agent-push/ai-market-mechanism
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v4.1: 重构图 1 运行数据可视化（双面板富信息）+ 图注更新

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agent-runner 2026-09-09 12:42:14 +00:00
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commit f924c156f0
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29
data/paper_loop/advice_applied.md Normal file
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@ -0,0 +1,29 @@
# 修改意见落实对照表（Round 5 — 图表改稿轮）
> **日期**：2026-09-09
> **依据来源**：`data/paper_loop/incoming_review.json`（scope=single_figure）
> **revision_advice.md**：不存在（本轮无新主题修改意见报告）
## 意见逐条对照
| # | 意见来源 | 意见内容 | 状态 | 落实位置 | 说明 |
|---|---------|---------|------|---------|------|
| 1 | incoming_review.json | 重构图 1（pilot_run_data.png），现在太简陋 | **applied** | `plots/pilot_run_data.png`（双面板富信息可视化）+ `reports/paper_draft.md` 3.3.1 节图引用与图注 | 由单面板柱状图升级为双面板（横向柱状图+接入时间线），按运行阶段三色着色，附汇总指标盒与产出里程碑标记 |
| 2 | incoming_review.json | 范围：只改图 1 及相关图注/一句正文 | **applied** | 3.3.1 节仅新增图引用+图注+改写一句正文 | 其余章节与图表不动 |
| 3 | incoming_review.json | revision_advice 其它项本轮 deferred | **deferred** | — | revision_advice.md 不存在，无其它项可落实 |
## revision_advice.md 条目对照
> **本轮无 `reports/revision_advice.md`**（新主题修改意见报告缺失）。未编造意见，未调用任何审阅 API。
| # | 建议内容 | 状态 | 说明 |
|---|---------|------|------|
| — | （文件不存在） | **n/a** | 无新主题修改意见报告 |
## 汇总
- **applied**：2 条（图 1 重构 + 范围控制）
- **deferred**：1 条（revision_advice 其它项）
- **n/a**：1 条（revision_advice.md 缺失）
- **good-news 调用**：未调用（禁止）
- **外部审阅 API 调用**：未调用（禁止）

