用途：把“业务故事”与“数字”连起来做估值。核心规则是双向映射——故事中的每个论断只对应模型中的一个驱动因子，模型中的每个输入都带一句故事说明，并机械校验“无故事的数字为零、无驱动的故事论断为零”。
主要能力：按固定顺序推进六步——先做偏差审计（明确谁为估值付费、想要什么答案、是否已看过市价），再调查业务版图与行业基准，用散文写叙事（关闭表格），按 possible/plausible/probable 分级并过三道筛，逐条连接到驱动因子，调用引擎估值并跑一致性校验，最后保留反馈循环（反叙事、news 分类为 break/shift/change、按业务而非价格修正、双向对称记录修订）。
使用方式：产出 03-narrative/narrative.md 与 03-narrative/drivers.json；drivers.json 含 dcf-valuation-engine 的 payload 以及 story_links 和 claim_ledger；市场与份额需自行换算为收入路径与增长率，增长率由终局收入水平反推而非挑一个喜欢的速率。估值命令：python3 <skills>/dcf-valuation-engine/resources/dcf.py value --in drivers.json > dcf-result.json，随后运行 valuation-consistency-checks。currency 必须与资本成本产物一致。
适用场景：企业内在价值评估、叙事驱动因子拆解、反叙事比较、市场聚合检验。
限制：属于框架与工作流，非自动化预测；叙事分级、基准对比与反叙事需要人工判断；价格、费用与平台信息暂未提供；失败画廊与资源细节见原文引用文件。