对比页索引（P3 编译层）

编译层 = 把 P1 的原始趋势数据编译成"横向对比"视图。每个对比页从同一套 ai_trend_matrix.json 出发，切不同的横切面。
数据口径：命中率=当月提及该主题的文件占比，窗口 2026-03~08。详见 2026-08-11-P1-叙事演化与趋势雷达-样板。

对比页

对比页	横切面	核心结论
2026-08-comparisons/模型竞争对比	10 个模型的关注度演化	Anthropic 连续 6 月超 OpenAI；Meta 走低；Kimi 末值最高
2026-08-comparisons/应用赛道对比	搜索/编程/办公/医疗/教育/企业	搜索领跑但腰斩；编程 26-05 冲高；办公是中国强项
2026-08-comparisons/Agent工具生态对比	OpenClaw/Manus/MCP/Skill/Harness/多Agent	OpenClaw 是采集泡沫；Harness 翻 4 倍；Agent 去产品化
2026-08-comparisons/算力与范式对比	算力三分支 + 三大范式	算力均势=底色；AGI 主线；上下文工程出局

跨页主线索

读四个对比页，能拼出一张完整的图：

关注重心：从"模型"到"Agent 工程"——模型竞争页里 Anthropic 当焦点、Agent 工具生态页里 Harness 翻 4 倍，指向同一件事：2026 语料关心的是"Agent 怎么跑"，不是"模型谁最大"。
开源叙事交接：Meta → Kimi/DeepSeek——模型竞争页与 P1 样板报告互相印证，K3 开源回潮是中国语料的 2026 主线事件。
应用层沉淀：搜索/编程从热点变赛道——搜索腰斩、编程冲高回落，不是退潮，是"话题→底座"的正常迁移，算力页的"均势=底色"是同一规律的极端形态。
泡沫识别方法论：OpenClaw 对比页示范了如何识别"采集泡沫"（本 wiki 自身是 OpenClaw 学习库的自相关）——读任何热度数据前先问"这数据反映采集偏好还是市场？"

数据与工具

原料：wiki/tools/output/ai_trend_matrix.json
提取脚本：wiki/tools/comparison_data.py（可重跑，输出 comparison_data.json）