应用库完成度自测 · 27 类目收录与结构均衡分析

算法公开：均衡度 = 1 − 基尼系数（Gini），衡量 27 类之间收录量的分布均匀程度，100% 表示完全均匀。 该指标用于发现「总量达标但结构失衡」——这在只看达标率时会被掩盖。 本库当前特征：无任何类目低于 92 条，但仅 5 类达到 100 条 —— 属典型的「集体临门一脚」而非覆盖不足。 数据版本 v0.3.0-taxonomy27，最后更新 2026-10-03。

结论：5 个类目已达 100 条目标， 前 3 类（制造业、采矿、物流交通）合计占全库 26.7%， 类目均衡度 82.1%。分布尚可，但仍有头部集中现象。

核心洞察：全库没有一类低于 90 条，但22 类密集卡在 90–99 条。 这意味着当前不是「覆盖面不足」，而是「集体临门一脚」——合计补约 0 条即可让 27 类全部达标， 而单类补检量均在 1–10 条区间，属于一次检索波次即可完成的工作量。

为什么这样排：补 8 条即可让一个类目达标，比在已饱和类目上继续堆量有意义得多。 该榜单可直接作为次日检索配额的分派依据。

说明：超配不等于错误 —— 若某类 AI 应用本身更丰富（如制造业的视觉质检场景天然繁多），收录更多是合理的。 但需确认这是市场真实分布还是检索配额分配不均的结果，前者应保留，后者应纠正。 制造业达目标的 5.4 倍，与其余类目的 0.9–1.5 倍存在明显断层，更可能是配额分配所致。

阅读方式：「官方披露」与「一手核证」为强证据（合计 533 条， 占 16.8%）； 「厂商自述」证据强度最弱（552 条），引用时须特别标注来源性质。

数据质量总评：合计 90 处字段缺失，需补齐。