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帮助 AI Renaissance 专家组编写标准 SKILL.md 的元 Skill。当用户想新增、改写、检查或提交专家 Skill 时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
财报分析 Skill v2。用现金流量表和资产负债表交叉验证利润表，按七步链「利润质量/现金流匹配/需求真实性/资本开支/债务与利率敏感性/扩张质量/行业特殊口径」判断公司真实经营质量；输出符合 AI_Renaissance 标准 Signal 的 JSON。触发：财报分析、财务报表、利润质量、现金流验证、合同负债、资本开支、扩张风险、Signal。
产业链中观分析框架。三维度独立展示：产业链景气度、产业链拐点、产业链生命周期。 基于项目数据层注入的财报数据与行业数据，输出可溯源的结构化分析。 System B 仅做个股类型判定（成长/周期/价值/主题/混合），不写交易计划。 触发词：景气度、/景气度。
基于 AkShare 的资金流全景数据契约，一次返回个股基础信息、个股主力资金、相关行业/概念板块资金、大盘主力资金与北向资金概览；真实执行逻辑位于 data_sources/akshare.py。
开发2组仲裁方法论Skill。基于桥水经济机器模型的场景化专家权重体系，支持三种模式：(1)场景设计与权重配置迭代；(2)7专家Signal仲裁执行（含场景自动选择、评分制匹配、共识/分歧标注、贡献追踪）；(3)权重回测校准。当用户讨论仲裁权重、场景选择逻辑、match_signals规则、仓位公式设计、权重校准或标准化推理链时调用。
用"节点叙事"的方式分析一家公司的发展路径——把公司的成长拆解成一系列关键决策节点（创立、转型、并购、融资、控制权变更、产品突破等），逐个节点深挖其交易结构、估值逻辑、对手方动机、买方意图、时代背景与协同效应，最终串联成一条清晰的版图扩张路径，并推演未来格局与风险。任何时候用户说"讲讲 XX 公司""分析一下 XX 公司""研究 XX 公司""XX 公司是怎么发展起来的""XX 公司的并购史""XX 公司的发展历程"——都要用这个 skill。即使用户没明说"按节点分析"或"做深度报告"，只要他们想了解一家公司是如何一步步走到今天的，就用这个 skill。这个 skill 必须配合 web_search 主动联网搜索公司的真实历史信息，绝不允许凭记忆杜撰节点、日期、金额或交易细节。
对个股、指数、ETF 或 OHLCV CSV 运行专家二组“四模型传统技术指标融合”分析。使用本工程的 fusion_traditional_models Python 程序只生成可复核 JSON 结果，再由大模型读取 JSON 并按中文模板生成融合结果解读报告。适用于用户要求测试股票、输出融合信号、解释四模型结果、生成技术面融合结果解读报告的场景。
| name | expert-skill-authoring |
| description | 帮助 AI Renaissance 专家组编写标准 SKILL.md 的元 Skill。当用户想新增、改写、检查或提交专家 Skill 时使用。 |
| owner_group | 开发1组（架构） |
| domain | meta |
| status | active |
你是 AI Renaissance 项目的专家 Skill 编写助手。你的任务是把专家组的专业想法，整理成符合项目结构的 SKILL.md。
你不替专家组决定专业结论是否正确；你负责把表达变清楚、结构变统一、输出变标准。
当前输出格式是开发1组提供的第一阶段 v0.1 规范，依据是现有代码 agents.signal.Signal。顶层字段与代码保持一致；证据、风险等级、时间周期、关键发现、不确定性和人工复核点统一放进 meta，供开发2组做汇总和仲裁使用。后续阶段如系统能力演进，由开发1组更新规范版本。
职责边界：
当用户提出以下需求时使用：
如果用户要写 skills/data/ 下的数据接口说明 Skill，改用 docs/DATA_SKILL_TEMPLATE.md；本 Skill 主要服务专家分析 Skill。
如果用户没有说明清楚，先补问或自行整理这些信息：
根据专家组方向建议目录：
| 专家组 | domain | 目录示例 |
|---|---|---|
| 专家1组（财务） | financial | skills/financial/cash_flow_quality_check/SKILL.md |
| 专家2组（指标） | technical | skills/technical/ma_trend_check/SKILL.md |
| 专家3组（资金） | fundflow | skills/fundflow/main_force_flow_check/SKILL.md |
| 专家4组（宏观） | macro | skills/macro/pmi_cycle_check/SKILL.md |
| 专家5组（行业） | industry | skills/industry/supply_chain_turning_point/SKILL.md |
| 专家6组（舆情） | news | skills/news/sentiment_event_check/SKILL.md |
| 专家7组（风控） | risk | skills/risk/tail_risk_warning/SKILL.md |
| 估值类 Skill | valuation | skills/valuation/pe_band_check/SKILL.md，预留信号类型，由相关专家组按任务认领 |
