Geopolitical Elite Mapping

用户提供一个地缘政治议题关键词或描述："中东石油地缘政治" / "印太安全同盟" / "全球半导体供应链权力博弈"

输出

1. output/[Topic]_EliteNetwork_Viewer.html — 交互式图谱查看器（置信度编码进视觉，内置纪元筛选器）
2. output/[Topic]_EliteNetwork_Report.md — 文字分析报告（行为体简介 + 置信度审计表 + 关系验证 + 分析结论）
3. generate_elite_network.py — 图谱生成脚本（可复现、可迭代修改）

数据 Schema

节点类型表、边类型表、置信度规则详见 data_schema.md 四级置信度系统（判定标准 + 证据要求 + 视觉编码）详见 confidence_spec.md 可视化节点配色/边样式/置信度视觉编码/Legend 规范详见 visual_spec.md 关系类型判定标准 + 边界案例详见 relation_types.md 地缘政治分析框架详见 analysis_framework.md

搜索工具选择规范

在任何需要执行网页搜索的步骤中，按以下流程选择工具：

1. 尝试调用 tavily-search 技能
2. IF tavily-search 调用成功 → 使用结果
3. IF tavily-search 未安装 OR 调用报错（ImportError / HTTP 错误 / 超时）:
   → 记录降级原因
   → 调用系统原生 search_web 工具（相同 query）
   → 使用 search_web 结果
4. IF search_web 也失败 → 标记该搜索步骤为「未完成」，继续下一步

执行工作流

[!CAUTION] 严格按照 Phase 0 → 1 → 2 → 3 → 4 → 5 的顺序执行。每个 Phase 完成后，在内部检查输出质量，再进入下一个 Phase。

[!CAUTION] 强制机制 #1：Phase 0 未经用户明确确认，禁止进入 Phase 1。 强制机制 #2：Phase 3 中，任何无置信度标注的节点/边将被拒绝进入 Phase 4。

Phase 0: 议题确认 & 分析框架生成 🔒

目的：理解用户需求，与用户确认分析的精确边界，生成定制化的分析框架。

[!CAUTION] ⛔ 强制机制：本 Phase 必须与用户完成至少一轮确认交互。禁止跳过。禁止自行假设议题边界。

步骤：

1. 议题解析：基于用户输入，分析以下维度并生成 issue_profile 草案：

   {
     "issue": "中东石油地缘政治",
     "scope": {
       "geographic": ["中东", "波斯湾", "北非"],
       "thematic": ["石油定价权", "运输通道控制", "产油国联盟"],
       "excluded": ["南美石油", "天然气（除非直接相关）"]
     },
     "time_range": {
       "start": "1973（石油危机）",
       "end": "2025",
       "focus_period": "2010-2025（重点关注）"
     },
     "granularity": {
       "level": "faction",
       "description": "以国家级派系/集团为主要节点，关键个人作为辅助标注",
       "expected_node_count": "20-40"
     },
     "known_anchor_actors": [
       "OPEC", "沙特王室（MBS 派系）", "美国页岩油集团",
       "俄罗斯能源集团", "伊朗革命卫队经济体系"
     ],
     "narrative_competition": [
       "\"石油武器\"叙事 vs \"市场驱动\"叙事",
       "\"什叶vs逊尼\" vs \"民族国家利益\"框架"
     ],
     "data_opacity_warning": [
       "沙特内部派系关系不透明",
       "伊朗革命卫队经济活动数据有限",
       "非公开军售关系"
     ],
     "search_templates": {
       "actor_discovery": "[议题] key actors stakeholders power brokers",
       "relation_discovery": "[actor A] [actor B] trade investment conflict alliance",
       "treaty_discovery": "[议题] treaty agreement pact framework",
       "ideology_discovery": "[议题] ideology doctrine school of thought influence"
     }
   }
   

2. 与用户确认 ⛔（强制，不可跳过）：

   • 展示 issue_profile 摘要
   • 必须明确询问并等待用户回答以下四个问题：
     1. 议题范围是否正确？是否有需要排除或新增的地理/主题范围？
     2. 时间范围是否合适？重点关注时段是否正确？
     3. 分析粒度（国家级 / 派系级 / 个人级）是否符合需求？
     4. 锚点行为体列表是否需要补充或修改？
   • ⚠️ 用户未回复前，禁止进入 Phase 1

