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核实二手信息真伪的方法论——把推文/小作文/新闻/研报/其他 AI 的结论降级为"假设"，拆成原子声明，用一手源逐条验真并打标签。当用户提到 "核实/查证/验证一下"、"这个人说的对吗"、"哪些需要验证"、"小作文"、"推文/X/Twitter 说"、"别的 AI 说"、"fact-check"、"多头/空头 thesis 核验"、"消息靠谱吗"、转发一段新闻/研报/截图让你判断真假时使用。也用于投资/公司关系/技术声明的真伪判断。
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基于 SOC 职业分类
| name | claim-verification |
| description | 核实二手信息真伪的方法论——把推文/小作文/新闻/研报/其他 AI 的结论降级为"假设"，拆成原子声明，用一手源逐条验真并打标签。当用户提到 "核实/查证/验证一下"、"这个人说的对吗"、"哪些需要验证"、"小作文"、"推文/X/Twitter 说"、"别的 AI 说"、"fact-check"、"多头/空头 thesis 核验"、"消息靠谱吗"、转发一段新闻/研报/截图让你判断真假时使用。也用于投资/公司关系/技术声明的真伪判断。 |
核心原则：任何二手信息（推文 / 小作文 / 新闻 / 研报 / 其他 AI 的结论）默认是假设（hypothesis），不是事实。验真前不引用、不写入知识库、不驱动决策。
姊妹 skill：
agent-tool-escalation管"工具怎么用"；本 skill 管"信息怎么验真"。投资场景配合openorder落档。
1. 拆解（DECOMPOSE） 把长 thesis / 一段话拆成「原子声明」，每条只含一个可独立验证的事实
2. 定级（TRIAGE） 给每条声明标来源可信度 + 优先级（影响大 + 易错 = 先查）
3. 查源（VERIFY） 用「证据梯度」溯源到一手；量级类必须找到数字出处
4. 判定（LABEL） 给每条打 ✅ / 🟡 / 🔴 / ⚠️ 标签 + 写出一手源
5. 落档（LOG） 输出核验矩阵；投资场景同步纠正知识库 + 记 log（含纠错痕迹）
| 级 | 来源 | 用法 |
|---|---|---|
| S | SEC/EDGAR、SEDAR+、公司 IR / 官方 PR、8-K/10-Q/年报、标准文本（如 MSA 规范）、公司官网产品页、实时行情 API | 唯一可作"事实"的源 |
| A | 一线行业媒体、券商研报（署名）、原始论文 | 可作旁证，需标"分析师估/媒体口径" |
| B | 博客、substack、雪球/Stocktwits、转述新闻 | 仅作线索，必须回溯到 S/A |
| C | 匿名推文 / 小作文 / 群消息 / 其他 AI 的输出 | 只能当"待查线索清单"，本身不是证据 |
"其他 AI 给的结论"= C 级。把它当成一份待核实的 leads，逐条降级查源，绝不能因为"AI 也这么说"就当佐证。
| 标签 | 含义 | 必须附 |
|---|---|---|
| ✅ 证实 | S 级一手源确认 | 源链接/出处 + 关键数字 |
| 🟡 部分/需 nuance | 方向对但有偏差或前提 | 说明偏在哪 |
| 🔴 错误/误导 | 与一手源冲突 / 张冠李戴 | 正确事实 + 源 |
| ⚠️ 未证实 | 找不到一手源 | 注明"已查 X 未果，存疑" |
合同/8-K ＞ 入股 ＞ 战略合作 PR ＞ demo/样品/qual ＞ 论坛传闻。
不能把弱级别说成强级别（如把"OFC demo"写成"量产收入"）。
下"没有关系"结论前，先穷尽 vector 路径（见 agent-tool-escalation Case 6）。
| 声明 | 判定 | 一手源 / 说明 |
|---|---|---|
| 〔原子声明 1〕 | ✅ | 〔S 级源 + 数字〕 |
| 〔原子声明 2〕 | 🔴 | 〔正确事实 + 源〕 |
| 〔原子声明 3〕 | ⚠️ | 已查〔X〕未果，存疑 |
先给"总评"（骨架真/假比例 + 最大风险点），再给逐条矩阵。
→ 核心教训：长 thesis 往往骨架真 + 细节假掺在一起；不能整体接受或整体否定，必须拆条验真。连自己之前写的结论也适用同一标准（推翻门槛 > 补充门槛，见 agent-tool-escalation Case 3）。
