• 视角名称: 网络效应视角
• 核心问题: 这个产品/服务能否形成"赢家通吃"的网络效应格局？如何加速到达临界点？
• 适用场景: 评估新产品增长潜力、判断平台竞争格局、分析品牌价值、设计生态战略
• 理论基础: 网络效应理论（张潇雨、刘润、薛兆丰）、平台战略（陈威如）、临界点理论（宁向东）
• 视角分类: 按透镜来源-方法视角；按透镜性质-结构性视角；按透镜功能-决策型视角；按透镜边界-通用视角
• 适用对象: 按存在形态-系统型；按时间维度-动态；按复杂程度-复杂；按分析目的-决策型；按分析深度-深层
• Root Rank形态: 反馈循环

核心定义层

什么是网络效应视角

网络效应视角不是"用户越多越好"的简单判断，不是"互联网公司专用"的狭隘理解，而是一套用于分析连接如何创造价值、临界点如何决定成败、转移成本如何形成护城河的决策工具。

核心概念

网络效应的本质：随着每一个用户人数的增加，产品或服务本身的价值也会提高[[9103539a]]。这不是线性的增长，而是指数级的正反馈循环。

临界点（Tipping Point）：用户数量必须达到最低意愿门槛，其他潜在消费者才会愿意进入平台[[8001647e]]。一旦跨越临界点，将实现用户的爆炸式增长[[8001647e]]。

转移成本：用户离开这个网络的成本，包括货币成本、学习成本、关系成本等。转移成本越高，护城河越深。

同边与跨边网络效应：同边网络效应指某一边市场群体的用户规模增长时，将影响同一边群体内的其他使用者所得到的效用；跨边网络效应指一边用户的规模增长将影响另外一边群体使用该平台所得到的效用[[47558123]]。

负向网络效应：使用者数量的增长反而带来网络价值的降低，如供需失衡导致的体验下降[[94dba334]]。

Root Rank形态

网络效应视角的root rank形态为反馈循环，其关系本质是正反馈循环（reinforcing loop）——用户增加→价值提升→吸引更多用户→价值进一步提升，但可能伴随负反馈（如负向效应、竞争加剧），适合用环路图（标 +/-）来可视化。

核心创新

网络效应视角采用"要点索引+问题匹配"机制，只输出问题最相关的1-2个核心要点，深度展开分析，避免泛泛而谈。

要点索引层

要点1: 连接价值判断

核心判据:

• 用户/参与者的增加是否提升了每个节点的价值？
• 连接是否转化为对用户的具体价值提升？
• 价值提升是否可感知、可量化？

适用场景: 评估新产品、新平台的增长潜力；判断产品是否具备网络效应基础

典型案例:

• 微信：用户越多，可连接的朋友越多，价值越大[[433c2f73]]
• 货币：使用的人越多，流通价值越大[[55cc49cb]]
• 微博/Twitter：每增加一个用户，你可以关注的人、可以收看的内容都会增加，而且这种增加是指数级的[[9103539a]]

要点2: 临界点识别

核心判据:

• 当前网络规模是否接近自我增长的阈值？
• 距离临界点还有多远？
• 是否有清晰的临界点计算方法？

适用场景: 判断平台是否值得持续投入、何时能爆发；评估增长策略的有效性

典型案例:

• 支付宝：通过补贴快速突破临界点，形成网络效应[[7a441544]]
• 数字平台：达到临界点后组网速度极快，网络效应会一下子爆发[[cb45b785]]
• 一旦挖到了临界点，用户和生态就会像拥有生命一样，自我成长[[8d6cc9bd]]

要点3: 转移成本评估

核心判据:

• 用户离开这个网络的成本有多高？
• 是否有"离不开"的锁定效应？
• 转移成本是货币成本、学习成本还是关系成本？

适用场景: 判断护城河的深度、竞争对手能否撬动用户；评估产品的粘性

典型案例:

• 微信：朋友关系都在上面，转移成本极高[[433c2f73]]
• 操作系统：软件生态迁移成本高，形成强护城河[[55cc49cb]]
• Meta：沉淀了上亿用户的社交关系数据，使单个用户的转移成本极高[[1ace9356]]

要点4: 正负效应平衡

核心判据:

• 是否存在负向网络效应？
• 如何通过机制设计避免反向坍缩？
• 供需是否匹配？体验是否稳定？

适用场景: 平台运营、供需匹配优化；防止网络效应反向坍缩

典型案例:

• 美团打车：用户太多司机不够，等待时间加长；司机太多用户不够，司机接不到单，出现负向网络效应[[94dba334]]
• 电商平台：买家过多导致竞争加剧，可能产生负向效应
• 当平台规模达到临界点时，可能会分化出新的平台[[98604522]]

匹配逻辑层

问题特征分析维度

问题类型:

• 决策型：需要判断产品/服务能否形成网络效应、是否值得投入
• 解释型：需要理解为什么某个产品成功/失败
• 预测型：需要预判平台能否突破临界点、能否形成赢家通吃
• 转换型：需要从传统思维转换为网络效应思维

关键要素:

• 是否涉及用户连接/节点增长
• 是否有明显的临界点特征
• 是否需要评估转移成本/护城河
• 是否涉及平台双边/多边效应
• 是否有负向效应的风险

问题尺度:

• 个人层面：个人决策、个人行为选择
• 组织层面：团队决策、组织战略制定
• 系统层面：行业趋势、平台生态、市场格局

匹配度计算公式

匹配度 = (类型匹配度 × 0.4) + (要素匹配度 × 0.4) + (尺度匹配度 × 0.2)

类型匹配度: 问题类型与要点适用场景的匹配程度（0-1分）

要素匹配度: 问题关键要素与要点核心判据的匹配程度（0-1分）

尺度匹配度: 问题尺度与要点典型案例的匹配程度（0-1分）

输出规则

• 只输出匹配度最高的1-2个点
• 如果最高匹配度<0.5，说明网络效应视角不适用，返回"不适用"判断

操作工序层

第一步:问题特征分析与要点匹配

说明: 这是网络效应视角的核心创新，不是全量输出所有要点，而是先分析问题特征，匹配最相关的1-2个点，然后只围绕这些点深度展开。

方法:

