模拟交易账本

解决的问题

在微信、飞书等聊天工具里随手记下的交易想法，往往散落在对话流中：一句话说"三成买胜宏，杯柄突破"，下一句可能补充价格，再下一句可能改口。等到需要复盘时，很难从聊天记录里还原出一笔完整的、有来源的模拟交易记录。

更棘手的是，AI 助手在协助整理这类记录时，会不自觉地补全股票代码、现价、盈亏甚至成交数量。这些字段一旦被当作事实写入，后续的持仓计算和复盘结论都会建立在虚构数据上。

工作方式

Mock-Trading 采用事件流模型，每条交易是一个独立事件，当前持仓由事件计算得出，不直接手改。

核心工作流分六步：

1. 识别动作：判断用户意图是买入、卖出、加仓、减仓、观察、查询还是统计。
2. 解析字段：保留用户原话到 raw_input，同时把可识别字段拆成结构化记录，如 action、code_or_name、price、position_pct。
3. 检查缺口：只追问会影响记录成立的字段，比如仓位和理由。用户说"无理由"时允许写入，但标记为 unplanned_trade。
4. 写入后端：未指定后端时默认使用本地 events.jsonl（主数据源）+ positions.md（快速查看）+ trading.sqlite（统计查询层）。可选 Notion、飞书。
5. 回读核对：写入后展示关键字段、记录 ID 和缺失项，让用户确认。
6. 输出适配：手机端输出短回复（最多 6 行），PC 端输出表格或明细。

防幻觉是最高优先级。 技能把信息分为四类：用户原话原样保存，结构化解析可写入，AI 推断必须放进 ai_notes.inferred_fields 并标记待确认，外部查询必须标注来源和时间。行情、名称、现价等只在有可靠来源时补充，无来源就写"未查询"。

created_at 精确到分钟，例如 2026-06-09T10:30+08:00。trade_date 是交易日期，不能替代记录时间。

适用边界

这个技能不是自动交易系统，不是模拟炒股游戏，不是定时盯盘程序，也不是行情预测机器人。它不自动下单，不对接真实券商。

自动化功能（每日收盘检查、周报推送、到价提醒、自动同步等）不写进主流程。用户明确要求时，另行生成自动化方案并说明触发时间、数据源、写入位置、失败提示和关闭方式。

写入失败时直接说明，不会谎称"已记录"。也不会用旧聊天记忆替代当前主库。