。说不出就回去重译。
2. 两处必标且分得开——🔴 瓶颈（隘口/坝，红牌）、🟡 价值捕获（宝藏堆，金牌）。
3. 错位/重合必点破——caption 说破权力结构。
4. 正好三个大问题——未决、指向未来、互不重叠。
5. deep research 不靠印象——价值链、利润分布、卡点必须联网查证。编出来的环节过不了「这环到底卡不卡、赚不赚」的复核。
6. base rate 真查不编——区间可以，编造不行。编的先验比没有更糟。
7. 数字和问题不进图——base rate 数字、三大问题放卡的文字块；图只承载地形 + 两处标注 + 几个地名。
8. 真渲染真验图——必须 capture.js 渲染、必须 Read PNG 亲眼看，不许凭「已生成」交差。
9. 卡上中文过关——thesis/caption/三大问题默念出声，翻译腔重写；不用「这一刀」「锋利」（当元描述）「钉死」「砸实」这类自我修辞。
10. house style 同源——浅色玻璃卡身 + 嵌入生图，与 ljg-library 一家人。

Gotchas

• 退化成装饰风景：最常见的失手。自问「河往哪流、谁在上游、隘口卡谁、金子堆哪」，答不出就是空岛。
• 默认两处重合：瓶颈和价值捕获要分别独立排查，再看落点——错位才是洞见，默认重合会把它抹掉。
• 环节画成公司：地貌 = 功能位（晶圆代工山、模型训练谷、分发港），公司只是当下占地者，作地名小字。换了占地者，地貌还在。
• 图里堆精确细节：生图画不好多标签和长数字。地名 3-6 个、每个 2-5 字（长地名容易糊）；数字和问题全走 HTML 文字块。
• frame 里地名用分号或顿号分隔：/ 分隔中文标注会被安全钩子误判 BLOCK，不用斜杠。
• 生图必看图：同一个 frame 每次出的图都不一样，会糊中文地名、两处没标清、继刚不像。生成后必 Read 亲验，不行调 frame 重生；重生前把当前这张先存到别的路径。
• accent 是卡身色：从 mold 调色板挑（绘本蜜糖琥珀木棕暖色，cyber 霓虹）；地形图配色是生成图自带，两边不串。
• /tmp 文件名带行业 slug：并行铸卡时临时 HTML 和生成图都用唯一名，共享固定名会串图。
• 批量管线：gen_illustration.py 直调 marswave，不走 listenhub 交互门控，可进批量；每张都要联网、花 API 额度、亲眼验一回图，排任务留余地。
• 研究扇出：并发研究 agent 必须同步返回，禁挂 Monitor 后台漂着；批量错峰；关键数字落盘前抽样独立复核。