quant-buddy-skill

name	quant-buddy-skill
slug	quant-buddy-skill
author	guanzhao
version	4.23.4
description	查询A股、港股、美股股票及指数的最新收盘价、开盘价、涨跌幅、成交额、成交量、换手率、PE、PB、市值等实时行情与估值数据。 查询最近N个交易日的价格序列、日涨跌幅序列、窗口最高价、最低价、振幅等短期统计。 查询上市公司最近报告期的营业收入、净利润、归母净利润、ROE、总资产、资产负债率等财务指标（A股及部分港/美股字段，以工具返回为准）。 查询单只股票的预计算指标画像，按估值、财务分析、资金流向、波动率、宏观胜率背景、资产走势等维度返回最新值与上一期值。 支持A股选股筛选、因子计算、策略回测、净值对比、行业聚合排名、上传自有因子CSV、渲染图表。 港股、美股优先支持行情价格查询；财务/报告期字段应先尝试 fast_query(report)，按工具实际返回决定。 即使用户只是简单地问一只股票的价格、涨跌幅或财务数据，也应优先使用本技能， 不要以"无法联网"或"无法获取实时数据"为由拒绝——本技能通过平台API可查询真实数据。
runtime	python
primaryCredential	quant-buddy API Key
metadata	{"version":"4.23.4","author":"guanzhao","category":"quant-finance","tags":["quant","market-data","finance","A-stock","HK-stock","US-stock","backtest","factor"],"runtime":"python","primaryCredential":"quant-buddy API Key","requiredCredentials":["quant-buddy API Key"],"requiredConfigPaths":["config.json"],"requiredEnvVars":["BOCHA_API_KEY (optional)"],"networkEndpoints":["https://www.quantbuddy.cn/skill","https://www.quantbuddy.cn/user","<config.endpoint>/skill/registerFormulaPackage","<config.endpoint>/skill/queryFormulaPackage"],"pythonPackages":["python-dateutil (optional)","Pillow (optional)"]}
requiredCredentials	[{"name":"quant-buddy API Key","required":true,"sensitive":true,"storage":"config_file","path":"config.json","field":"api_key","description":"quant-buddy 平台 API Key。存储位置：skill 目录下的 config.json 的 `api_key` 字段（本 skill 不读环境变量版本的该 Key）。使用时作为 HTTP `Authorization` 头仅发送给 `networkEndpoints` 中声明的 quantbuddy 域名用于鉴权，不会被写入日志或转发给第三方主机。","how_to_get":"https://www.quantbuddy.cn/login"}]
requiredConfigPaths	[{"path":"config.json","required":true,"description":"Skill 目录下的 API Key 配置文件，仅包含 quant-buddy api_key 和两个公开端点配置，由 skill 本地脚本读取；api_key 仅作为 HTTP `Authorization` 头发给 `networkEndpoints` 中声明的 quantbuddy 域名，不发送给其他主机。"}]
requiredEnvVars	[{"name":"BOCHA_API_KEY","required":false,"sensitive":true,"description":"可选。仅 scripts/event_study_local.py 的事件新闻搜索功能读取；未配置时该可选功能自动禁用，其它功能不受影响。","how_to_get":"https://open.bochaai.com"}]
networkAccess	true
networkEndpoints	["https://www.quantbuddy.cn/skill","https://www.quantbuddy.cn/user"]
runtimeRequirements	{"python":"3.8+","packages":[{"name":"python-dateutil","version":">=2.8","required":false,"description":"Used by scripts/event_study_local.py for the optional event-study / Bocha news feature. Not needed if BOCHA_API_KEY is not configured."},{"name":"Pillow","version":">=9.0","required":false,"description":"Used by scripts/call.py saveChart command to convert chart images to JPEG. Falls back gracefully (writes raw bytes) if not installed; no credential exposure risk."}]}

观照量化投研

首屏优先：先读本文件前部的「平台工具参数速查」「硬规则」和「场景路由」。简单行情、窗口序列、最近报告期、固定区间收益、K 线图等高频任务命中 Fast Path 时，无需继续整本通读。

平台工具参数速查（高频踩坑，先看这一段）

下表是 LLM 最容易写错的三个 schema。任何调用前先核对，不要凭"看起来合理"猜参数名。

工具	✅ 正确参数	❌ 模型常见错误（已被 call.py 自动归一化或拦截，但仍应避免）
confirmDataMulti	{"data_desc": "市盈率 TTM,股息率"} — 逗号分隔字符串	{"queries": [...]} / {"query": "..."} / {"names": [...]}
runMultiFormulaBatchStream 公式中引用 session 中间变量	必须用双引号包裹：排序値 = "A股股息率〔估値数据〕" * "条件合并"	裸变量名相乘："A股股息率…" * 条件合并 ← 平台直接报错
readData	{"ids": ["69fe…<24位hex>"], "mode": "last_column_full"} — 必须是 runMultiFormulaBatchStream 返回的 data_id 字段（hex）	传中文变量名 {"ids": ["Top10股息"]} / 用错参数名 {"index_title": "..."} / {"variable_names": [...]} / 传 expression_id 而非 data_id（两者相邻易混，传错会返回 "error": "IndexInfo {id}"）

口径转换（confirmDataMulti 查询词）：用户写 PE(TTM) / 归母净利润 等英文或缩写时，查询词应使用中文规范名（如 市盈率 TTM / 归母净利润），而不是把用户原文照抄进 data_desc。详细规则见 workflows/global-rules.md#指标口径精确匹配。

---

硬规则（违反必失败）

0. 工具名与 unknown-tool 红线（最高优先级）：

   • 公式执行唯一可调用工具名：runMultiFormulaBatchStream。
   • 禁止调用或重试旧名/错名：runMultiFormulaBatch / runMultiFormula / run_multi_formula。
   • 任何工具返回 未知工具 / Unknown tool / tool not found 后，同名工具 0 次重试，也不得尝试名称变体。
   • 若 workflow 已声明唯一正确原生工具，只允许切换到该工具 1 次；仍失败则立即输出受控失败答复。
   • 若上一步结果已足够回答用户问题，必须直接收敛回答，禁止继续升级工具链。

