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Investment Advisory Workflow

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.NET 9.0

【使用时机】用户需要投顾服务或提及持仓、资产配置、行情等场景时触发;场景驱动的投顾全流程,融合四专家思维。

investment-advisory-workflow: 投资顾问工作流 🎯

功能概述

investment-advisory-workflow: 投资顾问工作流 🎯是一项面向实际任务的技能,主要用于📋 功能描述;帮助用户 系统化执行投顾全流程;

核心要点

  • 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;

使用与执行

边界条件:;不替代持牌投顾服务;输出为 Markdown 报告,需配合 dat。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

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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