监测AI驱动的白领劳动替代及宏观金融溢出的早期预警信号，适用于需要实际指标框架的情形。
AI 迁移监测器
功能概述
AI 迁移监测器是一项面向实际任务的技能，主要用于利用这一技能为AI领导的劳动力替代和下游财务压力建立一个结构化的风险监测器；.输出格式；
核心要点
- 标志委员会(10个指标)。
- 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。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。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；
结果检查与注意事项
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。
AI 替代监测器
使用本技能生成一份结构化的风险监测报告，用于评估 AI 驱动的劳动力替代效应及其引发的下游财务压力。
输出格式
始终返回以下四部分内容：
- 信号看板（10 项指标，每项包含最新数值、变化方向、是否突破阈值）
- 综合风险灯号（
GREEN/YELLOW/ORANGE/RED） - 可执行建议（针对投资组合或风险敞口的具体建议）
- 数据缺口（缺失或过时的数据输入）
指标框架
请参考 references/thresholds.example.json 文件，并严格遵循其中定义的指标 ID、阈值及层级划分。
同时，在解读风险时须应用“工业革命视角”（Industrial-Revolution Lens）：
不可仅依据裁员数据单独评估风险。
应比较 替代速度 与 再吸收速度（新增需求 + 新增资本支出）。
若替代行为虽削弱了劳动力需求，但资本支出/再投资显著加速，则应避免过度上调危机等级。
A 类（领先劳动力需求指标）：A1–A4
B 类（劳动力市场确认指标）：B1–B3
C 类（溢出效应：消费/信贷）：C1–C3
综合判定规则
- YELLOW：A 类指标中 ≥2 项被触发
- ORANGE：A 类指标中 ≥2 项被触发，且 B 类指标中 ≥1 项被触发
- RED：A 类指标中 ≥2 项被触发，B 类指标中 ≥1 项被触发，且 C 类指标中 ≥1 项被触发
- GREEN：其他所有情况
薄弱环节解读（Jones 视角）
在评估宏观影响时，需执行薄弱环节检查（weak-links check）：
- 即便广泛推行自动化，只要关键瓶颈型任务仍供应短缺，宏观层面仍可能实现渐进式增长。
- 不可仅因部分任务已实现自动化，即推断宏观系统将立即崩溃。
- 若瓶颈代理指标持续收紧（如 D3 恶化、D4 显示再投资疲软），则应维持较高风险评级。
- 若瓶颈通过再投资/资本支出缓解，且购买力改善（D1/D2 向好），则应避免过度上调风险等级。
最低质量要求
- 为每一项指标标注时间戳，并注明频率不匹配问题（周度 vs 月度 vs 季度）。
- 若数据源覆盖不全，将置信度标记为
low或medium。 - 严禁隐藏缺失数据；所有缺失项必须明确列于 Data Gaps 下。
- 若缺失指标超过 3 项，则整体置信度下调一级。
推荐告警风格
告警内容应简明扼要、面向决策：
- “发生了什么变化”
- “为何当前尤为关键”
- “下一步应采取什么行动”
可选 JSON 模式
若用户要求机器可读输出，请返回如下字段：
asOfsignals[]（含 id、value、unit、threshold、triggered、trend）compositeconfidencegaps[]notes[]
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