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当用户需要围绕客户当前持仓、净值波动、市场波动、组合回撤、收益预期变化、再平衡沟通、 定投陪伴、节假日陪伴、存量客户关怀、重点客户回访等场景，生成可解释、可沟通、可执行、 可追踪的客户陪伴内容时，使用本技能。 本技能适用于银行财富管理场景，重点帮助客户经理、理财经理、投顾运营团队输出： 持仓解读、市场波动说明、客户关怀话术、分层陪伴文案、跟进动作建议、风险提示、 常见异议回应、持续触达计划。 当输入信息不足时，本技能应显式区分“已知信息、推断信息、待补充信息”，避免对收益作出保证， 避免给出超出适当性边界的结论。
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A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
基于 SOC 职业分类
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| name | holding-companionship-content-assistant |
| level | task |
| industry | 银行 |
| business_line | 财富管理 |
| scenario | 客户陪伴 |
| priority | P1 |
| version | 1.0.0 |
| description | 当用户需要围绕客户当前持仓、净值波动、市场波动、组合回撤、收益预期变化、再平衡沟通、 定投陪伴、节假日陪伴、存量客户关怀、重点客户回访等场景，生成可解释、可沟通、可执行、 可追踪的客户陪伴内容时，使用本技能。 本技能适用于银行财富管理场景，重点帮助客户经理、理财经理、投顾运营团队输出： 持仓解读、市场波动说明、客户关怀话术、分层陪伴文案、跟进动作建议、风险提示、 常见异议回应、持续触达计划。 当输入信息不足时，本技能应显式区分“已知信息、推断信息、待补充信息”，避免对收益作出保证， 避免给出超出适当性边界的结论。 |
本技能用于在银行财富管理场景中，围绕客户持仓和市场变化生成高质量客户陪伴内容。其目标不是简单“安抚客户”，而是帮助客户经理在合规前提下，提供更清晰的持仓解释、更稳健的沟通框架、更连续的陪伴动作与更可执行的后续建议。
本技能适用于以下典型任务：
适用：
不适用：
建议输入包括但不限于：
客户基础信息
当前持仓信息
市场与产品背景
沟通目标
输出形式
输出时必须包含以下要素：
如用户要求直接生成话术，还应包含：
在调用本技能前，应尽量准备客户持仓、风险等级、近期市场背景和沟通目标。若缺少关键数据，仍可输出“低确定性版本”，但必须明确说明结论有限。
最低可用输入：
推荐输入：
适合客户经理回访、重点客户安抚、净值波动解释。
适合一对一陪伴、简短解释、后续跟进提醒。
适合轻量提醒、节假日关怀、市场波动阶段的统一触达。
适合重点客户、阶段性波动较大客户、潜在流失客户。
当出现以下情况时，应降低结论强度：
此时输出应改为：
输出前检查：
references/customer_companionship_framework.mdreferences/content_patterns.mdreferences/risk_and_compliance_notes.mdreferences/output_schema.mdassets/templates/phone_call_outline_template.mdassets/templates/wechat_message_template.mdassets/templates/companion_plan_template.mdscripts/holding_context_builder.py：标准化客户持仓与沟通背景scripts/companion_content_generator.py：根据场景生成陪伴内容建议scripts/render_companion_report.py：渲染为结构化 markdown 报告