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AGENTS.md — Agent 操作手册
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下一步必读：
skills/INDEX.md——skill 家族全景（22 个 skill 分四层：编排/核心/专项/持有期）、场景决策树、数据纪律与三条铁律。先懂数据纪律再动手。
本仓库是什么
A 股价值投资买卖闭环 v7：四视角 Agent 深度研究 → 六道闸门（确定性代码）→ 双轨交易（本地记账+富途模拟盘）。已投入每日无人值守运行（7 持仓、定时任务、自愈机制）。
绝对规则
- 不要动生产状态：
data/monitor/、data/positions/、reports/*.md是运行状态与研究成果，除非用户明确要求处理特定条目，否则只读 - 不要改六道闸门与反锚定的判据：阈值是冻结的先验值（见
docs/anti-overfitting.md），任何修改需用户明示 - bat 文件编码：
scripts/*.bat必须保持 ASCII + CRLF（曾因 UTF-8+LF 导致定时任务连续失败） - 不要大规模批量调用 LLM：重研 30-90 分钟/只，每日仅 1 只 full + 少量 lite；研究类任务先问成本
- 研究结论驱动，价格只做触发：任何"因为现价便宜所以值得买"的逻辑都是违规（反过拟合核心原则）
常用操作速查
# 查状态
python tools/agent_driver.py status # 队列状态
python tools/futu_bridge.py --positions # 模拟盘持仓
python tools/futu_bridge.py --reconcile # 双轨核对
python tools/price_monitor.py --ticker 600036 # 单股检查
# 手动触发
python tools/agent_driver.py review --limit 1 # 处理 1 只 REVIEW_DUE（含重研+闸门+买入）
python tools/agent_driver.py run-one 600036 招商银行 # 指定股票完整重研
# 日志
reports/monitor/cron_agent.log # Agent 运行日志（买入/拦截/补写）
reports/monitor/daily/cron.log # 定时任务心跳日志（[STEP] 标记）
reports/monitor/daily/{date}-monitor.md # 每日监控日报常见故障处置（按顺序）
- OpenD 掉线（查询返回 ok:false）：启动
%APPDATA%\Futu_OpenD\Futu_OpenD.exe等用户登录 - 队列卡 in_progress + 锁陈旧：
rm data/monitor/agent.lock后看 cron_agent.log 判断是续跑还是重试（报告新鲜<48h 且可解析 → 续跑 skip 重研） - 补写（四视角质量不合格）：
python -c "import sys; sys.path.insert(0,'tools'); import agent_driver as ad; ad.backfill_stale_views('CODE','名称','fix_xxx', ['视角1','视角2'])" - 富途下单失败但本地记账成功：修好 OpenD 后
python tools/futu_bridge.py --buy CODE 股数 价格补单 - 挂单未成交：现价>挂单价（高开）→ 撤单回滚等回落；现价<挂单价（低开）→ 降级不接飞刀。都走
futu_bridge --auto-fix或手动
研究任务入口
- 用户要求"研究某股" → 默认用
/investment-team-v2 {code} {name}技能（投研团队 2.0：四大师 + Bull/Bear 红队对抗辩论 + 裁判强制站队，详见skills/investment-team-v2.md）；要"一次性研究透+输出单一内在涨幅" → 用/super-research {code} {name}（超级投研编排器：初筛体检→v2红队→条件路由专项→定价审计→checklist→单一涨幅，详见skills/super-research.md）；快速研究可用旧版/investment-team {code} {name}（四视角并行） - v2 产出落盘
reports/{code}{名称}-商业模式分析.md、-财务估值.md、-行业竞争.md、-风险评估.md、-多头立论.md、-空头猎杀.md、-终审.md；财务估值报告含## 量化结论五字段（内在涨幅/击球区/目标建仓价/二次补仓价/数据核验），终审报告含强制站队方向 + 概率加权回报 + 证伪清单 - v2 中 Bear（空头研究员）的"致命利空命中"（须有数据支撑）→ 闸门否决项；"证伪清单"→ 持有期监控指标（衔接 skills/thesis-tracker.md）
- 研究完成后跑
python tools/report_sync.py --code CODE验证解析 - 定价中枢 skill 体系（新增）：
/expectation-arb（预期差审计：市场已定价什么，Consensus vs Price-Implied 预期二分法，只做审计不做估值，详见skills/expectation-arb.md）；/forward-return（收益率期限结构引擎：Business Driver Tree + Catalyst Object + 6m/1y/2y/3y/5y 回报曲线 + attribution + JSON 可回测落盘，详见skills/forward-return.md）。super-research 的 S3 已拆为 S3A(expectation-arb 市场隐含)/S3B(forward-return 业务路径)/S3C(forward-return 期限回报) 三层，S5 只裁决不重新建模（禁止 "内在价值=f(正常化利润,合理倍数)±隐含假设修正" 的 double count） - 财务数据规范（已升级）：所有财务事实用四层体系（T0原始披露/T1结构化数据商/T2金融聚合网站/T3 Web研究），Web(T3) 只产生研究证据不得覆盖 canonical 财务事实；每个数字按 canonical fact schema 记录（metric/value/period/basis/scope/source_tier/filing_date/confidence），详见
skills/financial-data.md - 行业估值难度纪律（所有研究 skill 通用）：研究开始前先跑
python tools/industry_valuation.py lookup --code {code}获取行业卡片（星级/宏观命中/额外维度/首选方法/PE陷阱/隐藏资产负债表）；★★★★+ 行业禁止 PE 直算，须用卡片首选方法；无映射先判断行业并map回写。详见tools/industry_valuation.py与data/industry_valuation_map.json
关键文档
data/monitor/LOGIC.md—— 闭环全部判据细节（最高权威）docs/anti-overfitting.md—— 反过拟合四层防线docs/agent_backtest_brief.md—— 回测开发任务书skills/expectation-arb.md—— 预期差审计（市场已定价什么，只做审计不做估值）skills/forward-return.md—— 收益率期限结构引擎（项目核心定价中枢）skills/financial-data.md—— 四层财务数据规范（T0/T1/T2/T3 + canonical schema）README.md—— 项目全景