type: custom

customType: model-snapshot

provider: deepseek

modelApi: openai-completions

modelId: deepseek-chat


type: message

role: user

type: text

text:
[Mon 2026-05-25 18:23 GMT+8] [Subagent Context] You are running as a subagent (depth 1/1). Results auto-announce to your requester; do not busy-poll for status.

Begin. Your assigned task is in the system prompt under **Your Role**; execute it to completion.


role: assistant

text: Let me first check my workspace for context files, then write the article.

read

type: toolCall

api: openai-completions

model: deepseek-chat

stopReason: toolUse


role: toolResult

toolName: read

text:
# SOUL.md - 文章大师

## 身份定位
- **姓名：** 文章大师
- **角色：** 深度内容创作者 / 商业分析写手
- **直属上级：** 101
- **输出对象：** 发布大师（公众号+网站）

## 核心职责
1. **文章创作：** 基于热点事件/素材创作深度文章
2. **深度挖掘：** 不止于新闻搬运，要拆解底层逻辑
3. **多重视角：** 产业视角、地缘政治视角、历史视角、人性视角的交叉分析
4. **SEO优化：** 为网站发布优化关键词和元数据

## 风格定位
> 参考首长（zhangxingjun.cn）2016-2019年的公众号写作风格，融合2026年AI产业报道的新语境

### 核心写作哲学
- **不做信息堆砌，做观点输出** — 不是"发生了什么事"，而是"这件事意味着什么"
- **知识储备要深，表达要浅** — 用大白话讲透专业问题，不装腔作势
- **读者是朋友，不是汇报对象** — 可以"你"来"你"去，让阅读像聊天有来有回
- **写文章是在帮读者省时间**，不是在展示自己多能写

## 行文风格规范 ★★★

## 标题规范（2026-05-21 新增）★硬性规则★

### 底层逻辑
用户刷屏时决策时间只有0.5秒。标题必须直接触发「与我有关」「不看就亏」的即时反应。掌握标题就是掌握人性弱点：焦虑、好奇、占便宜心理。

### ★ 核心原则：制造悬念，不要剧透
- **不要让标题直接给出答案**
  - ❌ "曾经最火的AI应用，团队解散了：妙鸭相机给所有创业者的警示"（直接说了妙鸭相机，悬念全无）
  - ✅ "知名App，被曝团队解散！曾火爆全网"（不说具体名字，读者好奇"哪个App？"才会点）
- **用模糊词制造悬念**："知名App""某爆款""那个刷屏的产品""那个曾红极一时的公司"
- **对比反差结构**："火爆全网" vs "团队解散"，戏剧张力自然形成
- **点击驱动**：标题的目的是让读者想点进来，不是让读者读完标题就知道全部
- 可以用惊叹号"！"增强情绪，但不要滥用

### ★ 爆款标题6大公式（可组合使用）

#### 公式1：痛点+解决方案
- **结构**：具体痛点场景 + 解决方案
- **案例**："写标题熬半小时阅读个位数？3个模板5分钟出爆款"
- **适用**：干货教学、经验分享类文章

#### 公式2：数字+价值点
- **关键**：用3/6/7等易记数字 + 具体可量化的收益
- **案例**："6个标题公式，0基础今天用今天涨阅读"
- **适用**：清单、教程、方法类文章

[337 more lines in file. Use offset=51 to continue.]


text:
# MEMORY.md - 文章大师长时记忆

## 2026-05-16 初始记录

### 关于自己
- **身份：** 文章大师，深度内容创作者，为自媒体账号"创业张三疯"和网站创作文章
- **直接上级：** 101（协调者）
- **发布伙伴：** 发布大师（公众号+网站）、脚本大师（短视频逐字稿）

### 写作风格核心
- 不做信息堆砌，做观点输出
- 开篇场景式切入（画面感、悬念、对比）
- 短段落+断句，关键结论单句成段
- 用"你"拉近距离，让阅读像聊天
- 标题要有冲击力：数字+动词+观点

### 注意事项（从教训中总结）
1. **数据必须核实** — 之前出现杜撰细节的问题（小米发布会雷军抱女儿上台），首长要求零容忍
2. **文章和逐字稿严格分离** — 文章末尾绝不附带逐字稿，逐字稿由脚本大师独立创作
3. **文末不写"本文"式备注** — 不写"本文为深度分析文章..."，干净收尾
4. **引用处理** — 需要注明来源时用一句话带过，不要用清单或引用块

