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Meta Skill

Agent and plugin runtime upgrades belong to update-agent-runtime; init-workspace remains responsible for workspace scaffold and repair only.

meta-skill 是本插件唯一的 active skill-authoring guide。它维护 research / operations 双轨：research skill 保留严格投研结构，operations skill 使用更轻的执行结构。

写 / 改任何 active skill 时，以 root CLAUDE.md 为项目宪法，以本 skill 为 authoring guide。

心法

本 skill 的核心不是“把模板填满”，而是防止系统慢慢漂移：research skill 退化成 sell-side 流水账，operations skill 被硬套研究报告结构，metadata、正文、docs 和 manifests 脱节。

设计任何 skill 前，先问：它服务的到底是什么决策时刻？如果它改变研究判断，就是 research；如果它处理 workspace、文件、cache、session、路径、工具链或 skill authoring，就是 operations。分类错了，后面的结构、source discipline、保存策略和 docs / manifests 都会错。

好 skill 应降低研究员认知负担，而不是增加一套 AI 自嗨流程。用户是亚洲时区的 buy-side LS researcher，痛点是信息太多、单个公司时间被切碎、容易被噪音淹没。任何新 skill 都要说明它如何让研究更快、更准、更可沉淀。

职责边界

本 skill 负责：

• 设计、重写、审查 active skill 的 SKILL.md 和 skill.yaml。
• 判断 category: research|operations。
• 为 research skill 指定 research_layer：triage、foundation、deep-work、memory、supporting。
• 维护 artifact policy、version policy、public docs 和 manifests 的一致性。
• 把研究 skill 写作纪律维护在 active runtime skill 中。
• 维护 authority hierarchy、hard gate 和 UTF-8 文本纪律。

本 skill 不负责：

• 不写公司研究、thesis、driver-map、mechanism-insight、Boss Brief 或 topic artifact。
• 不创建 dated topic research artifact。
• 不恢复 meta.json 双轨。
• 不恢复 v2 state files、portfolio tracker、decision-journal、thesis-tracker 或 v2 pair state logs。
• 不把 active skills 物理移动进分类嵌套目录；插件 runtime skills 在 payload root 下保持 plugins/buy-side-research-skills/skills/[skill-name]/SKILL.md 一层平铺。

触发与输入

触发短语包括：

• “写一个新 skill”
• “改这个 skill”
• “重写 meta-skill”
• “skill 分类怎么做”
• “调整 governance”
• “新增 artifact policy”
• “把这个规则分给各 skill”
• “review 当前 skill governance”

执行前确认输入：

• 要创建或修改的 skill 名称。
• 该 skill 是 research 还是 operations。
• 如果是 research，属于 triage、foundation、deep-work、memory 哪一层。
• 是否需要新增脚本、assets、references；没有实际 runtime 需要就不要创建空目录。
• 是否会影响 public docs、manifest keywords 或 release package shape。
• 是否需要同步 README、docs、payload manifests 或 root marketplace metadata。

如果用户需求不清，先问清楚再写。不要凭想象 invent 一个 skill。

执行模式

Mode A: New Skill Design

用于新增 active skill。必须先写清：

• 这个 skill 服务什么“决策时刻”或 operational job。
• category 和 research_layer。
• artifact_policy。
• runtime boundary：做什么、不做什么。
• 上游 / 下游 skill。
• 需要新增或更新哪些 docs / manifests。

Mode B: Existing Skill Rewrite

用于重写或大改现有 skill。必须保护用户已有改动，不做无关重构；只改与本次目标相关的正文、metadata、docs 和 manifests。若旧 skill 已经有清晰心法、source policy、反模式、保存策略，应继承而不是重写成另一套风格。

Mode C: Governance Update

用于调整分类、版本策略、artifact policy、global rules、docs 或 manifests。必须同步 public docs、payload manifests 和 root marketplace metadata，避免“规则写了但安装入口没更新”。

Modeling skills (driver-map, driver-map, driver-map, model-update) use Model Sub-Agent Protocol. Do not add them to Parallel Evidence Pass, and do not give them evidence_cards_only.

