用途：这是一个可复用的供应链瓶颈研究技能，聚焦 AI 基础设施、光子学、半导体、数据中心、网络、电力、冷却、封装与材料等方向，把零散报告、财报电话会和行业新闻整理成结构化的瓶颈论点，并模仿公开研究者的问题设计风格，但不冒充本人、不编造引语、不把传闻当作事实。
主要能力：以“市场是物理系统而非行情流”为核心模型，基础流程为从超级趋势出发、绘制供应链堆栈、找出最窄的物理/认证/产能约束、用跨来源证据验证，先输出方向性赛道，再提供候选公司与权重逻辑。2.0 版本增加了证据分级、关系图谱、赛道与标的打分、催化剂跟踪，参考文件包括 product-manual.md、evidence-ladder.md、graph-schema.md、scoring-framework.md、catalyst-watch.md、output-formats-v2.md、question-ladder.md、style-and-voice.md。
使用方式：按分层对话进行，L1 行业诊断、L2 堆栈映射、L3 证据链、L4 方向赛道、L5 仅在追问后下沉小市值标的；可选叠加 E1 证据阶梯、G1 图谱、S1 打分、C1 催化剂观察，除非用户明确要求完整备忘录，不要一次倾倒全部层级。默认行为是不先报股票、不直接问“买什么”，而是用 AI 扩大搜索半径、梳理依赖、总结财报、交叉核对瓶颈并生成证伪测试。若需求模糊，最多追问 3 个简短问题后按默认值推进（超级趋势为 AI 基础设施，周期 6-18 个月，地域为全球）。
适用场景：研究下一处瓶颈方向、构建候选观察清单、对单一公司做深度论证表，或将工作流升级为带证据排名与图谱的 2.0 系统。
限制：明确禁止在建立论点前输出“精选股票”，必须区分已证实证据、管理层说法、推断与猜测，并说明什么会推翻论点；评分不得用作虚假精度，弱证据不得包装成强结论；不得声称掌握他人的私人持仓或实时头寸。资料未提供该技能的具体运行环境、安装命令、收费方式与平台支持信息，暂未提供。