name	touyanduck-daily
description	当用户提到「投资App」「小程序数据」「投研鸭数据」「app数据更新」「miniapp sync」或类似关键词时，自动执行投研鸭小程序数据生产全流程，输出4个原生结构化JSON并上传微信云数据库。

投研鸭小程序数据生产 — 标准工作流 v13.1

版本: v13.1 (2026-05-08) — 全链路稳定性修复（validate v6.2 + upload修复 + app-sync WARN策略） 主控文档：本文件为精炼主控，详细规则通过引用按需加载（四批分层：L1/L2/L3/L4）。 完整版本历史 → CHANGELOG.md

规范健康度快照

指标	值	上次更新
致命错误条数	29	2026-04-13
已知堵点条数	65（活跃），6条归档	2026-05-07
trafficLights 阈值版本	v4.8	2026-04-05
上次月度审计	未执行	—
连续零事故天数	0	2026-04-21
回归门禁条数	9 (R1-R9) + 20项FATAL	2026-05-08
持仓缓存版本	v1.1 (2025Q4 13F 已修正)	2026-04-08
validate.py 版本	v6.2 (57项含V48+V49 FATAL，20 FATAL，V5升级FATAL+R7正则修复)	2026-05-08
auto_compute.py 版本	v3.1 (16类字段自动计算，含ARK asOf自动更新)	2026-04-23
run_daily.sh 版本	v6.5（Phase B1.5 新增第2.5步写入upload_hash）	2026-05-07
anchor_fetcher.py 版本	v1.1（CNH/DXY/VIX全备源补强，yfinance重试，fetched_at时效）	2026-05-07
radar.js asOf 处理	v7.1（括号清理正则加强，YYYY-MM-DD输出）	2026-04-21
data-collection-sop.md	v3.1 (含§0.4自媒体陷阱 +§0.10 JSON双引号)	2026-04-21
inline-verifier-rules.md	v1.3 (16项可内联FATAL前置校验/4项不可内联)	2026-05-08
known-pitfalls.md	v5.6 (65条活跃 + 6条归档)	2026-05-07
质量基准	4/9 22:27 版 (53/54 PASS, 0 FATAL)	2026-04-09

产出质量宪章（4/8 基准 — 不可降级）

一句话：高盛级智慧，$10级个人投资者可读性。搜索要广（不漏重要信息），产出要精（少而精的决策信号）。

原则	要求
数据准确	每个数字可追溯到本次搜索，price/sparkline/change 三者自洽，搜索不到必须重试2-3次
内容严谨	结论+论据清晰对应，禁止模糊表述（"市场表现不一"等废话）
精选不凑数	大老板看"决策信号"不看"信息堆砌"。5条精选 > 15条罗列
简单明了	每句话有信息增量，不冗余不啰嗦，观点+论据一句话说完
质量基线	validate.py 57项校验, 0 FATAL（20项FATAL全通过）方可上传。目标：0 WARN（WARN ≤1 可接受）
重试机制	搜索失败 → 4级降级重试（Google Finance→StockAnalysis→web_search→东方财富）。多花几分钟没关系

定位与使命

读者: 投研鸭微信小程序（机器消费） 产出物: 4个原生结构化 JSON（briefing / markets / watchlist / radar） 核心宗旨: 100% 完整、精确、结构化数据，让每个组件"满血渲染" 与 investment-agent-daily 的关系: 完全独立。daily 输出 MD/PDF 给人读，本 Skill（touyanduck-daily）输出 JSON 给机器读。

