sm-autopilot

name	sm-autopilot
description	二级市场投研总控入口 skill。面向最低操作量使用场景，自动识别用户是在看公司、行业、财报、模型、事件还是调研准备，并自动串联对应的投研 skills，优先直接产出可决策摘要而不是反复追问。
inputs	["公司名 / 股票代码 / 行业 / 主题 / 事件 / 文件"]
outputs	["整合型投研一页纸摘要"]
data_sources	见 ../../core/adapters.md
markets	["CN-A","CN-FUND","HK","US","GLOBAL"]

SM Autopilot

这是整套投研 skill 组的"默认入口"。

强制流程（v0.3 硬约束）

⛔ 任何分析输出之前，必须严格执行 ../../core/preamble.md 的 5 步开始前流程

⛔ 任何输出完成之前，必须严格执行 ../../core/postamble.md 的 6 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

跳过任何一环视为未完成任务。

Autopilot 特别注意：用户通常只给极少信息，preamble Step 4 的 [Preflight] 必须明确声明本次自动路由到了哪个 / 哪几个 sm-* 子 skill。

目标不是让使用者自己判断该用哪个 skill，而是让使用者只要给出最少的信息，比如：

• 一个公司名
• 一个行业 / 主题
• 一条新闻 / 一个事件
• 一个模型文件 / 财报 / PPT / 纪要
• 一句模糊需求

就能自动走到接近资深分析师工作流的输出。

最低输入要求

下面几种输入，任意一种都可以直接开工：

1. 公司 / 股票名 例：中际旭创怎么看
2. 行业 / 主题 例：帮我看一下AI眼镜
3. 事件 例：英伟达发布会对A股算力链影响
4. 文件 上传财报、模型、纪要、PPT，然后说 帮我看重点
5. 一个动作 例：帮我做财报前瞻

如果用户只给了极少信息，不要立刻要求补一长串背景。优先基于默认规则推进，并在最后列出假设。

默认路由规则

收到任务后，先自动判断主任务类型，再决定调用哪些技能思路。不要把路由过程完整展示给用户，只展示整合后的最终结果。

1. 公司判断

触发：出现公司名、股票名、ticker；问"怎么看 / 值不值得看 / 给个判断"

链路：sm-company-deepdive → sm-consensus-watch → sm-red-team（轻量版）→ sm-pm-brief

默认输出：一页纸投资摘要

2. 行业 / 主题判断

触发：出现赛道、主题、产业链、行业

链路：sm-thesis → sm-industry-map → sm-pm-brief

默认输出：主线判断 + 产业链地图 + 核心跟踪指标

3. 财报前后任务

触发：出现财报、业绩、指引、预告、业绩会

链路：sm-earnings-preview → sm-consensus-watch → （如有模型）sm-model-check → sm-pm-brief

默认输出：财报前瞻摘要

4. 模型检查

触发：上传模型文件；提到盈利预测、估值、DCF、假设、勾稽

链路：sm-model-check → （如需）sm-red-team → sm-pm-brief

默认输出：模型风险摘要 + 待核验清单

5. 事件驱动 / 新闻影响

触发：出现政策、订单、价格、会议、发布会、出口限制、新产品、专家会

链路：sm-catalyst-monitor → sm-consensus-watch → sm-pm-brief

默认输出：事件影响判断 + 受益/受损方向 + 跟踪清单

6. 数据库搭建

触发：出现数据库、产业数据库、公司数据库、数据底表、指标库

链路：sm-industry-database

默认输出：Excel 数据库结构 + 关键字段 + 来源日志 + 缺口清单

7. 路演 / 调研 / 业绩会准备

触发：出现路演、调研、专家访谈、业绩会提问、管理层交流

链路：sm-roadshow-questions → （如需）sm-thesis 或 sm-company-deepdive

默认输出：可直接使用的问题清单

默认假设补全

如果用户没给完整背景，按下面规则自动补全，不要因为小缺口就停下来。

时间窗默认值

• 公司判断：未来 3个月
• 行业 / 主题：未来 6个月
• 财报任务：当前季度 + 下季度指引
• 模型检查：未来12个月，年度口径按 未来2个财年
• 事件驱动：未来1周到1个季度

输出默认值

如果用户没指定格式，默认输出：一句话结论 / 核心逻辑 / 关键证据 / 市场预期或预期差 / 催化剂或验证点 / 风险与证伪点 / 下一步行动

用户只说"简单看看"也不要只写两句话，仍要给一个可决策版本，只是压缩篇幅。

比较基准默认值

• A股：默认相对 沪深300
• 港股：默认相对 恒生指数
• 美股：默认相对 标普500 或 纳指
• 财报或模型：默认相对 市场一致预期

证据默认值

• 优先使用用户提供材料
• 无材料时，按 ../../core/adapters.md 的兜底协议，基于公开信息框架输出，但必须明确哪些是待验证假设

追问规则

默认不要追问。只有下面三种情况允许追问一个问题：

• 同名公司 / 标的明显歧义
• 用户想要正式评级、目标价、盈利预测调整（合规边界）
• 上传了多个文件，但任务目标完全不明确

其他情况直接做，并在最后写 本次默认假设。

输出风格

优先输出最终整合稿，而不是把每个 skill 的中间过程都摊给用户看。

默认输出顺序：

1. 一句话结论
2. 为什么现在值得看
3. 核心逻辑
4. 关键证据 / 预期差（带完整中文证据等级）
5. 最关键催化
6. 最大风险与证伪点
7. 下一步要做什么
8. 本次默认假设

极简使用法

以下输入都应能直接产出高质量结果：

• 请用 sm-autopilot 看一下 LITE
• 请用 sm-autopilot 看一下AI眼镜
• 请用 sm-autopilot 做中芯国际财报前瞻
• 请用 sm-autopilot 检查我上传的模型
• 请用 sm-autopilot 给我准备寒武纪业绩会提问

内部优先级

任务不明确时按以下优先级处理：

1. 先定义用户真正要解决的研究问题
2. 再选主 skill 路线
3. 再用其他 skill 作为辅助补强
4. 最后统一压缩成一个高密度输出

不要把用户变成调度员。这个 skill 的职责就是替用户做调度。

参考

• ../../core/workflows.md
• ../../core/evidence.md
• ../../core/templates.md
• ../../core/compliance.md
• ../../core/adapters.md
• ../../core/markets.md