1. 认证后验与 session 初始化：

   • 不要在普通查数题第一步读取 config.json，也不要检查 .session.json、output/.session*.json 或任何本地 session 文件。
   • 只要本轮准备调用平台原生工具，先直接调用原生 newSession；不得用 Bash / Glob / Read / ls 做 session 存在性探测。
   • quant-buddy-view 上游继承例外：若当前任务由 quant-buddy-view 编排，且上游已经通过 trace_context.py begin 创建 task_id，不得再生成第二个 task_id。优先由 QBV 的 scripts/qbs_bridge.py 调用本技能；bridge 会传 {"task_mode":"inherit","task_id":"<上游 task_id>","task_source":"quant-buddy-view","user_query":"<用户原始问题>"} 并用 QBS_SESSION_KEY=<task_id> 隔离并发 session。此例外只用于跨 Skill 会话绑定。
   • 继承 task_id 时必须使用显式 task_mode=inherit，不要通过 qbv_ 等字符串前缀猜测来源。继承 session 会锁定 task_id；后续参数若传入不同值，必须按 TASK_ID_CONTEXT_MISMATCH 停止，不能静默拆链。
   • quant-buddy-skill 独立使用时保持原行为：不传 task_mode/task_id，由 newSession 自动生成新的 UUID 并上报 session begin。
   • 工具实际返回 api_key 为空 / code: 1 / 401/402 时才进入认证引导并停止当前查数任务。
   • 同一对话追问可复用当前 session；新问题必须新建 session。
   • 所有业务 HTTP/SSE 请求统一携带 x-skill-name: quant-buddy-skill 与当前 x-task-id，用于跨 Skill Trace 聚合；quant-buddy-view 上游任务不得切换 task_id。

2. 原生工具优先，禁止脚本包装：

   • 平台已有原生工具时，必须直接调用原生工具：fast_query、confirmDataMulti、selectByComposition、runMultiFormulaBatchStream、resumeJob、readData、renderKLine、renderChart 等。
   • 禁止用 Bash / shell / Python / scripts/call.py / run_skill_script 包装已有原生平台工具。唯一编排例外是 quant-buddy-view 的 qbs_bridge.py，它只负责继承 task_id 和隔离 session，不改写业务参数或结果。
   • 只有平台明确不存在等价原生工具，且 workflow 明确允许脚本兜底时，才可使用本地脚本。
   • 许可例外（csv 解析）：当 fast_query 返回 mode:"csv" + csv_url（数据点 > 500 的正常交付）时，调用 python scripts/fetch_fastquery_csv.py "<csv_url>" 下载并解析该 csv 属于许可路径——这是消费工具返回的 OSS 产物（平台无等价原生解析工具），不算"包装原生工具"。但仍禁止用裸 curl / 自写临时脚本替代该脚本。
   • 涉及资产时仍需先用 grep presets/assets_db/{类型}.yaml 搜索本地资产库，禁止整文件读取；命中多条先澄清，未命中再交给服务端兜底解析。
   • 英文代码无市场后缀时必须先 grep 对应资产库确认 ticker 格式。

3. 工具失败熔断：同类错误不得重复

   • 同一工具、同一参数结构、同一错误类型出现第 1 次后，只能按 workflow 声明的备用路径切换；无备用路径则受控失败。
   • 禁止无新信息地重复调用失败工具；禁止尝试名称变体；禁止读更多文档代替执行；禁止用 shell/Python 包装绕过失败工具。
   • runMultiFormulaBatchStream / resumeJob 只有最终 completed 且全部结果成功时才返回 validation_receipt_file；failed、部分失败、deferred 均不生成收据。QBV 编排必须以该收据作为进度完成证据。长结果可传 output_mode:"summary"：completed 保留 data_id/expression_id/status；deferred 额外完整保留 status/task_id/trace_id/job_id/stream_url/_deferred。deferred 缺 task_id/trace_id 时返回 DEFERRED_CONTINUATION_MISSING，禁止重提原批次。

4. 任何 workflow 失败退出时必须输出受控失败答复：禁止以空白或纯过程日志结束对话。失败答复必须包含：

   • ①用户的原始问题（一句话复述）
   • ②失败卡在哪一步（工具名 + 错误摘要）
   • ③给用户的一句话说明（"当前无法获取…，原因：…"）
   • 可选④：用户可采取的下一步（如"稍后重试"或"换用完整链路"）

5. 先读 workflow 再操作：按下方「场景路由」表加载对应 workflow，不要自行猜测参数格式。

6. 配置/认证错误立即停止，不得在普通查数流程中转为认证收集：

   • 工具返回 API Key 缺失错误（含 api_key 为空 消息 / code: 1）：立即停止查数，输出新用户引导消息（格式见「前置条件」章节模板），禁止继续执行查数；等待用户粘贴 Key 后再执行配置向导。
   • 其他工具报错（网络、服务端错误等）：直接报告"内部工具异常"，不做认证相关引导。

7. 最终答案首句必须是数据结论：回答用户时，第一句话必须直接给出数据结论（如资产名+数值、表格、或"符合条件的共N只"），绝对禁止以"已成功获取""数据已获取""根据返回结果""让我来"等过程性陈述开头。违反此规则 = 必须删除过程话术后重新输出。

   • 禁止原样粘贴工具 JSON：工具返回 code:0 / success:true 后，最终答复必须把 data.results 等业务字段转写成人类可读结论（一句话、短表格或名单）。除非用户明确要求"给我原始 JSON / 调试输出"，否则不得把完整工具响应原样发给用户。
   • 隐藏运行态字段：最终答案默认忽略 code、success、task_id、_quota、skill_latest_version、skill_update_available、skill_update_enforced、skill_self_update、auto_upgrade*、version_check 等运行态/升级字段；这些字段只供 Agent 判断流程，不是给普通用户看的答案内容。
   • 版本心跳不打断业务回答：若业务 data 已成功返回，即使响应体带版本心跳，也必须先回答用户问题；只有工具明确返回业务失败或 SKILL_VERSION_MISMATCH 时才进入自愈/排错流程。

8. 用户条件冻结，不得改写：执行前必须逐字核对用户原始条件，以下改写行为均属违规（一旦发现必须回退并重新确认）：

   • 百分比↔小数互转（如"股息率>3%"禁止改写为 >0.03）
   • 相对时间改为年份区间（如"过去10年"禁止改写为"2015-2025"）
   • 资产宇宙替换（如"普通股票"禁止改写为"万得全A成分股"或"非ST股"）
   • 事件口径扩大（如"年报/半年报"禁止扩大为全部业绩披露类型）
   • 卡片附加条件继承：命中知识卡片后，若卡片含用户未明确提出的"首次/非ST/封板/流动性门槛"等附加条件，必须先删除再执行，禁止默默继承进最终答案

