Skill: lj22503/investment-advisory-workflow (version 1.3.0)

--- name: investment-advisory-workflow version: 1.2.0 description: "［何时使用］当用户需要投顾服务时；当用户说'最近 XX 怎么看'、'这个事件有什么用'、'帮我看看持仓'、'100 万怎么配置'、'大跌了怎么办'时触发。场景驱动的投顾全流程，融合四专家思维。" author: 燃冰 & ant created: 2026-04-24 skill_type: 通用🟡 allowed-tools: [Bash, Read, Write, Exec, WebSearch] related_skills: [investment-workflow, fund-analyzer-pro, holding-diagnoser, fund-allocator, decision-checklist, companion-script, expression-layer] tags: [投资顾问，场景驱动，工作流，资产配置，行为金融] --- # investment-advisory-workflow: 投资顾问工作流 🎯 ## 📋 功能描述 帮助用户**系统化执行投顾全流程**。融合林奇 (洞察)/卡尼曼 (行为)/芒格 (逆向)/马利克 (系统) 四位专家思想，覆盖 5 个用户场景。 **适用场景：** - 市场解读 / 事件分析 / 持仓诊断 / 资产配置 / 行为纠偏 **边界条件：** - 不替代持牌投顾服务 - 输出为 Markdown 报告，需配合 data_layer / mcp-aktools / qieman-mcp 获取真实数据 - 场景识别依赖用户输入关键词与情绪表达 - **KYC 前置**：资产配置场景（场景 4）必须先收集用户年龄/风险偏好/金额/期限，不直接给配置方案 - **四专家标注**：输出必须包含 [林奇视角]/[卡尼曼视角]/[芒格视角]/[马利克视角] 标注，确保思维融合 - **隐私保护**：检测到敏感信息（身份证/银行卡）必须脱敏，不入库 --- ## 🔄 5 个核心场景 | 场景 | 触发词 | 调用步骤 | 输出 | |------|--------|---------|------| | 市场解读 | "最近 XX 怎么看？" | market-scan → industry-rank → plain-explain → ljg-card | Markdown + PNG 卡片 | | 事件分析 | "这个事件有什么用？" | market-scan → industry-rank → multi-view → plain-explain → decision-integrate | Markdown 影响分析 | | 持仓诊断 | "帮我看看持仓" | data-query → holding-diagnoser → decision-checklist → fund-allocator → report-generator | Markdown 诊断报告 | | 资产配置 | "100 万怎么配置？" | decision-checklist → fund-allocator → ljg-roundtable → IPS 模板 → report-generator | Markdown 配置方案 | | 行为纠偏 | "大跌了怎么办？" | market-scan → companion-script → ljg-relationship → problem-mapper → plain-explain | Markdown 纠偏方案 | 详细四专家框架 → `references/four-experts.md` 六阶段能力库 → `references/six-stages.md` 共享 Skill 说明 → `references/shared-skills.md` --- ## ⚠️ 常见错误 **错误 1：混淆投资工作流与投顾工作流** ``` 问题： • 用户问"帮我看看持仓"，却调用投资工作流的 stock-research • 输出偏重标的分析，忽略用户心理与行为纠偏 解决： ✓ 投顾工作流核心是"帮别人"，侧重 KYC + 行为干预 + 陪伴 ✓ 投资工作流核心是"自己投"，侧重标的分析 + 决策验证 ✓ 严格匹配场景定义 ``` **错误 2：忽略四专家视角融合** ``` 问题： • 输出只有数据，没有行为纠偏或逆向思考 • 像数据报告，不像投顾建议 解决： ✓ 每个场景必须融合至少 2 个专家视角 ✓ 标注 [林奇视角]/[卡尼曼视角]/[芒格视角]/[马利克视角] ✓ 输出包含"洞察 + 行为 + 逆向 + 系统"四维结构 ``` **错误 3：配置方案硬编码** ``` 问题： • 直接给固定比例，不协商 • 忽略市场观点动态调整 解决： ✓ fund-allocator 必须输出基础配置 + 调整后配置 ✓ 生成协商点（风险偏好 vs 配置比例） ✓ 标注调整理由与置信度 ``` **错误 4：情绪识别缺失（冷冰冰）** ``` 问题： • 用户说"大跌了，我好慌"，AI 直接给数据报告 • 忽略情绪，导致建议"冷冰冰"，可能引发非理性操作 解决： ✓ 阶段 1 必须检测情绪词（"慌"、"割肉"、"好怕"、"大跌"） ✓ 若检测到情绪，优先调用 companion-script 安抚话术 ✓ 原则：先处理情绪，再处理问题 ``` **错误 5：KYC 前置不足（无画像不配置）** ``` 问题： • 用户问"100 万怎么配"，AI 直接给比例 • 未收集年龄/风险偏好/期限，配置方案不匹配 解决： ✓ 执行"无 KYC，不配置"原则 ✓ 若信息不全，暂停配置流程，先引导用户完成 KYC 问卷 ✓ 输出中必须包含"基于您的风险等级为 XX"的声明 ``` **错误 6：隐私保护缺失** ``` 问题： • 用户输入身份证号/银行卡号，AI 原样输出或入库 • 数据安全风险 解决： ✓ 立即脱敏：输出时掩码处理（如"6222 **** **** 1234"） ✓ 安全提示：提醒用户"请勿在对话中发送完整身份证号/银行卡号" ✓ 不入库：敏感信息不写入知识库/日志 ``` --- ## 🧪 使用示例 **输入：** ``` 最近消费怎么看？ ``` **预期输出：** - 识别场景：市场解读 - 调用：market-scan → industry-rank → plain-explain → ljg-card - 输出：Markdown 解读 + PNG 卡片（含四专家视角标注） **输入：** ``` 大跌了，我好慌，要不要割肉？ ``` **预期输出：** - 识别场景：行为纠偏 + 情绪检测 - 调用：market-scan → companion-script（安抚）→ ljg-relationship（行为识别）→ problem-mapper（纠偏） - 输出：Markdown 安抚话术 + 纠偏方案 **输入：** ``` 100 万怎么配置？ ``` **预期输出：** - 识别场景：资产配置 - 调用：decision-checklist（KYC 问卷）→ fund-allocator → ljg-roundtable → IPS 模板 → report-generator - 输出：Markdown 配置方案 + IPS（若 KYC 不全，先询问） --- ## 🔧 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/qieman-mcp 是否运行？ | | 输出像投资报告 | 是否混淆投资工作流？检查场景定义与专家视角融合 | | 配置无协商点 | fund-allocator 是否调用？是否生成协商点？ | | 缺乏行为纠偏 | 是否调用 companion-script / ljg-relationship？ | | 情绪未识别 | 是否检测情绪词？是否优先安抚？ | | KYC 缺失 | 是否执行"无 KYC 不配置"？是否先询问画像？ | | 隐私泄露 | 是否检测敏感信息？是否脱敏输出？ | --- ## 🔗 相关资源 - 四专家框架：`references/four-experts.md` - 六阶段能力库：`references/six-stages.md` - 共享 Skill 文档：`references/shared-skills.md` - 报告模板：`templates/report-template.md` - 标准参考：`docs/SKILL-STANDARD-v3.md`


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