99
data/paper_loop/round_notes.md
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@ -1,67 +1,66 @@
# 本轮改动笔记（Round 3）
# 本轮改动笔记（Round 5 — 图表改稿轮）
> **日期**：2026-08-21
> **版本**：v2.0 → v3.0
> **审阅轮次**：round 2 → round 3
> **日期**：2026-09-09
> **版本**：v4.0 → v4.1
> **改稿类型**：operator 图表改稿（scope=single_figure）
> **改稿依据**：`data/paper_loop/incoming_review.json`（欢迎页点图触发）
> **revision_advice.md 状态**：不存在（本轮无新主题修改意见报告）
## 审阅意见（round 2，verdict=revise）
## 改稿意见
1. 结构基本完整：请强化实证/案例证据链，并在结论中写清政策或产业可操作含义。
2. 检查图表与 notebooks/plots 是否与正文一致，并在 Gitea reports/ 同步最新产物。
来源：`incoming_review.json` → feedback.comments
> 【图表修改·本轮仅此】
> 目标：图 1（内嵌图，按图序定位）
> 位置：3.3.1 运行数据
> 图题/邻近文：图 1　电量突增能力应用运行数据可视化
> 改法：重构一下，现在太简陋
> 范围：只重做该图及相关图注/一句正文，其它章节与图表不动
## 逐条消化
### 建议 1：强化实证证据链 + 结论可操作含义
### 图 1 重构：pilot_run_data.png
**新增内容**：
- **3.5 成本效益量化分析**：将复用成本结构分解为标准化接入成本 $C_s$（约 8 工作日）与个性化适配成本 $C_p$（约 12 工作日），测算标准化后端到端从 20→12 工作日，人天下降约 30%；8 地市节约约 30 人天，20 地市节约约 75 人天。
- **表 5 结论-证据映射表**：8 条主要结论（C1—C8）均建立"结论→证据→证据来源→可核验性"完整链条。
- **5.2 可操作含义重构**：为五类受众（企业管理者、机制设计者、平台建设者、政策制定者、行业推广者）补充执行周期（3 个月—2 年）、量化目标与证据关联（引用 C4、C7 等结论编号）。
**问题**：原图为单面板简单纵向柱状图（1500×750，60KB），仅展示各地市预警数据条数，信息维度单一，视觉表达简陋。
**修改内容**：
- 3.3.4 证据溯源段更新产物引用，指向实际创建的 notebooks/plots/processing 文件。
- 版本头更新为 v3.0，本轮修订说明重写。
**改法**：升级为双面板富信息可视化（1931×1330，161KB）。
### 建议 2：图表与 notebooks/plots 一致性 + Gitea 同步
| Panel | 内容 | 设计要点 |
|-------|------|---------|
| 上（60%） | 各地市累计预警数据横向柱状图 | 按运行阶段三色着色（稳定运行=绿、实际产出=蓝、推广接入=灰）；右侧标注各市阶段；左下角汇总指标盒（表 2 关键数值：异常命中 144,853、预警推送 476、规则 10、人员 6、培训 7、地市 8）；含阶段图例 |
| 下（40%） | 各市接入时间线与产出里程碑 | Gantt 区间条展示各市接入启动至 2026-06-25 活跃周期；菱形标记标注惠州（06-11）与佛山（06-15）产出起始日期；按月刻度 |
**新建文件**：
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `notebooks/pilot_analysis.md` | 8 节完整分析笔记本，含第 7 节 26 项数据一致性核验（全部通过）和第 8 节结论-证据映射电子版 |
| `plots/pilot_run_data.csv` | 各地市预警数据 |
| `plots/vendor_effort.csv` | 供应商人天投入结构 |
| `plots/access_cost.csv` | 接入链路耗时对比 |
| `plots/generate_plots.py` | 图表生成脚本（matplotlib） |
| `plots/pilot_run_data.png` | 各地市预警数据柱状图（60KB） |
| `plots/vendor_effort.png` | 供应商人天投入饼图（84KB） |
| `plots/access_cost.png` | 接入耗时对比图（58KB） |
| `processing/validate_data.py` | 数据一致性校验脚本，27 项全部通过 |
**同步更新**：
| 文件 | 变更 | 说明 |
|------|------|------|
| `plots/pilot_run_data.csv` | 新增 output_date、team 列；补充所有地市 start_date | 支持时间线与梯队着色 |
| `plots/generate_plots.py` | 重写 `plot_run_data()` 函数 | 新增 `_parse_date()` 辅助函数；引入 matplotlib.dates、Patch；设置 CJK 字体 |
| `reports/paper_draft.md` 3.3.1 节 | 新增图引用 `![](plots/pilot_run_data.png)` + 图注 + 一句正文 | 图注描述双面板内容；正文改为"图 1 直观呈现了…" |
**校验结果**：
- `notebooks/pilot_analysis.md` 第 7 节：26 项核验，全部一致
- `processing/validate_data.py`：27 项校验，全部通过
- 论文核心数值与 notebooks/plots 数据完全一致
### 范围控制
- 其余章节（1—2、3.3.2—3.7、4—5、参考文献）**不动**
- 其余图表（vendor_effort.png、access_cost.png、city_comparison.png）**不动**
- `revision_advice.md` 其它项本轮 deferred（文件本身不存在）
## 写作参考维度落实情况
本轮为图表改稿轮（scope=single_figure），改稿范围限定为单图重构，未涉及正文论证结构调整。写作参考维度（Agent 调用能力冲击、度量衡、机制五块、建设方研发体系、A2A 模块市场）在已有 v4.0 正文中已有覆盖，本轮不另展开。
## 前后对比
| 维度 | v2.0（round 2） | v3.0（round 3） |
|------|----------------|----------------|
| 论文行数 | 288 | 340 |
| 表格数 | 4（表 1—4） | 5（表 1—5） |
| 证据链 | 3.3.4 证据溯源（定性） | +3.5 量化分析 + 表 5 映射（定量可核验） |
| 结论可操作性 | 五类受众建议（定性） | 五类受众建议 + 执行周期 + 量化目标 + 证据关联 |
| notebooks | 引用但未创建 | 已创建，8 节，26 项核验通过 |
| plots | 引用但未创建 | 已创建，3 张 PNG + 3 个 CSV + 生成脚本 |
| processing | 无 | validate_data.py，27 项校验通过 |
| 维度 | v4.0（原图 1） | v4.1（新图 1） |
|------|---------------|---------------|
| 面板数 | 1 | 2 |
| 尺寸 | 1500×750 | 1931×1330 |
| 文件大小 | 60KB | 161KB |
| 信息维度 | 预警数据条数 | 预警数据 + 运行阶段 + 接入时间线 + 产出里程碑 + 汇总指标 |
| 着色 | 二值（有数据=蓝/无数据=灰） | 三阶段着色 + 里程碑标记 |
| 图注 | 无显式图注 | 双面板内容描述 |
## 未改动部分
- 第 1—2 章（引言、文献与机制框架）：结构完整，无需修改。
- 第 4 章（机制优化路径）：六条路径已充分展开，仅更新引用。
- 参考文献：无新增。
- 摘要：核心内容不变，证据链增强主要体现在正文 3.5 和表 5。
## 下一步
- 环节 C：push 到 Gitea + POST good-news 提交 round-3 审阅
- 环节 D：按 round-3 审阅意见再生产（若仍为 revise）
- 第 1—2 章、3.3.2—3.7、4—5 章、参考文献：不动
- 其余 3 张 PNG 图表：不动
- notebooks/pilot_analysis.md：不动
- processing/validate_data.py：不动