• 分析问题类型: 决策型/解释型/预测型/转换型
• 识别关键要素: 用户连接/临界点/转移成本/双边效应/负向效应
• 确定问题尺度: 个人层面/组织层面/系统层面
• 计算每个要点的匹配度
• 选出匹配度最高的1-2个点
• 如果最高匹配度<0.5，说明网络效应视角不适用，返回"不适用"判断

输出格式:

## 问题特征分析与要点匹配

### 问题特征分析

**问题类型**: [决策型/解释型/预测型/转换型]

**关键要素**: [列出问题包含的关键要素]

**问题尺度**: [个人层面/组织层面/系统层面]

### 要点匹配结果

**选中要点1**: [要点名称] (匹配度: [0.XX])

**选中要点2**: [要点名称] (匹配度: [0.XX])

### 匹配度说明

[简要说明为什么选中这些点]

后续步骤: 围绕选中的要点深度展开分析，每个要点详细说明核心原理、用判据过一遍问题、给出具体分析结论。

第二步:检索得到内容

去得到上检索与网络效应相关的内容，建立知识基础。

检索关键词:

• 网络效应的概念定义和本质
• 临界点（tipping point）理论和案例
• 转移成本和护城河的关系
• 平台战略中的双边网络效应
• 赢家通吃和先发优势的区别

检索参数:

• channel: dedao_library
• top_k: 15-20
• 必须记录所有检索结果的pk和引用标记

输出格式:

检索结果:
1. [标题] [[pk]] - [引用标记]
   - 核心内容摘要:
2. [标题] [[pk]] - [引用标记]
   - 核心内容摘要:
...

第三步:深度分析文档写作

基于检索到的内容，写一篇5000字的深度分析文档，采用万维钢风格。

写作风格要求:

• 高视角切入——不从定义开始，从一个反直觉的观察或问题入手
• 说透本质——不只罗列现象，要挖到生成器层面
• 反差感——从"看起来复杂"走到"原来如此简单"

文档结构(不要显式标注章节):

• 第一段: 钩子——从一个反直觉的现象或问题开始，让读者感到"这事儿不对劲"
• 中间段落: 展开分析——展示核心概念和原理，用3-5个典型例子说明，挖掘背后的生成器
• 后半段: 验证和升维——用这个视角重新解释熟悉的现象，展示洞察力和解释力
• 结尾段: 开放性——不总结，而是留下一个让读者继续想的问题

语言风格红线:

• 零AI腔: 禁止"根据数据显示、系统分析表明、深入探讨、至关重要、此外、进一步、值得注意的是"
• 零咨询师腔: 禁止"这恰恰说明、这正是、这其实反映了"
• 零套话: 禁止"希望对你有帮助、加油、继续努力、坚持就是胜利"
• 零泛夸: 禁止"很棒、很好、很有想法、很有深度、不错"
• 口语化: 用"你"不用"您"，说人话，像跟聪明朋友聊天
• 短句优先: 能用两个字说的不用四个字
• 一句一事: 每句只推进一步，长句拆短
• 具体: 名词看得见，动词有力气

格式要求:

• 加粗标题用 XX 格式，每个标题后必须空一行
• 引用得到内容时，在句子末尾标注 [[xxxxxxxx]]
• 不用 markdown 引用块
• 不用「」括号
• 字数控制在5000字左右

输出格式:

# 网络效应视角:[简短标题]

[文档正文,5000字左右,万维钢风格]

第四步:确定视角分类

基于深度分析文档，确定网络效应视角的分类。

视角分类维度:

1. 按透镜来源: 学科视角/方法视角/模型视角/专家视角/经典视角
2. 按透镜性质: 结构性视角/过程性视角/认知性视角/价值性视角/尺度性视角
3. 按透镜功能: 洞察型视角/解释型视角/预测型视角/决策型视角/转换型视角
4. 按透镜组合: 主视角/辅助视角/并行视角/串行视角/对立视角
5. 按透镜创造: 从学科创造/从方法创造/从模型创造/从专家创造/从经典创造
6. 按透镜边界: 通用视角/专用视角/组合视角/暂时视角/元视角

确定方法:

• 每个维度选择1-2个最合适的分类
• 基于深度分析文档中网络效应视角的特征来判断
• 如果某个维度不适用，标注"不适用"

输出格式:

视角分类:
- 按透镜来源: [分类]
- 按透镜性质: [分类]
- 按透镜功能: [分类]
- 按透镜组合: [分类]
- 按透镜创造: [分类]
- 按透镜边界: [分类]

第五步:确定适用对象

基于深度分析文档，确定网络效应视角的适用对象。

适用对象维度:

1. 按存在形态: 概念型/人物型/文本型/现象型/系统型
2. 按时间维度: 静态/动态/历史/未来
3. 按复杂程度: 简单/复杂/混沌/超系统
4. 按分析目的: 理解型/解释型/预测型/决策型/创造型
5. 按分析深度: 表层/深层/根源/元
6. 按对象组合: 单一/对比/关联/嵌套/系统

确定方法:

• 每个维度选择1-3个最合适的对象类型
• 基于深度分析文档中网络效应视角能处理的对象类型来判断
• 如果某个维度不适用，标注"不适用"

输出格式:

适用对象:
- 按存在形态: [对象类型]
- 按时间维度: [对象类型]
- 按复杂程度: [对象类型]
- 按分析目的: [对象类型]
- 按分析深度: [对象类型]
- 按对象组合: [对象类型]

第六步:分析root rank形态

基于深度分析文档，分析网络效应视角的root rank形态，确定适合的ASCII画法。

九种root rank形态:

