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监测共识拥挤程度和框架范式稳定性，对信号强度进行三重修正。
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SOC 職業分類に基づく
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 | layer4_5_reflexivity |
| description | 监测共识拥挤程度和框架范式稳定性，对信号强度进行三重修正。 |
| owner_group | 专家4组（宏观方向） |
| domain | macro |
| status | draft |
| 指标 | 满分 | 预警阈值 | 极端阈值 |
|---|---|---|---|
| 信号拥挤度 | 25 | >50% | >70% |
| 仓位集中度 | 25 | |z|>1.5 | |z|>2.5 |
| 自我实现指数 | 25 | >60% | >80% |
| 跨框架一致性 | 25 | >70% | >90% |
| 等级 | 得分 | 修正系数 |
|---|---|---|
| 绿色 | 0-30 | 1.0 |
| 黄色 | 30-50 | 0.75 |
| 橙色 | 50-70 | 0.50 |
| 红色 | 70-100 | 0.25 |
| 状态 | 触发条件 | 修正系数 |
|---|---|---|
| 稳定 | 0个代理指标 | 1.0 |
| 动摇 | 1个代理指标 | 0.7 |
| 转移 | ≥2个代理指标 | 0（仅Beta） |
最终强度 = Layer 4 初始强度 × 逻辑生命周期修正 × 反身性压力修正 × 范式稳定性修正
