新增AI公司收入分布、证据核查与研究报告 #11
@@ -120,6 +120,8 @@ MRR×12仅作为显示单位转换，不改写为公司ARR；公司ARR、估算
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页面本身从同一SQLite中的公司与观测记录计算，不读取第二个数据库。
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平台同步时间、连接过期状态、业务描述的可编辑性和产品/法律主体未去重限制均保留。
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覆盖审计页位于 `/docs/other-research/ai-company-research/coverage`，分类链接 `overview?category=<id>` 的筛选数据。
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`python3 scripts/audit-ai-research.py --check` 检查候选池逐条计数与覆盖报告一致性；CI在ces-control运行此检查，未更改触发范围。
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收入快照报告位于 `/docs/other-research/ai-company-research/income-snapshot`，样本名称链接 `overview?company=<id>` 的公司明细。
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`python3 scripts/summarize-ai-income.py --check` 独立复核统计与报告一致性；不触发编译或构建。数据变更后先审查方法，再运行不带参数的命令更新固定快照。
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默认7日样本14个产品；90日窗口新增Gojiberry的8月历史点，营销样本的均值和CV随之明显变化。
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@@ -36,7 +36,12 @@ export default function AICompanyResearch() {
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const [error, setError] = useState(false);
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const [attempt, setAttempt] = useState(0);
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const [query, setQuery] = useState("");
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const [category, setCategory] = useState("");
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const [categoryChoice, setCategoryChoice] = useState<{ route: string; id: string } | null>(null);
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const linkedCategory = router.query.category;
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const category = categoryChoice && categoryChoice.route === router.asPath ? categoryChoice.id
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: router.isReady && typeof linkedCategory === "string" && data?.categories.some((c) => c.id === linkedCategory)
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? linkedCategory : "";
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function setCategory(id: string) { setCategoryChoice({ route: router.asPath, id }); }
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const [cohort, setCohort] = useState("");
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const [income, setIncome] = useState("");
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const [page, setPage] = useState(0);
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@@ -226,6 +226,13 @@
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"description": "查看14个产品的平台MRR分布、均值与离散度、历史点敏感性和逐项证据入口。",
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"slug": "other-research/ai-company-research/income-snapshot",
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"category": "其他研究"
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},
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"ai-company-research/02-coverage-and-gaps": {
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"collection": "AI 公司研究",
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"group": "公司与市场",
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"description": "核对候选池、来源偏差、分类与验证完成度，区分全量读取和定向补充。",
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"slug": "other-research/ai-company-research/coverage",
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||||
"category": "其他研究"
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}
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}
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}
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@@ -6,6 +6,8 @@
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[收入样本分布快照](/docs/other-research/ai-company-research/income-snapshot)列出当前平台MRR的分组结果、逐项证据入口和历史样本敏感性。
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[资料覆盖与缺项](/docs/other-research/ai-company-research/coverage)区分候选池读取、定向样本、人工复核及尚未核验的字段。
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## 商业模式初评：截至 2026-10-30
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以下为研究假设，用于设计付费试验，尚不足以给行业排收益名次。规模、交付证据和收入来源必须一起看；目录条目数量不是市场需求，平台样本也存在自愿公开与幸存者偏差。
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@@ -0,0 +1,71 @@
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# AI 公司资料覆盖与缺项
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截至 2026-10-30，研究表含1,015条公司或产品记录。YC候选池有逐条读取审计；其他来源为定向补充。清单尚不能作为全球AI公司普查，也不能将收入未知解释为零。
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[分类和数据工作台](/docs/other-research/ai-company-research/overview)链接原始证据，[收入样本快照](/docs/other-research/ai-company-research/income-snapshot)展示当前可计算的MRR样本。
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## 候选池与公司表的关系
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| 环节 | 记录数 | 含义 |
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| --- | --- | --- |
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| YC批次候选 | 1,428 | 从公开镜像发现，随后读取YC官方页面 |
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| 官方页面读取 | 1,428 | 此候选池读取失败0条 |