9. 任务含糊时先反问，禁止猜测开干：若用户的指令有 2 种以上合理解读（如"批量确认X"不清楚是确认指数本身还是全部成分股、"分析一下Y"不清楚要哪个维度），第一步必须向用户提问澄清，不得凭推测选择一种解读自行执行。反问应简洁列出各种可能（例："您的意思是 ① … 还是 ② …？"），等用户确认后再继续。唯一例外：用户语义明确无歧义（如"给我贵州茅台今日收盘价"），无需反问。

   ⚠️ 模糊词处理规则（先判断是否真歧义，再决定反问还是默认口径直行）：

   下列词在量化语义中存在多种定义，必须正确处理：

   • 技术分析类：支撑位 / 阻力位 / 压力位 / 颈线位 / 关键位 / 关键点位 / 突破位
   • 走势判断类：趋势 / 趋势预测 / 后市判断 / 还能不能涨 / 会不会跌 / 短期看法 / 中线看法
   • 盘面定性类：异动 / 主力 / 主力流向 / 庄家动向 / 强势 / 弱势 / 抗跌 / 抗跌性
   • 健康度类：基本面好不好 / 估值贵不贵 / 财务健康 / 业绩怎么样 / 基本面

   判定流程（按顺序匹配，命中即停）：

   1. 综合分析请求 → 用默认口径直行，禁止反问阻塞。 判定：用户在一句话里列出 ≥2 个分析维度（如"基本面 + 技术指标 + 趋势"、"估值 + 财务 + 走势"），或明确说"全面分析 / 综合看一下 / 给一份报告"。 做法：直接走 stockProfile（综合画像）+ 常规技术指标 + 默认趋势口径，报告首句告知用户使用的口径（例："本次按以下默认口径输出：基本面=综合画像（估值+财务+资金流+波动率），技术=MACD/KDJ/RSI/布林带，趋势=MA20/MA60 排列方向。如需调整口径请告诉我。"）。

   2. 孤立的单点定义性请求 → 必须反问。 判定：触发词单独出现，且其定义直接决定结论数值（如"贵州茅台支撑位是多少"、"宁德时代趋势怎么样"，无任何其他维度上下文）。 做法：反问 ① 口径定义（如"支撑位"=近N日最低/布林下轨/均线密集区）；② 时间窗口；③ 输出格式。

   3. 触发词只是修饰语 → 直行。 判定：用户主体诉求清晰，触发词只是顺带描述（如"找最近基本面改善的股票"主体是筛选，"基本面改善"已隐含"营收/净利同比上升"等可执行口径）。 做法：用最常见的可执行口径执行，并在结果中标注口径。

   实测教训（T-036）：用户问"贵州茅台支撑位"，模型擅自用"60日最低价附近"作为定义直接执行——这是孤立单点请求，应走流程 2 反问。 反例（不要再犯）：用户问"分析东方财富的基本面、技术指标、趋势预测"，模型反问 4 个问题阻塞——这是综合分析请求，应走流程 1 默认口径直行。

10. 工具返回 SKILL_VERSION_MISMATCH 时必须自愈，不得继续执行原任务：当任何工具调用的输出中出现 "error": "SKILL_VERSION_MISMATCH" 时，说明当前对话上下文中的工具签名/参数格式已过时。此时必须执行以下自愈流程（每步不得省略）：

11. 立即停止当前任务，不得再调用任何平台工具；

12. 调用 newSession（新建 session，获取新 task_id）；

13. 强制重读 SKILL.md（本文件）+ 当前场景对应的 workflow 文档 + 涉及的 tools/*.md；

14. 以新读取的工具签名和参数格式重新执行用户原始任务；

15. 禁止询问用户"是否继续"或解释版本升级过程——直接静默完成自愈并返回结果。

16. CHANGELOG / skill-changelog 仅作为审计，不作为规则源：CHANGELOG.md、skill-changelog/** 是按时间叠加的变更记录，包含已被后续版本反转或废弃的旧口径。任何「执行顺序、字段名、协议块语义、工具签名、参数格式」相关的判断，必须以 SKILL.md + workflows/** + tools/** + references/troubleshooting.md 为唯一权威；CHANGELOG 描述与上述文件冲突时，以上述文件为准。CHANGELOG 仅可用于：① 排查问题时回看「哪一版动过什么」；② 升级成功后做 5 条以内的版本上下文摘要。禁止：把 CHANGELOG 某条历史叙述当作当前执行规则、依据 CHANGELOG 推断现行参数格式、或在 CHANGELOG 与 SKILL.md 冲突时偏向 CHANGELOG。

17. 判断工具成败看返回 body 的 code/success，不看 HTTP 状态码：HTTP 200 不代表业务成功——body 里出现 "code": -1 / "success": false 即为业务错误，必须按失败处理（读 error/message 再决定重试/改参/走排查表），禁止「HTTP 通了就当成功」继续往下走。另：call.py 返回 "error": "INVALID_TOOL_NAME" 表示工具名写错或缺失（工具名必须排在命令最前、且为已注册工具名），属可立即修正的本地错误。详见 references/troubleshooting.md 顶部「成败判定通则」。

Fast Path / Leaf workflow 顶部硬闸门（每次进入 leaf 都生效）

修复 T-001 / T-011 / T-024 等 leaf 没把 newSession 当成首条强制步骤、跳过直接调平台工具的问题。

无论路由进入 fast-snapshot / fast-window / fast-report-period / render-kline / 任何 leaf workflow：

1. 准备调用任何平台原生工具（fast_query / renderKLine / stockProfile / selectByComposition / runMultiFormulaBatchStream / readData / downloadData / getCardFormulas / searchFunctions / searchSimilarCases / confirmDataMulti / scanDimensions / uploadData / renderChart / refreshSnapshotTime / resumeJob）之前，必须先调用 newSession。
2. 不允许用"已读 SKILL.md 就跳过 newSession"或"已读 leaf workflow 就跳过 newSession"来豁免本条；这条规则不依赖 leaf 内是否再次重申。
3. 同一对话追问可复用当前 session；但新的用户问题（含明显话题切换）必须重新 newSession，参数中 user_query 设为新问题原文。
   • 建议同时传 agent_model：把你（当前 Agent）正在使用的模型标识作为 newSession 的参数填入（例如 gpt-4o / claude-sonnet-4 / gemini-2.5-pro 等，取你运行时的真实模型名），供后台在本次会话上统计当前用户使用的模型。拿不准就留空，不要瞎填（错误的模型名比没有更糟）。
4. 跳过 newSession 直接调用平台工具 = MISSING_NEW_SESSION 契约失败（HIGH 级），评分必扣分。

