技能介绍

为什么需要这个技能

做个人金融分析时，常遇到几个硬问题：数据来源乱，有的用 Mock 数据凑数；操作边界不清，容易误触自动交易或后台常驻；报告生成后没审计，可能把没校验的内容直接当正式报告用，风险很高。

技能如何工作

技能把操作绑死在固定边界里：

运行环境：只用 runtime/python/python.exe，不碰其他 Python 解释器；
数据与执行：正式运行显式用 real_technical 和 baostock，禁止 Mock fallback、自动交易、自动调度和后台常驻；
文件管理：缓存、SQLite、报告、日志、证据都写到技能目录内，不读不改原项目、R9 正式版、旧数据库和旧证据；
报告链路：固定为 report.json → report.raw.md → prompts/report-polish.txt → LLM → factual guard → report.md，只有 REPORT_POLISH_STATUS=PASS 且 FACTUAL_GUARD_STATUS=PASS 时，report.md 才算有效，失败时保留原始资产但不能静默复制；
数据扫描：市场数据上限 1000，超过就按交易所和板块比例分层抽样，存 universe_selection_audit.json；
Baostock 请求：仅串行访问，运行前要满足单批请求 <10000，当日请求与该上界之和 <50000。

如果是 Workbench 环境调用，orchestration 会声明 EXECUTION_CONTEXT=workbench，研究阶段返回 REPORT_FINALIZATION_REQUIRED=true 后，要按步骤读 report_polish_request.json，用宿主模型生成 report.candidate.md，跑 postprocess 脚本，factual guard 通过才写 report.md 和 FINAL_REPORT_STATUS.json。

适用边界与注意

排名、评分仅供研究观察，不是投资建议或收益承诺；
固定用 config/ 里冻结的配置，不修改推荐、benchmark、Provider 等数据合同；
报告里的市场统计要标「本次有效样本」，不能把分层样本说成全市场；
独立或 VPS 环境要声明 EXECUTION_CONTEXT=standalone，没可用外部 LLM 时返回 BLOCKED_NO_LLM_BACKEND，不能降级用原始报告；
仅在用户明确要完整最近日期运行时，才省略 -ResolveOnly。