題材關聯圖

關聯圖每個視覺通道都帶資訊：形狀＝種類、大小＝連結數、顏色深淺＝觀察天數、線粗細＝看過幾次。題材往上聚、個股往下聚——同一種東西待在一起才看得出結構。打關鍵字按跳數收斂；跳數先在完整圖上算再套類別過濾。

缺口工作清單對應 CVCA iterate.py 的 data_gaps + eval brake

🛑 品質煞車：最近 15 筆命中 0.0%，前 15 筆 66.7%，退步 66.7%（門檻 15%）——停止動作，但繼續回報。等人看過。
⚠️ 這裡的「命中」是上游 graph_iterate 自己的口徑（含小贏、分母為已結算），與命中率頁攤開的五種口徑都不同——同一個字兩頁不同意思，看定義不要直接比數字。「退步 −X%」的負號代表其實是進步（退步量為負）。

缺口共 236 項，這一輪預算 8 項，其餘 228 項留到下一輪。清單是程式算的，不是 agent 想的——agent 只決定「怎麼補」，不決定「補什麼」。同一個類別最多佔 3 席，否則一種缺口會把預算吃光。

題材權重回饋使用者要求的功能；樣本門檻是我加的，理由寫在最後一欄

⚠️ 這張表列的是所有有過已結算預測的題材（上游 graph_iterate.theme_weights() 對樣本不足的也會列出來並標「不動」，不是只列過門檻的）。本期只有 2 個，而上面那張圖有 206 個題材節點——差額不是被門檻濾掉的，是那些題材從來沒有被下過任何預測。「不在這張表上」不代表它不好，是它還沒有被測過。

🔴 權重只在樣本過門檻時才動。發現層檢定 t=+0.08（沒有超額報酬），樣本又小——不設門檻的話，調出來的幾乎確定是雜訊。　門檻 20 筆，全體命中率 46.6%。

這張圖怎麼來的

節點是題材與個股，邊是它們之間被觀察到的關係—— 全部從題材獵人既有的檔案推導出來，圖本身不累積任何東西：

• watchlist.jsonl　題材 → 當天共動的個股
• theme_signals/*.json　人工整理過的題材 → 受惠股（品質最高的一份，帶「核心／受惠」）
• term_history.jsonl　題材出現過幾天
• core_themes.json　人工評分的核心題材
• theme_hunter.db　預測與結算（唯一帶「後來對不對」的邊）

每次都整張重建。同一份紀錄一旦有兩個產生腳本，就是漂移的溫床 ——而漂移的症狀是兩邊數字慢慢對不上，沒有人知道哪一邊才對。

🔴 2026-08-26 建圖時發現的資料問題： watchlist.jsonl 有 29 列，但只有 4 個題材、1 個日期 ——題材發現每跑一次就 append 一列（AI 一天被寫了 9 次）。 term_history.jsonl 同樣是 13 列 / 1 個日期。直接加總的話， 每個詞的熱度會膨脹十幾倍，而畫面上只會看起來「這個題材很熱」。 圖與 題材發現 現在都按（日期, 題材）去重。