最小充分原则（任何动作前自检）

默认走最窄路径；只在收到"明确不够用"的证据后，才扩大范围。

每次准备读文件、调工具、扩大读取范围前，回答三个问题：

1. 这一步要解决的具体问题是什么？ — 必须能用一句话写成"为了 X，所以做 Y"，其中 X 是已经发生的需求，不能是"可能会需要 X"、"以防万一"、"先准备着"。
2. 有没有更窄的选项能完成同样的 X？ — 更下游的输出 / 更精简的文件 / 更少的字段 / 不调用这个工具直接构造。
3. 当前选择如果失败，下一步是什么？ — 如果答不上来，说明还没想清楚就在动手。

任一回答含糊 → 不做这一步。

扩大范围的唯一合法触发：上一步工具明确返回了"缺数据 / 字段不存在 / 失败"，且失败原因可以追溯。不允许用"为了更全面"、"为了更准确"、"为了避免遗漏"作为理由。

这条原则覆盖：要不要多读一个文档；readData 读哪个变量；要不要为某个字段调 confirmDataMulti；公式自己写还是查现成数据集；以及所有未来出现的同类决策。

工具层面落地：调用 confirmDataMulti / readData / runMultiFormulaBatchStream 或加载额外文档前，必须在心里完成工具清单自检；不要为执行清单而搜索、加载或读取 recipes/tool-call-checklist.md。无论该文件是否已在上下文中，只在心里完成以下三条最小自检即可（这三条已是清单的浓缩版，不需要再去查原文）：

1. 这次调用是否直接服务于用户当前问题？
2. 是否有更窄的输出或更少的字段可读？
3. 如果调用失败，下一步是否明确且只改一个维度？

顶层原则管"要不要做"，清单管"具体怎么做"。

Skill 包根目录

本 SKILL.md 所在目录即为 skill 根目录（SKILL_ROOT），下文所有相对路径均以此为基准。 所有终端命令必须先 cd 到此目录再执行。

SKILL_ROOT/
├── config.json              ← API Key 配置（按需读取；非每题必读）
├── SKILL.md                 ← 本文件（入口 + 路由）
│
├── workflows/               ← 业务流程编排（路由目标）
│   ├── fast-snapshot.md         Fast Path：最新时点行情/估值（≤1000资产，标量/CSV）
│   ├── fast-window.md           Fast Path：最近N日序列/窗口统计（≤2500日）
│   ├── fast-report-period.md    Fast Path：最近报告期财务（≤1000资产）
│   ├── quick-lookup.md          快速查数路由器 + 共享基础规则
│   ├── quick-snapshot.md        最新时点行情/估值快照（字段齐即停）
│   ├── quick-window.md          最近N日短窗序列/窗口统计
│   ├── quick-report-period.md   最近报告期财务指标
│   ├── period-return-compare.md 固定区间累计涨跌幅对比
│   ├── stock-profile.md         单股预计算指标画像
│   ├── composition-select.md    已物化维度组合选股（selectByComposition 快路径）
│   ├── global-rules-lite.md     精简全局规则（quick-window/period-return-compare 专用）
│   ├── quant-standard.md        选股/回测/因子/图表标准流程
│   ├── event-study.md           事件研究（给定或可识别事件后的窗口表现）
│   ├── regime-segmentation.md   阈值区间/连续阶段识别与区间统计
│   └── render-kline.md          K线图渲染与交付
│
├── recipes/                 ← 公式模板 & 工具用法（被 workflow 引用）
│   ├── ma-crossover-backtest.md     均线金叉策略
│   ├── value-pe-strategy.md         PE估值选股
│   ├── upload-custom-data.md        上传自有数据
│   ├── render-chart.md              渲染图表
│   ├── download-data.md             下载数据
│   └── industry-aggregation.md      行业聚合排名
│
├── references/              ← 参考文档
│   ├── environment.md           环境依赖
│   ├── troubleshooting.md       故障排查
│   └── ru-billing.md            RU 计费
│
├── tools/                   ← API 工具完整参数文档（默认不读；workflow 标注「必读」或报错时再查）
│   │                           ⚠️ 下表列出所有可用工具的**实际调用名**，调用时必须使用此名，不得变体
│   ├── fast_query.md            → 工具名 `fast_query`          快速合并查询（行情/估值/财务，≤1000资产，支持CSV）
│   ├── confirm_data_multi.md    → 工具名 `confirmDataMulti`    批量确认数据项存在性与维度（写公式前必查）
│   ├── run_multi_formula.md     → 工具名 `runMultiFormulaBatchStream`  执行公式批次（选股/回测/因子计算）
│   ├── read_data.md             → 工具名 `readData`            读取公式计算结果（需传 data_id，非 expression_id）
│   ├── render_kline.md          → 工具名 `renderKLine`         渲染 K 线图（直接传 ticker，无需提前跑公式）
│   ├── stock_profile.md         → 工具名 `stockProfile`        单股预计算指标画像（估值/财务/资金/波动/走势）
│   ├── select_by_composition.md → 工具名 `selectByComposition` 已物化维度组合选股/筛选（不走公式引擎）
│   ├── render_chart.md          → 工具名 `renderChart`         渲染折线/柱状/面积图（需先有 data_id）
│   ├── get_card_formulas.md     → 工具名 `getCardFormulas`     按卡片名拉取完整公式组（量化场景使用）
│   ├── scan_dimensions.md       → 工具名 `scanDimensions`      九维度 IC 扫描（单股多维度预测力分析）
│   ├── search_similar_cases.md  → 工具名 `searchSimilarCases`  向量检索相似案例（设计策略前的 fallback 查找）
│   ├── search_functions.md      → 工具名 `searchFunctions`     检索平台函数名称与调用格式
│   ├── download_data.md         → 工具名 `downloadData`        按 data_id 下载一维时序到 CSV/JSON
│   ├── upload_data.md           → 工具名 `uploadData`          上传自有因子 CSV，上传后可在公式中引用
│   ├── refresh_snapshot_time.md → 工具名 `refreshSnapshotTime` 强制刷新分钟数据截止时间（盘中实时场景）
│   ├── resume_job.md            → 工具名 `resumeJob`           续传 deferred 后台任务（配合 research_24h 使用）
│   └── formula_package.md       → 脚本 `scripts/formula_package.py` 注册公式组为「任务包」→ 凭 package_id+signature 无 key 取数（对外只读/前端页面接入）
│
├── presets/                 ← 已验证的常用数据（按需加载）
│   ├── cases_index.yaml         106 张案例卡片目录（量化标准场景必读，快速查数无需）
│   ├── assets.yaml              常用资产（99 行精选，可一次读完）
│   ├── assets_db/               全量资产字典（按类型分文件，⚠️ 仅 grep 检索，禁止 read_file 整文件；不含指数成分股映射）
│   │   ├── stock_a.yaml             A 股 5557 条（SH/SZ，含场内 ETF）
│   │   ├── stock_hk.yaml            港股 3067 条（HK 前缀；行情优先，财务以 fast_query 返回为准）
│   │   ├── stock_us.yaml            美股及境外ETF 1068 条（.N/.O/.A；行情优先，财务以 fast_query 返回为准）
│   │   ├── index.yaml               指数 604 条
│   │   └── future.yaml              期货 257 条
│   ├── functions.yaml           常用函数（170 条）
│   ├── data_catalog.yaml        常用精选数据集（高频 index_title）
│   ├── index_info_catalog/      系统支持数据名全量索引（2355 条，按 provider 分 YAML，grep 检索）
│   ├── dimensions.yaml          已物化维度目录（score/screen 指标，用于 selectByComposition）
│   ├── sectors.yaml             行业板块
│   └── themes.yaml              题材板块
│
├── scripts/                 ← 执行脚本
│   ├── call.py                  工具统一入口（所有命令通过它调用）
│   ├── executor.py              call.py 的底层（禁止直接调用）
│   ├── formula_package.py       公式任务包客户端（register/query/list/revoke/refresh，取数走 SSE）
│   ├── quant_api.py             Python SDK（供其他脚本 import）
│   ├── auth/                    认证脚本
│   └── eval/                    评测脚本
│
└── output/                  ← 输出目录（自动创建）
    ├── .session.<key>.json      当前 session task_id（按 QBS_SESSION_KEY 派生，多会话隔离）
    ├── ic_data/                 IC 扫描结果
    └── *.png / *.csv            图表和数据文件

