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如何快速上手Chokepoint Atlas：从一句话主题到结构化研究包的完整教程

【免费下载链接】chokepoint-atlas项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chokepoint-atlas

Chokepoint Atlas 是一款免费的开源 AI 供应链“卡脖子”研究工具，能把一句话主题变成带证据链的结构化研究包。它用供应链瓶颈思维拆解 AI 算力、先进封装、供电液冷等方向，找出最可能“堵车”的环节，最后产出一整套可复用的研究交付物。本教程带你在 10 分钟内从克隆项目到跑出第一个研究包。🚀

30秒看懂：Chokepoint Atlas 能做什么

一句话概括它的核心思路：不问“哪只票会涨”，而是问“如果需求翻倍，产业链哪一层会先卡住？”🎯

整条流水线分 5 层：

它和普通“问 AI 买什么”最大的区别：不先甩股票清单，而是按定系统 → 拆栈 → 找瓶颈 → 拉证据 → 先给方向、再给公司的顺序推进。它不是替你拍脑袋，而是帮你把研究流程做扎实。

快速上手：克隆项目并运行第一个研究包

第一步：克隆仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chokepoint-atlas.git

第二步：运行单线研究包脚本

项目自带现成示例输入examples/ai_factory_lane_input.json（NVIDIA DSX AI Factory：HBM 测试与先进封装方向），直接跑：

python scripts/build_research_pack.py --input examples/ai_factory_lane_input.json --output output/

打开output/目录，第一个研究包就出生了。✅ 仅依赖 Python 标准库，无需安装任何第三方包。

项目提供 3 个入口，按需选择：

研究包怎么读：12 个产出文件的作用

单条研究线最终会落成一组结构化文件，新手按这个顺序读最高效：

1. quick_scan.md—— 1 分钟速览：核心结论、瓶颈、风险提示
2. evidence_memo.md—— 证据备忘录：每条判断的依据
3. evidence_trace.md/evidence_trace.json—— 证据溯源：这句结论从哪来
4. graph.json/graph_mermaid.md—— 供应链图谱，可渲染成关系图
5. scorecard.json—— 评分卡：约束、证据、共识、错价、催化剂 5 个维度打分
6. catalyst_watch.md—— 催化剂 watchlist：接下来盯什么事件
7. validation_report.json—— 输入校验报告

从原始材料到研究包：一键流水线用法

如果你手里已经有一堆材料（财报电话会、新闻、研报摘要），不想手动整理，用流水线入口：

python scripts/run_source_pipeline.py --input examples/source_bundle_input.json --output output/

它分两层输出：

• 01_draft/：先从原始材料里抽取 evidence、signal、quote 原句，并给每个来源打置信度、补链接理由
• 02_final_pack/：接着生成最终研究包（上面那 12 个文件）

如果只想要第一步的“抽取草稿”，也可以单独跑scripts/extract_sources_to_pack.py。

写好输入：让研究包更扎实的 4 个要点

输入 JSON 由 7 大板块组成：meta、thesis、stack_layers、bottlenecks、evidence、companies、catalysts（可对照examples/ai_factory_lane_input.json学习）。新手容易忽略的 4 点：

• 写清“什么会打破论点”：thesis_breaker和weakest_assumption是必填项，强制你自证弱点
• 证据分级：每条证据标 A/B/C/D 档，自动映射为 Confirmed / Inferred / Weak / Needs verification，规则见references/evidence-ladder.md
• 评分是 1-5 分：5 个维度（constraint / evidence / consensus / mispricing / catalyst）打分，不是精确值，别过度解读小数
• 栈拆成 6-9 层：从最终需求一路拆到材料层，每层都要能回答“谁在这里拿钱、瓶颈是什么”

参考文档速查清单

总结

Chokepoint Atlas 不是一个“给我几个代码”的工具，而是一条把热门叙事翻译成供应链研究的流水线：从一句话主题出发，拆栈、找瓶颈、拉证据，最后产出一套可溯源、可比较、可持续跟踪的结构化研究包。克隆项目、跑通示例、再换成你自己的主题——这就是完整上手路径。🔍

【免费下载链接】chokepoint-atlas项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chokepoint-atlas