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从 WealthPilot 知识库中语义检索用户原则类知识。覆盖三类内容： 投资纪律（investment_principles）、投资风格（investment_style）、 资产配置原则（allocation_principles）。 适用于需要"用户原则视角"的决策场景。 注意：本 Skill 不负责标的相关投研观点（那是 wp-fetch-research 的职责）。
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SOC 직업 분류 기준
| name | wp-retrieve-principles |
| description | 从 WealthPilot 知识库中语义检索用户原则类知识。覆盖三类内容： 投资纪律（investment_principles）、投资风格（investment_style）、 资产配置原则（allocation_principles）。 适用于需要"用户原则视角"的决策场景。 注意：本 Skill 不负责标的相关投研观点（那是 wp-fetch-research 的职责）。 |
| version | 1.0.0 |
| type | function_call |
| entry_point | backend.graph.tools:call_tool |
| tool_name | retrieve_principles |
| inputs | {"type":"object","properties":{"query":{"type":"string","description":"检索 query，通常是用户的原始问题"},"source_types":{"type":"array","description":"检索哪些知识类型，默认全部三类","default":["investment_principles","investment_style","allocation_principles"]},"top_k":{"type":"integer","description":"返回结果数量","default":5}},"required":["query"]} |
| outputs | {"type":"object","description":"chunks: 检索到的知识片段列表，每条含 content / source_type / source_channel / semantic_score / parent_doc_path / date / metadata。 total_retrieved: 检索结果总数。\n"} |
| tags | ["knowledge-retrieval","rag","principles","chroma"] |
从知识库中语义检索用户原则类知识。
"principles"是广义概念，覆盖以下三类知识：
| source_type | 含义 | 典型内容 |
|---|---|---|
investment_principles | 投资纪律 | 硬性约束 + 定性偏好（如"港股回调时分批建仓"） |
investment_style | 投资风格 | 价值主张与红线（如"长期主义、不加杠杆"） |
allocation_principles | 资产配置原则 | 系统预置的配置方法论 |
wp-fetch-research）wp-fetch-research）从投资决策建议生成确定性分批执行计划草案。规则引擎产出所有数字(触发价/数量/批次),LLM 只写解释文案。type=function_call(确定性 orchestrator,非 llm_dispatch)。
为单一持仓标的（股票/基金）生成投资决策建议。适用场景包括用户询问"X 还能拿吗"、"X 该不该卖"、"X 涨了好多要不要止盈"等明确针对单标的的决策问题。该 Skill 编排 5 个阶段的工作流：数据加载 → 前置校验 → 规则校验 → 信号生成 → LLM 推理，最后输出 6 档结构化决策（BUY/HOLD/TAKE_PROFIT/REDUCE/SELL/STOP_LOSS）。
把投资决策对话上下文翻译为结构化行动清单草稿（ActionListDraft）。仅在用户点击"生成行动清单"按钮时调用，不在每轮对话中运行。trigger: manual_button_only。不被 LLM Skill Selector 选择。
加载决策所需的完整上下文，是 ExecutingAgent 启动时调用的组合 Skill（Composite Skill）。内部封装：用户画像 + 持仓快照 + 纪律配置 + target_position 查找（含 LLM 语义兜底）+ 投研观点（含 M7 三层基金判别）+ 数据告警累积。这是 v3.0 设计中明确的"组合能力"——服务于业务自然边界，不强行拆为多个原子 Skill。
计算用户当前组合各资产类别（权益/固收/另类/衍生品/货币）相对目标区间的偏离度。返回结构化 DeviationSnapshot，含每类资产的 current_pct / target_range / deviation 等。
投资纪律校验。决策管道用简化版（仅检查单标仓位上限，毫秒级响应）；用户主动审计场景用完整版（11 条纪律 / 3 引擎，毫秒-百毫秒级）。完整纪律体系来自 data/handbook_official.md（v1.4），由 risk_engine + decision_engine + psychology_engine 三引擎实现。