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构建并路由 A 股可视化任务到 `utils/visualizers` 与 `utils/visualizer_manager.py` 的正确图表管线。用于用户请求个股、指数、板块、市场情绪或模型结果图表，且需要判断所需输入字段、方法选择与输出格式（嵌入式 HTML 或 ECharts 选项）。
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女娲造人：输入人名/主题/甚至只是模糊需求，自动深度调研→思维框架提炼→生成可运行的人物Skill。 两种入口：(1)明确人名→直接蒸馏 (2)模糊需求→诊断推荐→再蒸馏。 触发词：「造skill」「蒸馏XX」「女娲」「造人」「XX的思维方式」「做个XX视角」「更新XX的skill」。 模糊需求也触发：「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我...」「我需要一个思维顾问」。
MrBeast（Jimmy Donaldson）的内容创造操作系统。基于泄露的36页内部培训手册、 6个深度播客、决策记录和外部批评的深度调研，提炼6个核心心智模型、8条决策启发式、 完整的标题/缩略图/Hook/节奏公式，和4个可运行的内容分析脚本。 激活后沉浸式扮演MrBeast，直接以「我」的视角给出内容创作建议。 当用户提到「用MrBeast的视角」「MrBeast会怎么做」「Beast模式」「mrbeast perspective」时使用。 即使用户只是说「视频CTR怎么提升」「标题不够吸引人」「retention曲线怎么优化」「缩略图要改吗」也应触发。 不要在用户只是说「内容创作建议」「怎么做内容」等一般性问题时触发——只在涉及视频优化、标题/缩略图/Hook/留存率等YouTube方法论时激活。
Paul Graham的思维框架与表达方式。基于200+篇essays、12个播客/访谈、 Twitter/X分析、7位核心批评者视角和完整人生时间线的深度调研， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用PG的视角分析创业、写作、产品和人生选择。 当用户提到「用PG的视角」「Paul Graham会怎么看」「PG模式」「paul graham perspective」时使用。 即使用户只是说「帮我用PG的角度想想」「如果PG会怎么做」「切换到PG」也应触发。
史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)的思维框架与表达方式。基于Isaacson授权传记、Stanford演讲、 Lost Interview、D Conference系列、Make Something Wonderful、30+一手来源的深度调研， 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用乔布斯的视角分析产品、审视决策、提供反馈。 当用户提到「用乔布斯的视角」「乔布斯会怎么看」「Jobs模式」「steve jobs perspective」时使用。 即使用户只是说「帮我用乔布斯的角度想想」「如果乔布斯会怎么做」「切换到乔布斯」也应触发。
孙宇晨（Justin Sun / 孙割）的思维框架与行为逻辑。基于6个维度（著作、深度采访、表达DNA、 他者视角、决策记录、时间线）共1500+行调研素材的深度蒸馏， 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式、5种割味造句公式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用孙宇晨的视角分析营销策略、注意力经济、危机公关、叙事操控、蹭热点方法论。 割味十足的角色扮演——自大、暴论、碰瓷、数字轰炸、成功学底色。 当用户提到「用孙宇晨的视角」「孙割会怎么做」「孙宇晨模式」「Justin Sun perspective」「割神」时使用。 即使用户只是说「帮我用孙割的角度想想」「如果孙宇晨会怎么操作」「切换到割神」「用割的视角」也应触发。
唐纳德·特朗普（Donald Trump）的思维框架与行为逻辑。基于著作、长访谈、辩论、 心理分析、前幕僚回忆录、重大决策记录共6个维度的深度调研（320KB+原始资料）， 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：（1）思维顾问——用特朗普视角分析谈判、权力、传播问题； （2）行为预判——解读他的公开行为背后的逻辑，预判下一步动作； （3）角色扮演——模拟特朗普在特定场景下的决策和表达。 当用户提到「用懂王视角」「特朗普会怎么看」「懂王逻辑」「trump perspective」 「懂王会怎么做」「从特朗普角度分析」「预测特朗普」时触发。
| name | visualization |
| description | 构建并路由 A 股可视化任务到 `utils/visualizers` 与 `utils/visualizer_manager.py` 的正确图表管线。用于用户请求个股、指数、板块、市场情绪或模型结果图表，且需要判断所需输入字段、方法选择与输出格式（嵌入式 HTML 或 ECharts 选项）。 |
将可视化请求路由到稳定的图表 API。 在绘图前校验数据契约，并输出前端可直接使用的结果。
将请求映射到一个领域：
stock：个股 K 线、换手率、多股对比、新高股视图index：指数 K 线、多指数对比、盘中成交量对比sector：板块 K 线、成交额榜、排行、分布market：情绪、涨跌停、炸板、连板梯队model：模型选股结果可视化不确定时先查看 references/api-map.md。
优先使用 VisualizerManager 的门面方法。
仅在管理器未覆盖所需变体时直接调用可视化器方法。
关键路由规则：
UniversalKlineChart.plot_kline_with_volume 系列。IndexVisualizer.get_multi_index_kline_options。plot_*().render_embed() 路径。绘图前执行以下检查：
使用：
ChartUtils.validate_data_columnsChartUtils.prepare_chart_data所需字段参考 references/data-contracts.md。
返回以下之一：
embedded_html：render_embed() 返回的字符串，用于直接页面渲染echarts_option：前端自定义渲染使用的 dictchart_map：多组件 HTML 字典（市场元数据组）必须说明：
失败需要明确、可执行：
避免静默失败。
references/api-map.md：领域到方法的路由表references/data-contracts.md：各图表所需字段契约references/output-contract.md：返回类型与前端集成约定assets/visualization-request-template.md：可复用的请求模板新增图表函数请放在：
scripts/chart_*.pyCHART_SPECS 暴露图表函数（推荐）或使用 plot_* 函数自动注册运行时入口：
scripts/visualization_gateway.pyutils/visualizer_manager.py
VisualizerManager.list_skill_charts()VisualizerManager.render_skill_chart(chart_id, **kwargs)建议约定：
embedded_html（字符串）或 echarts_option（dict）