文档风险识别检查

这个技能解决什么问题

面向资管机构的自有内容渠道（公众号、研究报告、市场评论、营销材料）在发布前长期依赖人工逐段核对合规风险。一篇市场评论可能同时踩中个股提及、确定性承诺、数据口径缺失、隐性看空、跨章节观点冲突等多种问题，人工审查极易遗漏。@user_f26c29af/documentriskcheck 把审查逻辑固化为可重复执行的规则集，让 Agent 直接扮演合规审查角色，对文档做系统性扫描。

它如何工作

核心机制是八大维度、44+ 检查项的规则矩阵，覆盖合规性、投资观点、舆情管理、严谨性、其他注意事项、基础问题、引证规范、同业禁止与广告法。几个关键设计值得展开说：

• 五级风险分类：从 🔴 红线到 ⬜ 人工复核，每项命中都给出位置、原文引用和可操作的修改建议，而不是笼统的『建议优化』。
• 条件升降级：同一问题在不同上下文中风险等级不同。例如个股名称出现在正文 → 🔴；出现在『产业链节点』表述中 → 🟡；出现在风险揭示章节 → 不标记。这种上下文敏感判定是大多数静态词库做不到的。
• 观点冲突五步法（O-01）：提取全文对同一资产/行业的所有判断，按资产分组，两两比对方向，再分析冲突属于时间维度缺失、宏观前提不同还是真正矛盾。这是最容易被忽略但声誉影响最大的问题类型。
• 数据时效性检查（R-04）：对比文中数据截止日期与文档发布日期，超过 6 个月标记 🟠，3–6 个月标记 🟡，并给出典型命中场景。

输出遵循固定模板：按风险等级分组，每项包含原文引用、定位和安全替代表述，末尾附风险总览表与敏感词命中统计。写修改建议时会参考 references/safe-alternatives.md，判定等级有疑问时查阅 references/risk-levels.md。

适用边界与注意点

• 纯文本分析，不依赖外部 API 或 MCP 工具，无法联网验证事实准确性。涉及政策文号、关键日期、公开数据一致性的 B-07 检查项，无法确认时一律标记 ⬜ 人工复核，不做猜测性判断。
• 不覆盖视觉素材的实际授权核验。Q-03 版权检查只能识别『是否使用了他人肖像/作品』的模式，无法判断真实授权状态。
• 风险揭示章节不标记。监管要求的风险提示、官方数据的中性引用、面向专业读者的术语密集段落均豁免，避免过度上纲上线。
• 依赖 references/ 词库。完整敏感词表、安全替代表述和报告模板分别在 references/sensitive-words.md、references/safe-alternatives.md、references/report-template.md 中维护，词库不全时漏检风险会升高。