wp-fetch-holdings
查询用户的全部持仓数据,返回聚合后的持仓列表(按品种聚合,包含市值、成本、浮盈亏、占比、平台等完整信息)。适用于需要持仓基础数据的所有决策场景。
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查询用户的全部持仓数据,返回聚合后的持仓列表(按品种聚合,包含市值、成本、浮盈亏、占比、平台等完整信息)。适用于需要持仓基础数据的所有决策场景。
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Based on SOC occupation classification
| name | wp-fetch-holdings |
| description | 查询用户的全部持仓数据,返回聚合后的持仓列表(按品种聚合,包含市值、成本、浮盈亏、占比、平台等完整信息)。适用于需要持仓基础数据的所有决策场景。 |
| version | 1.0.0 |
| type | function_call |
| entry_point | backend.graph.tools:call_tool |
| tool_name | fetch_holdings |
| inputs | {"type":"object","properties":{"portfolio_id":{"type":"integer","description":"用户组合 ID","default":1}},"required":[]} |
| outputs | {"type":"FetchHoldingsOutput","description":"含 holdings 列表(AggregatedPosition)+ total_assets 总资产"} |
| tags | ["data-fetch","portfolio","holdings"] |
查询用户的全部持仓数据。
为决策流程提供基础持仓快照。所有依赖持仓数据的下游 Skill(如 wp-check-discipline / wp-generate-signals / wp-calc-allocation-deviation)都会消费本 Skill 的输出。
底层调用 app.utils.position_aggregator.aggregate_investment_positions(pid),
通过 M2 Tool Layer 的 fetch_holdings 包装暴露为 Skill。
聚合规则:
from backend.graph.tools import call_tool
result = call_tool("fetch_holdings", portfolio_id=1)
# result.holdings: list[AggregatedPosition]
# result.total_assets: float
从投资决策建议生成确定性分批执行计划草案。规则引擎产出所有数字(触发价/数量/批次),LLM 只写解释文案。type=function_call(确定性 orchestrator,非 llm_dispatch)。
为单一持仓标的(股票/基金)生成投资决策建议。适用场景包括用户询问"X 还能拿吗"、"X 该不该卖"、"X 涨了好多要不要止盈"等明确针对单标的的决策问题。该 Skill 编排 5 个阶段的工作流:数据加载 → 前置校验 → 规则校验 → 信号生成 → LLM 推理,最后输出 6 档结构化决策(BUY/HOLD/TAKE_PROFIT/REDUCE/SELL/STOP_LOSS)。
从 WealthPilot 知识库中语义检索用户原则类知识。覆盖三类内容: 投资纪律(investment_principles)、投资风格(investment_style)、 资产配置原则(allocation_principles)。 适用于需要"用户原则视角"的决策场景。 注意:本 Skill 不负责标的相关投研观点(那是 wp-fetch-research 的职责)。
把投资决策对话上下文翻译为结构化行动清单草稿(ActionListDraft)。仅在用户点击"生成行动清单"按钮时调用,不在每轮对话中运行。trigger: manual_button_only。不被 LLM Skill Selector 选择。
加载决策所需的完整上下文,是 ExecutingAgent 启动时调用的组合 Skill(Composite Skill)。内部封装:用户画像 + 持仓快照 + 纪律配置 + target_position 查找(含 LLM 语义兜底)+ 投研观点(含 M7 三层基金判别)+ 数据告警累积。这是 v3.0 设计中明确的"组合能力"——服务于业务自然边界,不强行拆为多个原子 Skill。
计算用户当前组合各资产类别(权益/固收/另类/衍生品/货币)相对目标区间的偏离度。返回结构化 DeviationSnapshot,含每类资产的 current_pct / target_range / deviation 等。