利率数据速查官

要解决的具体问题

• 手动核对利率数据时，常面临多源口径不一致、历史值难回溯、异常波动难发现、输出格式不统一等痛点。例如，用户需快速获取最新利率值时，可能因官方源更新延迟或检索路径错误导致数据不准确；需对比往年数据时，手动整理时间序列易出错且效率低；遇到利率异常波动时，缺乏规则化的预警机制难以及时识别；跨口径数据混杂时，口径声明缺失易引发理解偏差。

技能如何工作

核心能力

• F1 查最新：优先联网检索中国人民银行官方源（http://www.pbc.gov.cn），返回最新利率值、发布日期、同比/环比及来源链接；若联网失败，自动回退references/_snapshot.md基线并标注"以官方为准"。
• F2 历史罗列：按时间范围生成结构化表格（期次/数值/同比/环比），时间粒度支持月/季/年，自动关联同比/环比计算结果。
• F3 对比分析：基于母版方法论自动计算YoY（同比）/MoM（环比），标注突变点（如波动超±0.5pct时触发异常提示），趋势文字描述结合数据特征生成。
• F4 口径百科：强制套用母版口径声明模板，输出前必须附带定义/基期/频率/单位/截止日期+来源/跨口径提示，确保数据可追溯。
• F5 异常预警：当利率波动超出合理带（±0.5pct）时主动标注异常点，提示用户关注潜在风险，规则阈值可配置。
• F6 跨指标联动：科普与利率相关的指标关系（如LPR、MLF等），帮助用户理解数据间的联动逻辑，但不替代专业分析。
• F7 导出：通过scripts/export.py将查询结果导出为.csv或.md，保留原始口径声明和来源信息。

关键步骤

1. 检索策略：联网优先取官方源，失败时回退快照基线并明示数据时效；
2. 口径校验：所有数值输出前必须经过口径声明模板校验，确保定义、基期、频率等要素完整；
3. 异常检测：基于波动带规则自动识别异常值，触发时标注异常类型及可能原因；
4. 结果封装：统一输出格式（表格/文字描述），保留来源链接和口径声明，支持结构化导出。

适用边界与注意点

• 仅覆盖利率单指标：其他指标需使用对应细分技能（如GDP、CPI等），通过母版router.md路由；
• 不替代官方发布：所有数据以中国人民银行官方源为准，快照数据仅作兜底参考，严禁用于正式决策；
• 不处理微观/非公开数据：仅支持公开的宏观利率数据，不覆盖实时行情或非公开数据；
• 纯规则驱动：跨平台运行依赖skills/目录部署，不涉及模型自动执行或平台独占MCP；
• 数据时效性：联网失败时回退的快照数据可能存在延迟，需在结果中明确标注"以官方最新发布为准"。