127
plots/generate_plots.py
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@ -2,7 +2,7 @@
"""生成试点数据分析图表。
输出：
plots/pilot_run_data.png — 各地市预警数据柱状图
plots/pilot_run_data.png — 各地市预警数据与接入时间线（多面板）
plots/vendor_effort.png — 供应商人天投入饼图
plots/access_cost.png — 接入链路耗时对比图
"""
@ -10,13 +10,23 @@
import csv
import os
import sys
from datetime import datetime
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch
import matplotlib.dates as mdates
PLOT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
_CJK_FONT = "Noto Sans CJK SC"
_STAGE_COLORS = {
"稳定运行": "#2E7D32",
"实际产出": "#1565C0",
"推广接入": "#BDBDBD",
}
def load_csv(name):
path = os.path.join(PLOT_DIR, name)
@ -24,23 +34,112 @@ def load_csv(name):
return list(csv.DictReader(f))
def _parse_date(s):
s = (s or "").strip()
if not s:
return None
for fmt in ("%Y-%m-%d", "%Y-%m"):
try:
return datetime.strptime(s, fmt)
except ValueError:
continue
return None
def plot_run_data():
rows = load_csv("pilot_run_data.csv")
cities = [r["city"] for r in rows]
alerts = [int(r["alert_count"]) if r["alert_count"] else 0 for r in rows]
colors = ["#2196F3" if a > 0 else "#BDBDBD" for a in alerts]
plt.rcParams["font.sans-serif"] = [_CJK_FONT]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
bars = ax.bar(cities, alerts, color=colors)
ax.set_ylabel("累计预警数据（条）")
ax.set_title("各地市电量突增能力应用预警数据（截至 2026-06-25）")
for bar, val in zip(bars, alerts):
cities = [r["city"] for r in rows]
alerts = [int(r["alert_count"]) if r.get("alert_count") else 0 for r in rows]
stages = [r.get("stage", "") for r in rows]
bar_colors = [_STAGE_COLORS.get(s, "#999") for s in stages]
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(
2, 1, figsize=(13, 9), gridspec_kw={"height_ratios": [3, 2]}
)
fig.suptitle(
"图 1　电量突增能力应用运行数据可视化（截至 2026-06-25）",
fontsize=14, fontweight="bold", y=0.98,
)
# ── Panel A: 横向柱状图 ──
y_pos = list(range(len(cities)))
bars = ax1.barh(y_pos, alerts, color=bar_colors, edgecolor="white", linewidth=0.6, height=0.65)
ax1.set_yticks(y_pos)
ax1.set_yticklabels(cities, fontsize=10)
ax1.set_xlabel("累计预警数据（条）", fontsize=10)
ax1.invert_yaxis()
ax1.grid(axis="x", alpha=0.25, linestyle="--")
ax1.spines["top"].set_visible(False)
ax1.spines["right"].set_visible(False)
x_max = max(alerts) if max(alerts) > 0 else 10000
ax1.set_xlim(0, x_max * 1.28)
for i, (val, stage) in enumerate(zip(alerts, stages)):
if val > 0:
ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, val + 200,
f"{val:,}", ha="center", fontsize=9)
plt.xticks(rotation=30, ha="right")
plt.tight_layout()
plt.savefig(os.path.join(PLOT_DIR, "pilot_run_data.png"), dpi=150)
ax1.text(val + x_max * 0.01, i, f"{val:,}",
va="center", fontsize=9, fontweight="bold", color="#333")
else:
ax1.text(x_max * 0.01, i, "接入中（尚无产出）",
va="center", fontsize=8, color="#888")
ax1.text(x_max * 1.22, i, stage,
va="center", fontsize=8, color=_STAGE_COLORS.get(stage, "#666"))
legend_elems = [Patch(facecolor=_STAGE_COLORS[s], label=s) for s in ["稳定运行", "实际产出", "推广接入"]]
ax1.legend(handles=legend_elems, loc="lower right", fontsize=9, framealpha=0.9, title="运行阶段")
stats_text = (
"汇总指标（表 2）\n"
"─────────────\n"
"异常命中 144,853 条\n"
"预警推送 476 次\n"
"监测规则 10 条\n"
"覆盖人员 6 名\n"
"推广培训 7 场\n"
"对接地市 8 个"
)
ax1.text(0.98, 0.02, stats_text, transform=ax1.transAxes,
fontsize=8, va="bottom", ha="right", family="Noto Sans Mono CJK SC",
bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.5", facecolor="#F5F5F5", edgecolor="#CCC", alpha=0.92))
# ── Panel B: 接入时间线 ──
data_end = datetime(2026, 6, 25)
for i, r in enumerate(rows):
start = _parse_date(r.get("start_date"))
output = _parse_date(r.get("output_date"))
stage = r.get("stage", "")
color = _STAGE_COLORS.get(stage, "#BDBDBD")
if start:
ax2.barh(i, (data_end - start).days, left=mdates.date2num(start),
height=0.5, color=color, edgecolor="white", linewidth=0.5, alpha=0.85)
if output:
ax2.plot(output, i, marker="D", markersize=7, color="#E65100",
markeredgecolor="white", markeredgewidth=0.8, zorder=5)
ax2.annotate(f"产出\n{output.strftime('%m-%d')}",
xy=(output, i), xytext=(8, 0), textcoords="offset points",
fontsize=7, color="#E65100", va="center")
ax2.set_yticks(y_pos)
ax2.set_yticklabels(cities, fontsize=10)
ax2.invert_yaxis()
ax2.set_title("各地市接入时间线与产出里程碑", fontsize=11, pad=8)
ax2.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax2.xaxis.set_minor_locator(mdates.DayLocator(bymonthday=[10, 20]))
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
ax2.grid(axis="x", alpha=0.2, linestyle="--")
ax2.spines["top"].set_visible(False)
ax2.spines["right"].set_visible(False)
from matplotlib.lines import Line2D
diamond = Line2D([0], [0], marker="D", color="w", markerfacecolor="#E65100",
markersize=7, label="产出起始")
ax2.legend(handles=[diamond], loc="lower right", fontsize=9, framealpha=0.9)
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])
plt.savefig(os.path.join(PLOT_DIR, "pilot_run_data.png"), dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close()

