五层筛子投资分析

要解决的问题

• 个股分析常把数据、基本面、估值和决策混在一起，容易出现先看到什么就信什么、前后结论互相打架，却仍强行融合的情况。
• 对工程师来说，问题不只是“结论对不对”，而是分析链路是否可复现、可检查：哪些输入来自脚本，哪些来自搜索，哪一层结论与前面矛盾。

技能如何工作

• 多头注意力式编排：把输入标的映射为 Query，每层规则映射为 Key，每层结论映射为 Value；Head 0 到 Head 5 分别处理数据验证、公司定位、驱动因子、关键矛盾、估值和决策。
• 脚本数据优先：每次分析先执行已有脚本，脚本不可用再考虑 web_search，降低把二手描述当成一手数据的风险。
• 层间一致性检查：每个 Head 完成后检查是否与前面结论一致；发现冲突时暂停并请用户判断，而不是自动“协调”。
• 高阶融合：完整报告还会进入 Head 6，基于前面结论做更进一步的预判，输出结构化 Markdown 报告。

适用边界

• 更适合有明确代码、财务数据和行业语境的投资分析编排，不是自动买卖建议或实时行情工具。
• 资料未覆盖的实时价格、交易执行、合规结论需要外部系统补齐。