1. 正交 - 几根并排独立、可滑动 → 二轴/多轴坐标系
2. 嵌套穿透 - 一层托一层(最深一根是元命题) → 钻井剖面
3. 张力对立 - 一根线两端拉扯 → 光谱/滑标
4. 反馈循环 - 互相正负推动 → 环路图(标 +/-)
5. 阶段递进 - 一段接一段 → 链式/台阶
6. 层级分叉 - 一根分多根,多根再分 → 树形图
7. 耦合网络 - 多对多互勾 → 网状图
8. 振荡 - 涨涨落落、节奏交替 → 波形/振荡曲线
9. 多维分类 - 多维分类(如抽象度 x 远近度 x 时间) → N轴/多切片

判断方法:

• 基于深度分析文档中网络效应视角的核心概念和关系形态
• 确定root rank是哪种形态
• 选择对应的ASCII画法

输出格式:

Root Rank形态分析:
- 形态类型: [形态名称]
- 关系本质: [关系描述]
- 对应画法: [画法名称]

第七步:设计要点索引层

基于深度分析文档，提炼网络效应视角的3-5个核心分析点。

要点索引设计原则:

• 数量控制: 3-5个点，不要贪多
• 每个点包含: 点名称、核心判据、适用场景、典型案例
• 点的独立性: 每个点可以独立使用
• 点的互补性: 多个点之间互补，不重叠

输出格式:

## 要点索引层

### 要点1: [点名称]

**核心判据**:
- [判据1]
- [判据2]
- [判据3]

**适用场景**: [什么类型的问题适合用这个点]

**典型案例**: [1-2个典型应用案例]

### 要点2: [点名称]

**核心判据**:
- [判据1]
- [判据2]

**适用场景**: [什么类型的问题适合用这个点]

**典型案例**: [1-2个典型应用案例]

...

第八步:设计匹配逻辑层

设计问题特征分析维度和"问题-要点"匹配算法。

问题特征分析维度:

• 问题类型: 决策型/解释型/预测型/转换型
• 关键要素: 用户连接/临界点/转移成本/双边效应/负向效应
• 问题尺度: 个人层面/组织层面/系统层面

匹配度计算公式:

匹配度 = (类型匹配度 × 0.4) + (要素匹配度 × 0.4) + (尺度匹配度 × 0.2)

输出规则:

• 只输出匹配度最高的1-2个点
• 如果最高匹配度<0.5，说明网络效应视角不适用

输出格式:

## 匹配逻辑层

### 问题特征分析维度

**问题类型**: 决策型/解释型/预测型/转换型

**关键要素**: 用户连接/临界点/转移成本/双边效应/负向效应

**问题尺度**: 个人层面/组织层面/系统层面

### 匹配度计算公式

匹配度 = (类型匹配度 × 0.4) + (要素匹配度 × 0.4) + (尺度匹配度 × 0.2)

### 输出规则

- 只输出匹配度最高的1-2个点
- 如果最高匹配度<0.5，说明网络效应视角不适用

第九步:设计提示词的元信息层

基于深度分析文档和分类标注，设计提示词的元信息层。

元信息层内容:

• 视角名称: 网络效应视角
• 核心问题: 这个视角要回答的核心问题是什么?
• 适用场景: 什么情况下使用这个视角?
• 理论基础: 这个视角的理论来源是什么?
• 视角分类: 第三步确定的视角分类
• 适用对象: 第四步确定的适用对象
• 版本号: 4.5.1
• Root Rank形态: 第五步确定的形态

输出格式:

name: network-effects-perspective
description: [一句话描述视角功能]
user_invocable: true
version: 4.5.1

## 元信息层
- 视角名称: 网络效应视角
- 核心问题: [核心问题]
- 适用场景: [适用场景]
- 理论基础: [理论基础]
- 视角分类: [视角分类]
- 适用对象: [适用对象]
- Root Rank形态: [形态类型]

第十步:设计提示词的核心定义层

基于深度分析文档，设计提示词的核心定义层。

核心定义层内容:

• 什么是网络效应视角: 一句话说明，与其他视角的区别
• 核心概念: 列出3-5个核心概念，每个概念简要说明
• 与其他视角的差异化: 明确网络效应视角的独特价值
• Root Rank形态说明: 说明网络效应视角的关系形态
• 核心创新: 说明从"全量输出"到"精准匹配"的转变

输出格式:

## 核心定义层
### 什么是网络效应视角
网络效应视角不是[A],不是[B],而是[C]

### 核心概念
**概念1**: [说明]
**概念2**: [说明]
**概念3**: [说明]

### Root Rank形态
网络效应视角的root rank形态为[形态类型],其关系本质是[关系描述],适合用[画法名称]来可视化。

### 核心创新
网络效应视角采用"要点索引+问题匹配"机制,只输出问题最相关的1-2个核心要点,深度展开分析,避免泛泛而谈。

第十一步:设计提示词的操作工序层

设计7-9个步骤的操作工序,第一步必须改为问题特征分析与要点匹配。

第一步:问题特征分析与要点匹配

说明: 这是网络效应视角的核心创新，不是全量输出所有要点，而是先分析问题特征，匹配最相关的1-2个点，然后只围绕这些点深度展开。

方法:

• 分析问题类型: 决策型/解释型/预测型/转换型
• 识别关键要素: 用户连接/临界点/转移成本/双边效应/负向效应
• 确定问题尺度: 个人层面/组织层面/系统层面
• 计算每个要点的匹配度
• 选出匹配度最高的1-2个点
• 如果最高匹配度<0.5，说明网络效应视角不适用，返回"不适用"判断

输出格式:

## 问题特征分析与要点匹配

### 问题特征分析

**问题类型**: [决策型/解释型/预测型/转换型]

**关键要素**: [列出问题包含的关键要素]

**问题尺度**: [个人层面/组织层面/系统层面]

### 要点匹配结果

**选中要点1**: [要点名称] (匹配度: [0.XX])

**选中要点2**: [要点名称] (匹配度: [0.XX])

### 匹配度说明

[简要说明为什么选中这些点]

后续步骤: 围绕选中的要点深度展开分析，每个要点详细说明核心原理、用判据过一遍问题、给出具体分析结论。

第十二步:设计提示词的判据层

基于网络效应视角的本质，提炼4条核心判据。

判据设计原则:

