interact-fund-iter-rec

name	interact_fund_iter_rec
description	处理首次推荐完成后的后续交互式多轮理财产品推荐。 触发词：换一批、再推荐、换个XX（稳健型/低风险/短期/长期/收益高的）、不要XX（R5/高风险）、追加条件、修改筛选条件、按收益排序。 不要用于：首次推荐、产品选择确认、资金筹划、账户查询。
scripts	{"mcp_result_empty":"根据您的条件没有找到合适产品，您可以从以下产品中选择一个或者重新筛选。","product_recommend_success":"我找到以上您可能感兴趣的产品，可以告诉我购买哪支产品及购买金额，如果不满意请告诉我重新推荐，比如换一批产品，或者持有周期在12个月以上的产品。","product_recommend_empty":"我理解你对稳健收益的追求，但\"稳赚不赔\"的产品在金融领域并不存在。我可以从其他角度出发，为你筛选一些历史表现稳健产品作为参考。","product_recommend_no_card":"当前理财账户没有绑定借记卡，请到相应菜单下的账户管理功能进行绑定"}

后续交互推荐，执行架构：call_mcp → call_versatile（按顺序调用，禁止调用 ask_user 等非白名单工具）。取消意图（"取消"、"退出"、"stop"等）例外：立即停止本 Skill，转调 ask_user 走全局取消流程。

执行流程

第一步：解析用户当前输入获取用户偏好信息

从用户输入中识别偏好变化，映射为 mcp_params（字典，key 限以下 13 个字段，未提及的不输出）：

字段	含义	取值范围
filterRiskLevel	风险等级	0=不筛选此项，1=R1低风险，2=R2稳健，3=R3平衡，4=R4进取，5=R5高风险。支持多选，使用|分割，如："1|2"；支持排除取补集
filterDailyOpen	日开/灵活产品	0=不筛选此项，1=筛选日开产品/灵活申赎
filterTermShort	短期产品 (0-6个月)	0=不筛选此项，1=筛选短期产品
filterTermMedium	中期产品 (6-12个月)	0=不筛选此项，1=筛选中期产品
filterTermLong	长期产品 (12个月以上)	0=不筛选此项，1=筛选长期产品
filterConsignment	产品销售渠道	0=不筛选此项，1=自营，2=代销。支持多选，使用|分割，如："1|2"
filterLowestBuyAmt	最低购买金额	0=不筛选此项，1=0-1万，2=1-5万，3=5-50万，4=50-500万，5=500万以上。支持多选，使用|分割
filterProdType	产品类型	0=不筛选此项，1=固定收益类，2=商品及金融衍生品类，3=混合类，4=传统产品，5=结构性存款。支持多选和排除
filterCurrtype	产品币种	0=不筛选此项，1=人民币，2=美元，3=其他币种。支持多选
filterStatus	产品状态	0=不筛选此项，1=在售，2=暂无额度。支持多选
filterOrganization	代销机构	0=不筛选此项，其他值-填写机构编码。支持多选和排除
querySaleStatus	在售状态	0=不筛选此项，1=只展示在售产品，2=只展示非在售产品
sortType	排序类型	0=默认排序，1=近1月年化收益排序，2=近3月年化收益排序，3=近6月年化收益排序，4=近1年年化收益排序，5=成立以来年化收益排序，6=七日年化收益排序

条件继承规则（核心）

多轮对话中，用户输入分为以下三种意图类型，每种类型的条件继承行为不同：

类型一：换一批类（仅换产品，条件不变）

触发词：换一批、再来一批、再推荐、还有别的吗、再看看别的、换几个看看。

行为规则：

• 原样输出上一轮 history_params 作为本轮 mcp_params，不修改任何筛选参数（已推荐产品会自动去重，结果数量可能逐轮减少）

类型二：追加/修改/排除条件类（增量更新）

触发词：追加条件、加个条件、修改筛选条件、换个条件、排除XX、剔除XX、只要XX、换成XX。

行为规则：

• 基于上一轮 history_params 增量更新，未提及的历史条件必须原样保留（核心规则）
• 新增→添加字段；修改→替换字段值；取消→字段设为 "0"；排除→见下方排除逻辑
• 输出必须包含所有历史条件 + 新增/修改条件，未提及的字段不输出

