meta-industry-chain-analysis

由 model-distillation 从教师技能 industry-chain-analysis 蒸馏并增强的超越型元技能。 蒸馏其"产业链全景拆解(BOM/L0-L4) + 供给侧瓶颈定位 + 信号漏斗扫描 + 五维瓶颈校验 + 红队证伪 + 动态熔断"研究体系，叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环， 输出更可靠可追溯、逐步超越教师。

meta-industry-chain-analysis（蒸馏超越型元技能）

由 model-distillation 从教师技能 industry-chain-analysis 蒸馏并增强生成。 蒸馏机制：跨模型蒸馏（见 meta-evolver 北极星策略「主动与其他大模型对话、蒸馏、逐步超越」）。

来源能力签名（教师 industry-chain-analysis）

• 规模：原始 SKILL.md 16807 字符、25 步显性工作流、已识别 1 处限制。
• 核心定位：以顶级产业投资研究员视角，从产业链结构定位最能持续获取超额利润的环节并映射到上市公司标的。
• 底层逻辑（关键）：不找需求最强的公司，找供给弹性最差的环节。当环节出现供给瓶颈（产能受限+需求刚性+替代困难），对应上游稀缺资源天然高壁垒。
• 执行原则：用产业逻辑排序不用涨幅排序；先拆链后映射公司；关键数字必标来源/日期/证据等级；不荐股、不输出买卖/目标价/仓位建议。

蒸馏出的真实工作流（继承 + 强化）

• 阶段 A（可选）信号漏斗扫描：六类信号（涨价/扩产/认证/政策地缘/财报异动/资金筹码）→ 聚类定位行业 → 爆发六因子评分（稀缺性/替代弹性/补库缺口/议价权/业绩映射/市值水位，满分12）→ 共振等级（S/A/B/C）→ 标的锁定 → 时机判断。
• 阶段 B-J：产业链 BOM/L0-L4 全景拆解 → 瓶颈环节五维评级（Serenity 校验：供给约束/需求刚性/替代难度/认证周期/业绩映射）→ 红队反向证伪（找反例推翻结论）→ 动态熔断跟踪（信号反转即降级）。
• 数据源纪律：行情/财报/研报一律走可信 skill（wb-finance-skill 红线优先、westock-data、westock-tool、neodata），禁止第三方直连；仅非行情公开资料可用 WebSearch 并标注「非一手来源」。

增强点（超越教师）

1. 可靠自验证：每个瓶颈结论用 reason-verify 校验"证据等级"与"来源可追溯"，无来源内容强制标「待核验」；reliability<0.8 即回退补证。
2. 自我反思闭环：每段分析后写入 self-reflection-loop，沉淀"哪些环节被红队证伪 / 哪些信号失效"，反哺下次信号权重。
3. 整合进 super-agent：作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环，可被 long-horizon-planner 编排为长程赛道跟踪任务。
4. 对抗验证蒸馏质量：对"瓶颈五维评级"做反例测试——故意构造"涨幅高但供给无约束"的伪瓶颈，验证不误判；防确认偏误。
5. 持续自进化：注入 learner，纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环，跨会话越用越强。

教师 vs 学生 对比

维度	教师(industry-chain-analysis)	学生(meta-industry-chain-analysis)
工作流	25 步显性流程（A-J 阶段）	同流程 + 自验证钩子 + 红队证伪强化
失败防护	已识别 1 处限制	显式 limits + 对抗验证（伪瓶颈识别）
自进化	视技能而定	强制注入 learner，纳入 meta-evolver 闭环
集成	单点研究技能	接入 super-agent 感知→规划→执行→自验证→反思→记忆闭环

使用

直接调用本技能完成产业链/赛道深度研究；本技能在教师能力之上叠加自验证、反确认偏误与反思，输出更可靠、可追溯、可复用。

已知限制（来自教师蒸馏 + 元进化补充）

• 教师依赖 wb-finance-skill / westock-data / westock-tool / neodata 等可信数据源，蒸馏未内嵌这些取数通道，实跑需配套加载。
• 教师为研究线索输出，严禁荐股；本元技能同样遵守不输出买卖/目标价/仓位建议的红线。
• 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识（如完整 HTML 模板与阶段 C/J 附录），深度使用需对照教师原技能核验。