相关性。他尤其注重报告的“假设”部分和“风险提示”部分，认为这比结论本身更能反映研究深度。
3. 左下象限：实时信息流与聚合新闻。
◦ 此处运行着定制化的信息聚合工具（如RSS阅读器、或自建的信息抓取面板），集合了数十个经过筛选的信息源：
▪ 财经媒体：专业财经新闻、快讯。
▪ 科技媒体：头部科技博客、技术社区趋势文章。
▪ 政策信息源：相关部委官网、地方政府创新政策通报。
▪ 行业垂直社区：特定行业论坛、专家博客、 Newsletter精选。
▪ 关键人物追踪：通过特定工具，关注某些企业家、投资者、学者的社交媒体发言（仅限公开、有信息含量的部分）。
◦ 信息流以时间线或分类标签形式滚动。古民不会逐条阅读，而是快速扫描标题和摘要，依靠关键词高亮和预设的过滤规则（如过滤掉纯粹炒作、标题党、来源不明的消息），抓取可能蕴含信号或需要跟进的事件。每分钟的“信息过载”在此被转化为“信号扫描”。
4. 右下象限：分析工具与框架工作区。
◦ 这里是“信息炼金”的发生地。通常打开以下一种或多种工具：
▪ 思维导图软件：用于拆解复杂行业逻辑、梳理公司商业模式、构建分析框架。例如，一张关于“即时物流行业竞争格局”的思维导图，会从“用户侧”、“骑手侧”、“平台侧”、“商户侧”、“技术侧”、“政策侧”等多个维度展开，填充他收集到的数据、观点和自身观察。
▪ Excel/Google Sheets：用于数据清洗、简单建模、财务比率计算、趋势图表绘制。他将研报中的数据摘录出来，重新计算、验证、制作对比图表。也会建立简单的DCF（现金流折现）模型或敏感性分析表，用于理解公司估值驱动因素。
▪ Python/Jupyter Notebook：用于更复杂的数据分析、网络爬虫（如抓取公开的招聘数据以分析行业热度）、文本分析（如对一组公司年报的“管理层讨论”部分进行词频和情感分析）。
▪ 白板软件：用于绘制流程图、系统架构图、价值网络图，直观呈现各参与方的关系和资金/信息/实物流动。
信息处理流程：
古民对中屏信息流的处理遵循一个清晰的、循环的流程：
1. 扫描与抓取（
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