ask-q1-industry-prospect

name	ask-q1-industry-prospect
description	七看八问·八问 Q1：行业前景与市场规模。Use when: 八问Q1, 行业前景, 行业周期, 市场规模, 产业政策, 申万L1L2L3, 光伏政策. 强制 evidence harness，单独可执行、可实测。
argument-hint	输入股票代码；可选分析日期、输出目录。默认运行本 skill 自带 scripts/q01_industry.py。
user-invocable	true

Q1 独立 Skill —— 行业前景

本 skill 只负责八问的 Q1：行业前景。它与其它 ask-qN 是 2min-company-analysis/ 目录树下的同级子目录技能；运行时依赖 2min-company-analysis/seven-look-eight-question/scripts/ 下的共享 harness（eight_questions_domain.py 等），因此必须在保留完整目录树的前提下在仓库根目录执行。

原文问句

Q1：行业是否处于上升周期？市场规模有多大？

关键点：避免"逆风而行"，如分析光伏行业需关注政策与技术迭代。

适用场景

• 单独实测 Q1 的证据采集与评分逻辑
• 调整 Q1 的 evidence harness（行业分类、研报/政策权重、阈值）
• SQL 复核 idx_sw_l3_peers 申万分类映射
• 单独排查 Q1 输出是否异常

合格证据定义（Agent 必须对齐）

• 行业协会/统计局/监管政策原文 + 近 3 年市场规模数据
• 必须标注数据截止时点
• 至少 1 条 primary/regulatory/db + 1 条 industry_report 才允许 rating

反面信号（命中则降分并记 cross_validation_flags）

• 行业 CAGR 连续 2 年 <0
• 政策明确限制扩张（如光伏产能、房地产"三道红线"）

输入参数

• --ts-code（必填）：A 股 Tushare 代码
• --as-of-date（可选）：ISO 日期，默认今天
• --output-dir（可选）：默认 logs/look-08/<ts_code>/<YYYYmmdd-HHMM>
• --duckdb-path（可选）：默认 data/ashare.duckdb

执行方式

# 在仓库根目录执行
python 2min-company-analysis/ask-q1-industry-prospect/scripts/q01_industry.py \
    --ts-code 000002.SZ --output-dir /tmp/ask_q1

核心证据数据源

类型	来源
外部·MCP	fetch_industry_report_list（预测·券商观点）、fetch_industry_policy_list（gov.cn）
结构化·DB	idx_sw_l3_peers（定位申万 L1/L2/L3）

评级规则

实际评分算法在 scripts/q01_industry.py；下表是规则语义层的描述，与代码一致。

信号与门槛

• 情绪净值（_score_sentiment）：仅对 REGULATORY + INDUSTRY_REPORT 两类证据的 title + excerpt 做关键词计数。
  • 正向关键词：支持 / 鼓励 / 扶持 / 利好 / 高景气 / 持续增长 / 龙头 / 升级 / 加快发展
  • 负向关键词：限制 / 去产能 / 替代 / 萎缩 / 衰退 / 过剩 / 下行 / 淘汰 / 严控
  • 记 sentiment_net = pos_hits - neg_hits
• 政策密度：collect_industry_policies 返回的 REGULATORY 证据条数 policy_count。
• 研报密度：collect_industry_reports 返回的 INDUSTRY_REPORT 证据条数 report_count。

评级映射

rating	触发条件（对齐 q01_industry.answer 实现）
5	net ≥ +6 且 policy_cnt ≥ 2
4	net ≥ +3（未达 5 级）
3	-2 ≤ net ≤ +2（基线）
2	net ≤ -3（未达 1 级）
1	net ≤ -6 且 policy_cnt ≥ 2

额外门槛（不满足则跳过评级）：

• 有 DB 事实（idx_sw_l3_peers 成功映射申万 L2）
• 有研报观点（report_cnt ≥ 1）
• has_factual & !has_view → status = partial
• 其它 → status = insufficient-evidence

所有关键词清单/阈值变更都必须同步更新本节；反向：本节变更必须同步 _score_sentiment / answer 的评级逻辑。

输出要求

• 默认产出 q01_industry.json / q01_industry.md；JSON 顶层固定包含 ts_code、as_of_date、question_id、question_title、answer
• status ∈ {ready, partial, insufficient-evidence}
• status=ready → 至少 1 条合格 Evidence；answer 文本先复述关键点再给结论
• industry_report 证据在 Markdown 中自动打 [预测·券商观点]

何时暂停并讨论

• 希望引入本 SKILL 未列的行业数据源（如 iFinD/Wind）
• 证据命中反面信号但用户要求强行 rating≥4
• 非 A 股标的或行业分类缺失（idx_sw_l3_peers 返回空）