荐股文体检 · 投资事实核验

要解决的问题

荐股文里的数字通常没有出处。一篇文案可以把营收、毛利率、产能说成任何样子，而读者没有时间逐条去翻年报。生成式金融 AI 的默认路径是「给一个 ticker，输出一份报告」，这条路再快也还是在替你思考——它不会告诉你，别人已经写好的东西里哪一句对不上。

本技能做的是方向相反的事：输入一篇已有的内容，输出对其中每一条断言的裁决。

核心能力

• 官方基准源纪律：只对两类 ground truth 核验——CNINFO/交易所的披露流（营收、利润、股权、募投），以及交易所行情流（股价、市值、PE、换手）。财经自媒体观点只作线索，永不作判真基准。
• 断言级拆解与分类：把整篇切到最小断言单元，打上硬事实 / 预测 / 转述型预测 / 纯观点 / 诱导话术等标签。只有可核的才进核验管线。
• 组合层核验：识别蒙太奇式误导——每个事实都真，拼起来推出的结论是假的。个案各自判 ✅，被拼出的整体论断另立一条判 ⚠️。
• 三态裁决：✅ 一致、❌ 矛盾、⚠️ 查无此据。其中查无此据是最重要的一态：年报里压根不存在的数字，才是荐股文里最毒的东西。
• 入口分诊：先给整篇定性。可核荐股文走完整六步管线；获客广告改出结构揭露报告，不逐条核诱饵事实——那反而给了广告被认真对待的合法性。

关键步骤

接收整篇内容 → 入口分诊 → 拆断言并打标签 → 规整为五元组 指标·主体·期间·单位·数值 → 路由到对应 playbook → 结构化比对或 RAG 兜底 → 输出体检报告（顶部速读五行块 + 全局可信度总评 + 逐条对账表）。

适用边界

不做从 ticker 生成研究报告，不做估值与财务建模，不做合规判定，不独立核验行业级数据，不给投资建议。政策类只核「文件是否真实存在」，不核「是否违规」。输出以标准免责声明收尾。