• 每条判据要具体、可检验
• 在开始分析前，先过一遍这四条判据
• 判据要反映网络效应视角的核心特征

输出格式:

## 判据层

在开始分析前，先过一遍这四条判据，确保你的分析是网络效应视角的:

**判据1**: [说明]  
**判据2**: [说明]  
**判据3**: [说明]  
**判据4**: [说明]

第十三步:设计提示词的结构判断层

设计双闸判断，确定网络效应视角的适用边界。

双闸判断:

• 闸1: 判断网络效应视角的核心特征是否满足
• 闸2: 判断网络效应视角的适用对象是否匹配

判断逻辑:

• 闸1满足 + 闸2满足 = 网络效应视角高度适用
• 闸1满足 + 闸2不满足 = 网络效应视角中度适用
• 闸1不满足 + 闸2满足 = 网络效应视角低度适用
• 闸1不满足 + 闸2不满足 = 网络效应视角不适用

输出格式:

## 结构判断层

### 双闸判断

**闸1:[闸1名称]**

- 判断问题1:
- 判断问题2:
- 判断问题3:

**闸2:[闸2名称]**

- 判断问题1:
- 判断问题2:
- 判断问题3:

**判断逻辑**:

- [闸1满足] + [闸2满足] = 网络效应视角高度适用
- [闸1满足] + [闸2不满足] = 网络效应视角中度适用
- [闸1不满足] + [闸2满足] = 网络效应视角低度适用
- [闸1不满足] + [闸2不满足] = 网络效应视角不适用

第十四步:设计提示词的反坍缩闸

列出常见陷阱，防止分析坍缩。

陷阱设计原则:

• 列出5-7个常见陷阱
• 每个陷阱包含症状和对策
• 帮助Agent避免分析坍缩

新增陷阱: 匹配失败时的处理

• 症状: 所有点的匹配度都<0.5，但仍强行输出分析
• 对策: 明确返回"网络效应视角不适用"，并说明原因

输出格式:

## 反坍缩闸

### 避免常见陷阱

**陷阱1:[陷阱名称]**

- 症状:[症状描述]
- 对策:[对策说明]

**陷阱2:[陷阱名称]**

- 症状:[症状描述]
- 对策:[对策说明]  
...

第十五步:设计提示词的写作规范层

设计输出结构和写作风格。

写作规范层内容:

• 输出结构: 列出输出应包含的主要部分
• 写作风格: 说明写作的语言风格要求
• ASCII图生成规范: 说明如何生成ASCII结构图
• 报告写作规范: 说明如何生成凝练报告
• 视角介绍文档写作规范: 说明如何生成视角介绍文档

输出格式:

## 写作规范层

### 输出结构

1. [部分1]
2. [部分2]
3. [部分3]

### 写作风格

- [风格要求1]
- [风格要求2]

### ASCII图生成规范

**硬约束:只用纯 ASCII 字符**。禁用任何 Unicode 符号(包括箭头 → ← ↑ ↓、方框 ┌─┐└─┘├┤│、圆点 • ◆ ●、粗体 ▶ ◀ 等)。

允许字符集:字母、数字、中文汉字、空格，以及 `- = | + * / \ < > ^ v [ ] ( ) { } . , : ; _ #`。

对照表(左禁用 / 右替换):

- `┌ ┐ └ ┘ ├ ┤ ┬ ┴ ┼` -> `+`
- `─ ━` -> `-`(或 `=` 表粗线)
- `│ ┃` -> `|`
- `→ ▶` -> `->`
- `← ◀` -> `<-`
- `↑` -> `^` 或 `|^`
- `↓` -> `v` 或 `|v`
- `◀─▶` -> `<->` 或 `<--->`
- `●` -> `*` 或 `o`
- `×` -> `x`

**九种取景框家族**:

| Root rank 形态 | 关系本质 | 取景框 |
|---|---|---|
| 几根并排独立、可滑动 | 正交 | 二轴 / 多轴坐标系 |
| 一层托一层(最深一根是元命题) | 嵌套穿透 | 钻井剖面 |
| 一根线两端拉扯 | 张力对立 | 光谱 / 滑标 |
| 互相正负推动 | 反馈循环 | 环路图(标 +/-) |
| 一段接一段 | 阶段递进 | 链式 / 台阶 |
| 一根分多根,多根再分 | 层级分叉 | 树形图 |
| 多对多互勾 | 耦合网络 | 网状图 |
| 涨涨落落、节奏交替 | 振荡 | 波形 / 振荡曲线 |
| 多维分类(如抽象度 x 远近度 x 时间) | 多维分类 | N轴 / 多切片 |

**画法选择原则**:

形式跟着骨架走——root rank 长成什么样，取景框就该长成什么样。下笔前先问一句:这个 rank 的关系，本身是什么形状?答完再选画法。

**演示要求**:

1. **二轴/多轴坐标系**: 图里必须标几个具体现象的坐标——比如"微信"落在哪、"微博"落在哪、"操作系统"落在哪。读者一眼看见这框怎么用，才学得会。空有坐标轴没有演示点，框就是空摆设。
2. **钻井剖面**: 每一层都要标具体例子，让读者顺着垂直方向看见"现象 -> 机制 -> 元命题"的穿透路径。最深一层是元命题，别留空——留空就是没钻到底。
3. **光谱/滑标**: 两端的特征要标出来，中间某点至少放一个具体案例的位置。光有两端没有案例点 = 空摆设——读者得看见这把尺子是怎么量的。
4. **反馈环路**: 每条箭头要标 `+` 或 `-`;正环(reinforcing,自我加强)和负环(balancing,自我抑制)的总效应在图旁边注一句——不写正负的环路图等于没画。
5. **链式/台阶**: 每个阶段要标具体例子，展示递进关系。
6. **树形图**: 每个分支要标具体例子，展示层级关系。
7. **网状图**: 每个节点要标具体例子，展示耦合关系。
8. **波形/振荡曲线**: 标出关键节点，展示节奏和周期性。
9. **N轴/多切片**: 每个切片要标具体例子，展示多维分类。