全局基础铁律（最高优先级）

🚨 一句话：禁止 AI 凭训练数据中的模糊记忆直接输出任何数字。所有数字必须来自当期实时搜索/查证。

自查三问：①来自本次哪次搜索？②原文怎么写？③时间戳合理？→ 任一答不上→重新搜索 违规后果：等同于数据造假。宁缺毋错，宁空不编。

九大铁律

铁律	核心要求
RULE ZERO	所有数字必须来自当期实时搜索，禁止凭记忆
RULE ZERO-A	交易数据（价格/汇率）只允许来自行情平台，禁止从新闻提取
RULE ZERO-B	观点数据中每个数字必须追溯到本次搜索结果，知识库只是搜索雷达
RULE ZERO-C	重大事件（模型发布/公司财务/政策）必须到官方源核实，不得仅凭中文自媒体标题采信（2026-04-20 GPT-6虚假信息事故教训，血泪固化）
RULE ONE	JSON 完整性——每个必填字段都必须有精确值，严禁空值
RULE TWO	数据类型严格——`change`=number, `sparkline`=number[], 枚举值受控
RULE THREE	Schema 对齐——100% 对齐 json-schema.md
RULE FOUR	sparkline 必填——7天历史走势由脚本自动补全，禁止估算
RULE FIVE	板块均衡——4核心板块（ai_infra/ai_app/cn_ai/smart_money）各≥2标的；第5板块 hot_topic 可为空
RULE SIX	新增标的行情零容忍捏造——无法获取时宁可留空
RULE SEVEN	聪明钱搜索广覆盖+产出精选（Standard≥10+1次 / Weekend≥8+1次）
RULE EIGHT	聪明钱持仓以 SEC 13F 为唯一确切数据源（详见下方说明）

RULE EIGHT 详细说明 — 聪明钱持仓 13F 唯一数据源铁律

背景事故（2026-04-08）：AI 将段永平 sell put（卖出看跌期权收取权利金）操作误解为 buy put（持有看跌期权多头），编造了 "AAPL PUT 2.8% 新建仓" 和 META/AMZN/TSLA 等 13F 中不存在的标的。

适用范围：radar.smartMoneyHoldings + briefing.topHoldings + holdings-cache.json 中所有持仓数据

铁律条文：

唯一数据源：SEC 13F-HR 季度披露文件。权威解析来源优先级：StockZoa > 13Radar > WhaleeWisdom > HedgeFollow。禁止从雪球评论/Twitter/微信群/新闻标题推断持仓。
禁止衍生品：13F 多头持仓表中不包含期权（PUT/CALL）多头。Sell PUT 产生义务而非持仓，不在 13F 中显示为 holding。symbol 字段禁止 PUT/CALL/OPTION/WARRANT 后缀。
每个持仓可追溯：每个 { name, symbol, weight, change } 都必须能追溯到 13F 原始数据。weight 来自 13F 计算的组合占比，change 来自 Q-over-Q 比较。
宁缺毋错：查不到完整 13F 数据时，引用 holdings-cache.json 缓存值，不编造不推测。
期权操作标注规则：如段永平的 sell put 操作确需提及，只在 footnote 中以文字说明（如"另有 AAPL sell put 操作收取权利金，不计入持仓"），绝不作为 positions 数组中的一个条目。

自动化校验：validate.py V39 [FATAL] 自动检测 symbol/name 黑名单 + 权重合计异常。

触发条件与二档内容引擎

触发关键词：投资App / 小程序数据 / 投研鸭数据 / app数据更新 / miniapp sync

时机	模式	`_meta.sourceType`	详细规范
周一~周五（每次执行）	Standard	`heavy_analysis`	本文件全流程
周末/休市日	Weekend	`weekend_insight`	→ weekend-mode.md

模式判定逻辑

今天周几？
  → 周六/周日/休市日 → Weekend
  → 周一~周五 → Standard（全量采集+分析+产出）

产出物定义

文件	小程序页面	Schema	数据来源
`briefing.json`	简报页	→ json-schema.md §1	核心结论+判断+建议+情绪+聪明钱
`markets.json`	市场页	→ json-schema.md §2	美股+M7+亚太+大宗+加密+GICS
`watchlist.json`	标的页	→ json-schema.md §3	5板块标的+详情+metrics
`radar.json`	雷达页	→ json-schema.md §4	安全信号+聪明钱+前瞻+预测

输出路径：/Users/zewujiang/Desktop/AICo/codebuddy-invest/workflows/investment_agent_data/miniapp_sync/

工作流（v11.0 — 并行采集 + Context 压缩 + 内联自校验）

Phase 0：日期检测 + 模式路由 + 环境准备 + L1 加载

date "+%A %Y-%m-%d %H:%M:%S"
周一~周五 → Standard / 周末 → Weekend
每月1日执行月度规范审计 → templates.md §六
确认输出目录存在
L1 加载：读取 schema-compact.json + formulas.md + golden-baseline.json

