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Investment Workflow

[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。
【何时使用】用户需要投研分析或提及“分析标的”“现在值得买”“XX行业怎么看”“热点影响”“开会讨论投资”等场景时触发。覆盖6个场景的投研全流程。
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未分类 clawhub v1.2.0 1 版本 100000 Key: 无需
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#investment#latest#research#workflow

概述

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-integrateMarkdown 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-integrateMarkdown 行业报告
扫描推荐"现在什么值得买?"market-scan → industry-rank → data-query → decision-integrateTop 3 标的 + 优先级
行业看法"对 XX 行业怎么看"industry-rank → deep-think → plain-explainMarkdown 散文
热点分析"这个热点有什么影响"market-scan → industry-rank → multi-view → plain-explainMarkdown 影响分析
开会讨论"开会讨论"multi-view → decision-integrateMarkdown 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

版本历史

共 1 个版本

  • v1.2.0 当前
    2026-05-07 04:33 安全 安全

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