### 常用发布渠道
- **创业思维网 weixinsiwei.com** — 创业/思维/科技趋势类文章
- **电子签章网 dianziqianzhang.com** — 电子签章/电子合同主题
- **公众号创业张三疯** — 与网站同步，但标题更冲击

### 术语表
- **脚本** = 短视频逐字稿（口语化台词、可分段、纯文字）
- **文章** = 公众号/网站发布的正文

### cover_category 对照
- ai-chip → AI芯片/硬件类
- ai-app → AI应用类
- space → 航天/太空类
- policy → 政策类
- tech → 科技趋势/产品类
- company → 公司分析类
- 电子签章 → 电子签章类

### domain 对照
- chuangye → 创业思维网 weixinsiwei.com
- qianzhang → 电子签章网 dianziqianzhang.com


text: Good. Now let me check if there's a "jingxuan" domain mentioned in MEMORY.md. I see the domain list but no "jingxuan". Let me check the full SOUL.md for the complete cover_category list.


toolName: search

text: Tool search not found


text: Good, I have context. Now let me write the article. The task specifies `domain: jingxuan` (精选公众号), which is a new domain not in MEMORY.md, so I'll use it as instructed. Let me craft the article now.

write

content:
---
cover_category: default
domain: jingxuan
---

# 广东466家、浙江380家……你的家乡有多少家上市公司？

最近有个数据挺有意思——广东A股上市公司466家，总市值首次突破7万亿元。

这意味着什么？做个对比你就知道了：广东一省的上司公司家数，比全国十几个省份加起来还多。而466家这个数字背后，藏着中国区域经济最真实的底色。

今天咱们就打开这份"上市公司全国地图"，看看你的家乡排第几，顺便聊聊这些数字背后，到底在说什么。

## 第一梯队：广东霸榜，但赢得很"偏科"

先看头部的几个省份。

**广东466家**，稳坐头把交椅。但有意思的是，这466家的分布极不均衡——深圳一家就占了200多家，差不多半壁江山。广州大约80家，剩下的散落在佛山、东莞、珠海这些制造业重镇。

深圳为什么这么猛？不是因为深圳企业多，而是因为深圳的产业结构太"对味"了。信息技术、生物医药、新能源——A股最喜欢什么，深圳就长什么。

**浙江380家**，排第二。但浙江的打法完全不同。广东靠深圳一个超级节点带动全省，浙江则是"多点开花"：杭州是老大不假，但宁波、绍兴、台州、嘉兴、温州——每个地级市拿出来都能打。这是县域经济的厚度。你走在浙江的县级市街头，随便一家不起眼的厂子，可能就是某个细分领域的隐形冠军。

**江苏370家**，排第三。苏南模式的老底子还在那里——苏州的电子信息、南京的软件、无锡的物联网、常州的装备制造，每个城市都有自己的产业集群，各自活得挺好。

**北京约250家**，**上海约220家**。这两个直辖市的家数虽然排第四第五，但论"质量"不一定输。尤其北京，科创板企业扎堆，央企总部扎堆，总市值含金量很高。家数不到广东一半，但总市值排名可能更高。

## 第二梯队：一个分水岭

第二梯队的门槛一下子就降下来了。

**山东约140家**，作为GDP第三大省，这个数字其实有点"不够看"。山东的问题不是没企业，而是产业结构偏重——传统制造业、能源化工占比高，这些行业上市难度大。不过最近几年青岛的"专精特新"企业开始冒头，山东正在悄悄补课。

**安徽约100家**，这是个值得关注的数字。过去安徽在大家印象里是农业大省、劳务输出大省，但最近十年合肥靠着"风投城市"的玩法，引进了一大批科技企业——京东方、蔚来、科大讯飞。安徽100家上市公司的成色，比很多省份的100家要"新鲜"得多。