Phase 1：实时数据采集（🆕 4 组并行 + 1 组串行 + Context 压缩）

采集SOP → data-collection-sop.md（v3.1 含 §0.8 并行分组 + §0.9 最小字段集 + §0.10 JSON双引号防治）

L2 按组加载：Phase 1 启动前，加载各并行组所需的知识库：

P1 需要：data-collection-sop.md + media-watchlist.md + ai-supply-chain-universe.md
P4 需要：fund-universe.md + data-source-priority.md

并行执行（在同一 AI turn 中发出全部工具调用）：

├── [并行] P1: Batch 0+0a+0b — 媒体+AI产业链扫描（3-7次 web_search）
├── [并行] P2: Batch 1a-1d — 美股行情 web_fetch（22-27次）
├── [并行] P3: Batch 2+3 — 亚太+大宗/汇率/加密（4-6次）
└── [并行] P4: Batch 4 — 基金动向（8-12次 search + 1次 fetch）
    │
    ├──── 同步屏障 ────┤ （P1-P4 全部完成才可通过）
    │
    └── [串行] S1: Batch 5→6→A（依赖 P2 GICS 结果）

🔴 Context 压缩铁律：每次 web_fetch/web_search 返回后，必须立即提取最小字段集，丢弃原始 HTML/snippet。详见 data-collection-sop.md §0.9。

Phase 1.5：数据完整性门禁（强制）

三大指数+M7+VIX / GICS 11板块 / 亚太4-6指数 / 大宗6项（🔴黄金/布伦特/WTI/DXY/10Y美债/CNH，缺一不可，V5 FATAL） / watchlist 5板块 / radar 7项红绿灯 / coreEvent+coreJudgments×3 / globalReaction 6项 / smartMoney 2-4条 / events 3-4条

⚠️ commodities 漏写是高频事故（5/8事故）：黄金XAU / 布伦特原油 / WTI原油 / 美元指数DXY / 10Y美债 / 离岸人民币CNH 必须全部填写，缺任何一项将触发 V5 FATAL 阻断上传。

Phase 1.8：L3 加载（Phase 2 前补读）

读取：json-schema.md + stock-universe.md + holdings-cache.json + inline-verifier-rules.md

Phase 2：结构化 JSON 生成 + 🆕 Generator-Verifier 内联自校验

生成顺序（4 个 JSON 有强交叉依赖，必须串行）：

步骤	生成	内联校验	校验规则来源
2A	briefing.json	写完后立即执行 B1-B13 校验	inline-verifier-rules.md §二
2B	markets.json	写完后立即执行 M1-M11 校验	inline-verifier-rules.md §三
2C	watchlist.json	写完后立即执行 W1-W12 校验	inline-verifier-rules.md §四
2D	radar.json	写完后立即执行 D1-D10 校验	inline-verifier-rules.md §五
2E	—	跨 JSON 一致性终检 X1-X6	inline-verifier-rules.md §六

Generator-Verifier 循环规则：FATAL 项不通过 → 定位修复 → 重新校验（最多 2 次重试，共 3 轮）→ 仍 FAIL 则记录继续（Phase 3 validate.py 终裁）。

生成规则不变：

逐字段对照 Schema → json-schema.md
枚举值受控 → golden-baseline.json
数据类型严格 → change=number, price=string
纯文本 → 禁止 markdown 语法
sparkline/chartData → 方案A 双轨分工，脚本第三阶段自动补全

Phase 2.3：AI 填写原始数值（公式由脚本自动计算）

AI 只需填写原始数值，所有 15 类公式计算由 auto_compute.py 自动执行。详见 inline-verifier-rules.md §九。

AI 需要填写的字段：

trafficLights[].value — 7项指标的实际数值（从行情源采集）
trafficLights[].threshold — 阈值说明文字（复制 formulas.md §一）
sentimentScore — 情绪分数（0-100，基于多维度独立打分）
watchlist.stocks[].price / change — 标的价格和涨跌幅

所有公式唯一权威源 → formulas.md

Phase 2.5：JSON 完整性终审（人工审读项）

AI 人工审读（脚本无法覆盖的文本质量）：

analysis/reason/summary 文本是否有洞察（非空洞废话）

coreJudgments.logic 是否箭头三段式（→ 符号串联）

Insight 是否为决策信号式（非新闻摘要）

riskAdvice 是否动态生成（非模板套话）

回归门禁 R1-R9（validate.py 自动执行）

门禁口诀：3家·Top10·无待更新·ARK在·交叉一致·2条动向·段永平有权重·三梯队满·cache一致·无期权 FATAL 级（R2/R3/R9/V39）：不可被 --skip-warn 绕过，必须修复

