必须将统计规则固化为函数型Skill并强制Agent调用：在技能中心新建calc_trading_metrics_v2，明确定义“有效交易”等边界条件；通过系统提示词硬性约束+工具白名单限制调用路径；最后用标准测试数据反向校验三Agent结果一致性。
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要在WorkBuddy中确保多个Agent在处理数据时采用完全一致的统计口径，不能依赖各Agent自行理解“胜率”“盈亏比”“有效交易”等术语，必须将计算逻辑固化为可复用、不可篡改的共享规则，否则A Agent算出的胜率和B Agent汇报的胜率必然不一致。
统一统计口径的核心：把规则变成可调用的Skill
第一步：进入【技能中心】→点击【新建Skill】→选择类型为“函数型Skill”。
第二步：在代码编辑区粘贴标准化统计逻辑（以Python为例），明确写死所有边界条件：比如“有效交易”定义为“成交金额＞500元且持仓时间≥3分钟”，不能写成“一般认为持仓较久的才算”这类模糊描述。
第三步：为该Skill命名，例如calc_trading_metrics_v2，并在描述中注明“本Skill定义所有交易类Agent必须使用的唯一统计口径，v2版起生效，禁止绕过直接手写公式”。
第四步：保存后，在Skill列表页点击右侧【权限配置】→勾选所有需使用该口径的Agent（如DataAnalyzer、ReportGenerator、RiskChecker），确保它们只能通过此Skill获取指标值。
强制约束：在每个Agent的系统提示词里锁死调用路径
方法一：在Agent的系统提示词开头插入硬性指令——【任何涉及胜率、盈亏比、交易频率的数值输出，必须调用Skill calc_trading_metrics_v2 计算，不得自行编写公式或引用外部文档定义】。
方法二：对关键Agent启用“工具白名单”，在【Agent管理】→编辑对应Agent→【工具权限】页，仅保留calc_trading_metrics_v2和基础文件读取权限，移除Python执行、HTTP请求等可能绕过Skill的高风险工具。
这一步漏掉，就等于给每个Agent发了一把钥匙却没锁保险柜——它们都能自己开门，但没人保证开的是同一扇门。
验证口径一致性：用测试用例反向校验
① 准备三组标准测试数据（例如：10笔交易明细，含成交价、时间、方向、金额），存为test_case_alpha.json。
② 分别向DataAnalyzer、ReportGenerator、RiskChecker三个Agent发送相同指令：“请用统一统计口径分析test_case_alpha.json，返回胜率、平均盈亏比、最大连续亏损笔数”。
③ 比对三者返回的三个数值是否完全一致（注意：小数点后四位都要相同）。只要有一个Agent结果不同，立刻检查它是否绕过了Skill调用，或其系统提示词中存在冲突定义。
这一步不做，你永远不知道“统一口径”只是写在纸上的口号。