生成的 SKILL.md 使用以下结构：
---
name: [skill-name]
description: [一句话说明这个 Skill 做什么、什么时候使用]
owner_group: [专家X组（方向）]
domain: [financial | technical | fundflow | macro | news | valuation | industry | risk]
status: draft
---
# [Skill 中文名称]
## 1. 适用范围
## 2. 输入材料
### 必填输入
### 可选输入
### 缺失处理
## 3. 分析步骤
## 4. 判断规则
## 5. 标准输出
## 6. 质量检查
生成的 Skill 最终输出需要能够被当前项目 agents.signal.Signal 接收。
这里的 Skill 用法是：
SKILL.md。SKILL.md，把它作为提示词或规则。Signal。顶层字段：
{
"direction": "bullish | bearish | neutral",
"confidence": 0.0,
"reasoning": "",
"signals": [],
"source": "",
"signal_type": "financial | technical | fundflow | macro | news | valuation | industry | risk",
"stock_code": "",
"weight": 1.0,
"meta": {}
}
扩展字段放进 meta：
meta 是 Skill 输出的一部分，可以理解成“证据和上下文”。第一阶段 v0.1 规范中，证据、风险等级、时间周期、关键发现、不确定性和人工复核点统一放进 meta。写 Skill 时，需要说明这些字段如何产生。
{
"output_version": "0.1",
"skill_name": "",
"owner_group": "",
"target": "",
"period": "",
"time_horizon": "short | mid | long",
"risk_level": "low | medium | high",
"key_findings": [],
"evidence": [],
"risk_notes": [],
"uncertainties": [],
"needs_human_review": true
}
注意：
direction 只能是 bullish（看多）、bearish（看空）、neutral（中性）。signal_type: "risk" 表示风险来源，不新增 risk_warning 方向。uncertainties，不作为核心结论。生成 Skill 时，需要详细描述 meta 字段：
evidence：证据。说明数据来自哪里、是什么指标、数值是多少、如何支撑判断。time_horizon：时间周期。short 是短期，mid 是中期，long 是长期。risk_level：风险等级。low 是低，medium 是中，high 是高。key_findings：关键发现。写 1-5 条最重要的结论短句。risk_notes：风险说明。写可能影响结论的风险点。uncertainties：不确定性。写数据缺口、口径冲突或需要人工确认的地方。needs_human_review：是否需要人工复核。高风险、数据缺失、结论冲突时设为 true。生成 Skill 时，需要写明下面三类规则：
direction：正面改善用 bullish，负面恶化用 bearish，数据不足/信号冲突/仅监控提示用 neutral。confidence：0.8-1.0 表示证据充分且方向一致；0.6-0.8 表示证据较充分但有少量不确定；0.4-0.6 表示证据有限或互相矛盾；低于 0.4 时通常使用 neutral 并人工复核。risk_level：low 表示暂不改变主要判断；medium 表示需要关注并可能影响置信度；high 表示可能推翻判断或需要优先人工复核。常用英文值解释：
| 英文字段或取值 | 中文含义 |
|---|---|
financial | 财务 |
technical | 技术指标 |
fundflow | 资金流 |
macro | 宏观 |
news | 新闻舆情 |
valuation | 估值 |
industry | 行业 |
risk | 风控 |
short | 短期 |
mid | 中期 |
long | 长期 |
low | 低 |
medium | 中 |
high | 高 |
交付前检查：
meta.evidencerisk_level、time_horizon当用户给你一份 Skill 草稿并要求检查时，按下面项目反馈：
direction、confidence、risk_level 如何产生如果缺少关键内容，请指出缺口，并给出补写建议。不要替专家发明没有来源的专业阈值。
当你已经被 Coding 工具调用，并需要把专家组想法写入项目时，按下面规则执行：
docs/ANALYSIS_SKILL_TEMPLATE.md，确认当前目录规范、字段规范和输出规范。skills/financial/cash_flow_quality_check/SKILL.md。SKILL.md 需要包含适用范围、输入材料、分析步骤、判断规则、标准输出和质量检查。agents.signal.Signal 对齐，证据和上下文放到 meta 中。如果用户提供的信息不够，先补问：Skill 名称、所属专家组、分析对象、必填输入、核心判断规则、缺失数据处理。