持仓数据缓存引用规则

缓存文件 → holdings-cache.json 非13F窗口期直接引用缓存，禁止凭记忆修改。13F窗口期（2/5/8/11月中旬）搜索最新数据并更新缓存。

Phase 3：自动计算 + sparkline补全 + 自动化校验 + 上传（一键执行）

🚨 自我守卫约束（最高优先级）

本 Phase 是整个 Skill 的终极交付物。没有执行 run_daily.sh = 任务完全失败。

禁止省略：无论 Phase 1-2 消耗了多少 token，Phase 3 必须执行。如果感知到上下文接近上限，立即跳过所有剩余 Phase 2 内联校验，直接执行下方 bash 命令。

一句 bash 即可：Phase 3 只需要一次 Bash 工具调用，耗时 ~60 秒，token 消耗极低。

绝不允许输出"已生成 JSON，后续请手动执行 run_daily.sh"——这等同于任务失败。

兜底保障：即使 AI 被截断未执行本步骤，外层 app-sync.sh v2 会自动检测并强制调用。但 AI 仍应主动执行以获得完整日志和错误反馈。

执行时机：Phase 2 的 4 个 JSON 全部写入完成后，立即执行（不要先做复盘/总结/其他步骤）。

bash /Users/zewujiang/Desktop/AICo/codebuddy-invest/.codebuddy/skills/touyanduck-daily/scripts/run_daily.sh {YYYY-MM-DD}

run_daily.sh v6.5 执行流程： 0. 第-1步：日期子目录→根目录同步（自动cp miniapp_sync/YYYY-MM-DD/*.json → miniapp_sync/*.json，确保工具链读到今日数据） -0.5. 涨跌方向快速目视摘要（打印三大指数/M7/大宗的涨跌符号，1秒内目视发现全线方向异常）

第0步：JSON 语法校验（硬依赖）

第0.3步：auto_compute.py 自动计算公式字段

第0.4步：anchor_fetcher.py v1.1 真值锚点拉取（FRED/yfinance/CoinGecko，覆盖6字段，供 V48 比对）

第0.5步：validate.py v6.2 自动化校验（57项，20项FATAL不可绕过，含V5关键数组+V48/V49真值锚点+上传一致性门禁）

第1步：sparkline/chartData 补全（软依赖）

第1.5步：强制刷新 _meta.generatedAt 为当前时间

第2步：上传云数据库（P0 — 唯一分发通道，小程序直接读取）← 终点

第2.5步：写入上传 Hash（记录4文件 sha256，供 V49 检测"改了但未重新上传"堵点#65）

⚠️ 数据分发通道：微信云数据库（第2步）= 唯一分发通道，小程序前端直接读取。

Phase 4：完成交付 + 输出确认

L4 加载：templates.md + known-pitfalls.md

搜索执行日志 → templates.md §一
交付确认信息 → templates.md §二
质量回归 diff（强制） → templates.md §三

Phase 5：执行复盘（30秒快检，强制）

复盘模板 → templates.md §四 3项自问：新堵点/新场景/trafficLights组合

Context 压缩铁律（v11.0 新增）

一句话：每次 web_fetch/web_search 返回后，立即提取最小字段集，丢弃原始 HTML/snippet。绝对禁止将原始页面内容保留在上下文中。

详细字段定义 → data-collection-sop.md §0.9 目标：Phase 1 上下文从 ~76k 压缩至 ~35k，腾出 ~40k 余量给 Phase 2 JSON 生成。

References 分层加载（v11.0 新增）

批次	时机	加载文件	理由
L1	Phase 0	SKILL.md(自动) + schema-compact.json + formulas.md + golden-baseline.json	核心铁律+公式+枚举
L2	Phase 1 前	data-collection-sop.md + data-source-priority.md + media-watchlist.md(P1) + fund-universe.md(P4)	各并行组只读所需
L3	Phase 2 前	json-schema.md + stock-universe.md + holdings-cache.json + inline-verifier-rules.md	JSON 生成+自校验
L4	Phase 4	templates.md + known-pitfalls.md	交付+复盘