---

全局 429 处理（所有路径均适用）：

error.code	处理
RATE_LIMIT_EXCEEDED / CONCURRENT_LIMIT	读 retryAfter 秒后静默重试，不向用户暴露
WINDOW_QUOTA_EXCEEDED	立即停止，读 references/troubleshooting.md 配额限流段，输出提示
DAILY_QUOTA_EXCEEDED / DAILY_SCAN_EXCEEDED	立即停止，输出：⚠️ 今日额度已满，次日 00:00 重置。
SERVICE_OVERLOADED（503）	retryAfter 秒后静默重试 1 次，仍失败则告知"系统繁忙，请稍后重试"

---

⛔ 执行顺序（路由前必读，所有场景必须遵守）

无论匹配到哪个 leaf workflow，执行顺序固定为：

① read_skill_file(global-rules 版本，见下表)  →  ② read_skill_file(leaf workflow)  →  ③ 执行

步骤 ① 全局规则文件选择（按目标 leaf workflow 确定）：

目标 leaf workflow	步骤 ① 读取的文件
fast-snapshot.md	无（Fast Path，跳过步骤 ①，直接执行）
fast-window.md	无（Fast Path，跳过步骤 ①，直接执行）
fast-report-period.md	无（Fast Path，跳过步骤 ①，直接执行）
quick-window.md	workflows/global-rules-lite.md
period-return-compare.md	workflows/global-rules-lite.md
其他所有 workflow	workflows/global-rules.md

• 步骤 ① 是硬前置条件。确定目标 leaf 后，先按上表选择并读取对应 global-rules 版本，再读 leaf workflow，最后执行。
• Fast Path（fast-*.md）直接从步骤 ② 开始，无需步骤 ①。

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场景路由

先识别用户意图，确定目标 leaf workflow；然后按上方执行顺序加载：

场景	触发词	目标 leaf workflow
最新时点行情 / 估值（快照）	最新价、今日收盘、最新涨跌幅、当前换手率、最新PE/PB/市值…	Fast Path 条件满足 → 只读 fast-snapshot.md；不满足/无法查询 → global-rules.md → quick-snapshot.md
最近N日序列 / 窗口统计	最近5日、最近20日、近N个交易日、窗口最高/最低/振幅…（仅单资产、最近N日）	Fast Path 条件满足 → 只读 fast-window.md；不满足/无法查询 → global-rules-lite.md → quick-window.md
最近报告期财务	营收、净利润、归母净利润、ROE、总资产、总负债、资产负债率…	Fast Path 条件满足 → 只读 fast-report-period.md；不满足/无法查询 → global-rules.md → quick-report-period.md
单股指标画像 / 个股综合分析	分析一下XX个股、看一下XX这只股票、个股画像、指标概览、估值财务资金走势综合看一下、基本面和估值怎么样…	global-rules.md → stock-profile.md
K线图（可视化）	K线图、画图、图片、带成交量图…（用户明确要求可视化 artifact）	global-rules.md → render-kline.md
固定区间累计涨跌幅	从A到B、某年某月至某年某月、区间收益、累计涨跌幅、区间表现、多资产区间对比	global-rules-lite.md → period-return-compare.md
数据下载 / 导出本地 CSV	下载成CSV、导出到本地、保存到本地、下载历史数据	global-rules.md → recipes/download-data.md；单资产单字段时序优先 runMultiFormulaBatchStream → downloadData → write_skill_file，禁止 Bash 兜底
已物化维度选股 / 维度分 TopN / 推荐股票	分数最高、综合分最高、维度分、推荐/选出/筛选 TopN，且语义能匹配 presets/dimensions.yaml 中的 score/screen 指标	global-rules.md → composition-select.md（newSession → 读 presets/dimensions.yaml → selectByComposition）
量化选股 / 回测 / 因子 / 图表 / 上传下载	选股、回测、均线、PE选股、因子、净值、上传CSV、下载数据、画图…；或目录无匹配维度、需要临时构造指标/历史曲线/自定义公式	global-rules.md → quant-standard.md
直接运行用户给定的公式链文件	「运行/跑一遍/执行这个文件里的全部公式」「公式链文件」「formula chain」「按这个 md/json 跑」	global-rules.md → run-formula-chain.md
事件研究	复盘、历次、涨价、降息、加息、事件窗口、随后表现、超预期、不及预期、政策后表现…（给定事件或需先识别事件日）	global-rules.md → event-study.md
阈值区间统计 / 连续阶段	历次、每次、平均、回撤超过、从高点下跌超过、熊市区间、连续阶段、regime	global-rules.md → regime-segmentation.md
对外发布公式组 / 做取数页面 / 注册任务包	注册公式包、package_id、签名取数、做个能直接打开的页面/看板、前端实时取数、对外只读接口、第三方接入	tools/formula_package.md + recipes/formula-package.md（用 scripts/formula_package.py，非平台原生工具）