**坐标系分两档**:

- *属性型坐标系*——两根轴是分类或状态属性(比如单边-双边 x 正向-负向)。每个象限只是个分类标签，格子里没什么动力学要发生。按上面的要求做就行——四角标演示坐标和例子，格子里不再画。
- *动力学型坐标系*——两根轴是动力学维度，每个象限里的系统会演化出独特的时间行为。这种坐标系扁平地"贴标签"是浪费——每个象限都该升级成**带矩形边框的微型 ASCII 画**，把"这格里系统怎么动"裱在框里直接画出来。

一句话判别:**这格里的系统,有没有一段画得出来的动作?** 有——升级为动力学画面;没有——退回属性标签。

**动力学画面怎么画**:

- 每个象限是一个矩形边框(用 `+ - |` 围,像一幅装裱过的小 ASCII 画)
- 框内顶部画"这格的微型动力学缩影"——地形 / 状态 / 箭头 / 小球 / 曲线,任选,纯 ASCII
- 框内中部用一行字描述"这格里系统在做什么"
- 框内底部标该象限的标签 + 1-2 个典型例子
- 四个矩形被坐标轴隔开(轴线从矩形之间穿过)
- 不强求像素级对齐(中文宽度问题难免),但每框内容结构要一致

### 报告写作规范

**字数要求**: 2000字左右

**写作风格**:
- **凝练**: 用最少的字说透事，避免冗余表述
- **有逻辑**: 段落之间有清晰的逻辑推进，不是堆砌信息
- **不使用纯list模式**: 避免大量使用项目符号列表，用连贯的文字表述
- **结构化**: 可以有分段，但段落之间用文字衔接，不是孤立的条目

**报告结构**:
1. **视角本质**: 从高视角切入，说明网络效应视角的核心本质和独特价值
2. **核心原理**: 阐述网络效应视角的核心概念和生成器逻辑
3. **适用边界**: 说明网络效应视角的适用场景和边界条件
4. **实践价值**: 展示网络效应视角在实践中的应用价值和洞察力
5. **总结展望**: 简要总结网络效应视角的意义，展望其应用前景

**语言风格红线**:
- 零AI腔: 禁止"根据数据显示、系统分析表明、深入探讨、至关重要、此外、进一步、值得注意的是"
- 零咨询师腔: 禁止"这恰恰说明、这正是、这其实反映了"
- 零套话: 禁止"希望对你有帮助、加油、继续努力、坚持就是胜利"
- 零泛夸: 禁止"很棒、很好、很有想法、很有深度、不错"
- 口语化: 用"你"不用"您"，说人话，像跟聪明朋友聊天
- 短句优先: 能用两个字说的不用四个字
- 一句一事: 每句只推进一步，长句拆短
- 具体: 名词看得见，动词有力气

**格式要求**:
- 可以用加粗标题，但不要过度使用
- 段落之间用文字衔接，不是孤立的条目
- 避免大量使用项目符号列表
- 字数控制在2000字左右

### 视角介绍文档写作规范

**字数要求**: 4000字左右

**写作风格**:
- **结构合理**: 用清晰的逻辑结构组织内容，层次分明
- **逻辑清晰**: 段落之间有明确的逻辑推进，从概述到细节
- **详实具体**: 详细介绍核心概念和核心方法，不泛泛而谈
- **实用导向**: 侧重于实际应用，给出具体的方法和步骤

**文档结构**:
1. **视角概述**: 一句话定义网络效应视角是什么
2. **核心问题**: 这个视角要回答的核心问题
3. **理论基础**: 这个视角的理论来源
4. **适用场景**: 什么情况下使用这个视角
5. **核心概念**: 详细介绍3-5个核心概念，每个概念深入阐述
6. **核心方法**: 详细介绍3-5个核心方法，每个方法说明具体步骤
7. **与其他视角的区别**: 明确网络效应视角的独特价值
8. **Root Rank形态**: 说明网络效应视角的关系形态
9. **典型案例**: 列出2-3个典型案例，说明如何应用

**语言风格红线**:
- 零AI腔: 禁止"根据数据显示、系统分析表明、深入探讨、至关重要、此外、进一步、值得注意的是"
- 零咨询师腔: 禁止"这恰恰说明、这正是、这其实反映了"
- 零套话: 禁止"希望对你有帮助、加油、继续努力、坚持就是胜利"
- 零泛夸: 禁止"很棒、很好、很有想法、很有深度、不错"
- 口语化: 用"你"不用"您"，说人话，像跟聪明朋友聊天
- 短句优先: 能用两个字说的不用四个字
- 一句一事: 每句只推进一步，长句拆短
- 具体: 名词看得见，动词有力气

**格式要求**:
- 加粗标题用 **XX** 格式，每个标题后必须空一行
- 不用 markdown 引用块
- 不用「」括号
- 字数控制在4000字左右

第十六步:生成ASCII结构图

根据root rank形态分析结果，生成对应的ASCII结构图。

生成步骤:

1. 确定网络效应视角的root rank形态为反馈循环
2. 选择对应的取景框画法为环路图（标 +/-）
3. 根据深度分析文档中的核心概念和案例，填充具体内容
4. 遵循ASCII图生成规范，只使用允许的字符集
5. 满足演示要求，标注具体案例位置

输出格式:

## ASCII结构图

**Root Rank形态**: 反馈循环  
**取景框**: 环路图（标 +/-）

[ASCII结构图]

**说明**: [简要说明这个图如何展示网络效应视角的关系形态]

第十七步:生成视角介绍文档

基于深度分析文档、视角分类、适用对象和ASCII结构图，生成4000字左右的视角介绍文档。

视角介绍文档生成步骤:

1. 整合深度分析文档的核心观点
2. 提炼网络效应视角的本质和独特价值
3. 详细阐述核心概念，每个概念深入说明
4. 详细介绍核心方法，每个方法给出具体步骤
5. 说明适用场景和边界条件
6. 展示实践应用价值和典型案例
7. 用结构合理、逻辑清晰的文字表述