18
plots/pilot_run_data.csv
View File

@ -1,9 +1,9 @@
city,start_date,stage,alert_count
韶关,2026-04,稳定运行,
惠州,2026-06-11,实际产出,19800
佛山,2026-06-15,实际产出,3923
江门,,推广接入,
河源源城,,推广接入,
潮州,,推广接入,
汕头,,推广接入,
揭阳,,推广接入,
city,start_date,output_date,stage,alert_count,team
韶关,2026-04,,稳定运行,,第一梯队
惠州,2026-05,2026-06-11,实际产出,19800,第二梯队
佛山,2026-05,2026-06-15,实际产出,3923,第二梯队
江门,2026-06,,推广接入,0,第三梯队
河源源城,2026-06,,推广接入,0,第三梯队
潮州,2026-06,,推广接入,0,第三梯队
汕头,2026-06,,推广接入,0,第三梯队
揭阳,2026-06,,推广接入,0,第三梯队

1 city start_date output_date stage alert_count team
2 韶关 2026-04 稳定运行 第一梯队
3 惠州 2026-06-11 2026-05 2026-06-11 实际产出 19800 第二梯队
4 佛山 2026-06-15 2026-05 2026-06-15 实际产出 3923 第二梯队
5 江门 2026-06 推广接入 0 第三梯队
6 河源源城 2026-06 推广接入 0 第三梯队
7 潮州 2026-06 推广接入 0 第三梯队
8 汕头 2026-06 推广接入 0 第三梯队
9 揭阳 2026-06 推广接入 0 第三梯队

BIN
plots/pilot_run_data.png
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Width:  |  Height:  |  Size: 59 KiB

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Width:  |  Height:  |  Size: 157 KiB