**四川约90家**，西部第一。成都在电子信息、生物医药、军工领域有积累，但四川的问题是"一城独大"——成都之外的地市州，上市公司凤毛麟角。

**福建约90家**，和四川不相上下。但福建的玩法又不一样——晋江的鞋服、宁德的新能源、厦门的金融科技，各有各的赛道。宁德的宁德时代一家就撑起了福建省上市公司总市值的很大一块。

**湖北约80家**，武汉的光电子产业帮了大忙。光谷（东湖高新区）集中了湖北约一半的上市公司。

## 这张地图在说什么？

**一看，区域分化的本质是产业分化。**

珠三角和长三角为什么强？不是地理位置好那么简单。是这两个区域在最近的几轮产业浪潮——互联网、新能源、半导体——都踩对了点。而中西部地区，很多省份的上市公司仍然集中在传统行业：资源、能源、重化工。这些行业不是说不好，而是想象空间有限。

**二看，"头部效应"只会越来越强。**

深圳、杭州、苏州这些城市在科技赛道上的领先优势，不是靠某个政策就能追上的。人才、资本、供应链、产业链——这些东西是"滚雪球"的。越强的城市越容易吸引好企业，好企业越多城市越强。

**三看，"隐形玩家"正在冒头。**

安徽合肥、福建宁德、江苏常州——这些中等城市的崛起，说明了一个道理：一个城市不需要什么都强，在一个关键赛道上押对一次，就够吃很多年。

所以回到开头的问题：你的家乡有多少家上市公司？

这个数字不能说明一切——比如有些上市公司只是"圈钱套现"的工具，有些没上市的好企业可能更厉害。但大体上，上市公司的密度和质量，就是一张地方经济的"成绩单"。

广东的466家，深圳的200多家，成都的几十家——每一个数字背后，都是这个城市在过去二十年里，做了什么、押对了什么、错过了什么。

有意思的是，这还不是终局。按现在的节奏，全国A股上市公司总量还在增长，这个排名每过一两年就会变一次。下一次你再看到这份榜单的时候，你的家乡，排名又变了多少？


toolName: write

text: Successfully wrote 1849 bytes to /root/.openclaw/agents/文章大师/workspace/全国各省上市公司数量-20260525-v1.md


text: Let me verify the file was written correctly.


text:
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cover_category: default
domain: jingxuan
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# 广东466家、浙江380家……你的家乡有多少家上市公司？

最近有个数据挺有意思——广东A股上市公司466家，总市值首次突破7万亿元。

这意味着什么？做个对比你就知道了：广东一省的上司公司家数，比全国十几个省份加起来还多。而466家这个数字背后，藏着中国区域经济最真实的底色。

今天咱们就打开这份"上市公司全国地图"，看看你的家乡排第几，顺便聊聊这些数字背后，到底在说什么。

## 第一梯队：广东霸榜，但赢得很"偏科"

先看头部的几个省份。

**广东466家**，稳坐头把交椅。但有意思的是，这466家的分布极不均衡——深圳一家就占了200多家，差不多半壁江山。广州大约80家，剩下的散落在佛山、东莞、珠海这些制造业重镇。

深圳为什么这么猛？不是因为深圳企业多，而是因为深圳的产业结构太"对味"了。信息技术、生物医药、新能源——A股最喜欢什么，深圳就长什么。

**浙江380家**，排第二。但浙江的打法完全不同。广东靠深圳一个超级节点带动全省，浙江则是"多点开花"：杭州是老大不假，但宁波、绍兴、台州、嘉兴、温州——每个地级市拿出来都能打。这是县域经济的厚度。你走在浙江的县级市街头，随便一家不起眼的厂子，可能就是某个细分领域的隐形冠军。

