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📑 本页目录
轮次记录 · Round 4 · 子领域划分模型 + 内容创作域细化试点
1. 目标与选题
- 选题：RQ-A6（子领域划分模型）+ 用户需求（2026-08-10）——选一个高价值高速 发展的领域做非常细的粒度细化，开始子领域数据采集/统计/预测。
- 用户约束：不用现成分类法；按"对本学科理论价值与工程实践好处最大"来划分； 划分方式本身要可建模、可校验。
2. 背景与相关文献
- 粒度与层次：公理 A3（Hierarchy）、层级调和（支柱 6，L-H 组）。
- 扩散与能力链：Bass/Logistic（L-TS-08）、能力外溢（A5）。
- 工程基础：上一轮已落地的信号管道（signals）、出生检测（emergence）、 分类→领域映射（knowledge/category_domains.yaml）。
3. 框架变更（Decision）
| # | 决策 | 落点 |
|---|---|---|
| D17 | 子领域划分模型 SPM 协议生效：六准则评分（可测性/分辨率/决策价值/充分性/机制/通道）+ 分区校验 + 五步流程 | protocols/subdomain-partitioning.md |
| D18 | 子领域注册表 knowledge/subdomains.yaml：content_creation 拆 6 个细分子领域（数据签名 = 分类×关键词×AI 名） |
knowledge/subdomains.yaml |
| D19 | 工程命令 scripts/forecast.py partition（候选域选择+划分评分）与 subdomains（统计+阶段+曲线投影） |
app/forecasting/partition.py、subdomains.py |
| D20 | backlog 新增 RQ-A6（子领域划分模型），并入 RQ-B5/B6 观测范围 | 05-agenda.md |
4. 实践产物与结果
- 候选父域选择（数据驱动）：内容创作与媒体在 6 个可映射领域中 AI 浓度最高 （8.9%，Graphics&Design 23.4%）、覆盖 App 最多（1987），且子领域结构清晰。 医疗评分最高但 AI 浓度低（2.9%，多为文书类），软件工程价值最高但 App Store 通道弱（主战场在 IDE/桌面）→ 试点选内容创作。
- 6 个子领域划分评分（SPM v0.1）：音乐与音频生成 0.910、设计与 3D 资产 0.902、图像生成与编辑 0.802、视频生成与剪辑 0.802、虚拟角色与互动娱乐 0.764、 文案与社媒内容 0.513（通道弱：文字生成在 Productivity/Web，待 GitHub/arXiv）。
- 首跑统计与预测（
subdomains，iOS 窗口 7 天，410 个 AI 应用）： 图像 14.4%（growth）、视频 11.2%（mature）、音乐 6.6%（mature）、 3D/设计 6.1%（growth）、虚拟角色 1.2%（nascent——新生信号）、文案 0%（noisy）。
5. 评估
- 达标：SPM 可运行（评分+校验通过）；子领域全部可测（除文案=通道弱的有意保留）； 统计/阶段/曲线投影端到端跑通。
- 未达标：无。遗留：阶段判定启发式粗糙（视频被标 mature）；文案子领域缺通道； 曲线拟合仍为演示（须带先验）。
6. 未决问题
- Q11 阶段判定是否用"份额+斜率+加速"联合规则替代当前顺序 if-else？
- Q12 子领域维度打分（就绪度排序）是否复用痛点聚合（painpoints.py）？ 需要为细分子领域补齐痛点（图像/视频/音乐各 2-3 个）。
- Q13 是否把 GitHub/arXiv 关键词签名接入，补强文案/软件工程子领域通道？
7. 下一轮建议（Round 5 候选）
- 子领域痛点补全 + 就绪度排序：为 6 个子领域登记痛点，用痛点聚合算维度， 与信号阶段双源对照（RQ-A6 续）。
- 划分模型反哺：SPM 与现有 App Store 官方分类的重叠/冲突审计， 为"自定义划分 vs 现成分类"提供定量证据（RQ-A6 续）。
- 多域推广：把 SPM 应用到软件工程（补 GitHub 通道）或医疗（文书/诊断分叉）。
8. 版本号与 changelog
- 版本：v0.3 → v0.4。Changelog 见 rounds/README.md。