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拉取标的相关的投研观点，包含本地投研卡（用户审核的高优先级数据）+ 联网搜索（公开市场数据）+ 盈米基金诊断（基金类标的的权威数据）。M7 阶段实现了三层判别逻辑：持仓内基金 / 持仓外用户明确说基金 / 歧义场景。
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基于 SOC 职业分类
| name | wp-fetch-research |
| description | 拉取标的相关的投研观点，包含本地投研卡（用户审核的高优先级数据）+ 联网搜索（公开市场数据）+ 盈米基金诊断（基金类标的的权威数据）。M7 阶段实现了三层判别逻辑：持仓内基金 / 持仓外用户明确说基金 / 歧义场景。 |
| version | 1.0.0 |
| type | function_call |
| entry_point | backend.graph.tools:call_tool |
| tool_name | query_viewpoint_cards |
| related_tools | ["fetch_realtime_research","fetch_fund_diagnosis","search_financial_news"] |
| inputs | {"type":"object","properties":{"asset_name":{"type":"string","description":"标的名称或代码"},"portfolio_id":{"type":"integer","description":"用户组合 ID","default":1}},"required":["asset_name"]} |
| outputs | {"type":"list[str]","description":"投研观点文本列表，按 [用户资料]/[第三方数据]/[联网参考] 来源标注"} |
| tags | ["data-fetch","research","fund","mcp"] |
拉取标的相关的投研观点。
为 LLM 推理提供数据依据。下游 Skill（wp-reasoning）会基于这些观点生成投资建议。
[用户资料][第三方数据] 或 [联网参考]调用方根据用户问句和持仓状况自动选择数据源：
| 场景 | 判定 | 数据源 |
|---|---|---|
| Layer 1：标的在持仓中且是基金 | 优先用盈米 MCP | 盈米诊断 + 业绩指标 |
| Layer 2：持仓外标的 + 用户明确说"基金" | 触发盈米 MCP | 盈米诊断（独占模式） |
| Layer 3：歧义场景 | 用通用联网搜索 | fetch_realtime_research |
from backend.graph.tools import call_tool
# 本地投研卡
result = call_tool("query_viewpoint_cards", asset_name="茅台", portfolio_id=1)
# 联网搜索（用于股票或歧义场景）
result = call_tool("fetch_realtime_research", asset_name="茅台")
# 盈米基金诊断（M7 三层判别命中时）
result = call_tool("diagnose_fund", fund_name_or_code="000001")
从投资决策建议生成确定性分批执行计划草案。规则引擎产出所有数字(触发价/数量/批次),LLM 只写解释文案。type=function_call(确定性 orchestrator,非 llm_dispatch)。
为单一持仓标的（股票/基金）生成投资决策建议。适用场景包括用户询问"X 还能拿吗"、"X 该不该卖"、"X 涨了好多要不要止盈"等明确针对单标的的决策问题。该 Skill 编排 5 个阶段的工作流：数据加载 → 前置校验 → 规则校验 → 信号生成 → LLM 推理，最后输出 6 档结构化决策（BUY/HOLD/TAKE_PROFIT/REDUCE/SELL/STOP_LOSS）。
从 WealthPilot 知识库中语义检索用户原则类知识。覆盖三类内容： 投资纪律（investment_principles）、投资风格（investment_style）、 资产配置原则（allocation_principles）。 适用于需要"用户原则视角"的决策场景。 注意：本 Skill 不负责标的相关投研观点（那是 wp-fetch-research 的职责）。
把投资决策对话上下文翻译为结构化行动清单草稿（ActionListDraft）。仅在用户点击"生成行动清单"按钮时调用，不在每轮对话中运行。trigger: manual_button_only。不被 LLM Skill Selector 选择。
加载决策所需的完整上下文，是 ExecutingAgent 启动时调用的组合 Skill（Composite Skill）。内部封装：用户画像 + 持仓快照 + 纪律配置 + target_position 查找（含 LLM 语义兜底）+ 投研观点（含 M7 三层基金判别）+ 数据告警累积。这是 v3.0 设计中明确的"组合能力"——服务于业务自然边界，不强行拆为多个原子 Skill。
计算用户当前组合各资产类别（权益/固收/另类/衍生品/货币）相对目标区间的偏离度。返回结构化 DeviationSnapshot，含每类资产的 current_pct / target_range / deviation 等。