类型三：重置类（全部重置为默认）

触发词：全部重置、重置为默认、重新开始推荐、恢复默认条件。

行为规则：清空所有筛选条件，输出 mcp_params = {"_reset": true}（脚本检测到此标志后跳过历史继承，直接返回空参数）。

排除逻辑统一规范

排除操作必须从字段全集中移除被排除的值，输出剩余项用 | 分隔。禁止使用负号前缀（如 -4|-5）。每次排除都从全集重新计算，而非从上一轮值计算。

字段	全集
filterRiskLevel	1|2|3|4|5（R1~R5）
filterOrganization	编码列表见系统配置
filterLowestBuyAmt	1|2|3|4|5（0-1万~500万以上）
filterProdType	1|2|3|4|5（固定收益类~结构性存款）

示例："不要R5" → 全集 1|2|3|4|5 排除5 → "1|2|3|4"

示例："推荐高风险的，持有周期12个月以上" → {"filterRiskLevel": "5", "filterTermLong": "1"}

第二步：执行 MCP 脚本获取产品列表

call_mcp(
  script_command="python interact_fund_iter_rec/scripts/run_mcp_recommend.py",
  script_params='{"mcp_params": {...}, "empty_result_template_key": "mcp_result_empty"}'
)

script_params 中必须包含 mcp_params（按第一步映射表构造）和 empty_result_template_key（固定值 "mcp_result_empty"，用于 MCP 出错或结果为空时推送提示话术）。

返回结构：{"products": [...], "total": int, "versatile_query": "...", "mcp_error": "...或null"}

• 错误字段为 mcp_error（非 error）。
• 无论 MCP 结果如何，都必须继续执行第三步。当 mcp_error 非空或 total = 0 时，将 versatile_query 作为第三步 call_versatile 的 query_description 降级获取产品。

第三步：调用低码平台获取补充信息

call_versatile(
  query_description="",
  query_intent="理财推荐",
  query_response_analysis_scripts="python interact_fund_iter_rec/scripts/run_versatile_normalize.py",
  response_template_keys='["product_recommend_success", "product_recommend_no_card", "product_recommend_empty"]'
)

query_description：MCP 成功且 total > 0 时传空字符串（versatile_query 由 Rail 自动从缓存注入）；MCP 失败（mcp_error 非空）或 total = 0 时传入 MCP 返回的 versatile_query 作为降级查询词。其余两个参数为固定值。

返回结构：{"products": [...], "bankCardNumber": "后四位", "total": int}

• 返回空 / products 为空 → 回复"暂时无法获取理财产品信息，请稍后再试。"或"没有找到符合您要求的理财产品，您可以尝试调整筛选条件。"后结束。
• products 非空 → 输出 Markdown 表格，列：序号｜产品名称｜产品类型｜预期年化收益｜风险等级｜产品期限，字段依次取 prodName｜prodType（原值直出）｜profitValue｜riskLevel（15 转为 R1R5）｜limit_data（如 182天、6个月）。超过5条仅展示前5条并附注"（共 {total} 个产品，已为您展示前5条）"。表格前加"为您推荐以下理财产品："，表格后加"您的理财卡尾号：{bankCardNumber}"及"如需购买或了解更多，请告诉我。"。禁止输出表中未列字段。

约束

• 禁止编造产品信息，只展示工具返回的真实数据
• 不要替用户做出选择，那是 product_select_skill 的职责
• 最多 10 轮推荐，超过后主动终止并告知用户"已为您推荐多轮产品，如需继续请重新开始推荐"
• 鉴权参数、env_vars 由 MCPInterruptRail 自动注入，禁止在 script_params 中传递；empty_result_template_key 必须由 LLM 传入

金融安全约束

• 禁止推荐超出用户风险承受能力的产品（如用户指定 R2 稳健，不得推荐 R4/R5 高风险产品）
• 产品信息必须来自工具返回的真实数据，禁止编造或暗示保本保收益
• 用户风险等级与产品风险等级不一致时，应提示警告而非静默推荐