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| 初筛匹配 | 962 | 成立年及AI相关描述通过初筛，尚非逐家商业验证 |
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| 与原表重合 | 34 | URL匹配，未再次新增 |
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| 新增目录记录 | 928 | 进入公司表，仍需深化核验 |
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| 年份不符或缺失 | 268 | 此轮不作为成立年匹配项 |
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| AI业务待确认 | 192 | 不强行把背景关键词当主营 |
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| 成立年与批次冲突 | 6 | 另保留核查记录 |
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全表由928条目录基础项和87条个案或平台记录组成。候选池已匹配项之外另有53条记录，包含其他来源及发布/转型对照；两种统计边界不同。候选池数字只是该镜像快照的覆盖，Bud等后续定向补充不回填为原候选池已覆盖。
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## 成立年与证据深度
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| 维度 | 当前记录 | 解读 |
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| --- | --- | --- |
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| 记录为2025年成立 | 619 | 成立来源和精度见公司明细 |
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| 记录为2026年成立 | 391 | 不将产品发布日期代替成立日 |
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| 成立年未知或范围外 | 5 | 发布/转型对照单列，不进入两年成立分组 |
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| 目录业务分类人工复核 | 121 | 仅复核主营分类，不代表技术或财务审计 |
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| 其他目录基础项 | 807 | 规则初分或资料不足，继续待复核 |
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| 有团队数字 | 945 | 多为自报Team Size或Employees，时点与口径不统一 |
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| 专项技术证据记录 | 6 | 其中3条自述、2条公开材料、1条第三方评测 |
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| 公司披露收入线索 | 17 | 含历史、下界、币种不明及产品业务声明，不等于可比ARR |
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| 仅平台收入线索 | 16 | 同时有公司披露者计入上一行，不重复计数 |
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| 仅第三方估算 | 1 | 不与直接披露混合 |
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| 暂无可用收入数字 | 981 | 包含尚未逐家搜索的目录项，不代表没有收入 |
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## 业务分类与数据入口
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| 业务类别 | 记录数 |
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| --- | --- |
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| [基础模型](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C01) | 29 |
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| [算力与模型基础设施](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C02) | 105 |
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| [Agent 开发与运行设施](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C03) | 50 |
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| [软件开发](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C04) | 109 |
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| [企业通用工作](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C05) | 174 |
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| [客户与收入运营](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C06) | 51 |
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| [行业专业应用](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C07) | 324 |
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| [内容与创意](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C08) | 45 |
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| [消费者个人应用](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C09) | 45 |
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| [机器人及实体产业](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C10) | 80 |
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| [业务待分类](/docs/other-research/ai-company-research/overview?category=C00) | 3 |
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## 已使用来源的分布
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1,086条证据记录对应1,072个不同URL。不同URL不自动构成独立验证；同一声明可能由公司、投资方和媒体重复转述。
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| 来源 | 证据记录 | 不同URL | 用途及限制 |
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| --- | --- | --- | --- |
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| YC官方目录 | 984 | 975 | 公司自述的成立、团队与业务；英文及加速器样本偏多 |
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| TrustMRR | 18 | 18 | 支付平台重建指标及方法；公开者存在选择偏差，非财务审计 |
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| a16z Speedrun | 11 | 10 | 投资机构中的公司介绍及收入声明；存在利益关系 |
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| TechCrunch | 3 | 3 | 原始采访或报道；转述公司数字不等于查账 |
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| Sacra | 3 | 3 | 第三方估算；与直接披露分开 |
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| 其他官网、评测及公开资料 | 67 | 63 | 按每条来源限制理解，不能统一当作独立证据 |
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## 尚未满足的研究条件
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行业ARR比较仍缺统一业务截止日、币种、经常性定义和业务边界。现有平台MRR可描述已采集产品，不足以代表全部新公司。技术评测只覆盖所列版本与任务，不宜跨领域汇总为统一强弱分数。
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||||
|
||||
下一轮优先补收入线索的日期及合同定义、非YC和非英文来源、规则初分的人工复核，以及停止服务或被收购案例。这样能减少“只见赢家”和“只见融资公司”的偏差。公开来源池之外的未披露公司仍无法证明已被穷尽。
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@@ -0,0 +1,107 @@
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"""Summarize observed research coverage; does not claim an exhaustive AI census."""
