Skill: lj22503/investment-workflow (version 1.2.0)

--- name: investment-workflow version: 1.1.0 description: "［何时使用］当用户需要投研分析时；当用户说'分析这个标的'、'现在什么值得买'、'对 XX 行业怎么看'、'这个热点有什么影响'、'开会讨论投资'时触发。场景驱动的投研全流程，覆盖 6 个场景。" author: 燃冰 & ant created: 2026-04-24 skill_type: 通用🟡 allowed-tools: [Bash, Read, Write, Exec, WebSearch] related_skills: [investment-advisory-workflow, fund-analyzer-pro, holding-diagnoser, fund-allocator, ljg-skills] tags: [投资研究, 场景驱动, 工作流, 市场分析, 行业分析] --- # investment-workflow: 投资工作流 🎯 ## 📋 功能描述 帮助用户**系统化执行投研全流程**。不是一套固定流程，是 6 个用户场景 × 共享 Skill 模块的排列组合。 **适用场景：** - 买股票 / 投行业 / 扫描推荐 / 行业看法 / 热点分析 / 开会讨论 **边界条件：** - 不替代深度基本面研究 - 输出为 Markdown 报告，需配合 data_layer / mcp-aktools 获取真实数据 - 场景识别依赖用户输入关键词 - **模糊输入处理**：用户输入过于模糊（如"最近怎么样？"）时，先询问澄清（行业/事件/标的），不强行触发完整工作流 --- ## 🔄 6 个核心场景 | 场景 | 触发词 | 调用步骤 | 输出 | |------|--------|---------|------| | 买股票 | "我要买股票"、"分析 XX" | data-query → stock-research → decision-integrate | Markdown 决策报告 | | 投行业 | "我要投行业"、"XX 行业值得投吗" | industry-rank → data-query → multi-view → decision-integrate | Markdown 行业报告 | | 扫描推荐 | "现在什么值得买？" | market-scan → industry-rank → data-query → decision-integrate | Top 3 标的 + 优先级 | | 行业看法 | "对 XX 行业怎么看" | industry-rank → deep-think → plain-explain | Markdown 散文 | | 热点分析 | "这个热点有什么影响" | market-scan → industry-rank → multi-view → plain-explain | Markdown 影响分析 | | 开会讨论 | "开会讨论" | multi-view → decision-integrate | Markdown 会议纪要 | 详细共享 Skill 说明 → `references/shared-skills.md` 数据层集成说明 → `references/data-layer-integration.md` --- ## 🔄 核心执行流程（6 阶段） > **原则**：按场景调用 2-4 个阶段，非必须不跑全 6 步。 ### 阶段①：场景识别 **动作**：从用户输入提取关键词，匹配 6 个核心场景之一。 **输出**：场景名称 + 触发步骤列表。 **降级**：若输入模糊（如"最近怎么样？"），先询问澄清，不强行触发。 ### 阶段②：数据查询（market-scan / data-query / industry-rank） **动作**：调用 data_layer / mcp-aktools 获取实时数据。 **指令**： - 优先调用 `data_layer`（带缓存）。 - 失败时降级到本地缓存或明确告知"数据获取失败"。 - 标注数据来源与时间：`[数据：指标 | 来源：数据源 | 时间：时间]`。 ### 阶段③：深度分析（stock-research / multi-view / deep-think） **动作**：执行降秩分析、追本分析或多视角验证。 **指令**： - 必须保留推演链（表象→机理→原理→公理）。 - 附 ASCII 关系图辅助理解。 - **合规转化**：若用户请求"帮我买 XX"或"推荐代码"，**不直接拒绝**，转化为"交易成本分析"或"筛选方法论"投教内容。 ### 阶段④：逻辑验证（decision-checklist / mental-models） **动作**：使用芒格思维模型/检查清单验证分析逻辑。 **输出**：逻辑漏洞清单 + 修正建议。 ### 阶段⑤：决策整合（decision-integrate）⭐ 核心 **动作**：综合所有分析，给出明确建议。 **指令**： - **必须输出**：`买入 / 卖出 / 持有 / 观望` 之一。 - **必须标注**：置信度（高/中/低）及理由。 - 若数据不足，明确说明"因 XX 数据缺失，置信度低"。 - **禁止**：只罗列数据表格，不给结论。 ### 阶段⑥：多形式输出（调用表达层）⭐ 核心 **动作**：将决策报告传递给 `expression-layer` 进行格式化。 **指令**： - 调用 `expression-layer`，传入 `content` + `intent`（plain/writes/card/wechat）。 - **禁止**：直接输出原始 Markdown，必须经表达层路由。 - 输出形式：Markdown 报告 / PNG 卡片 / HTML 演讲 / 公众号推文。 --- ## ⚠️ 常见错误 **错误 1：线性执行所有阶段** ``` 问题： • 用户只问"XX 怎么看"，却跑完 5 个阶段 • 输出冗长，用户找不到重点 解决： ✓ 严格按场景定义调用 2-4 个共享 Skill ✓ 输出聚焦场景核心问题 ``` **错误 2：忽略数据层降级** ``` 问题： • mcp-aktools 或 data_layer 调用失败 • 报告数据为空或报错 解决： ✓ 优先调用 data_layer（带缓存） ✓ 失败时降级到本地缓存或明确告知"数据获取失败" ✓ 标注数据来源与时间 ``` **错误 3：推理过程缺失** ``` 问题： • 直接给结论，用户不知道"怎么想到的" • 缺乏降秩/追本/验证过程 解决： ✓ 每个结论必须保留推演链 ✓ 使用 [数据：指标 | 来源：数据源 | 时间：时间] 格式 ✓ 附 ASCII 关系图辅助理解 ``` **错误 4：数据罗列无结论** ``` 问题： • 阶段③只输出数据表格，阶段⑤未给出明确建议 • 用户得不到 actionable 的建议 解决： ✓ 阶段⑤必须综合数据给出"买/卖/持有"建议及置信度 ✓ 使用 decision-integrate 共享 Skill 整合所有分析 ``` **错误 5：合规拦截过度** ``` 问题： • 遇到模糊或交易指令，直接拒绝 • 未提供替代方案（如"扫描当前强势板块"） 解决： ✓ 执行"合规转化"协议：拒绝 -> 转化为分析/投教 ✓ 例："无法直接交易" → "分析交易成本/时机" ``` **错误 6：表达层未调用** ``` 问题： • 阶段⑥未调用 expression-layer • 输出格式不统一（有时表格，有时纯文本） 解决： ✓ 阶段⑥必须调用 expression-layer，传入 content + intent ✓ 让表达层统一路由至 Markdown/PNG/HTML ``` --- ## 🧪 使用示例 **输入：** ``` 分析消费 ETF 是否值得投？ ``` **预期输出：** - 识别场景：投行业 - 调用：industry-rank → data-query → multi-view → decision-integrate - 输出：Markdown 报告（含降秩分析、数据验证、圆桌讨论、决策建议） **输入：** ``` 现在什么值得买？ ``` **预期输出：** - 识别场景：扫描推荐 - 调用：market-scan → industry-rank → data-query → decision-integrate - 输出：Top 3 标的 + 优先级 + 逻辑 --- ## 🔧 故障排查 | 问题 | 检查项 | |------|--------| | 不触发 | description 是否包含触发词？用户输入是否匹配场景？ | | 数据为空 | data_layer 是否安装？mcp-aktools 是否运行？缓存是否过期？ | | 输出过长 | 是否跨场景调用？检查场景定义，只调用必要步骤 | | 推理缺失 | 是否跳过降秩/追本步骤？检查共享 Skill 执行顺序 | --- ## 🔗 相关资源 - 共享 Skill 文档：`references/shared-skills.md` - 数据层集成：`references/data-layer-integration.md` - 报告模板：`templates/report-template.md` - 表达层路由：`../expression-layer/SKILL.md` - 标准参考：`docs/SKILL-STANDARD-v3.md`


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