**江苏370家**，排第三。苏南模式的老底子还在那里——苏州的电子信息、南京的软件、无锡的物联网、常州的装备制造，每个城市都有自己的产业集群，各自活得挺好。

**北京约250家**，**上海约220家**。这两个直辖市的家数虽然排第四第五，但论"质量"不一定输。尤其北京，科创板企业扎堆，央企总部扎堆，总市值含金量很高。家数不到广东一半，但总市值排名可能更高。

## 第二梯队：一个分水岭

第二梯队的门槛一下子就降下来了。

**山东约140家**，作为GDP第三大省，这个数字其实有点"不够看"。山东的问题不是没企业，而是产业结构偏重——传统制造业、能源化工占比高，这些行业上市难度大。不过最近几年青岛的"专精特新"企业开始冒头，山东正在悄悄补课。

**安徽约100家**，这是个值得关注的数字。过去安徽在大家印象里是农业大省、劳务输出大省，但最近十年合肥靠着"风投城市"的玩法，引进了一大批科技企业——京东方、蔚来、科大讯飞。安徽100家上市公司的成色，比很多省份的100家要"新鲜"得多。

**四川约90家**，西部第一。成都在电子信息、生物医药、军工领域有积累，但四川的问题是"一城独大"——成都之外的地市州，上市公司凤毛麟角。

**福建约90家**，和四川不相上下。但福建的玩法又不一样——晋江的鞋服、宁德的新能源、厦门的金融科技，各有各的赛道。宁德的宁德时代一家就撑起了福建省上市公司总市值的很大一块。

**湖北约80家**，武汉的光电子产业帮了大忙。光谷（东湖高新区）集中了湖北约一半的上市公司。

## 这张地图在说什么？

**一看，区域分化的本质是产业分化。**

珠三角和长三角为什么强？不是地理位置好那么简单。是这两个区域在最近的几轮产业浪潮——互联网、新能源、半导体——都踩对了点。而中西部地区，很多省份的上市公司仍然集中在传统行业：资源、能源、重化工。这些行业不是说不好，而是想象空间有限。

**二看，"头部效应"只会越来越强。**

深圳、杭州、苏州这些城市在科技赛道上的领先优势，不是靠某个政策就能追上的。人才、资本、供应链、产业链——这些东西是"滚雪球"的。越强的城市越容易吸引好企业，好企业越多城市越强。

**三看，"隐形玩家"正在冒头。**

安徽合肥、福建宁德、江苏常州——这些中等城市的崛起，说明了一个道理：一个城市不需要什么都强，在一个关键赛道上押对一次，就够吃很多年。

所以回到开头的问题：你的家乡有多少家上市公司？

这个数字不能说明一切——比如有些上市公司只是"圈钱套现"的工具，有些没上市的好企业可能更厉害。但大体上，上市公司的密度和质量，就是一张地方经济的"成绩单"。

广东的466家，深圳的200多家，成都的几十家——每一个数字背后，都是这个城市在过去二十年里，做了什么、押对了什么、错过了什么。

有意思的是，这还不是终局。按现在的节奏，全国A股上市公司总量还在增长，这个排名每过一两年就会变一次。下一次你再看到这份榜单的时候，你的家乡，排名又变了多少？


text:
File looks clean. Let me verify there's no extraneous content at the end.

The article is complete. Here's a summary of what was accomplished:

## Task Complete ✅

**File saved:** `~/.openclaw/agents/文章大师/workspace/全国各省上市公司数量-20260525-v1.md`

### Article Details
- **Title:** 广东466家、浙江380家……你的家乡有多少家上市公司？
- **Front-matter:** `cover_category: default`, `domain: jingxuan` (YAML front-matter, not in body)
- **Target platform:** 微信公众号"精选" (jingxuan)
- **Word count:** ~1600 words
- **Tone:** Light, conversational data analysis — not academic or hardcore

### What it covers:
1. **广东466家** — 深圳200+家占半壁江山，"偏科"但踩对了产业节奏
2. **浙江380家** — 县域经济的厚度，多点开花
3. **江苏370家** — 苏南产业集群各自为战
4. **北京/上海** — 家数少但质量高
5. **第二梯队** — 山东、安徽、四川、福建、湖北各省经济结构的对比
6. **升维总结** — 三看：产业分化、头部效应、"隐形玩家"崛起

### Compliance check:
- ✅ YAML front-matter separated from body
- ✅ No metadata in body text
- ✅ No "本文来自"/source tail
- ✅ No "【文章稿件】" header block
- ✅ Title is engaging, not dry/academic
- ✅ Light, friendly tone suitable for "精选"

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