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import argparse
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from collections import Counter
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import json
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||||
from pathlib import Path
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import sys
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||||
from urllib.parse import urlsplit
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||||
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||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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||||
DATA = json.loads((ROOT / 'content/research/ai-companies.seed.json').read_text())
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||||
AUDIT = json.loads((ROOT / 'content/research/ai-companies.coverage.json').read_text())
|
||||
TARGET = ROOT / 'content/docs/ai-company-research/02-coverage-and-gaps.md'
|
||||
BASE = '/docs/other-research/ai-company-research/overview'
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||||
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||||
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def render():
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||||
cov = DATA['coverage']
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||||
companies = DATA['companies']
|
||||
depth = sum(bool(c.get('profileOnly')) for c in companies)
|
||||
reviewed = sum(bool(c.get('profileOnly')) and '人工复核' in c.get('classificationBasis', '') for c in companies)
|
||||
years = Counter(c['year'] for c in companies)
|
||||
income = Counter(c['revenueStatus'] for c in companies)
|
||||
technical = Counter(c.get('technicalReview', {}).get('level', 'unreviewed') for c in companies)
|
||||
assert cov['profilesRead'] + cov['failedProfiles'] == cov['candidateRecords']
|
||||
assert cov['matchingProfiles'] == cov['existingProfiles'] + cov['newProfiles']
|
||||
assert cov['matchingProfiles'] + cov['otherOrMissingYear'] + cov['unclearAI'] + cov['dateConflicts'] == cov['profilesRead']
|
||||
assert depth == cov['newProfiles']
|
||||
assert AUDIT['accessedAt'] == cov['accessedAt']
|
||||
assert AUDIT['counts'] == cov
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||||
assert len(AUDIT['records']) == cov['profilesRead']
|
||||
assert Counter(x['status'] for x in AUDIT['records']) == {
|
||||
'imported': cov['newProfiles'], 'existing': cov['existingProfiles'],
|
||||
'year-outside-or-missing': cov['otherOrMissingYear'],
|
||||
'ai-unclear': cov['unclearAI'], 'date-conflict': cov['dateConflicts']}
|
||||
assert len({x['ycId'] for x in AUDIT['records']}) == len(AUDIT['records'])
|
||||
lines = ['# AI 公司资料覆盖与缺项', '',
|
||||
f"截至 {DATA['asOf']}，研究表含{len(companies):,}条公司或产品记录。YC候选池有逐条读取审计；其他来源为定向补充。清单尚不能作为全球AI公司普查，也不能将收入未知解释为零。", '',
|
||||
f"[分类和数据工作台]({BASE})链接原始证据，[收入样本快照](/docs/other-research/ai-company-research/income-snapshot)展示当前可计算的MRR样本。", '',
|
||||
'## 候选池与公司表的关系', '',
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||||
'| 环节 | 记录数 | 含义 |', '| --- | --- | --- |',
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||||
f"| YC批次候选 | {cov['candidateRecords']:,} | 从公开镜像发现，随后读取YC官方页面 |",
|
||||
f"| 官方页面读取 | {cov['profilesRead']:,} | 此候选池读取失败{cov['failedProfiles']}条 |",
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||||
f"| 初筛匹配 | {cov['matchingProfiles']:,} | 成立年及AI相关描述通过初筛，尚非逐家商业验证 |",
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||||
f"| 与原表重合 | {cov['existingProfiles']} | URL匹配，未再次新增 |",
|
||||
f"| 新增目录记录 | {cov['newProfiles']:,} | 进入公司表，仍需深化核验 |",
|
||||
f"| 年份不符或缺失 | {cov['otherOrMissingYear']} | 此轮不作为成立年匹配项 |",
|
||||
f"| AI业务待确认 | {cov['unclearAI']} | 不强行把背景关键词当主营 |",
|
||||
f"| 成立年与批次冲突 | {cov['dateConflicts']} | 另保留核查记录 |", '',
|
||||
f"全表由{depth}条目录基础项和{len(companies)-depth}条个案或平台记录组成。候选池已匹配项之外另有{len(companies)-cov['matchingProfiles']}条记录，包含其他来源及发布/转型对照；两种统计边界不同。候选池数字只是该镜像快照的覆盖，Bud等后续定向补充不回填为原候选池已覆盖。", '',
|
||||
'## 成立年与证据深度', '',
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||||
'| 维度 | 当前记录 | 解读 |', '| --- | --- | --- |',
|
||||
f"| 记录为2025年成立 | {years[2025]} | 成立来源和精度见公司明细 |",
|
||||
f"| 记录为2026年成立 | {years[2026]} | 不将产品发布日期代替成立日 |",
|
||||
f"| 成立年未知或范围外 | {sum(v for k,v in years.items() if k not in (2025,2026))} | 发布/转型对照单列，不进入两年成立分组 |",
