📊 Cross-Axis Analysis

横纵分析法 · Cross-Axis Analysis Framework

纵向时间深度 ✕ 横向竞争格局 = 系统性认知

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📖 这是什么？

一个系统化的 跨领域研究框架，专为 AI Agent 深度研究设计。

当需要快速了解一个陌生领域——产品、公司、技术、人物、趋势——普通搜索只能看到"现在有什么"，而 横纵分析法 帮你看到"它是怎么走到今天的"和"它在竞品中处于什么位置"。

一句话： 纵看历史脉络，横看竞争格局，交汇得出真正洞察。

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🏗️ 框架速览（一图流）

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│                         Research Subject                         │
│                 (Product / Company / Tech / Trend)               │
└──────────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                                   │
              ┌────────────────────┼────────────────────┐
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┌─────────────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│  Longitudinal Analysis  │ │   Cross-sec  │ │  Synthesis   │
│      (Timeline)         │ │  (Landscape) │ │  & Insights  │
├─────────────────────────┤ ├──────────────┤ ├──────────────┤
│ • Origins & context     │ │ • Tech route │ │ Past shapes  │
│ • Key turning points    │ │ • Product    │ │ today's      │
│ • Decision logic        │ │ • Business   │ │ advantages + │
│ • Path dependency       │ │ • Users      │ │ disadvantages│
│                         │ │ • Reputation │ │              │
│ Focus on causality,     │ │ • Team       │ │ 1-3 year     │
│ not dry chronology      │ │ • Funding    │ │ outlook      │
└─────────────────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

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🎯 适用场景

场景	推荐版本	预期产出
🎓 学术研究 / 文献综述	深度版	完整发展脉络 + 竞品对比
🏫 选校 / 选公司决策	深度版	生态位分析 + 横纵交汇判断
💰 投资分析（币/股）	深度版	路径依赖分析 + 未来展望
⚡ 快速了解新领域	快速版	3 个转折点 + 3 个竞品
📚 小说世界观调研	深度版	同类作品生态位 + 差异化机会
📱 产品分析	深度版	技术路线 + 商业模式对比

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🚀 快速开始

深度版（完整研究）

用以下 Prompt 模板，填入研究对象，发给 AI（ChatGPT Deep Research / Claude / Gemini）：

用横纵分析法深度研究 [研究对象]：

1. 纵向：起源 → 关键转折点（至少 3 个） → 每个转折的决策逻辑 → 路径依赖分析
2. 横向：列出 3~5 个主要竞品，从技术路线/产品形态/商业模式/目标用户等多维度对比
3. 交汇：历史决策如何塑造了今天的格局？未来 1~3 年的关键变量是什么？

风格像深度报道，有叙事感，每观点有事实支撑。总计 10,000~30,000 字。

快速版（3 分钟速览）

横纵快速分析 [研究对象]：
1. 纵向：起源 + 3 个转折点
2. 横向：3 个竞品，每点一句话
3. 交汇：100 字综合判断 + 未来展望
总字数 ≤ 1,500 字

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📊 为什么有效？

多数研究方法的问题

• ❌ 只有纵向： "公司从成立至今"→ 干了巴巴的时间线，没有竞争定位
• ❌ 只有横向： "竞品对比" → 不知道核心竞争力从哪来的
• ❌ 没有交汇： 两个维度各自独立，洞察断层

横纵分析法的独特优势

纵向提供深度     → 理解"为什么会成这样"
横向提供广度     → 理解"它在什么位置"
交汇产出洞察     → 理解"它应该往哪走"

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🛠️ 技术细节

• 类型： OpenClaw AgentSkill
• 安装： clawhub install cross-axis-analysis
• 版本选择：
  • 📗 深度版： 10,000~30,000 字，完整研究报告
  • 📘 快速版： ≤1,500 字，适合紧急判断
• 依赖： 需要 AI 具备深度研究能力（ChatGPT Deep Research / Claude / Gemini 等）

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📖 完整模板

完整 Prompt 模板见 references/prompt-template.md，包含：

• 详细的纵向/横向/交汇分析引导问题
• 写作风格要求
• 篇幅控制参考

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📄 License

MIT © zcz-user