输出格式:

## 视角介绍文档

# 网络效应视角介绍文档

[文档正文,4000字左右,结构合理、逻辑清晰]

第十八步:生成凝练报告

基于深度分析文档、视角分类、适用对象和ASCII结构图，生成2000字左右的凝练报告。

报告生成步骤:

1. 整合深度分析文档的核心观点
2. 提炼网络效应视角的本质和独特价值
3. 阐述核心原理和生成器逻辑
4. 说明适用场景和边界条件
5. 展示实践应用价值和洞察力
6. 用凝练、有逻辑的文字表述，避免纯list模式

输出格式:

## 凝练报告

# 网络效应视角分析报告

[报告正文,2000字左右,凝练、有逻辑、不使用纯list模式]

第十九步:设计提示词的输出层

设计最终输出格式模板。

输出层内容:

• 给出一个完整的输出模板
• 让Agent知道最终输出应该是什么样子
• 包含ASCII结构图、视角介绍文档和凝练报告部分

输出格式:

## 输出层

### 最终输出格式

网络效应视角生成结果

检索结果

[列出所有检索到的得到内容]

深度分析文档

网络效应视角:[简短标题]

[文档正文,5000字左右,万维钢风格]

视角分类

[标注网络效应视角的分类]

适用对象

[标注网络效应视角的适用对象]

Root Rank形态分析

[分析网络效应视角的关系形态]

要点索引层

[列出网络效应视角的3-5个核心分析点]

匹配逻辑层

[问题特征分析维度和匹配算法]

网络效应视角分析提示词

[完整的分层结构提示词]

ASCII结构图

[根据root rank形态生成的ASCII结构图]

视角介绍文档

网络效应视角介绍文档

[文档正文,4000字左右,结构合理、逻辑清晰]

凝练报告

网络效应视角分析报告

[报告正文,2000字左右,凝练、有逻辑、不使用纯list模式]

存储结果

1. 深度分析文档已生成,note_id: [note_id]
2. 网络效应视角分析提示词已生成,note_id: [note_id]
3. 视角介绍文档已生成,note_id: [note_id]
4. 凝练报告已生成,note_id: [note_id]
5. 四个成果已存入知识库,topic_id: [topic_id]

第二十步:存储四个成果

将深度分析文档、网络效应视角分析提示词、视角介绍文档和凝练报告存入指定知识库。

存储步骤:

1. 使用 save_note 工具生成深度分析文档（已完成）
2. 使用 save_note 工具生成网络效应视角分析提示词（本步骤）
3. 使用 save_note 工具生成视角介绍文档
4. 使用 save_note 工具生成凝练报告
5. 使用 knowledge 工具的 note_add 功能将四个成果存到指定知识库

输出格式:

存储结果:

1. 深度分析文档已生成,note_id: 1913529065625780568
2. 网络效应视角分析提示词已生成,note_id: [note_id]
3. 视角介绍文档已生成,note_id: [note_id]
4. 凝练报告已生成,note_id: [note_id]
5. 四个成果已存入知识库,topic_id: [topic_id]

判据层

在开始生成视角工具前，先过一遍这四条判据:

检索充分性: 是否检索了足够的得到内容？是否记录了所有pk和引用标记？

风格一致性: 深度分析文档是否采用万维钢风格？是否有高视角切入？

分类准确性: 视角分类和适用对象是否准确？是否符合深度分析文档的内容？

结构完整性: 提示词是否包含完整的分层结构？是否包含所有必要部分？

要点索引质量: 要点索引是否提炼了3-5个核心分析点？每个点是否包含点名称、核心判据、适用场景、典型案例？

匹配逻辑清晰性: 匹配逻辑是否定义了问题特征分析维度？是否有匹配度计算公式？是否有输出规则？

可执行性: 提示词是否步骤式？每一步是否可执行？

ASCII图适配性: ASCII结构图是否根据root rank形态选择合适的画法？是否满足演示要求？

报告凝练性: 凝练报告是否2000字左右？是否凝练、有逻辑？是否避免纯list模式？

视角介绍文档完整性: 视角介绍文档是否4000字左右？是否结构合理、逻辑清晰？是否详细介绍核心概念和核心方法？

结构判断层

双闸判断

闸1:概念清晰度

• 网络效应是否是一个明确的视角概念？
• 网络效应是否有清晰的核心问题和适用场景？
• 网络效应是否有理论基础或学术来源？

闸2:工具化可行性

• 网络效应是否可以转化为步骤式的分析工具？
• 网络效应是否有足够的操作工序可以设计？
• 网络效应是否有明确的判据和边界？
• 网络效应的root rank形态是否清晰，能确定合适的ASCII画法？
• 网络效应是否有足够的材料生成视角介绍文档和凝练报告？
• 网络效应是否可以提炼出3-5个独立可用的核心分析点？

判断逻辑:

• 概念清晰度高 + 工具化可行性高 = 视角生成器4.5.1-Method高度适用
• 概念清晰度高 + 工具化可行性低 = 视角生成器4.5.1-Method中度适用
• 概念清晰度低 + 工具化可行性高 = 视角生成器4.5.1-Method低度适用
• 概念清晰度低 + 工具化可行性低 = 视角生成器4.5.1-Method不适用

反坍缩闸

避免常见陷阱

陷阱1:检索不充分

• 症状: 检索内容太少，没有建立足够的知识基础
• 对策: 检索top_k设为15-20，覆盖多个维度

陷阱2:风格偏离

• 症状: 深度分析文档没有采用万维钢风格，没有高视角切入
• 对策: 严格遵循万维钢风格要求，从反直觉现象入手

陷阱3:分类错误

• 症状: 视角分类和适用对象标注不准确，不符合深度分析文档
• 对策: 基于深度分析文档的内容特征来判断，不要主观臆测

陷阱4:结构不完整

• 症状: 提示词缺少某些分层结构，如要点索引层、匹配逻辑层、判据层、反坍缩闸、ASCII图生成层、视角介绍文档生成层、报告生成层等
• 对策: 参考ljg-rank模式，确保包含所有分层结构