Mode D: Review / Gap Audit

用于检查现有 skill 是否漂移。输出以问题和缺口为主，不要直接重写，除非用户明确要求实现。

Authority Hierarchy

规则冲突时按以下顺序判断：

1. plugin dev repo root CLAUDE.md
   • plugin 开发宪法
2. init-workspace/assets/CLAUDE.md.template
   • workspace 高层宪法模板
3. invoked SKILL.md
   • runtime executable contract
4. workspace .references/policy/research-policy-baseline.md
   • authoring baseline only，not runtime authority

runtime 行为上，如果 template 的高层摘要与某个 research skill 的具体执行细则看起来不一致：

• research SKILL.md wins

Capsule Policy

Research skills

Capsule 只做一件事：强制 agent 在执行前读取共享文件。所有运行时规则在 workspace .references/runtime/research-runtime.md 和 hooks 中，不在 capsule 中重复。

Capsule 格式（不可变）：

• MUST-read 指令 + workspace .references/runtime/research-runtime.md § anchor
• Hook 防御清单（一行）

禁止在 capsule 中写：

• Tier 回退链、provider 名、trust chain
• financial-data 调用方法
• subagent evidence card 协议
• 任何已在 references/runtime/ 或 hooks 中的规则

Modeling skills

driver-map、driver-map、driver-map、model-update 使用 separate modeling capsule，不吃 research capsule。

Supporting visualization skills

research-viz 这类 supporting visualization skill 仍属于 research 轨，但不进入主研究 ladder。它们可以生成 topic-side HTML artifact，必须绑定一个基准 markdown 研究产物，默认复用基准 stem，只替换扩展名为 .html；如需多图，可在 stem 后追加最小 qualifier。

EN-CN Sync Policy

每个 skill 的 SKILL.md（中文）是 source of truth。SKILL.en.md 必须保持同步：

• Capsule：必须完全一致（除了语言）。
• 输出结构：围栏 ```markdown 骨架必须完全一致。
• 必填 section：心法、反模式自查、篇幅基准、Artifact/保存策略 必须在 EN 中存在。
• 允许差异：反模式自查的具体条目数可不同（CN ≥10 条，EN 可按需调整）。
• 检查方式：写/改 CN 后立即改 EN，不同步不合并。

Operations skills

operations skills 不嵌 research capsule。

Hooks-First Runtime Law

跨宿主 deterministic runtime law 优先落到 workspace hooks，而不是继续堆进 skill prose。正式加载面是：

• workspace .claude/settings.json
• workspace .claude/hooks/
• workspace .codex/hooks.json

plugin dev repo 中的 hook 配置与脚本通过 init-workspace 交付到 workspace；plugin-local docs 不是宿主自动 hook discovery surface。

hook 只负责 binary / machine-checkable guardrails，例如 source legality、subagent boundary、workspace path safety、明显 narrative drift。判断密度高、依赖研究品味或需要主观裁判的规则，继续留在 SKILL.md、skill.yaml 与 authoring governance 中。

information-impact 的 claim qualification 与 primary-research-plan 的 compliance floor 也属于 hook-first binary rules。 reddit-sentiment 的 social clue-only boundary 也属于 hook-first binary rules。 peer-deep-dive 的 cross-market parity（上市身份 / 货币 / as-of）由 skill 自身的 §4.1 列定义强制（≥2 市场时必填 5 cross-market 列），不另设 hook。 modeling workbook artifacts 在范围内时，driver-map、driver-map、driver-map、model-update 的 statement presence、balance integrity、formula discipline、missing-actuals floor、valuation-basis floor、actuals_cross_check、driver_cross_check、internal_consistency、dcf_linked_to_3sm、dcf_input_sourcing、comps_sourced、meta_sheet 也属于 xlsx-aware hook-first binary rules。 research-journal 的 earned-insight gate 与 topic index map-only boundary 也属于 hook-first binary rules。 research-viz 的 stem-binding、self-contained delivery 和 source-line contract 也属于 hook-first binary rules。 定量事实治理层（fact_provenance：Tier 0-3 验证，claim_source_proximity：强声明必有 source 锚点）也属于 hook-first binary rules。

如 hook 与 prose 在 binary legality 上冲突，以 hook enforcement 为准。research-policy-baseline.md 继续只是 authoring baseline，不是 runtime authority。

Hard Gate

任何公共 research 规则变更，必须在同一个 change 里同步：

1. workspace .references/policy/research-policy-baseline.md
2. 所有受影响的 active research SKILL.md
3. 如影响 workspace 高层摘要，再改 CLAUDE.md.template
4. 如影响 public behavior / package language，再改 README.md、docs/release.md、payload manifests / marketplace manifests