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||||
f"| 目录业务分类人工复核 | {reviewed} | 仅复核主营分类，不代表技术或财务审计 |",
|
||||
f"| 其他目录基础项 | {depth-reviewed} | 规则初分或资料不足，继续待复核 |",
|
||||
f"| 有团队数字 | {sum(c['team'] is not None for c in companies)} | 多为自报Team Size或Employees，时点与口径不统一 |",
|
||||
f"| 专项技术证据记录 | {len(companies)-technical['unreviewed']} | 其中{technical['description']}条自述、{technical['public-artifact']}条公开材料、{technical['independent-test']}条第三方评测 |",
|
||||
f"| 公司披露收入线索 | {income['self']} | 含历史、下界、币种不明及产品业务声明，不等于可比ARR |",
|
||||
f"| 仅平台收入线索 | {income['platform']} | 同时有公司披露者计入上一行，不重复计数 |",
|
||||
f"| 仅第三方估算 | {income['estimate']} | 不与直接披露混合 |",
|
||||
f"| 暂无可用收入数字 | {income['unknown']} | 包含尚未逐家搜索的目录项，不代表没有收入 |", '',
|
||||
'## 业务分类与数据入口', '',
|
||||
'| 业务类别 | 记录数 |', '| --- | --- |',
|
||||
]
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||||
counts = Counter(c['cat'] for c in companies)
|
||||
for category in DATA['categories']:
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||||
lines.append(f"| [{category['name']}]({BASE}?category={category['id']}) | {counts[category['id']]} |")
|
||||
lines += ['', '## 已使用来源的分布', '',
|
||||
f"{len(DATA['evidence']):,}条证据记录对应{len({e['url'] for e in DATA['evidence']}):,}个不同URL。不同URL不自动构成独立验证；同一声明可能由公司、投资方和媒体重复转述。", '',
|
||||
'| 来源 | 证据记录 | 不同URL | 用途及限制 |', '| --- | --- | --- | --- |',
|
||||
]
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||||
families = [('YC官方目录', 'www.ycombinator.com', '公司自述的成立、团队与业务；英文及加速器样本偏多'),
|
||||
('TrustMRR', 'trustmrr.com', '支付平台重建指标及方法；公开者存在选择偏差，非财务审计'),
|
||||
('a16z Speedrun', 'speedrun.a16z.com', '投资机构中的公司介绍及收入声明；存在利益关系'),
|
||||
('TechCrunch', 'techcrunch.com', '原始采访或报道；转述公司数字不等于查账'),
|
||||
('Sacra', 'sacra.com', '第三方估算；与直接披露分开')]
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||||
included = set()
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||||
for name, host, note in families:
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||||
entries = [e for e in DATA['evidence'] if urlsplit(e['url']).netloc == host]
|
||||
included.add(host)
|
||||
lines.append(f"| {name} | {len(entries)} | {len({e['url'] for e in entries})} | {note} |")
|
||||
others = [e for e in DATA['evidence'] if urlsplit(e['url']).netloc not in included]
|
||||
lines.append(f"| 其他官网、评测及公开资料 | {len(others)} | {len({e['url'] for e in others})} | 按每条来源限制理解，不能统一当作独立证据 |")
|
||||
lines += ['', '## 尚未满足的研究条件', '',
|
||||
'行业ARR比较仍缺统一业务截止日、币种、经常性定义和业务边界。现有平台MRR可描述已采集产品，不足以代表全部新公司。技术评测只覆盖所列版本与任务，不宜跨领域汇总为统一强弱分数。', '',
|
||||
'下一轮优先补收入线索的日期及合同定义、非YC和非英文来源、规则初分的人工复核，以及停止服务或被收购案例。这样能减少“只见赢家”和“只见融资公司”的偏差。公开来源池之外的未披露公司仍无法证明已被穷尽。', '',
|
||||
]
|
||||
return '\n'.join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
||||
parser.add_argument('--check', action='store_true')
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
content = render()
|
||||
if args.check:
|
||||
if not TARGET.exists() or TARGET.read_text() != content:
|
||||
sys.exit('Research coverage report differs; review and regenerate')
|
||||
print('Research coverage accounting and report are consistent')
|
||||
else:
|
||||
TARGET.write_text(content)
|
||||
print(TARGET.relative_to(ROOT))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
+3
-1
@@ -14,7 +14,8 @@ ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
APP = "endorphin-tabularium-docs"
|
||||
INPUTS = ["Dockerfile", "Dockerfile.ci", ".dockerignore", ".npmrc", "package.json",
|
||||
"pnpm-lock.yaml", "pnpm-workspace.yaml", "apps/docs", "content", "tools/figures",
|
||||
"scripts/check-container.sh", "scripts/ci.py", "scripts/summarize-ai-income.py"]
|
||||
"scripts/check-container.sh", "scripts/ci.py", "scripts/summarize-ai-income.py",
|
||||
"scripts/audit-ai-research.py"]
|
||||
|
||||
|
||||
def run(*args: str, capture: bool = False) -> str:
|
||||
@@ -64,6 +65,7 @@ def smoke_image(image: str, name: str) -> None:
|
||||
def main() -> None:
|
||||
os.chdir(ROOT)
|
||||
run(sys.executable, "scripts/summarize-ai-income.py", "--check")
|
||||
run(sys.executable, "scripts/audit-ai-research.py", "--check")
|
||||
run(sys.executable, "-m", "unittest", "discover", "-s", "scripts", "-p", "test_*.py")
|
||||
scope = os.environ.get("CI_CACHE_SCOPE", "main")
|
||||
if not re.fullmatch(r"main|pr-[0-9]+", scope):
|
||||
|
||||
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