3. 根据用户反馈修正 issue_profile：如用户要求修改，更新后再次确认。

4. 纪元划分确认 ⚠️：基于议题时间范围，向用户提议 3-5 个关键纪元划分，并确认：

   • 纪元数量和分界年份是否合适？
   • 每个纪元的标签/描述是否准确？
   • 用户是否有特定关注的纪元转折点？

Phase 0 交付物：issue_profile（议题框架 + 纪元划分方案 + 搜索策略 + 锚点列表），经用户明确确认。

Phase 1: 行为体发现 (Actor Discovery)

目的：系统性发现议题相关的核心精英集团、派系和关键行为体。

步骤：

1. 搜索核心国家行为体：使用 search_templates.actor_discovery，查找议题中的关键国家及其内部权力派系。

   • ⚠️ 不仅关注国家整体，更关注国家内部的权力派系和利益集团

2. 搜索非国家行为体：

   • 跨国企业/财阀集团（能源巨头、军工企业、金融集团）
   • 国际组织（联合国机构、区域组织、同盟体系）
   • 非正规行为体（代理武装、游说集团、智库影响网络）

3. 搜索关键人物：掌握决策权的核心个人（国家领导人、企业领袖、军事指挥官）。

   • ⚠️ 关键人物作为辅助标注附属于其所属的集团/派系节点，一般不单独成为主节点
   • 例外：如果某人本身就是一个权力中心（如 MBS），可以单独成为节点

4. 搜索思想/意识形态节点：影响议题走向的意识形态和理论框架。

5. 构建时间线：提取议题中的 3-7 个关键转折点/事件年份。

6. Wikidata 辅助查询：使用 scripts/wikidata_geopolitics_client.py 查询政治实体的 Wikidata 条目，获取正式名称、成立时间、成员国等结构化信息。

7. 互动确认 ⚠️：向用户展示已发现的行为体列表 + 时间线，等待补充。

   • 特别提示用户：是否有被遗漏的重要行为体？

Phase 1 交付物：Actor 列表（15-40 个节点） + 事件时间线，经用户确认。

Phase 2: 关系网络调研 (Relationship Investigation)

目的：调研所有行为体之间的关系，区分主边（利益关系）和注释层（条约、思想谱系），并为每条关系标注初步置信度。

⚠️ 关系类型规则：所有关系必须按 relation_types.md 分类。主边和注释层使用不同的视觉编码。

步骤：

1. 调研主边关系（利益关系）：

   • 贸易/投资关系：搜索行为体之间的贸易协定、投资项目、经济制裁
   • 战争/冲突关系：搜索直接军事冲突、代理战争、武器供应、军事同盟
   • 资源控制关系：搜索能源/矿产/粮食/航道等战略资源的控制与争夺

2. 调研注释层关系：

   • 条约/协定框架：搜索正式条约、非正式协议、同盟条款
   • 思想/意识形态谱系：搜索意识形态传播路径、智库影响网络、学术-政策转化链

3. 初步置信度评估：在调研过程中，为每条关系标注初步置信度：

   • 每条关系必须记录：证据来源数量、来源类型（官方文件/学术研究/新闻报道/分析推断）、是否存在叙事竞争
   • 参见 confidence_spec.md 的判定标准

4. 叙事竞争标注：当同一关系存在竞争性叙事时（如"A 入侵了 B" vs "A 发起了防御性行动"），必须在关系注释中标注两种叙事，不选边站。

5. 交叉验证：对关键关系使用多源交叉验证。特别注意：

   • 单一来源的关系 → 最高 LOW 置信度
   • 来自冲突一方的来源 → 需要对方来源或中立来源交叉验证
   • 推断性关系（从公开行为推断的隐含联盟）→ 标注为 INFERRED

6. 关系完整性检查：逐一检查行为体，确保核心行为体之间的关键关系不被遗漏。

7. 纪元标注 ⚠️：为每个节点和每条边标注 era 字段（所属纪元 ID 列表）：

   • 节点：该行为体在哪些纪元活跃？新崛起的行为体只标注近期纪元；长期存在的标注多个纪元
   • 边：该关系在哪些纪元活跃？新形成的关系只标注近期；已断裂的关系只标注历史纪元

