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战略原材料/大宗商品的产业链结构化分析框架（五层漏斗）。判断「上游资源是否国产掌控 → 中游技术是否国产替代 → 下游需求是否 AI 等高景气」，并落到受益标的。当用户提到某原材料/金属/矿产「暴涨/暴跌/短缺/紧缺/被卡脖子/战略储备/出口管制」，或讨论锂、钴、镍、稀土、萤石、石墨、磷矿、硫磺、高纯石英砂、硅、锗、镓、锑、钨、铀、铜、铝、铂族金属等的供需/资源掌控/国产替代/AI 关联/投资标的时使用。也用于「某原材料突然火了，帮我看看产业链格局/谁受益」「这波涨价是结构性还是短期」「国产替代到哪一步了」类问题。
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| name | strategic-materials |
| description | 战略原材料/大宗商品的产业链结构化分析框架（五层漏斗）。判断「上游资源是否国产掌控 → 中游技术是否国产替代 → 下游需求是否 AI 等高景气」，并落到受益标的。当用户提到某原材料/金属/矿产「暴涨/暴跌/短缺/紧缺/被卡脖子/战略储备/出口管制」，或讨论锂、钴、镍、稀土、萤石、石墨、磷矿、硫磺、高纯石英砂、硅、锗、镓、锑、钨、铀、铜、铝、铂族金属等的供需/资源掌控/国产替代/AI 关联/投资标的时使用。也用于「某原材料突然火了，帮我看看产业链格局/谁受益」「这波涨价是结构性还是短期」「国产替代到哪一步了」类问题。 |
核心逻辑：从「表观现象」（价格暴涨/短缺）出发，逐层拆解 供需结构 → 资源掌控力 → 技术自主性 → 新兴应用交叉 → 政策地缘 → 受益标的，形成对产业链格局与投资/风险的结构化判断。
本 skill 是编排器，不是孤岛。 它强制接线三个已有 skill：实时价格走
stock-data-fetch；研报/小作文里的数字降级核实走claim-verification；结论落档走openorder。
stock-data-fetch 取最新价（A/HK 用腾讯财经，商品/期货用对应源），禁用旧价；输出必须标价格时间+源。claim-verification 的证据梯度溯源到 S/A 级；无源的标 ⚠️ 不下定论（这正是「量级未证实」失真模式）。逐一排查三种模式，并评估商业化成熟度（实验室→中试→量产）：
出口管制/关税；资源民族主义（国有化、提权利金、强制本地加工）；绿色低碳（碳关税/环保成本）；战略矿产清单/收储/补贴；运输咽喉（马六甲/霍尔木兹/苏伊士）。
沿产业链分段挑龙头，每个标的标 thesis 强度（合同/财报实证 > 战略合作 PR > demo/送样 > 论坛传闻，见 claim-verification 关系强度分级）：
| 环节 | 挑什么 | thesis 强度 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 资源端 | 矿/盐湖/回收的量价弹性龙头 | 受益于涨价直接 | |
| 加工/冶炼端 | 加工垄断或一体化龙头 | 看加工费 spread | |
| 设备/工艺端 | 国产替代设备/技术供应商 | 第三层突破的卖铲人 | |
| 下游应用端 | AI/新能源需求侧拉动方 | 第四层真实用量的对应 |
companies/{TICKER}.md；价格用 stock-data-fetch 现取。先给 总评（一句话判断：结构性/脉冲 + 定价权归属 + 国产替代成色 + AI 关联真伪 + 最大风险），再给：
1. Scorecard（五维定量，跨品种可比）
| 维度 | 取值 | 分级/解读 |
|---|---|---|
| 进口依赖度 | __% | 高/中/低 |
| 进口集中度(CR3) | __% | 是否地缘高风险 |
| 资源掌控定级 | 掌控/加工垄断/消费主导/依赖 | — |
| 国产化率(关键工艺) | __% | 已工业化? |
| AI/前沿需求占比 | 当前__% → 3yr __% | 真实用量? |
2. 五层漏斗结论（逐层 1–2 句）+ 各层自检答案（必填，独立成行，逐条作答）：
自检答案是这套框架最防自欺的部分，不能只在正文散落带过，必须逐条显式作答。 3. 受益标的表（第六层，含 thesis 强度 + 现价/时间/源） 4. 核验矩阵（claim-verification 模板：关键数字 ✅/🟡/🔴/⚠️ + 一手源） 5. 催化剂日历（未来 6–18 个月投产/关停/政策节点）
分析完成后按 openorder 规则回写：
frameworks/strategic-materials-funnel.md（本框架的知识页）。industries/{材料}/README.md（含 scorecard + 催化剂日历）。companies/{TICKER}.md。log.md + 更新 INDEX.md。| 品种 | 框架重点 | 额外关注 |
|---|---|---|
| 锂 | 盐湖提锂国产技术 / 新能源电池 / AI 赋能研发 | 电池回收、钠电替代风险 |
| 稀土 | 资源中国绝对主导 / 永磁 / AI 电机需求 | 出口管制、海外矿重启 |
| 萤石 | 资源+进口双依赖 / 氟化工国产替代 / AI 芯片含氟气体 | 环保限采 |
| 高纯石英砂 | 美国 Spruce Pine 垄断 / 光伏半导体双需求 / 提纯国产替代 | 坩埚内层砂稀缺 |
| 磷矿 | 储量中国第一但品位降 / 磷酸铁锂 / AI 赋能选矿 | 伴生氟、湿法净化磷酸 |
| 石墨 | 中国主导天然石墨 / 人造石墨 / 负极设备 | 出口管制、海外负极产能 |
| 硫磺 | 油气副产弹性低 / 硫铁矿替代 / 硫化物固态电池 | 中东地缘、磷肥保供 |
