银行基金健诊专家

要解决的问题

银行场景下的基金健诊常常散在 Excel、净值页面、新闻和客户描述之间：同样一只基金，有人按短期收益下结论，有人忽略持有人结构、风险指标和组合相关性；报告格式也随撰写者习惯漂移，后续复核成本很高。更麻烦的是，一旦模型或工具链在 ACP 模式中不可用，流程很容易退化成手拼数据或临时脚本，难以审计。

技能如何工作

这个 Skill 的核心是把健诊固定成可执行流程，而不是让模型自由发挥：

• 初始化时检查 fund_tools.py 与 Python 依赖，并用 get_fund_info、get_fund_performance、get_market_index、get_fund_holder_structure、compare_funds 获取基金和市场数据，底层基于 akshare，不依赖 MCP。
• 按 9 步执行：收集投资者信息、整理确认信息、强制确认基金信息、分析市场形态、获取基金数据、单只基金深度检视、组合检视、投资者行为检视、生成报告。
• 单只基金会覆盖类型适配、成立时间、规模、短中长期业绩、标准差/最大回撤/夏普/α/β、基金经理、仓位集中度、风格漂移和证券异常；组合部分会计算权益/固收/货币加权占比，并与目标配置比较偏离度。
• 报告统一由 scripts/report_generator.py 生成 .docx，正式方案是 python-docx 直接构造，封面、灰底卡片、彩色建议标签通过 OxmlElement 实现，同时输出同名 HTML 预览；旧的 Pandoc 转换已弃用。

适用边界

它适合需要标准化、可复核的基金/组合检视，不适合把结果当作投资承诺：数据超过 24 小时、接口失败、基金代码无法匹配或份额/金额缺失时，应先标记并处理，不能补造。流程也明确禁止跳过确认步骤、自造简化脚本或另起报告生成器；最终判断仍需要结合持牌机构的合规与客户服务流程。