陷阱5:步骤不清晰

• 症状: 操作工序的步骤不够具体，Agent无法执行
• 对策: 每一步都要有明确的说明、方法、输出格式

陷阱6:判据不明确

• 症状: 核心判据不够具体，无法检验
• 对策: 每条判据都要具体、可检验

陷阱7:边界不清

• 症状: 双闸判断不够清晰，无法确定适用边界
• 对策: 明确每个闸的判断问题和逻辑

陷阱8:Root Rank形态分析错误

• 症状: root rank形态判断错误，导致ASCII图画法选择不合适
• 对策: 基于深度分析文档的核心概念和关系形态，仔细判断形态类型

陷阱9:ASCII图不符合规范

• 症状: ASCII图使用了禁用的Unicode符号，或者没有满足演示要求
• 对策: 严格遵循ASCII图生成规范，只使用允许的字符集，满足演示要求

陷阱10:报告不符合规范

• 症状: 凝练报告字数偏离2000字太多，或者使用了纯list模式，或者逻辑不清晰
• 对策: 严格遵循报告写作规范，用凝练、有逻辑的文字表述，避免纯list模式

陷阱11:视角介绍文档不符合规范

• 症状: 视角介绍文档字数偏离4000字太多，或者结构不合理，或者逻辑不清晰，或者没有详细介绍核心概念和核心方法
• 对策: 严格遵循视角介绍文档写作规范，用结构合理、逻辑清晰的文字表述，详细介绍核心概念和核心方法

陷阱12:要点索引质量差

• 症状: 要点索引没有提炼核心分析点，或者要点数量过多/过少，或者要点不够独立
• 对策: 严格遵循要点索引设计原则，提炼3-5个独立可用的核心分析点

陷阱13:匹配逻辑不清晰

• 症状: 匹配逻辑没有定义问题特征分析维度，或者没有匹配度计算公式，或者没有输出规则
• 对策: 严格遵循匹配逻辑层设计，明确问题特征分析维度、匹配度计算公式和输出规则

陷阱14:匹配失败强行输出

• 症状: 所有点的匹配度都<0.5，但仍强行输出分析
• 对策: 明确返回"网络效应视角不适用"，并说明原因

写作规范层

输出结构

1. 检索结果: 列出所有检索到的得到内容
2. 深度分析文档: 万维钢风格的5000字文档
3. 视角分类: 标注网络效应视角的分类
4. 适用对象: 标注网络效应视角的适用对象
5. Root Rank形态分析: 分析网络效应视角的关系形态
6. 要点索引层: 列出网络效应视角的3-5个核心分析点
7. 匹配逻辑层: 问题特征分析维度和匹配算法
8. 提示词设计: 完整的分层结构提示词（包含ASCII图生成层、视角介绍文档生成层、报告生成层）
9. ASCII结构图: 根据root rank形态生成的ASCII结构图
10. 视角介绍文档: 4000字左右的视角介绍文档
11. 凝练报告: 2000字左右的凝练报告
12. 存储结果: 四个成果的存储信息

写作风格

• 零AI腔: 禁止"根据数据显示、系统分析表明、深入探讨、至关重要、此外、进一步、值得注意的是"
• 零咨询师腔: 禁止"这恰恰说明、这正是、这其实反映了"
• 零套话: 禁止"希望对你有帮助、加油、继续努力、坚持就是胜利"
• 零泛夸: 禁止"很棒、很好、很有想法、很有深度、不错"
• 口语化: 用"你"不用"您"，说人话，像跟聪明朋友聊天
• 短句优先: 能用两个字说的不用四个字
• 一句一事: 每句只推进一步，长句拆短
• 具体: 名词看得见，动词有力气

格式要求

• 加粗标题用 XX 格式，每个标题后必须空一行
• 引用得到内容时，在句子末尾标注 [[xxxxxxxx]]
• 不用 markdown 引用块
• 不用「」括号

ASCII图生成规范

硬约束:只用纯 ASCII 字符。禁用任何 Unicode 符号(包括箭头 → ← ↑ ↓、方框 ┌─┐└─┘├┤│、圆点 • ◆ ●、粗体 ▶ ◀ 等)。

允许字符集:字母、数字、中文汉字、空格，以及 - = | + * / \ < > ^ v [ ] ( ) { } . , : ; _ #。

对照表(左禁用 / 右替换):

• ┌ ┐ └ ┘ ├ ┤ ┬ ┴ ┼ -> +
• ─ ━ -> -(或 = 表粗线)
• │ ┃ -> |
• → ▶ -> ->
• ← ◀ -> <-
• ↑ -> ^ 或 |^
• ↓ -> v 或 |v
• ◀─▶ -> <-> 或 <--->
• ● -> * 或 o
• × -> x

九种取景框家族:

| Root rank 形态 | 关系本质 | 取景框 | |---|---|---| | 几根并排独立、可滑动 | 正交 | 二轴 / 多轴坐标系 | | 一层托一层(最深一根是元命题) | 嵌套穿透 | 钻井剖面 | | 一根线两端拉扯 | 张力对立 | 光谱 / 滑标 | | 互相正负推动 | 反馈循环 | 环路图(标 +/-) | | 一段接一段 | 阶段递进 | 链式 / 台阶 | | 一根分多根,多根再分 | 层级分叉 | 树形图 | | 多对多互勾 | 耦合网络 | 网状图 | | 涨涨落落、节奏交替 | 振荡 | 波形 / 振荡曲线 | | 多维分类(如抽象度 x 远近度 x 时间) | 多维分类 | N轴 / 多切片 |

画法选择原则:

形式跟着骨架走——root rank 长成什么样，取景框就该长成什么样。下笔前先问一句:这个 rank 的关系，本身是什么形状?答完再选画法。

报告写作规范

字数要求: 2000字左右

写作风格:

