全球宏观经济观察

为什么需要这个技能

写一份全球宏观经济报告，最麻烦的不是“找数据”本身，而是口径和格式的一致性。汇率、股指、国债收益率分散在不同数据源，韩国 KOSPI 在很多工具里根本没有代码，美国 10 年期国债收益率和期货价格是两个东西——混用一次，报告就失真一次。这个技能要解决的，就是把采集、校验、渲染串成一条固定流水线，让每次输出的看板结构完全一致。

核心能力

技能覆盖五大经济体：中国、美国、日本、韩国、欧洲。每次运行都走同一套六步流程：

• 确定口径：报告日期、覆盖周期（默认当日快照 + 近期趋势）
• 采集市场数据：优先通过 westock-mcp 取汇率、股指、债券期货、黄金行情
• 采集经济指标：data_macro 取中美日欧 CPI/PPI/PMI/就业/GDP/利率，韩国用 WebSearch 兜底
• 采集政策与事件：四大央行决议、投行研报观点、政府政策、重大科技事件
• 组织 JSON：按 references/data_schema.md 结构整理
• 生成报告：运行 scripts/generate_report.py 渲染固定 8 板块 HTML 看板

输出模板固定：白色卡片亮色主题、涨红跌绿配色、顶部锚点导航、Chart.js 趋势图、来源标签和数据溯源清单。数据缺失的板块自动隐藏，编号不跳号。

数据真实性校验

早期版本曾因手工填入示例数据（如美债收益率填 3.85%、KOSPI 填 2987）导致严重偏差。现在生成 JSON 前必须逐项核对红线规则：

• 美债 10 年收益率只能用 WebSearch/FRED 取真实值（2026 年中约 4.6-4.8%），禁止拿 fuZN 期货价格顶替
• 韩国 KOSPI 无工具代码，用东财公开接口或 WebSearch 取，禁止编造
• 日经 225 需注明是期货 fuNIY 还是现货，两者相差约 0.5%
• 央行政策利率 逐家核对，加息/降息方向性错误是最高危错误
• 尚未公布的指标必须标注“预期”，查不到的数据留空或写“暂无数据”

适用边界

• 覆盖的是公开可得的宏观数据与政策动态，不包含实时盘中高频数据（除部分行情快照）
• 投行观点仅采用公开研报摘要或权威媒体转述，不访问付费终端
• 韩国宏观指标依赖 WebSearch 兜底，时效性和字段完整性弱于 data_macro 原生目录
• 报告为 HTML 静态文件，适合嵌入文档或归档分享，不提供交互式下钻接口