按阶段需求加载，控制上下文负担。禁止 Phase 0 一次性加载全部 references。

Generator-Verifier 内联自校验（v11.0 新增）

定位：Phase 2 前置过滤，validate.py 仍是终极门禁。两层防护，不是替代。 完整规则 → inline-verifier-rules.md

16/20 项 FATAL 可在 Phase 2 内联检测（写完即检，避免 Phase 3 整体重来）： V5, V6, V24, V36, V38, V39, V40, V41, V42, V43, V44, V45, V46, R1, R2, R3

4 项 FATAL 不可内联（必须等 Phase 3 脚本执行）： R9（需 holdings-cache.json）、V_TL（需 auto_compute 执行后）、V48（需 anchor_fetcher.py 生成 anchors.json）、V49（需上传后写入 .last_upload_hash.json）

每日操作 Checklist

完整 Checklist（J1-J10 / P1-P5 / V1-V4）→ daily-checklist.md

执行命令：

bash /Users/zewujiang/Desktop/AICo/codebuddy-invest/.codebuddy/skills/touyanduck-daily/scripts/run_daily.sh YYYY-MM-DD

Phase 3 核心预期：P1 子目录同步 ✅ → P2 JSON语法 ✅ → P3 validate FATAL:0 ✅ → P4 上传 4/0 ✅

优先级声明

优先级	维度
P0	JSON Schema 100% 对齐 + 数据准确性(RULE ZERO) + sparkline 完整性
P1	数据精确性(±X.XX%) + 板块均衡(4核心板块各≥2)
P2	分析质量(analysis/reason/summary 有洞察)
P3	metrics 精确性(PE/市值用最新季度数据)

致命错误索引（29条 — 详情见 known-pitfalls.md）

#	类别	说明
1-7	结构错误	Schema不匹配/训练数据污染/空字段/类型错误/枚举越界/sparkline缺失无效
8-12	数据错误	空板块/红绿灯不足7/GICS不足11/globalReaction不足5/coreJudgments≠3
13-16	格式错误	markdown残留/JSON语法/价格错误/可选字段枚举越界
17-21	内容错误	字段边界越界/时效性错误/数字矛盾/logic散文/takeaway缺标红
22-29	铁律违规	RULE ZERO-A违规/数字不一致/脚本覆盖/url漏填/riskPoints未升级/模糊前缀/ZERO-B违规/SEVEN搜索不足

引用文件索引（分层加载）

文件	内容	加载批次
schema-compact.json	机器可读紧凑Schema	L1 Phase 0
formulas.md	所有公式唯一权威源	L1 Phase 0
golden-baseline.json	结构化基线定义（validate.py参数源）	L1 Phase 0
data-collection-sop.md	数据采集SOP v3.1（含并行分组+最小字段集+JSON双引号防治）	L2 Phase 1 前
data-source-priority.md	数据源优先级+降级路径	L2 Phase 1 前
media-watchlist.md	三级媒体清单（P1组用）	L2 Phase 1 前(P1)
ai-supply-chain-universe.md	AI产业链24环标的库（P1组用）	L2 Phase 1 前(P1)
fund-universe.md	三梯队26家基金+策略师清单（P4组用）	L2 Phase 1 前(P4)
json-schema.md	4个JSON完整字段规范+门禁	L3 Phase 2 前
stock-universe.md	5板块标的池+选股规则	L3 Phase 2 前
holdings-cache.json	持仓数据缓存（伯克希尔+段永平+ARK各Top10）	L3 Phase 2 前
inline-verifier-rules.md	Generator-Verifier 内联自校验规则（v1.3 — 16项FATAL可内联/4项不可内联）	L3 Phase 2 前
templates.md	交付模板集合	L4 Phase 4
known-pitfalls.md	已知堵点65条活跃+6条归档（v5.6）	L4 Phase 4/5
daily-checklist.md	完整每日操作Checklist（J1-J10/P1-P5/V1-V4/故障排查）	L4 Phase 2后
weekend-mode.md	Weekend 模式完整规范	周末触发时
briefing-golden-sample.json	黄金样本（2026-04-06版）	质量基线参考
CHANGELOG.md	完整版本历史归档	历史查阅

版本历史

完整历史见 CHANGELOG.md。

name	touyanduck-daily
description	当用户提到「投资App」「小程序数据」「投研鸭数据」「app数据更新」「miniapp sync」或类似关键词时，自动执行投研鸭小程序数据生产全流程，输出4个原生结构化JSON并上传微信云数据库。