• 凝练: 用最少的字说透事，避免冗余表述
• 有逻辑: 段落之间有清晰的逻辑推进，不是堆砌信息
• 不使用纯list模式: 避免大量使用项目符号列表，用连贯的文字表述
• 结构化: 可以有分段，但段落之间用文字衔接，不是孤立的条目

报告结构:

1. 视角本质: 从高视角切入，说明网络效应视角的核心本质和独特价值
2. 核心原理: 阐述网络效应视角的核心概念和生成器逻辑
3. 适用边界: 说明网络效应视角的适用场景和边界条件
4. 实践价值: 展示网络效应视角在实践中的应用价值和洞察力
5. 总结展望: 简要总结网络效应视角的意义，展望其应用前景

语言风格红线:

• 零AI腔: 禁止"根据数据显示、系统分析表明、深入探讨、至关重要、此外、进一步、值得注意的是"
• 零咨询师腔: 禁止"这恰恰说明、这正是、这其实反映了"
• 零套话: 禁止"希望对你有帮助、加油、继续努力、坚持就是胜利"
• 零泛夸: 禁止"很棒、很好、很有想法、很有深度、不错"
• 口语化: 用"你"不用"您"，说人话，像跟聪明朋友聊天
• 短句优先: 能用两个字说的不用四个字
• 一句一事: 每句只推进一步，长句拆短
• 具体: 名词看得见，动词有力气

格式要求:

• 可以用加粗标题，但不要过度使用
• 段落之间用文字衔接，不是孤立的条目
• 避免大量使用项目符号列表
• 字数控制在2000字左右

视角介绍文档写作规范

字数要求: 4000字左右

写作风格:

• 结构合理: 用清晰的逻辑结构组织内容，层次分明
• 逻辑清晰: 段落之间有明确的逻辑推进，从概述到细节
• 详实具体: 详细介绍核心概念和核心方法，不泛泛而谈
• 实用导向: 侧重于实际应用，给出具体的方法和步骤

文档结构:

1. 视角概述: 一句话定义网络效应视角是什么
2. 核心问题: 这个视角要回答的核心问题
3. 理论基础: 这个视角的理论来源
4. 适用场景: 什么情况下使用这个视角
5. 核心概念: 详细介绍3-5个核心概念，每个概念深入阐述
6. 核心方法: 详细介绍3-5个核心方法，每个方法说明具体步骤
7. 与其他视角的区别: 明确网络效应视角的独特价值
8. Root Rank形态: 说明网络效应视角的关系形态
9. 典型案例: 列出2-3个典型案例，说明如何应用

语言风格红线:

• 零AI腔: 禁止"根据数据显示、系统分析表明、深入探讨、至关重要、此外、进一步、值得注意的是"
• 零咨询师腔: 禁止"这恰恰说明、这正是、这其实反映了"
• 零套话: 禁止"希望对你有帮助、加油、继续努力、坚持就是胜利"
• 零泛夸: 禁止"很棒、很好、很有想法、很有深度、不错"
• 口语化: 用"你"不用"您"，说人话，像跟聪明朋友聊天
• 短句优先: 能用两个字说的不用四个字
• 一句一事: 每句只推进一步，长句拆短
• 具体: 名词看得见，动词有力气

格式要求:

• 加粗标题用 XX 格式，每个标题后必须空一行
• 不用 markdown 引用块
• 不用「」括号
• 字数控制在4000字左右

输出层

最终输出格式

# 网络效应视角生成结果

## 检索结果
[列出所有检索到的得到内容]

## 深度分析文档
# 网络效应视角:[简短标题]

[文档正文,5000字左右,万维钢风格]

## 视角分类
[标注网络效应视角的分类]

## 适用对象
[标注网络效应视角的适用对象]

## Root Rank形态分析
[分析网络效应视角的关系形态]

## 要点索引层
[列出网络效应视角的3-5个核心分析点]

## 匹配逻辑层
[问题特征分析维度和匹配算法]

## 网络效应视角分析提示词
[完整的分层结构提示词]

## ASCII结构图
[根据root rank形态生成的ASCII结构图]

## 视角介绍文档
# 网络效应视角介绍文档

[文档正文,4000字左右,结构合理、逻辑清晰]

## 凝练报告
# 网络效应视角分析报告

[报告正文,2000字左右,凝练、有逻辑、不使用纯list模式]

## 存储结果
1. 深度分析文档已生成,note_id: [note_id]
2. 网络效应视角分析提示词已生成,note_id: [note_id]
3. 视角介绍文档已生成,note_id: [note_id]
4. 凝练报告已生成,note_id: [note_id]
5. 四个成果已存入知识库,topic_id: [topic_id]

触发条件

当用户说:

• "生成网络效应视角"
• "网络效应视角分析工具"
• 或者给出一个网络效应相关的概念，要求生成分析工具时

执行上述完整流程。

版本更新说明

4.5.1版本更新:

1. 新增要点索引层: 提炼3-5个核心分析点，每个点包含点名称、核心判据、适用场景、典型案例
2. 新增匹配逻辑层: 定义问题特征分析维度，设计"问题-要点"匹配算法，确定输出规则
3. 修改操作工序层第一步: 从"检索得到内容"改为"问题特征分析与要点匹配"，实现精准匹配
4. 核心创新: 从"全量输出"到"精准匹配"的范式转变，只输出问题最相关的1-2个核心要点，深度展开分析
5. 新增判据: 要点索引质量、匹配逻辑清晰性
6. 新增陷阱: 要点索引质量差、匹配逻辑不清晰、匹配失败强行输出
7. 保留4.2.1版本所有功能: 检索、分析、设计、绘图、报告、标注、存储等功能完整保留

分类参考:

• 视角分类参考《分析视角的类型学》的六个维度
• 适用对象参考《分析对象的类型学》的六个维度
• ASCII图生成参考《九种取景框家族》的画法规范
• 报告写作参考凝练、有逻辑、不使用纯list模式的写作规范
• 视角介绍文档写作参考结构合理、逻辑清晰、详实具体的写作规范

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—— 网络效应视角分析提示词4.5.1 · 完 ——