Pensamiento de función potencia

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Esta página responde:¿De qué tipo es la estructura de crecimiento de este negocio y cuán alto es su techo?

Base ① Escala de usuarios —— alto = hay suficiente gente a la que puedes llegar y retener, y el mercado sostiene la escala
Base ② Replicabilidad —— alto = este método se puede repetir tal cual con otro cliente o en otra ciudad
Base ③ Expansión de canales —— alto = cuando un canal funciona, se pueden abrir muchos más
Base ④ Expansión geográfica —— alto = en otro lugar se puede vender lo mismo otra vez
Base ⑤ Economías de escala —— alto = cuanto más grande, menor el costo unitario
Exponente ⑥ Frecuencia de recompra —— alto = las mismas personas compran una y otra vez, no una sola vez
Exponente ⑦ Coeficiente de propagación —— alto = los usuarios traen ellos mismos a nuevos usuarios
Exponente ⑧ Mejora de eficiencia —— alto = se hace cada vez más rápido y el mismo esfuerzo rinde más
Exponente ⑨ Reducción de costos —— alto = cada vez más barato, el costo baja con la escala
Exponente ⑩ Acumulación de valor —— alto = lo hecho antes se sedimenta como ventaja posterior, no se pierde al terminar

Esta página mira la «estructura de crecimiento», no «cuánto ganas ahora».
El motor divide las 10 puntuaciones en dos grupos: la base (escala de usuarios / replicabilidad / expansión de canales / expansión geográfica / economías de escala) decide «cuántas veces se multiplica cada ampliación», y el exponente (frecuencia de recompra / coeficiente de propagación / mejora de eficiencia / reducción de costos / acumulación de valor) decide «cuántas veces puede ocurrir la ampliación». De cada grupo se toma la media (puntuación total 0~100), y luego cada una se divide ÷10 para normalizarla a 0~10; por último G = base normalizada ^ exponente normalizado (escrito en el código fuente como base_norm ** exp_norm; cuando la base es 0, G se da directamente como 0).
Los cuatro cuadrantes se deciden por la «puntuación total bruta» de los dos grupos, no por el valor normalizado (líneas 78-97 del código fuente): total de base ≥80 y total de exponente ≥80 → 🚀 tipo función potencia; si no, basta con que el total de base sea ≥60 → 📈 tipo escala; si no, basta con que el total de exponente sea ≥60 → 💎 tipo boutique; si no se cumple nada → 📉 tipo lineal. Ojo: esto es un elif de «el primero que encaja gana»: base 75 y exponente 95 caerá en el tipo escala, no en el tipo función potencia — si la base no llega, por muy alto que sea el exponente no compensa.
🧱 Cómo leer el «techo» (aquí se explica el criterio): el código fuente no tiene el campo «múltiplo del techo»; solo emite una G sin unidad. Esta página lee directamente la G como múltiplo del techo, y el criterio es la propia G: múltiplo del techo = base ^ exponente = base normalizada ^ exponente normalizado. El significado es «hasta cuánto se puede ampliar el orden de magnitud con esta estructura de crecimiento»: base 8, exponente 3 → 512, que se lee como «el límite de la estructura es del orden de unas 512 veces». Cada +1 en el exponente multiplica el techo por la base — así que cuanto mayor sea la base y más alto el exponente, más brutal es la combinación. Bajo este criterio, el máximo es cuando los dos grupos están a la nota máxima (100/100): G = 10^10 = 10000000000; eso es el límite matemático, no una expectativa realista.
No responde a «cuánto ganas ahora». Un negocio con beneficios actuales muy altos pero estructura de tipo lineal recibe igualmente 📉 en esta página — lo que juzga es «si esto puede crecer cada vez más», no «cuánto ha entrado este mes».

Qué porta esta página y qué no (dicho con claridad)
· Portado: PowerFunctionModule.run() (máquina nacional /opt/algorithms/functional/power_function.py, 126 líneas, sha256 1701def0…47573, solo lectura): todos los cálculos de las líneas 37-121 — los nombres de las claves de las dimensiones 5+5, el valor por defecto 50 para campos ausentes, las medias de los dos grupos, la normalización ÷10, G = base_norm ** exp_norm (base 0 → G=0), power_value = base_norm × exp_norm, la clasificación de los cuatro cuadrantes 80/80/60/60 y los textos de estrategia / calificación, así como los decimales de redondeo (total 2 decimales, G 4, power_value 2). El round() de Python es «redondeo al par más cercano», y esta página lo alinea con pyRound(); véase el informe de comparación en el directorio de compilación.
· No portado: el canal de acceso de data_bus (esta página usa directamente 10 campos de entrada en lugar de que un módulo anterior le dé los datos), ModuleInfo / los campos de precios (PRICE=0.0 en el código fuente), y el analysis del resultado que devuelve cada dimensión — esta página ya muestra cada valor que rellenas.
· Aclaraciones añadidas por esta página (el código fuente no tiene texto correspondiente): ① la frase «alto = …» detrás de cada dimensión es una explicación en lenguaje llano; el código fuente solo tiene el nombre de la dimensión; ② la denominación «múltiplo del techo» — el código fuente solo emite G y nunca le puso nombre.