• 按纪元拆分标签 (重要) ⚠️：对于跨越多个纪元的复杂关系，推荐将 label 设置为字典格式，以定义每个纪元特有的事件。
  • 示例：{"era1": "...", "era3": "..."}
  • 这种方式可以消除长周期关系在详情面板中的历史信息冗余。

Phase 2 交付物：关系边列表（含初步置信度 + 证据来源 + 纪元标注） + 叙事竞争标注清单。

Phase 3: 置信度审计 & 剪枝 (Confidence Audit & Pruning)

目的：对所有节点和边进行严格的置信度审计，清洗数据质量。

[!CAUTION] ⛔ 强制机制：本 Phase 结束时，所有节点和边都必须有明确的置信度标注。任何无标注项禁止进入 Phase 4。

步骤：

1. 置信度终审：对每个节点和每条边，按 confidence_spec.md 进行最终置信度判定：

   • HIGH（高置信度）：3+ 独立来源交叉验证，含官方文件或权威学术来源
   • MED（中等置信度）：2 个独立来源，或 1 个权威来源 + 合理推断
   • LOW（低置信度）：仅 1 个来源，或来源有偏见但信息有价值
   • INFERRED（推断）：无直接证据，从行为模式/已知事实推断

2. 节点剪枝：

   • 保留：议题核心行为体 / 连接 2+ 个其他核心节点 / 控制关键资源 / 关键事件参与方
   • 删除：与议题边缘相关 / 仅有 INFERRED 关系的孤立节点 / 信息过度不足
   • ⚠️ 被删除节点如果有 MED+ 置信度的关系，不能直接删除，应降级为注释

3. 边剪枝：

   • 保留全部 HIGH/MED 关系
   • LOW 关系：仅保留对理解核心权力结构有关键意义的
   • INFERRED 关系：仅保留对填补明显认知空白有关键意义的（需在图谱中明确标注为推断）

4. 聚类分组：按利益阵营/地理区域/议题维度聚合为 3-8 个阵营或利益集群。

   • ⚠️ 分组依据应该是利益关系和实际行为，而非刻板的国家/种族/宗教分组
   • 同一国家的不同派系可以分属不同阵营

5. 置信度完整性检查 ⛔：逐一扫描——

   • 每个节点是否有置信度标注？→ YES 才能进入 Phase 4
   • 每条边是否有置信度标注？→ YES 才能进入 Phase 4
   • 是否有 INFERRED 关系未标注为 INFERRED？→ 必须修正
   • 置信度分布统计：HIGH / MED / LOW / INFERRED 各占多少比例？→ 记录到报告

Phase 3 交付物：审计后的 graph 数据（nodes + edges + groups + confidence_audit），所有节点/边均有置信度标注。

Phase 4: 可视化输出 (Interactive Viewer)

目的：将图数据转化为高质量、带置信度视觉编码的交互式 HTML 图谱查看器。

技术方案：在 generate_elite_network.py 中用 Python 数据结构定义节点、边、阵营、纪元，调用 export_html() 将数据注入 viewer_template.html，生成纯前端可交互的 Cytoscape.js 查看器。无需安装 Graphviz 或任何额外依赖。

步骤：

1. 创建/更新 generate_elite_network.py，定义以下数据结构：

   • NODES：节点列表，每个节点含 id、label、type、group、confidence、era、desc 等字段
   • EDGES：边列表，每条边含 source、target、rel、label、confidence、era 等字段
   • GROUPS：阵营列表（势力框），含 id、label、color 字段
   • ERAS：纪元列表，含 id、label、range、desc 字段

2. 置信度视觉编码 ⚠️（核心差异点）— 严格遵守 confidence_spec.md + visual_spec.md：

   置信度通过节点/边的 confidence 字段传入，由 viewer_template.html 的 Cytoscape.js 样式自动渲染：

   节点边框置信度编码：

   置信度	边框样式	边框宽度	效果
   HIGH	实线	粗	传达高确定性
   MED	实线	中等	中等确定性
   LOW	虚线	细	提示不确定性
   INFERRED	点线	极细	明确标注为推断