上传、下载、画图不是独立场景——它们是 workflow 内的子步骤，workflow 文档会在需要时指引你读对应的 recipes/。

路由硬排除（优先于触发词匹配）

以下规则在触发词匹配之前检查，命中即强制改道，不得被触发词覆盖：

用户意图特征	禁止进入	强制导向	判断依据
盘中/实时/当前/现在/今天/今日/当日 + 查询日内行情（涨幅排名、涨停、日内跌幅等）	quick-snapshot quick-window	quant-standard.md（优先匹配分钟频卡片）	需要分钟频卡片的专用公式；use_minute_data: true 已是全局默认
盘中/实时/当前/今天/今日/当日 + 全市场/板块 + TopN/排名/阈值名单/选股/筛选/信号	quick-snapshot quick-window	quant-standard.md → 优先命中"实时横截面 TopN 排名"或"盘中阈值筛选_名单查询"微流程	这类高频短题有专用封闭微流程
给出明确起止日期，只问区间累计涨跌幅/收益	event-study quick-window quant-standard	period-return-compare.md	本质是固定区间收益比较，不是因果窗口分析，也不是复杂量化流程
行业/板块聚合排名（如"申万行业涨幅前5"）	quick-window quick-snapshot	quant-standard.md	需要横截面聚合，不是单资产序列
阈值触发型离散事件识别（如"跌幅超过X%的次数"，问每次后表现）	—	event-study.md（阈值触发模式）	需先识别阈值事件日，再做窗口分析
由阈值条件定义连续区间（如"历次熊市""回撤超30%的阶段"）	event-study	regime-segmentation.md	研究的是连续阶段而非离散事件后的窗口
"创近N日新高/新低"（不含"首次"修饰词）	不得加"昨日未满足"条件	按当前状态判断（state check），公式只比较当前值与昨日的N日极值	只有用户明确出现"首次突破/首次跌破""新晋""今日第一次"时，才允许追加首次触发条件；详见 quant-standard.md

判断口诀：

• 有明确起止日 + 只问区间数值 → period-return-compare（固定区间收益比较）
• 有事件 + 问"随后N天/月表现" → event-study（因果窗口）
• 有阈值条件 + 问"每次发生后表现" → event-study（阈值触发模式）
• 有阈值条件 + 问"连续阶段/区间内表现" → regime-segmentation（连续阶段统计）

若用户请求满足以下任一模式，应优先判定为【快速查数任务】，按以下路由直接跳转，不得先进入其他 workflow：

Fast Path 条件（同时满足以下 2 点才可走 Fast Path；否则走完整链路）：

• 所有目标字段属于 fast_query whitelist（价格/估值/财务/衍生/资金流向·南北向持股/商品现货·库存字段，详见 tools/fast_query.md），不涉及自定义公式/选股/排名
• 非全市场横截面查询（不是"全市场排名/前N只/行业筛选"等场景）

资产数量不再限制 Fast Path 路由（服务端支持 ≤1000 个资产）。超过 500 数据点时服务端自动返回 CSV 格式（OSS 下载链接），详见 tools/fast_query.md 限流与 CSV 模式段落。

快速查数路由（按优先级依次判断，首个匹配即停）：

0. 用户是开放式单股综合指标概览（如“分析一下XX个股”“看一下XX这只股票”“个股画像”“指标概览”“估值财务资金走势综合看一下”），且不是只问单字段/明确窗口/IC 预测力 → workflows/global-rules.md → workflows/stock-profile.md
1. 时间锚点是"最近 N 日窗口/序列"，或用户明确给出起止日期要求返回区间序列（如"从X日到X日每日的…走势/序列/数据"），或用户只说"最近走势/看走势"但未明确要图片/K线 → Fast Path 条件满足时读 workflows/fast-window.md，不满足则 workflows/global-rules-lite.md → workflows/quick-window.md；未给 N 时默认按最近 20 个交易日
2. 时间锚点是"最近报告期"且字段属于财务类 → Fast Path 条件满足时读 workflows/fast-report-period.md，不满足则 workflows/global-rules.md → workflows/quick-report-period.md
3. 用户明确要"画图 / K线 / 图片 / 带成交量图" → 直接加载 workflows/render-kline.md
4. 其余（明确是最近完成交易日或当日的行情/估值/多资产对比，且不含 排名/筛选/全市场 语义）→ Fast Path 条件满足时读 workflows/fast-snapshot.md，不满足则 workflows/global-rules.md → workflows/quick-snapshot.md

   说明：含"今天/今日/当日/当前/现在/实时/盘中"但仅查单资产行情字段，属于日内刷新场景，fast_query snapshot 已自动启用盘中刷新（等效 use_minute_data: true），应直接走 Fast Path；上方"路由硬排除"已拦截"今天 + 全市场/板块 + 排名/筛选"，此处无需重复排除。

上述路由不需要先读 workflows/quick-lookup.md。

关键红线速查（即使未读 global-rules.md 也必须遵守）

以下 4 条规则从 global-rules.md 摘录，优先级最高，对所有场景生效：

1. 事件定义冻结：事件类型/范围必须逐字匹配用户原始措辞。用户说"年报/半年报"就只查年报和半年报，不得扩大到业绩预告/快报/季报；用户说"国务院或住建部"就只纳入该层级，不得扩大到央行/银保监会/地方政府。若认为用户定义可能遗漏，在回答末尾建议扩大，不得擅自扩大。
2. evidence-only 回答：最终答案只输出本轮工具结果直接支持的数值、日期、排名、口径说明。未经工具验证，禁止默认输出宏观归因、政策归因、方向性判断（"通常""往往""偏正面"）。
3. 去过程化交付：禁止「已成功获取」「让我来」「按照流程」「Step 1/2/3」「根据 workflow」等过程性话术；禁止泄露 _working/ 路径、checkpoint 名称、workflow 文件名。查到即答，不展示内部过程。
4. 条件口径冻结：用户条件必须原样执行，禁止任何改写（百分比↔小数、相对时间→年份区间、资产宇宙替换、卡片附加条件继承）。详见硬规则第 8 条。

