面向 D2C 品牌的环保包装供应商精选名单

请处理“VAT”文件夹中的所有收据和发票，包括照片、扫描的 PDF 和电子发票。最终输出应只包含两个文件：(1) vat_return.xlsx——Excel 文件应为每张收据或发票包含一行，列出所有提取字段，显示每一项是否符合 VAT 追回资格，显示每个符合条件项目的可追回 VAT 金额，包含不可追回项目的排除原因，清晰标记需要人工复核的项目，并包含一个显示可追回 VAT 总金额的汇总工作表。(2) vat_return.html——创建一个可直接打开并与财务团队共享的独立 HTML 文件。HTML 文件应显示所有 VAT 追回项目、每个项目的可追回 VAT 金额、被排除的项目及其排除原因、需要人工复核的项目，以及可追回 VAT 总金额。不要猜测任何不确定的信息。

对 AI 基础设施生态系统中的 26 家公司进行深入研究——这是整个 AI 价值链中最确定的主线。覆盖以下 6 个子行业（每个子行业选择具有代表性的公司，从大型龙头到较小参与者）：AI 数据中心（算力基础设施 / 建设扩张）；GPU / AI 芯片（训练与推理硅片、ASIC、IP）；服务器、网络与光模块（交换机、NIC、光互连）；电力、液冷与储能（电源、散热、能源管理）；AI 云 / 计算平台（超大规模云厂商、GPU 云、算力租赁平台）；支撑生态（HBM / 先进封装、晶圆代工、连接器及其他关键组件）。对于每家公司，研究：公司名称、子行业、总部 / 国家；核心产品及其在 AI 链中的具体角色；上市或非上市（若上市，注明股票代码 + 交易所；若非上市，注明最新估值 / 融资轮次）；市值或估值规模（用于排序）；在生态中的定位与护城河（1–2 句）；主要客户 / 竞争对手。排序方式：在每个子行业内按从大到小排序（按市值 / 估值）。整体结构采用自上而下：从完整的硬件生态全景 → 到每一家单独公司。输出要求：首先生成结构化数据文件 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司及上述字段、6 个子行业分类、上市/非上市标记，以及跨公司比较矩阵（子行业 × 关键维度）。然后基于该 JSON 生成一份精美的 HTML 报告：包含生态全景 / 分层图、行业分区、公司卡片、清晰的上市与非上市视觉区分（标签或颜色编码）、市值排名图表，以及可排序 / 可筛选的比较表。设计应专业、信息密集且具交互性。请先验证研究数据的准确性（上市状态、股票代码、估值——使用最新数据并引用来源），然后再生成报告。以单智能体模式提交该任务。

使用 HTML、CSS 和 JS（不使用任何库）构建 10 款彼此独立且完整的游戏，主题均与 2026 年春节（马年）相关。游戏必须有趣、原创、打磨完善、适配移动端。包含计分、难度递增、重玩按钮和流畅视觉效果。覆盖：街机、解谜、无尽跑酷、反应、策略、记忆、双人本地、放置、复古像素，以及 1 款实验性游戏。