Phase 2 启动前补料综合 brief
3 个 sub-agent 并行产出汇总。各 simbrief 已在主会话内消化，本文件作为 Phase 2 启动前的统一参照。
Prep 产出落盘清单
| Prep | 主题 | 落盘文件 | 完成度 |
|---|---|---|---|
| Prep-1 | 10 个 case 事后标准答案 | drafts/2026-05-28-phase2-case-answers.md（244 行） | 10/10 完成；6 个来源充实，4 个部分来源待核实 |
| Prep-2 | 4 学术框架到 8 机制映射 | drafts/2026-05-28-framework-to-mechanism-mapping.md（约 15.7k 字符） | 完成；4 框架主干干净落位 |
| Prep-3 | A 股本土 case 增补 | drafts/2026-05-28-a-share-cases.md（约 1900 字） | 完成；4 个 case 选定，2 个数据点待核实 |
累计的 8 机制再调整信号（来自 Prep-2 + Prep-3 双视角）
Phase 1 确定了 8 机制，但 Prep 阶段从学术框架落位与 A 股本土视角同时暴露了潜在不足。不在 Phase 2 启动前修改 8 机制，但要在 Phase 2 反向校准时显式追踪以下信号：
来自学术框架落位（Prep-2，7 条空缺）
- 叙事-数字一致性检测（Damodaran + Kahneman 双框架共同呼吁，最强信号）— 是否独立机制候选
- 多时钟周期判定（宏观 / 产业 / 公司三种时钟）— M3 是否需要拆分
- 宏观-社会结构识别（Dalio 财富分配 / 政治周期）— 8 机制无槽位
- 元认知 / 慢思考触发（Kahneman 系统 1/2）— M7 是否拆分为 M7a 即时偏差 + M7b 元认知
- 主观经验记忆质量评估（Kahneman 峰终效应）
- 无形价值与外部性识别（ESG / 集群）
- M1 本体定性属性扩展（商业模式分类 / 通用战略）
来自 A 股本土场景（Prep-3，10 条因素）
- 平准基金 / 国家队作为非市场参与者的资金行为
- 准政策信号（政治局 / 国新办 / 政府工作报告）的分级解码
- 刚性兑付预期的渐进打破由政府节奏决定
- 隐性债务（城投 / 地方融资平台）本体识别困难
- T+1 + 涨跌停 + 千股停牌使流动性离散化
- 监管规则可在极端行情中盘中变更
- 散户成交占比高带来的情绪敏感性放大
- 量化（DMA / 雪球 / 小微盘）形成新型反身性源
- 跨市场叙事的"翻译损耗"与本地化产业链映射偏差
- "概念纯度"等非财务因子在主题行情中获得定价权重
重叠与新发现
- Prep-2 「叙事-数字耦合横切约束」与 Prep-3 「跨市场叙事翻译损耗」指向同一个空缺：叙事质量层是 8 机制不够独立的薄弱处
- Prep-3 「政策信号分级」「监管盘中变更」与 Prep-2 「宏观-社会结构识别」指向同一空缺：政策 / 制度作为外生约束 8 机制无槽位
- Prep-2 「M7 拆分」与 Prep-3 「散户情绪 / 量化反身性」相互印证：行为偏差 + 不确定性量化 容纳过载
Phase 2 核心追踪指标：每个 case 反向校准时，统计 8 机制覆盖率 + 上述 17 条空缺信号触发率。Phase 2 结束做合并去重，进入 Phase 3 机制清单 v1 收口。
Phase 2 案例总清单（14 个）
全球 10 个（详 Prep-1 标答）：
- 2022 Fed 加息周期 ⭐
- 2024-08 日本加息黑天鹅 ⭐
- 2023-10 中东战争
- 2020 COVID 供应链
- 2023-至今 AI 叙事（NVDA）⭐
- 2024-2025 新能源 / 锂电下行
- NVDA 2024 Q1 财报跳涨
- Tesla 2023 价格战 / Robotaxi
- 2024-01 BTC 现货 ETF 上市
- 2024 Meme coin（WIF / BOME）
⭐ 标记的 3 个为 Prep-1 评估的最高校准价值 case。
A 股本土 4 个（详 Prep-3）：
- A-1 2024-09 政策组合拳与汇金 ETF 入场
- A-2 房地产连环暴雷（恒大 → 碧桂园 → 万科）
- A-3 2015 杠杆牛 + 股灾 + 救市
- A-4 2023 AI 叙事的 A 股本地化（CPO / 算力）
Phase 2 推荐启动方案
方案 A（推荐）：分批校准，3 个最高价值 case 先行
第一批（约 1-2 工作日）：Case 1 + Case 2 + Case 5（最锋利校准）
- 验证 8 机制核心覆盖率
- 重点追踪机制 7（B1+B2）+ 机制 5（反身性）
- 第一批结束做一次中期评估，若 8 机制需要调整，立即调整后再做第二批
第二批（约 2-3 工作日）：剩余 7 个全球 case 第三批（约 1-2 工作日）：4 个 A 股 case
总工作量：4-7 工作日
方案 B：全 14 case 单批跑通
一次性对 14 case 应用 8 机制反向校准，最后统一收口
- 优点：节奏快、避免中途调整
- 缺点：若早期 case 已暴露 8 机制大问题，后续 case 仍按错误机制做，需返工
方案 C：用户先批阅 3 个 drafts/ 落盘文件再定
不立即启 Phase 2，让用户先看 Prep 产出质量是否达标，再决定校准节奏
待用户拍板
| 决策点 | 选项 |
|---|---|
| E1 启动方案 | A 分批校准（推荐）/ B 单批 / C 先批阅再定 |
| E2 case 校准的输出形态 | (a) 每 case 一份 markdown 报告（drafts/case-N-...md，约 800-1200 字）(b) 统一表格（14 case × 8 机制矩阵）(c) 两者都要 |
| E3 校准执行方 | (a) sub-agent 并行（推荐，主会话不污染）(b) 主会话逐 case 推进（深度优先）(c) 混合（A 股 4 case 主会话做、全球 10 case sub-agent 做） |
关联
- Phase 1 brief：
reviews/2026-05-28-phase1-methodology-survey.md - 3 个 Prep 落盘：
drafts/2026-05-28-*.md