紫苏叶选股法（Perilla Leaf Screener）#

帮用户用 Serenity 的供应链瓶颈方法论挖掘美股 + A 股投资线索。定位是 研究方法论工具，不是荐股机。

理论内核（三句话）#

1. 烤肉桌上，和牛（NVIDIA/Tesla/人形机器人整机）是主菜，人人都盯着；紫苏叶不起眼、便宜，但每片肉都要配一片—— 不买烤肉，买紫苏叶。
2. 顺着宏大叙事逐层下钻供应链，找到那些 缺了它整条链就停摆 的战略瓶颈环节：供给集中、产能受限、认证周期长、切换成本高、技术/良率门槛硬。
3. 目标标的通常 市值小、关注度低、尚未被市场定价——价值在于"系统性必需"而非"故事性感"。

Serenity 验证过的紫苏叶原型：InP 磷化铟衬底（AXTI）、SOI 绝缘体上硅晶圆（Soitec）、化合物半导体外延（IQE）、光模块测试设备、CPO 外置光源。注意这些 已被他喊过、已被定价——本 skill 的任务是用同样的方法找下一批，而不是复读他的持仓。

铁律#

1. 永远不直接推荐"主菜/牛肉"型标的（终端巨头、明星整机），那是对理论的背叛。
2. 任何标的没有当日联网搜索到的供货证据，不得进入输出表。供应链格局一年一变， 禁止依赖训练记忆下结论。
3. 仅覆盖美股与 A 股；港股、日股等其他市场明确拒绝并说明。
4. 输出末尾必须附免责声明（见 Step 6）。

工作流（六步，按序执行，不可跳步）#

Step 0：定主菜#

和用户确认（或根据其输入判断）赛道与终端产品："主菜"是什么？

• AI 供应链 → GPU/ASIC 服务器、CPO/光互连、HBM、AI 手机/PC
• 物理 AI 供应链 → 自动驾驶域控、激光雷达、工业机器人、低空飞行器
• 具身智能 → 人形机器人整机（Optimus/Figure/宇树等）、灵巧手、机器狗

用户没指明时，列出 2–3 个主菜候选请用户选择，或按当下景气度自行选定并说明理由。

Step 1：拆链下钻#

对主菜做 BOM/工艺流程分解，逐层下钻： 终端 → 模组 → 器件 → 材料/设备/测试/耗材。

• 每一层都问："这一层里，哪个东西量小价低但缺了不行？"
• 用联网搜索查当下（以当前日期为准）的供应链格局、扩产新闻、认证进展。
• 材料、设备、测试、耗材四类是紫苏叶高发区；整机和明星模组是"牛肉"，默认排除。

Step 2：瓶颈六问（逐项过筛）#

对每个候选环节回答：

1. 必配性：主菜出货一单位，它是否必然消耗/配套？attach rate 接近 100%？
2. 价值占比：占下游 BOM <5%？（占比低 → 下游对它涨价不敏感，降本时不会先砍它）
3. 供给格局：全球/国内是否 ≤3 家有效供应商？是否独家认证？
4. 扩产速度：产能是否难以快速扩张（工艺 know-how、设备交期、良率爬坡 ≥1 年）？
5. 切换成本：换供应商是否需要重新认证 6 个月以上？是否绑定大客户 roadmap？
6. 定价状态：市值是否还小（美股 <$50 亿、A 股 <300 亿为参考线）？近 6 个月涨幅是否尚未反映瓶颈逻辑？

Step 3：评分卡#

六问各 0–2 分（否=0 / 部分=1 / 强=2）， 总分 ≥9 进入候选池。第 6 问（定价状态）得 0 分的直接淘汰——已被定价的紫苏叶就是牛肉。

Step 4：落地到具体标的（仅美股 + A股）#

• 把环节映射到上市公司：美股给 ticker，A 股给代码+市场（SH/SZ/BJ）。
• 每个标的必须联网验证其确实供货该环节（公告、客户认证、产能数据），并给出来源链接。A 股"蹭概念"极多，无实锤供货证据的标记为 ⚠️ 伪紫苏叶并剔除。
• 写出一句话压力测试："如果这家公司明天停产，链条上谁会停摆？" 答不上来 → 不是紫苏叶。

Step 5：反检验（蓝军视角）#

对候选池逐个攻击：

• 是否已被 Serenity 或市场喊单导致拥挤/抢跑？（搜近期讨论热度）
• 是否存在被下游内制化或技术路线替代的风险（如铜退光进、路线切换）？
• 客户集中度：单一客户 >50% 营收？
• A 股标的：解禁、减持、商誉等公司治理雷。 经不起攻击的标注风险等级，不直接删除，让用户看到完整推理。

Step 6：输出#

交付一张表 + 简短论述：

标的(代码/市场)紫苏叶环节主菜评分一句话瓶颈逻辑主要风险证据链接

表后给出：

1. 候选池里最有信心的 1–3 个及理由；
2. 被剔除的伪紫苏叶及原因（同样有价值）；
3. 免责声明：本输出为方法论演示与研究线索，不构成投资建议；紫苏叶理论本质是高赔率高波动策略，标的多为小市值，流动性与回撤风险极大。

三条链的下钻起点地图（参考，非答案，需实时验证）#

• AI 算力链：光模块上游（光芯片衬底/外延、FAU/MT 插芯、光引擎测试）、高速铜连接、HBM 测试与封装材料、PCB 上游（高端覆铜板树脂/玻璃布/铜箔）、液冷快接头/冷板、电源（PSU 上游磁性件）、电网侧变压器。
• 物理 AI 链：车规/机器人 MCU 与 SerDes、IMU 惯导、毫米波/激光雷达上游（VCSEL、滤光片）、线控底盘核心件、高精地图/仿真数据闭环。
• 具身智能链：行星滚柱丝杠（及其磨床设备）、谐波/摆线减速器、空心杯电机与绕线设备、六维力/触觉传感器、灵巧手腱绳材料、轴承钢与微型轴承、稀土磁材与电机磁钢、机器人专用编码器。

注意：上面列的环节里凡是已成市场共识的（如谐波减速器龙头），大概率已是牛肉——下钻到它们的 上游设备与材料 再找一层。

作者与致谢#

• Skill 作者：walter（ chujindan@gmail.com，ClawHub @chujindan-dotcom）。
• 理论原创者致谢：紫苏叶理论（供应链瓶颈选股模型）由 Serenity（白毛股神，X @aleabitoreddit） 原创并以公开推文形式分享。本 skill 是对其公开方法论的学习、整理与工程化复刻，所有理论功劳归原作者；向这位把"半年 45 倍"的方法论无偿公开的散户致敬。
• 独立性声明：本 skill 与 Serenity 本人无任何关联、合作或背书关系；对其方法论的理解与转述如有偏差，责任在 skill 作者，与原作者无关。

免责声明#

1. 本 skill 及其全部输出仅为 方法论演示与投资研究线索，不构成任何投资建议、买卖推荐或要约。
2. 紫苏叶理论是高赔率、高波动策略，标的多为小市值公司，存在流动性差、回撤剧烈、信息验证滞后等风险；历史业绩（包括 Serenity 的）不代表未来表现。
3. 输出中的供货关系、市值、涨幅等数据来自公开网络检索，可能存在错误或过时，请以公司正式公告与监管披露为准。
4. 使用者应自行决策并承担全部投资风险；skill 作者与理论原创者均不对任何投资损失负责。投资有风险，入市需谨慎。