投资分析纪律与溯源

解决的数据信任问题

• 默认行为风险：模型会自信地引用无法溯源的财务数字，把公众号观点包装成结论，跨报告比较时可能混用不同会计准则或时间口径，再基于这些错误假设继续推理。等到下游才发现错误时，整条分析链往往需要重建。
• 本技能的作用：不替代估值与判断，而是在推理前后加上质量控制层，确保每个关键数字、假设和结论都有可追溯的来源或明确的不确定性标签。

核心工作机制

• 分段确认：分析按“数据采集 → 数据验证 → 推理建模 → 结论输出”切分；每个阶段完成后，Agent 会停下并请求确认。若发现假设错误，可以立即终止或修正，而不是让错误污染后续所有步骤。
• 双源与原文核对：行情与财务数据至少要求两个独立来源交叉；涉及公司财报时，优先核对交易所或公司披露原文。来源使用 [来源, 日期] 标注；无法验证的数据标为 [UNSOURCED]，推断和模型补充标为 [ASSUMPTION]。
• 结构化中间输出：数据表、竞品对比和公式推导都以结构化 JSON 保留在对话中，而不是只给自然语言叙述。这样用户可以逐项检查单位、日期、口径和变量定义。
• 三层数据防线：第一层是双源交叉；第二层是计算逻辑透明化，包括锚定日期和口径说明；第三层是阶段审计与输出前自检，覆盖日期、单位、会计准则、汇率、停牌和除权除息等常见错误。

适合谁、边界在哪

• 适合：需要复核财报数字、分析券商或媒体报告、对比同赛道公司、检查估值公式假设，或希望建立可重复投资研究流程的用户。
• 不负责：该技能不做买卖建议，不做技术面分析和量化回测，也不对非上市公司做深度尽调。涉及真实资金的决策应结合尽调、风控和专业意见。