本框架隐含前提是「供给受限 + 资源/技术壁垒型的实物战略原材料」。命中以下任一 → 停下来换镜头，别硬套（否则第二/三层会空转，得出结构完整但前提错的结论）：
自检：如果第二层（资源掌控）或第三层（技术自主）你填不出有意义的内容，说明这个品种可能不适合本框架。框架选择是人主导的最高杠杆判断——选错镜头比分析不细致更致命。
分析产出的可证伪判断（如「这波是脉冲非结构性」），按 openorder frameworks/outcome-tracking.md 规范记入 thesis-ledger.md（状态=待验证 + 验证窗口），来源标 framework:strategic-materials。若驱动了真实建仓，头寸也标同一来源，便于日后给框架打分（命中率，而非单笔盈亏）。
stock-data-fetch 现取。claim-verification 降级核实。人机投研协作的操作系统——交易员出方向，Agent 出证据，决策权归人。它是一个编排器：把交易员抽象出的「逻辑框架」默认降级为待验证假设，依次调度 claim-verification（验真）、stock-data-fetch（取实时行情）、strategic-materials（产业链框架）、openorder（记忆/回写）、trade-journal（反馈闭环）、agent-tool-escalation（工具纪律），最后交还核验矩阵 + 个股清单 + 风险提示给交易员决策。当用户给出投资逻辑/趋势判断/受益方向、转发研报或小作文让你验证、问某公司/行业/标的、讨论估值或卡脖子或产业链、要选股或对比、要记一笔交易时，使用本 skill 串起整套流程。即使用户没点名"工作流"，只要进入投研语境就应当按这套分工与铁律执行。
Agent 工具调用失败的复盘与升级阶梯。当用户提到 "工具失败"、"403 / 404 抓不到"、"clone 不动"、"为什么不直接用 gh"、"toolcalling issue"、"工具调用问题"、"如何避免（同样的失败）"、"工具升级"、"escalation"、复盘 agent 工具使用反模式时使用。提供完整工具阶梯参考、历史失败案例、AskQuestion 之前的自检三问。
核实二手信息真伪的方法论——把推文/小作文/新闻/研报/其他 AI 的结论降级为"假设"，拆成原子声明，用一手源逐条验真并打标签。当用户提到 "核实/查证/验证一下"、"这个人说的对吗"、"哪些需要验证"、"小作文"、"推文/X/Twitter 说"、"别的 AI 说"、"fact-check"、"多头/空头 thesis 核验"、"消息靠谱吗"、转发一段新闻/研报/截图让你判断真假时使用。也用于投资/公司关系/技术声明的真伪判断。
OpenOrder — Order out of investment chaos. An AI-maintained investment research wiki that compounds your edge across every conversation. Triggers automatically on: (1) any stock ticker (US/HK/A-share/TW/JP) or company name; (2) industry/theme discussions (semiconductors, AI infra, photonics, HBM, energy, biotech, crypto, etc.); (3) investment frameworks/methodology (moats, chokepoints, valuation, portfolio construction, value chain analysis); (4) earnings, guidance, research notes, or news analysis; (5) explicit operations ('ingest', 'lint wiki', 'archive this', 'add to research'). On trigger MUST: Read INDEX.md first → Read relevant sub-files → Answer using wiki content → Update wiki when new insights emerge. This is a cross-session, cross-project, read+write skill. Inspired by Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern.
Fetch multi-market financial data — US (FMP→Finnhub), A/HK (Tencent→Sina), crypto (OKX→Hyperliquid), commodities (Hyperliquid+Finnhub), news (Marketaux), backup (Longbridge). Battle-tested in restricted network environments.
把交易/持仓截图或口述结构化录入「交易日志」——记下标的、方向、股数、成本价、建仓日、账户，并当场确认每笔的「来源框架」(framework/直觉/消息/未归因)，写入独立的交易日志表（默认本地 CSV/Markdown，飞书/Notion 等为可选适配器），并联动 openorder thesis-ledger 做归因与盈亏。当用户发券商/持仓/成交截图、说"记一笔/记账/录入交易/建仓/加仓/减仓/平仓/这是我的持仓""帮我把这单记下来""更新持仓"时使用。配合 openorder(归因+thesis-ledger)、stock-data-fetch(现价算盈亏)、claim-verification(截图数字不臆造)。