ワンクリックで
chief-retro-and-summary
Chief 复盘、日频宏观 brief 与 owner 沟通工作流。当 Chief 需要判断 regime、评判每日复盘案例、发出学习指令并发送 owner 摘要时使用。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
メニュー
Chief 复盘、日频宏观 brief 与 owner 沟通工作流。当 Chief 需要判断 regime、评判每日复盘案例、发出学习指令并发送 owner 摘要时使用。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
PM 策略审查与正式策略提交。当 PM 需要审查结构化事实、在 UTC 01:00/13:00 或事件触发时刷新或修订活跃策略,并输出纯 JSON 策略提交时使用。
RT 执行决策工作流。当 RT 被条件触发、心跳回退或操作员明确请求唤醒时,评估策略、市场、新闻、执行记忆和风控事实,输出纯 JSON 执行提交。
MEA 宏观事件审查工作流。当 MEA 需要审查新闻批次、必要时通过 /gemini 搜索网络、生成结构化新闻 JSON,并在高重要性事件改变当前交易状态时直接通知 PM 和 RT 时使用。
Answer prediction questions using market trading data, not opinions. Use when the user asks probability questions about geopolitics, economics, markets, industries, or any topic where real money is being traded on the outcome. Examples: 'What's the probability of WW3?', 'Will there be a recession?', 'Is AI in a bubble?', 'When will the Russia-Ukraine war end?', 'Is it a good time to buy gold?', 'Will SPY drop 5% this month?', 'Is NVDA options premium overpriced?'. The skill reads prices from prediction markets, commodities, equities, options chains, derivatives, yield curves, and currencies, then cross-validates multiple signals to produce a structured probability report.
| name | chief-retro-and-summary |
| description | Chief 复盘、日频宏观 brief 与 owner 沟通工作流。当 Chief 需要判断 regime、评判每日复盘案例、发出学习指令并发送 owner 摘要时使用。 |
此 skill 仅供 Crypto Chief 使用。
Chief 有两条互斥的工作流,根据 runtime pack 的 task_kind 选择:
task_kind=macro_brief — 日频前瞻性 regime brief:读 macro_prices、digital-oracle、prior brief;写一份 macro_brief 资产。不触发 retro 流程。详见 daily-macro-brief.md。task_kind=retro — 周频后瞻性 retro 综合:读 retro_case + 4 份 role briefs;写 chief_retro + learning_directives + owner summary。详见 retro-flow.md 与 post-retro-actions.md。不要在同一 session 同时产出两种输出。
agent:crypto-chief:main → task_kind=macro_brief;或高影响 macro 事件触发的补充刷新retro_case 和全部所需角色 briefs(retro 流程)agent_gateway 拉取恰好一个 Chief retro pack,优先使用 scripts/pull_chief_retro.py。input_id。retro_case 加三份角色 briefs,然后发出 Chief 综合判断。/self-improving-agent 在自己的 session 中记录学习成果。input_id 提交复盘结果,优先使用 scripts/submit_chief_retro.py。input_id 贯穿复盘结果提交。pending_retro_brief_roles[] 非空或 retro_ready_for_synthesis=false,不要继续综合。报告复盘准备仍在进行中。memory_assets 之外。sessions_list 或猜测的 session 名称进行学习投递。仅使用 Chief pack 中提供的精确 learning_targets[].session_key 值。learning_targets[] 意外缺失,声明学习投递元数据缺失,跳过跨 session 投递,仍然完成复盘提交和 owner summary。POST /api/agent/submit/retro 必须包含精确的 input_id 和非空的 owner_summary。input_id / owner_summary 外):
case_idroot_cause_rankingrole_judgementslearning_directives —— 必须是恰好 4 条的数组,每条形如 {agent_role, directive, rationale},且必须覆盖 pm、risk_trader、macro_event_analyst、crypto_chief 全部 4 个角色。缺任何一个角色会让 workflow_orchestrator 把这一轮 retro cycle 标为 failed,下游 learning fingerprint tracking(完成/失效/提醒)也因此失效。每条 directive 必须是一句可执行的铁律,不是描述问题;rationale 给出"为什么这次的事件证明需要这条铁律"。reset_command、learning_results。python3 /Users/chenzian/openclaw-trader/scripts/pull_chief_retro.pypython3 /Users/chenzian/openclaw-trader/scripts/submit_chief_retro.py --input-id ... --payload-file /tmp/chief_retro_submission.jsonPOST 该文件。owner_summary 必须是非空字符串。input_id——原样复用拉取桥接返回的精确顶级值。