# Longitudinal Horizontal Analysis

> 沿历史纵轴研究对象的诞生、转折和路径依赖，沿当前横轴比较竞品、差异和市场选择，再据此判断未来路径。用户要求系统研究产品、公司、人物、技术、行业或事件，开展可追溯深度研究，或明确要求横纵分析法时使用。

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- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Kirrito-k423 (https://skillmd.com/u/kirrito-k423)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/kirrito-k423/longitudinal-horizontal-analysis

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# 横纵分析法

对用户指定的产品、公司、人物、技术、行业或事件开展可追溯研究。默认把研究截止时间设为执行当天，并检索最新资料。

## 纵向分析

研究对象如何走到今天：

1. 它在什么背景和需求下诞生，关键推动者是谁。
2. 它经历了哪些重要转折、成功和失败。
3. 哪些早期选择变成了今天的能力、路径依赖或包袱。

## 横向分析

研究对象今天与同类相比有何不同：

1. 选择最值得比较的对象，并说明选择理由。
2. 使用统一维度比较各自的强项、短板和独特性。
3. 解释用户、客户或市场为什么选择它，又为什么放弃它。

## 合并两条分析轴

继续判断：

1. 过去形成的能力、路径依赖和约束将如何影响未来。
2. 未来最可能出现哪三条路径。
3. 每条路径出现的前提和预警信号是什么。

## 证据规则

1. 优先使用官方资料、原始数据、论文、财报和访谈等一手来源。
2. 为重要结论就近标注来源和日期。
3. 分开呈现事实、推断和观点。
4. 并列展示冲突信息；找不到证据时明确写“暂未核实”。
5. 不使用事后结果倒推早期参与者必然知道的结论。

## 输出顺序

依次输出：核心结论、关键时间线、横向对比表、详细分析、未来判断、仍待确认的问题。

用户未指定篇幅时，以完整覆盖证据链为准，可将长报告控制在 10000～30000 字；不要为了达到长度机械堆砌资料。

本方法整理自数字生命卡兹克分享的“横纵分析法” Prompt：<https://mp.weixin.qq.com/s/NAdhdFrUq9-BKelqzqpwBQ>。