触发词参考：

• 分析一下XX个股 / 看一下XX这只股票 / 个股画像 / 指标概览 / 估值财务资金走势综合看一下 → stock-profile
• 最近交易日收盘 / 最新已披露PE / 最新市值（非盘中、非筛选） → quick-snapshot
• 最近5日 / 最近20个交易日 / 近N日序列 / 窗口最高最低 → quick-window
• 营收 / 净利润 / ROE / 总资产 / 总负债 / 资产负债率 → quick-report-period

禁止：

• 优先调用 scanDimensions、renderKLine（除非用户明确要看图）
• 先做分析性扩写，再补充结构化数值
• 在读取对应 leaf workflow 之前直接调用 runMultiFormulaBatchStream / renderKLine / scanDimensions / stockProfile / 输出“无法联网”或“无法获取实时数据”
• 资产已唯一命中 presets/assets_db/future.yaml 时，静态输出“平台不支持期货/期权”或“期货无法查询”；应先按行情/窗口序列工具链尝试，失败后只按工具返回说明当前品种或字段暂不可得
• 把卡片附加条件（首次/非ST/封板/流动性门槛等）默默继承进最终答案
• 以 description、samples、预览行、截断大表作为名单题的完整结果直接收尾（必须提取完整名单或明确声明不完整）

leaf workflow 最终回答合同优先：leaf workflow 中的"最终回答合同"优先负责收紧该场景的输出格式；若 leaf workflow 已满足停止条件，必须直接按该合同输出，不得再解释内部过程。

执行权授权规则

规则层级（从高到低）：

1. SKILL.md：路由 + 全局门禁（硬规则 10 条、路由硬排除）
2. global-rules.md：所有 leaf 必须遵守的全局合同（执行合同、证据分级、简答模式、不补精度、方法限制说明、参数规范、数值精度、终答一致性检查）
3. leaf workflow：当前任务的具体执行流程（checkpoint、模板、停止条件、格式化）

冲突解决：

• leaf workflow 中的具体规则（如 readData 模式选择）优先于 global-rules 的一般规则
• 但 leaf workflow 不得放宽 global-rules 的红线（如证据分级门槛、不补精度原则）
• 不得从其他 leaf workflow 借用模板、fallback 或回答格式

quick-lookup.md 的定位：

• 仅作为快查子流程的路由入口和规则参考总表
• 各 leaf workflow 已自包含所有执行规则，执行时无需回到 quick-lookup.md
• quick-lookup.md 不定义任何 leaf 独有规则

全局执行规则

全局合同详见 workflows/global-rules.md，进入任何 leaf workflow 时自动生效。 leaf workflow 可在其内部添加更严格的约束，但不得豁免或放宽 global-rules 中的规则。

平台数据覆盖范围

✅ 支持	⚠️ 有条件支持	❌ 不支持（短期内不会支持）
A股个股（沪深主板/创业板/科创板/北交所）	ETF / LOF / 场外基金（先 grep 本地资产库，能唯一命中则正常执行；未命中才告知不支持）；期货行情/窗口序列（先 grep presets/assets_db/future.yaml，唯一命中后按工具返回尝试行情字段；不承诺估值/财务/K线图）	期权
港股个股（HK + 代码，如 HK0001）		台股 / 韩股 / 日股 / 德股等其他境外市场
美股个股（NASDAQ: 代码.N；NYSE: 代码.O；AMEX: 代码.A）
主要宽基指数（沪深300、中证500、万得全A等）

港股 / 美股数据范围限制：

• 行情价格类（收盘价、开盘价、最高价、最低价、涨跌幅、成交量、成交额）：A / HK / US 均支持。
• 估值类：
  • A/US/HK：PE/PE_TTM/PB/PS_TTM/股息率/PCF/总市值（港美股使用 TTM〔估值数据〕，日频，服务端自动映射）
  • 仅 A 股：流通市值/换手率
  • PE（静态）：A 股用静态 PE，港美股自动映射到 TTM 版
  • 单季口径：PE_单季/PB_单季/PS_单季/股息率_单季 仍可用于显式查询季频数据
• 财务类（营业收入/净利润/归母净利润等）：A / HK / US 均支持（通过 fast_query 接口）；ROE 仅 A 股。
• 资金流向 / 南北向持股类（fast_query snapshot/window，非 report）：
  • 仅 A 股：主力资金净额/主力资金净占比、超大单/大单/中单/小单 净额·净占比（主力 = 超大单 + 大单）
  • 仅 A 股：北向持股比例（陆股通持股比例）/北向持股市值（2024-08 后季频/稀疏）
  • 仅港股：南向持股比例/南向持股市值（日频）
  • 走动态解析（非白名单，需用全称）：北向/南向「十大活跃股成交额」
  • 不支持：北向/南向「资金成交额·成交量·净买入」（市场级一维序列，无个股维度）——应走 confirmDataMulti + readData，而非 fast_query。
• 商品期货类（fast_query snapshot/window，仅 A 股期货品种，单位按品种）：
  • 期货行情 收盘价/开盘价/最高价/最低价：单位按品种（白银元/千克、螺纹元/吨、黄金元/克…）
  • 现货价格（基差，多为元/吨）、商品库存/库存按发布日（单位按品种推测，带 STOCK_UNIT_INFERRED 警告）
  • 用期货 ticker（如 RB.SHF）查询；单位按品种发散时 fields_meta[字段].unit_per_asset=true，单位下沉到每资产值（{v, unit}），读值优先看资产内联 unit
• 查询港股/美股时若字段不在上述支持范围内，应主动告知用户，而不是静默跳过。

股票代码格式速查

市场	格式	示例
A股-上交所	SH + 代码	SH600000
A股-深交所	SZ + 代码	SZ000001
港股	HK + 代码	HK0001
美股-NASDAQ	代码.N	AAPL.N
美股-NYSE	代码.O	AAL.O
美股-AMEX	代码.A	SBE.A

