| name | sm-people-watch |
| description | 关键人物 / KOL / 社区跟踪 skill。用于追踪 X、Reddit、Substack、播客和分析师群体里的关键发言者，记录其覆盖主题、可信度、历史命中率和最近 24 小时的重要观点变化，并把和股票池相关的信号结构化归档。 |
| inputs | ["人物清单 / 账号清单 / subreddit 清单","跟踪主题（如 AI 硬件 / 光模块 / GPU / 服务器）","可选：关联股票池","可选：时间窗（默认过去 24 小时 / 7 天）"] |
| outputs | ["人物追踪日报 / 周报","重点发言摘录、逻辑拆解与影响映射","人物索引更新建议"] |
| data_sources | ["见 ../../core/adapters.md","people-watch.md / ../../setup/workspace/people-watch.md.template","公开网页 / 平台公开帖子 / 用户本地资料"] |
| markets | ["GLOBAL"] |
| trigger | 用户明示"关键人物追踪 / 跟踪 X 博主 / 跟踪 Reddit / 跟踪 KOL / 人物 watch" |
SM People Watch
这个 skill 不是为了把社交媒体当事实来源，而是为了把值得持续看的信号源结构化管理起来。
强制流程（v0.2 硬约束）
⛔ 任何分析输出之前，必须严格执行 ../../core/preamble.md 的 6 步开始前流程
⛔ 任何输出完成之前，必须严格执行 ../../core/postamble.md 的 8 步结束后流程
输出归档按 ../../core/output-archive.md 命名规范
输出验收按 ../../core/acceptance.md 清单逐条自检
People Watch 特别注意：
- 人物发言不是事实本身，默认只算线索或观点
- 只有和股票池 / 主题直接相关的发言才进重点摘要
- 必须做可信度分层：谁是信息源、谁是二手搬运、谁是情绪噪音
- 优先讲清楚核心逻辑和边际变化，不是简单抄一句原话
适用场景
- "我有一批 X 上的科技博主，帮我持续跟"
- "Reddit 哪些版块今天对 AI 供应链讨论升温了"
- "哪些关键人物最近观点变了"
- "把人、平台、主题和股票池挂起来"
默认起始名单（v0.2 新增）
如果工作区已经有 people-watch.md，优先复用用户自己的名单。
如果没有，默认从 ../../setup/workspace/people-watch.md.template 的 starter list 起步，至少覆盖三层对象：
- 产业逻辑锚：如
SemiAnalysis / Dylan Patel
- 高频信息流 / 超级散户：如
Jukan / Serenity
- 社区温度计：如
r/wallstreetbets / r/smallstreetbets / r/Semiconductors
如果用户明确点名要补某个对象（例如 C-Tronic），但当前名单没有 exact handle，先在 people-watch.md 的待核对区登记，再继续扫描。
模糊搜索规则（v0.3 新增）
用户不需要每次都提供 exact handle。以下说法都应默认路由到 sm-people-watch：
关键人物观点X 观点外网观点外网怎么说海外社区怎么看推特观点Reddit 观点外网情绪
执行时按下面顺序做模糊搜索：
- 先按主题找
- 例如
光模块 / CPO / HBM / GPU / AI infra / 数据中心电源
- 再按内置名单和用户名单映射
- 最后再做名字模糊匹配
- 如
Ju Kan → Jukan
Semi → SemiAnalysis / SemiVisionC-Tronic → 先查待核对区，再做近似匹配
如果名字不精确但主题明确，优先按主题抓；不要因为没有 exact handle 就停住。
跟踪框架
第一层：人物 / 社区建档
每个对象至少记录：
- 名称 / 账号
- 平台（X / Reddit / Substack / Podcast / Blog）
- 关注主题
- 关联股票 / 子赛道
- 可信度级别：A（长期稳定一手）/ B（有用但需交叉验证）/ C（情绪 / 搬运）
- 历史命中特点：催化快 / 行业视角强 / 技术视角强 / 噪音高
第二层：时间窗扫描
- 过去 24 小时：适合日常追踪
- 过去 7 天：适合周度复盘
- 重大事件窗：如财报周 / 展会 / 政策日
第三层：只提取四类信号
- 新事实线索：例如产能、订单、价格、客户验证线索
- 观点明显转向：从 bullish 变 cautious，或反过来
- 多位关键人物共振：不同来源指向同一主题
- 和股票池直接相关的讨论升温
第四层：优先提炼逻辑，不是摘录原话
每条重点发言都尽量拆成四段：
- 他说了什么
- 背后的逻辑是什么
- 和昨天 / 上周相比哪里变了
- 这条逻辑影响哪个股票 / 子赛道，以及该怎么验证
输出格式
# People Watch · {YYYY-MM-DD}
## 今日重点人物
| 人物/社区 | 平台 | 类型 | 今日变化 | 核心逻辑 | 关联股票 | 可信度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ... | ... | 产业号 / 超级散户 / 社区 | ... | ... | ... | A/B/C |
## 重点发言与逻辑
- @{account}｜{一句话摘要}
逻辑：{订单 / capex / 价格 / 技术路线 / 情绪扩散}
边际变化：{相对昨天 / 上周变了什么}
影响：{ticker / 主题}
证据等级：{公开事实 / 市场共识 / 待核验假设}
- r/{subreddit}｜{讨论升温主题}
逻辑：{为什么突然升温}
影响：{ticker / 主题}
证据等级：待核验假设
## 观点变化
- {人物}：从 {旧观点} → {新观点}
- 原因：{哪条帖子 / 哪段播客 / 哪篇文章}
- 触发点：{是基本面、技术路线、产业链、还是零售情绪变化}
## 名单更新
- 新增：{为什么新进名单}
- 降级：{为什么从 A/B/C 下调}
- 待核对：{例如 C-Tronic 等还没有 exact handle 的对象}
## 需要人工跟进
- 把 {线索} 交叉验证到公告 / 公司口径 / 产业数据
- 对 {股票} 调 `sm-catalyst-monitor` / `sm-thesis`
归档方式
建议同步维护两类文件：
people-watch.md：长期人物索引monitoring/people-watch/{YYYY-MM-DD}.md：每日或每周变化
约束
- ❌ 不把社交媒体观点直接当结论
- ❌ 不把匿名爆料当高置信事实
- ❌ 不做八卦式摘录
- ❌ 不把零售情绪热度包装成产业事实
- ✅ 每条信号都要落到"影响哪个主题 / 哪只股票"
- ✅ 必须给可信度分层
- ✅ 必须指出哪些需要进一步公开验证
- ✅ 默认优先扫内置名单 / 用户名单，而不是从零盲扫整个平台
- ✅ 重点对象尽量区分为产业号 / 超级散户 / 社区三类
输出归档路径
{coverage_root}/monitoring/people-watch/{YYYY-MM-DD}.md
与其他 skill 的关系
| 关系 | 说明 |
|---|
| 互补 | sm-catalyst-sweep 扫公开催化，sm-people-watch 扫关键人物观点流 |
| 下游 | 高价值线索可继续调 sm-catalyst-monitor、sm-thesis、sm-close-recap |
| 知识库 | 人物和主题关系可反写到 people-watch.md / knowledge-index.md |
