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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。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
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。