22
reports/paper_draft.md
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@ -1,10 +1,10 @@
# AI时代市场化运作机制研究（持续审改）
> **版本**：v4.0（按第 3 轮审阅意见修订，闭环第 4 轮）
> **状态**：已消化 round-3 审阅（verdict=revise），待 round-4 审阅
> **日期**：2026-08-21
> **版本**：v4.1（图表改稿轮：重构图 1 运行数据可视化，闭环第 5 轮）
> **状态**：已按 operator 图表改稿意见重构图 1，待推送
> **日期**：2026-09-09
> **素材来源**：市场化试点阶段性总结报告（评审版）、平台生态经济模式调研方案、试点实施计划 V9、分析与路径研究（初稿）
> **本轮修订**：①新增 3.7 地市间对比分析（表 6，8 地市接入阶段与产出对比）深化实证案例证据链；②新增 5.4 实施路线图与里程碑（表 7 三阶段路线图 + 表 8 风险缓解矩阵）强化政策与产业可操作含义；③更新 notebooks/plots/processing 产物（新增地市对比图、路线图数据、校验扩展至 33 项）
> **本轮修订**：①重构图 1（`plots/pilot_run_data.png`）——由单面板简单柱状图升级为双面板富信息可视化（上：各地市预警数据横向对比按阶段着色+汇总指标盒；下：接入时间线与产出里程碑）；②更新 `plots/pilot_run_data.csv`（补充 output_date/team 列）；③更新 `plots/generate_plots.py` 中 `plot_run_data()` 函数；④3.3.1 节新增图引用与图注
---
@ -141,7 +141,11 @@ AI Coding 开发平台、AI IDE 等工具可将共性能力升级为智能化公
| 推广对接地市数 | 8 个 | 韶关、惠州、佛山、江门、河源源城、潮州、汕头、揭阳 |
| 专项推广培训 | 7 场 | — |
惠州、佛山已由推广接入阶段进入实际产出阶段，表明能力已不再停留于韶关单点验证，而是在不同地市条件下形成真实运行数据，为比较不同地市的接入周期、预警产出、业务响应和闭环处置情况提供了基础样本。
![图 1　电量突增能力应用运行数据可视化](plots/pilot_run_data.png)
**图 1**　电量突增能力应用运行数据可视化。上 panel 以横向柱状图展示 8 个地市累计预警数据，按稳定运行（绿）、实际产出（蓝）、推广接入（灰）三阶段着色，右侧标注各市当前阶段，左下角汇总表 2 关键指标；下 panel 以时间线呈现各市接入启动至 2026-06-25 的活跃区间，菱形标记标注惠州（06-11）与佛山（06-15）产出起始日期。
图 1 直观呈现了各地市预警产出与接入进度的梯度差异：惠州、佛山已由推广接入阶段进入实际产出阶段，表明能力已不再停留于韶关单点验证，而是在不同地市条件下形成真实运行数据，为比较不同地市的接入周期、预警产出、业务响应和闭环处置情况提供了基础样本。
#### 3.3.2 接入成本测量
@ -379,8 +383,8 @@ AI Coding 开发平台、AI IDE 等工具可将共性能力升级为智能化公
---
> **闭环说明**：本文为持续审改闭环第 4 轮修订稿。第 3 轮审阅（verdict=revise）提出 2 条建议，本轮逐条消化：
> - **建议 1**（强化实证/案例证据链 + 结论可操作含义）：新增 3.7 地市间对比分析（表 6，8 地市分三个梯队，含梯度分析与机制效应跨地市验证）；新增 5.4 实施路线图与风险缓解（表 7 三阶段路线图含量化目标与责任主体 + 表 8 六类风险缓解矩阵）。
> - **建议 2**（检查图表与 notebooks/plots 一致性 + Gitea 同步）：更新 `notebooks/pilot_analysis.md`（新增第 9—10 节地市对比与路线图）、新增 `plots/city_comparison.png` 与 `plots/roadmap_data.csv`、`processing/validate_data.py` 校验扩展至 33 项，全部通过。
> **闭环说明**：本文为持续审改闭环第 5 轮修订稿（图表改稿轮）。本轮依据 operator 图表改稿意见（scope=single_figure），重构图 1 运行数据可视化：
> - **图表改稿**（图 1 重构）：原单面板简单柱状图升级为双面板富信息可视化——上 panel 横向柱状图按运行阶段（稳定运行/实际产出/推广接入）三色着色，附汇总指标盒（表 2 关键数值）；下 panel 接入时间线以 Gantt 区间展示各市活跃周期，菱形标记标注产出里程碑。同步更新 `plots/pilot_run_data.csv`（补充 output_date/team 列）与 `plots/generate_plots.py`。
> - **范围控制**：仅改图 1 及 3.3.1 节图注与一句正文，其余章节与图表不动。
>
> 累计四轮修订：v1.0（初稿）→ v2.0（证据溯源+三类指标）→ v3.0（成本效益量化+结论映射表）→ v4.0（地市对比+路线图+风险矩阵）。下一轮将提交 round-4 审阅。
> 累计五轮修订：v1.0（初稿）→ v2.0（证据溯源+三类指标）→ v3.0（成本效益量化+结论映射表）→ v4.0（地市对比+路线图+风险矩阵）→ v4.1（图 1 重构）。