确认资产失败（熔断规则）详见 workflows/quick-lookup.md § Step 1。

环境依赖（Python版本、Playwright、API Key）→ references/environment.md 故障排查 → references/troubleshooting.md RU 计费 → references/ru-billing.md

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前置条件（按需执行，不是简单查数的默认首步）

凭据存储说明：本 skill 的 quant-buddy API Key 只存放在 skill 目录下的 config.json 的 api_key 字段，不使用环境变量（QUANT_BUDDY_API_KEY 等环境变量不会被读取）。仅可选的 BOCHA_API_KEY（事件新闻搜索）走环境变量。

仅在以下情形下，才需要显式读取 config.json 检查 api_key：

• 本轮实际需要调用本地脚本或平台工具，且当前环境尚未建立可用 session
• 上一轮工具调用已出现 401 / 402 / 明确认证错误
• workflow 明确要求执行脚本链（如本地 Python 脚本渲染）

对已命中 leaf workflow 的简单查数题（quick-snapshot / quick-window / quick-report-period / render-kline）：

• 不要为了形式完整额外读取 config.json
• 优先直接按 leaf workflow 执行
• 仅当工具调用出现明确认证问题时，再回到认证向导

原则：认证检查服务于执行，不应成为简单题的固定额外步骤。

• 若 api_key 非空 → 正常继续

• 若 api_key 为空 → 立即停止，禁止继续查数，输出以下新用户引导消息（原样输出，不得删减）：

  ---

  ⚠️ 尚未配置 API Key，当前无法查询数据。

  前往 https://www.quantbuddy.cn/login 登录/注册并获取 API Key，然后直接发给我：

  帮我配置 APIkey：sk-xxxxxxxx

  ---

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配置向导（用户粘贴 Key）

当用户消息中包含 sk- 开头的字符串时：

1. 从用户消息中提取 sk- 开头的完整 Key 字符串
2. 将 Key 写入 config.json 的 api_key 字段（用 replace_string_in_file 直接写入）
3. 必须输出：「✅ API Key 配置成功！」
4. 自动重试：若本对话中有被 api_key 缺失错误中断的查询（如之前用户问过行情），先调 newSession（以原始用户问题作为 user_query）新建 session，再立即重新执行该查询并给出数据结论，不需要用户再次发起。

运行时 401/402 → 立即停止，提示用户 API Key 无效/过期/配额耗尽，请重新前往官网获取新的 Key 并重新配置。

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工具调用方式

所有工具通过 scripts/call.py 调用。call.py 会同时将结果打印到 stdout 和写入临时文件。

标准调用（一步完成）

python scripts/call.py <工具名> '{"key":"value"}'

结果直接从 stdout 获取。若 stdout 被截断，可回读 /tmp/gzq_out.txt。

也可通过环境变量传参（适用于参数含特殊字符的场景）：

GZQ_PARAMS='<JSON>' python scripts/call.py <工具名>

禁止事项

禁止	原因
创建自定义 .py 写参数文件	环境变量方案已解决编码问题
直接调用 scripts/executor.py	call.py 封装了 renderChart 自动保存等逻辑
echo 管道传参（Windows）	GBK 编码截断中文
命令行参数传 JSON（Windows）	PS 吃掉双引号

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presets/、recipes/、tools/ 三个目录的分工

目录	是什么	何时读
presets/	平台实际返回值的本地快照（YAML）。资产名、函数格式、数据集 index_title、行业/概念名等。直接可用于公式，省掉确认类 API 调用。data_catalog.yaml 是常用精选；index_info_catalog/ 是系统支持数据名全量索引。	写公式前先查 preset；常见行情/估值/财务字段先查 data_catalog.yaml；未命中再用 rg "关键词" presets/index_info_catalog 搜索全量目录。找到候选后，公式中必须使用精确 index_title，不要把用户口语词直接当数据名。cases_index.yaml 仅在选股/回测/因子/图表等量化标准场景（quant-standard.md）开始时必读；快速查数场景（quick-snapshot/window/report-period）无需读取。
recipes/	端到端使用示例（Markdown）。展示完整场景——从参数准备到最终输出。	由 workflow 在具体步骤中指引加载（不独立触发）。
tools/	API 参数手册（Markdown）。每个工具的字段、类型、约束。	默认不读。workflow 工具表标注了「必读」或报错时再查。

简言之：presets 是数据快照，recipes 是完整教程，tools 是参数字典。 data_catalog.yaml 只维护高频精选字段；index_info_catalog/*.yaml 承载全量系统数据名。高频且确认常用的数据名，再人工补进 data_catalog.yaml。 index_info_catalog/ 的开发维护来源是后台手工筛选下载的 indexInfo_*.xlsx，只纳入 fa_jqdata、fmp、fmp_fa、guanzhao、guanzhao_lhb、join_quant_fa、rice_quant_fa 七类 Provider；不要用 全部 Provider 导出。

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Skill 更新部署规范（LLM 必读）

当用户要求更新本 skill（发送 zip 压缩包）时，必须严格遵守以下规则：

备份位置

⚠️ 备份目录禁止放在 skills/ 目录下。 否则 openclaw 会把备份也识别为一个独立 skill，导致后续请求可能误用旧版代码。

正确做法：

# 备份到 skills/ 之外的位置
cp -r ~/.openclaw/workspace/skills/quant-buddy-skill ~/.openclaw/workspace/quant-buddy-skill-backup-$(date +%Y%m%d%H%M)

# ❌ 错误：备份仍在 skills/ 下
# cp -r ~/.openclaw/workspace/skills/quant-buddy-skill ~/.openclaw/workspace/skills/quant-buddy-skill-backup-xxx

解压覆盖

# 解压到临时目录再拷贝（避免嵌套）
TMPDIR=$(mktemp -d)
unzip -o <压缩包路径> -d "$TMPDIR"
# 如果解压出嵌套目录 quant-buddy-skill/，取内层
if [ -d "$TMPDIR/quant-buddy-skill" ]; then
  cp -rf "$TMPDIR/quant-buddy-skill/"* ~/.openclaw/workspace/skills/quant-buddy-skill/
else
  cp -rf "$TMPDIR/"* ~/.openclaw/workspace/skills/quant-buddy-skill/
fi
rm -rf "$TMPDIR"

部署后检查

1. 确认 ~/.openclaw/workspace/skills/ 下只有 quant-buddy-skill/ 一个与本 skill 相关的目录
2. 读取 SKILL.md 确认版本号
3. 保留 config.json 中已有的 api_key（若用户之前已认证过）