现有的产业链数据是表格和列表——能查「谁在这个环节」，但看不出「事件发生后，业务结构会怎么变」。 这份材料演示的新能力：把事件的影响判断叠加到公司的产业链结构图上，节点随之变大、变小、变色， 点开任一变化都能看到判断依据与原文出处。本页为离线效果演示，所有数据与交互均为本地预置，不代表已上线功能。
公司→业务单元→产业环节→推动因素这条链路来自已有的产业图谱数据，由研究员持续维护； 推动因素分五种类型：价格变量、需求变化、政策与趋势、产品升级、客户动向。每个类型的定义都是研究员撰写的原文，不是自动生成。
收集历史上的行业事件传导案例，整理成统一的判断规则；判断某个具体事件时，把事件描述、相关环节的原始资料和这套规则一起交给大模型做出判断草稿， 再由研究员复核调整。强弱分三档（强/中/弱），映射为节点放大「显著 30% / 轻度 12% / 仅高亮不放大」；时滞分三档（当季 / 1~3 季 / 一年以上）， 用节点外环的线型表示（实线/短虚线/点线）。
引用原文来自券商研报检索结果，人工逐条审核通过才会入库展示；高亮的那句话必须是存档段落里原样存在的文字， 程序会自动校验，校验不通过的引用直接拒绝收录——不允许模型凭空编造出处。
同一节点被多个事件命中时，幅度相加，设 ±50% 上限；节点标签会列出各事件的分项贡献； 一个利好、一个利空同时命中时，按净值定颜色，并标注「多空交织」。
现成的判断规则明确写着「未经验证，不得宣称命中率」。因此页面上所有由模型给出的数值都会标注来源状态， 不会把它包装成「已验证的预测」；底部始终提示本页内容不构成投资建议。