Sin confirmar (lo que no tenemos claro, señalado aquí)
· Sin confirmar ①: el código fuente no valida el rango de valores, ni especifica que estos 10 campos deban estar entre 0~100. Esta página lo copia sin recortar — rellenar >100 o un número negativo se calcula igual (solo se avisa en una línea del resultado), porque el código fuente de verdad no lo bloquea.
· Sin confirmar ②: el valor G no tiene unidad. El código fuente no dice que equivalga a dinero, a número de usuarios ni al múltiplo de ninguna cantidad concreta — esta página lo lee como «múltiplo del techo» solo para dar una forma intuitiva de decirlo, lo que no significa que el código fuente reconozca ese significado.
· Sin confirmar ③: la cabecera del archivo fuente lista 3 documentos de origen (数学逻辑与评估工具完整梳理.md / 需求幂函数验证_V1.md / 21壳定价精算-5色幂函数反推.md), y como esta vez no los hemos leído, el origen de los cuatro umbrales 80 / 60 queda sin confirmar.
· Sin confirmar ④: el gráfico de líneas del pie de página dibuja el valor de cada una de las 10 dimensiones ÷10 (en la misma escala que la normalización de base / exponente); es un muestreo de visualización de esta página, no una salida del código fuente — el código fuente solo emite dos medias.

[Sección de fundamentos · dónde consultar cada número]
① Fuente: la máquina nacional de portado de algoritmos /opt/algorithms/functional/power_function.py (127 líneas, solo lectura): PowerFunctionModule.run() = líneas 37-121; las 5 dimensiones de base = líneas 45-51; las 5 dimensiones de exponente = líneas 52-58; las medias de los dos grupos = líneas 64-65; G = base_norm ** exp_norm = línea 72; los cuatro cuadrantes 80/80/60/60 = líneas 78-97.
② Tres categorías
· [Verificable] Los nombres de las claves de las dimensiones 5+5, el valor por defecto 50 para campos ausentes, las medias de los dos grupos, la normalización ÷10, G y power_value, los cuatro cuadrantes y el elif de «el primero que encaja gana», los textos de estrategia y calificación, los decimales de redondeo — todo se puede cotejar línea por línea.
· [Criterio de visualización de esta página] El gráfico de líneas del pie de página (el valor de las 10 dimensiones ÷10) es un muestreo de la página, no una salida del código fuente (el código fuente solo emite dos medias); «múltiplo del techo» es el nombre que esta página da a un G sin unidad, el código fuente no tiene ese campo.
· [Sin fuente encontrada] El origen de los dos umbrales de cuadrante 80 / 60 (y también del «valor por defecto 50 para campos ausentes»): la cabecera del código fuente solo lista 3 nombres de documentos de origen (数学逻辑与评估工具完整梳理.md / 需求幂函数验证_V1.md / 21壳定价精算-5色幂函数反推.md), y esta vez no hemos leído esos tres archivos → no se ha encontrado fundamento para el origen de los umbrales.
③ Cómo verificarlo tú mismo: rellena las 10 casillas con 80 → base 80, exponente 80 → debería dictaminarse 🚀 tipo función potencia, G = 8^8 = 16,777,216; cambia las 5 de base a 60 y deja el exponente en 80 → la base ≥60 acierta primero → debería caer en 📈 tipo escala (no en tipo función potencia). Este caso sirve para comprobar el comportamiento elif de «el primero que encaja gana».

Qué puedes hacer a continuación

Efecto de red

Calcula el valor de red a partir del tamaño de la red y muestra a qué distancia estás del punto crítico

Por qué este enlace: Continuación elegida a mano (network-effect)

Apalancamiento

Qué puedes hacer, quién podría necesitarlo y si realmente puedes llegar a ellos — tentáculos vivos y tentáculos muertos

Por qué este enlace: Continuación elegida a mano (leverage)
Generado por /opt/slices_build/build.py a partir de la especificación /_shared/slices/power-function.json — para cambiar esta página, edita la especificación y vuelve a ejecutar el generador; nunca edites el HTML a mano.