一个行业 → 一张生态地形图卡(PNG)。以《千脑智能》参考系理论为地基:把行业摊成一张可俯瞰的「生态地形」——价值像河一样流过地貌,再在地形上标出两处——「瓶颈」(流量/产能在此收窄的隘口/水坝)和「价值捕获点」(利润在此沉淀的宝藏堆)。地形让权力结构一眼可见:卡流量的地方常常不是钱沉淀的地方。配三个关键指标的 base rate(刻度)+ 三个「大问题」(前沿)。deep research 真联网,图用 AI 生图(默认 -a 吉田诚治式绘本画风,与 ljg-library 同源;可选 -c pixel+cyber),继刚作小测量员立在地形上俯瞰。Use when user says '行业地图', '产业地图', '生态地形图', '画一下这个行业', 'industry map', 'map this industry', '行业版图', '产业链地图', '/ljg-map', or gives an industry/领域 name wanting its terrain mapped. 风格:默认 -a 绘本(同 ljg-library),加 -c 走 cyber。NOT FOR 一个领域降秩找生成器(用 ljg-rank)、拆一本书(用 ljg-book)、单个项目投资分析(用 ljg-invest)、一个概念深钻(用 ljg-think)。
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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。
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。
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。
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:
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。
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:
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。
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:
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。
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。
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。
| mold | 参数 | 风格 |
|---|---|---|
| 吉田诚治绘本地图(默认) | -a | 与 ljg-library 同源画风:暖调手绘绘本油画、蜜糖/琥珀/木棕、低角度阳光斜射、俯瞰地形有质感、手写木牌字;非卡通非像素 |
| pixel + cyber-hacker | -c | 刻意出格:暗黑霓虹、16-bit 像素地形、CRT/glitch、终端字 |
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)。
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)
10. Read 成品 PNG 亲眼验(对照 visual.md 出厂自检),不行调 frame 重生 → 交付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。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。| 变量 | 内容 |
|---|---|
{{ACCENT}} | 卡身强调色 hex(绘本 mold 挑蜜糖琥珀木棕暖色,如 #c47a1a / #b8860b / #725d42;cyber 挑霓虹色) |
{{INDUSTRY}} {{EN}} | 行业中文名 / 英文名 |
{{TAGS}} | 3-4 个核心环节/概念标签,每个 <span class="tag">…</span> |
{{THESIS}} | 参考系 thesis 句(摊成地形才看得见两处、二者常错位),关键词 <span class="hl"> |
{{MAP_IMG}} | 生态地形图的 file:// 绝对路径 |
{{MAP_CAPTION}} | 图下一行小注:点破错位/权力结构 |
{{BASE_RATES}} | 三个 base rate:每个 <div class="brate"><div class="blabel">指标名</div><div class="bval">数值</div><div class="bmean">这意味着…</div></div> |
{{Q1}} {{Q2}} {{Q3}} | 三个大问题,每个一句话 |
node ~/.claude/skills/ljg-card/assets/capture.js \
/tmp/ljg_map_{name}.html ~/Downloads/{name}-生态地形图.png 1080 1440 fullpage复用 ljg-card 的 capture.js(playwright 已装)。fullpage 不能省,卡片高度跟内容走。
/ 分隔中文标注会被安全钩子误判 BLOCK,不用斜杠。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。0e78094
If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.