人机投研协作的操作系统——交易员出方向，Agent 出证据，决策权归人。它是一个编排器：把交易员抽象出的「逻辑框架」默认降级为待验证假设，依次调度 claim-verification（验真）、stock-data-fetch（取实时行情）、strategic-materials（产业链框架）、openorder（记忆/回写）、trade-journal（反馈闭环）、agent-tool-escalation（工具纪律），最后交还核验矩阵 + 个股清单 + 风险提示给交易员决策。当用户给出投资逻辑/趋势判断/受益方向、转发研报或小作文让你验证、问某公司/行业/标的、讨论估值或卡脖子或产业链、要选股或对比、要记一笔交易时，使用本 skill 串起整套流程。即使用户没点名"工作流"，只要进入投研语境就应当按这套分工与铁律执行。
Agent 工具调用失败的复盘与升级阶梯。当用户提到 "工具失败"、"403 / 404 抓不到"、"clone 不动"、"为什么不直接用 gh"、"toolcalling issue"、"工具调用问题"、"如何避免（同样的失败）"、"工具升级"、"escalation"、复盘 agent 工具使用反模式时使用。提供完整工具阶梯参考、历史失败案例、AskQuestion 之前的自检三问。
OpenOrder — Order out of investment chaos. An AI-maintained investment research wiki that compounds your edge across every conversation. Triggers automatically on: (1) any stock ticker (US/HK/A-share/TW/JP) or company name; (2) industry/theme discussions (semiconductors, AI infra, photonics, HBM, energy, biotech, crypto, etc.); (3) investment frameworks/methodology (moats, chokepoints, valuation, portfolio construction, value chain analysis); (4) earnings, guidance, research notes, or news analysis; (5) explicit operations ('ingest', 'lint wiki', 'archive this', 'add to research'). On trigger MUST: Read INDEX.md first → Read relevant sub-files → Answer using wiki content → Update wiki when new insights emerge. This is a cross-session, cross-project, read+write skill. Inspired by Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern.
Fetch multi-market financial data — US (FMP→Finnhub), A/HK (Tencent→Sina), crypto (OKX→Hyperliquid), commodities (Hyperliquid+Finnhub), news (Marketaux), backup (Longbridge). Battle-tested in restricted network environments.
战略原材料/大宗商品的产业链结构化分析框架（五层漏斗）。判断「上游资源是否国产掌控 → 中游技术是否国产替代 → 下游需求是否 AI 等高景气」，并落到受益标的。当用户提到某原材料/金属/矿产「暴涨/暴跌/短缺/紧缺/被卡脖子/战略储备/出口管制」，或讨论锂、钴、镍、稀土、萤石、石墨、磷矿、硫磺、高纯石英砂、硅、锗、镓、锑、钨、铀、铜、铝、铂族金属等的供需/资源掌控/国产替代/AI 关联/投资标的时使用。也用于「某原材料突然火了，帮我看看产业链格局/谁受益」「这波涨价是结构性还是短期」「国产替代到哪一步了」类问题。
把交易/持仓截图或口述结构化录入「交易日志」——记下标的、方向、股数、成本价、建仓日、账户，并当场确认每笔的「来源框架」(framework/直觉/消息/未归因)，写入独立的交易日志表（默认本地 CSV/Markdown，飞书/Notion 等为可选适配器），并联动 openorder thesis-ledger 做归因与盈亏。当用户发券商/持仓/成交截图、说"记一笔/记账/录入交易/建仓/加仓/减仓/平仓/这是我的持仓""帮我把这单记下来""更新持仓"时使用。配合 openorder(归因+thesis-ledger)、stock-data-fetch(现价算盈亏)、claim-verification(截图数字不臆造)。