   边置信度编码：

   置信度	线型	线宽	效果
   HIGH	实线	粗	传达高确定性
   MED	实线	中等	中等确定性
   LOW	虚线	细	提示不确定性
   INFERRED	点线	极细	明确标注为推断

3. 节点配色、边样式 — 严格遵守 visual_spec.md 和 data_schema.md

4. 调用 export_html() 生成查看器：

   export_html(nodes=NODES, edges=EDGES, groups=GROUPS, eras=ERAS,
               title="议题名称", output_path="output/[Topic]_EliteNetwork_Viewer.html")
   

5. 布局验证 — 生成查看器后按 调试 checklist 检查

Phase 4 交付物：output/[Topic]_EliteNetwork_Viewer.html 交互式查看器 + 生成脚本。

• 由 export_html() 自动生成，内置纪元筛选器 + 时间线控件
• 用户可通过左侧「📅 时代纪元」筛选器或底部时间线切换纪元视图
• 支持多纪元叠加、单纪元独显、全部纪元（长曝光模式）

Phase 5: 分析报告 & 质量验证 📊

目的：生成地缘政治分析报告，让用户了解图谱的可信度、完整度和分析结论。

步骤：

1. 生成分析报告 (output/[Topic]_EliteNetwork_Report.md)：

   报告结构（必须包含所有章节）：

   一、议题概述

   • 议题定义 + 分析框架 + 时间范围 + 分析粒度

   二、行为体清单表

   | 行为体 | 类型 | 阵营 | 置信度 | 简介 | 关键来源 |
   

   三、关系网络概述

   • 核心利益关系总结
   • 主要冲突轴线
   • 关键同盟结构

   四、权力结构分析

   详见 analysis_framework.md：

   • 权力中心识别
   • 利益冲突热点
   • 关键脆弱节点（移除某节点会导致网络重组的关键连接点）
   • 叙事竞争图景

   五、置信度审计报告 ⚠️（必须包含）

   • 置信度分布统计：HIGH / MED / LOW / INFERRED 各占多少
   • 数据不透明区域标注
   • 叙事竞争影响评估

   六、关系验证表 ⚠️（必须包含）

   | 行为体 A | 行为体 B | 关系类型 | Source 1 (URL) | Source 2 (URL) | 置信度 | 叙事竞争? |
   

   七、局限性声明

   • 数据来源局限
   • 时间范围局限
   • 分析框架的偏见可能性
   • INFERRED 关系的依据和风险

2. 质量统计：

   • 节点覆盖率（核心行为体中有多少被纳入）
   • 关系调研完成率
   • 多源验证率
   • 平均置信度

Phase 5 交付物：

• output/[Topic]_EliteNetwork_Viewer.html — 交互式图谱查看器（Phase 4 生成，Phase 5 最终确认）
• output/[Topic]_EliteNetwork_Report.md — 文字分析报告（含置信度审计 + 关系验证表 + 局限性声明）

依赖技能

辅助脚本

参考文档

重要原则

1. 强制议题确认：⛔ Phase 0 必须与用户完成至少一轮确认。禁止自行假设议题边界。
2. 强制置信度标注：⛔ 所有节点和边必须标注 HIGH/MED/LOW/INFERRED。无标注项禁止进入图谱。
3. 置信度即视觉：置信度编码进图谱的边粗细/虚实和节点边框样式，不是附加注释。
4. 叙事竞争意识：地缘政治数据存在叙事竞争。当出现竞争性叙事时标注双方观点，不选边站。
5. 诚实性优先：不确定时标注低置信度或 INFERRED，绝不编造关系或伪装确定性。
6. 利益关系为主：主边聚焦贸易投资、战争冲突、资源控制等利益关系。条约和思想谱系作为注释层。
7. 适度密集：目标节点数 20-50 个（视议题复杂度调整）。
8. 按利益分组：聚类分组基于利益关系和实际行为，不基于刻板的国家/种族/宗教标签。
9. 时间线必备：左侧必须有时间轴锚定关键事件。
10. 中文标注：组织/人名保留原文名 + 中文注释。
11. 可视化标准：白底 + 置信度视觉编码，通过交互式 HTML 查看器呈现。
12. 局限性透明：报告必须包含局限性声明，明确数据来源受限、分析框架偏见等。