不允许只改 baseline / template 而不改 skills 就合并或发版。

hooks-first 补充 hard gate：

5. 新的 deterministic runtime rule，如能脚本化，优先进 workspace hooks，而不是继续堆进 SKILL.md prose。
6. 规则一旦 hook 化，对应 SKILL.md 中的同类 binary rule prose 必须在同一个 change 删除。
7. hooks 共享脚本与宿主 adapter 必须同步维护；不允许只改 Claude 或只改 Codex 一侧配置。
8. hooks 的正式交付面是 init-workspace scaffold；不允许把 plugin dev repo 局部文件误当成宿主自动加载面。
9. skill-specific hook 新增后，review 仍保留旧 prose 的，视为治理失败。
10. 新增 runtime hook / repair script / install command 时，禁止再硬编码 powershell ... .ps1；必须走跨平台 launcher，或明确给出 Windows powershell 与 macOS pwsh 双写命令。

命名规则补充 hard gate：

9. 如变更 research topic artifact 命名规则，必须同步 workspace .references/policy/research-policy-baseline.md §11。
10. 每个会落 topic markdown 的 research skill 必须在 skill.yaml 的 artifact_policy 下声明 naming_mode。
11. 不允许只改某个 skill 的 prose / examples，而不改 skill.yaml。
12. supporting visualization skill 若生成 topic-side HTML artifact，必须把 stem-binding save contract 写进 skill.yaml 与 SKILL.md，不要另造一套平行 dated naming 体系。

UTF-8 文本纪律

中文或多语言文本资产统一使用 UTF-8 无 BOM。

• .md / .yaml / .json 默认按 UTF-8 无 BOM 维护。
• 修改中文文件时必须显式使用 UTF-8 写回。
• 批量脚本改写文本时必须指定 UTF-8，避免 mojibake。
• 不对 SKILL.md 做整文件重排或批量格式化；frontmatter、顶层 # H1、空行结构和 parser-sensitive 顺序只做本次字段所需的最小编辑。
• JSON 只做键值级最小编辑，不重排整个对象；YAML 保持现有缩进和引号风格，不为美化做全量重写。

工具资源

本 skill 无独立脚本依赖。修改本 repo 时优先读取：

• CLAUDE.md
• README.md
• docs/
• root .claude-plugin/marketplace.json
• 2-3 个相邻 reference skill 的 SKILL.md 和 skill.yaml

必读 reference skills：

如果只是写作或审查 skill，不需要外部网络。只有当用户要求核对 Claude / Codex 插件官方结构时，才查官方文档。

文件安全

• 不新建 meta.json。
• 不移动 active skill 目录；保持 plugins/buy-side-research-skills/skills/[skill-name]/SKILL.md。
• 不修改 AGENTS.md、.claude/、RTK.md 或本地 planning 文件，除非用户明确点名。
• 不创建空的 scripts/、assets/、references/ 目录。
• 不把 examples 当 runtime dependency。
• 不把 root screens/、peers/、quickreads/、cross-market/ 恢复为 active artifact 默认路径。

Skill Directory Spec

每个 skill 目录下允许以下子目录。这是收口——新 skill 只能创建这里列出的目录，init-workspace 和 update-agent-runtime 的 auto-discovery 也只处理这些。

目录定义

规则

1. 不部署 ≠ 不重要 — references/ 和 examples/ 是该 skill 的 canonical 参考和示例，agent 执行 skill 时能直接从 plugin cache 读。不能因为不落地 workspace 就删。
2. 没有 runtime 需求不创建空目录 — 如果 skill 不需要脚本或 assets，就不建 scripts/ / assets/。
3. 不要在此清单外新增目录 — 如果有新需求，先来改这个 spec，再建目录。
4. B类 auto-discovery — init-workspace 和 update-agent-runtime 的 B类规则就是遍历 skills/*/scripts/ + skills/*/assets/。加新文件到这些目录 → 自动部署，零改动。

Deployment 矩阵总览

skills/<skill>/scripts/          →  _scripts/<skill>/          覆盖
skills/<skill>/assets/           →  _scripts/<skill>/          覆盖
skills/<skill>/assets/templates/ →  _scripts/<skill>/          缺时补
skills/<skill>/references/       →  (不部署，agent 读 cache)
skills/<skill>/examples/         →  (不部署，agent 读 cache)
skills/<skill>/.platform         →  A类，部署到 workspace root

运行输出契约

默认输出短而可执行：

## Meta Skill Result

**结论先行**
[本次应该新增 / 修改什么，以及为什么]

## Required Edits
- [...]

## Validation
- [...]

## Open Risks
- [...]

如果用户要求实现，直接改文件。root scripts/ 开发校验层已删除；不要引用或恢复旧 validator / build-release 入口，除非用户另行要求重新设计工具链。不要输出长篇设计散文代替执行。

如果只是 brainstorm / review，输出应优先列问题、tradeoff、推荐路径，不要提前写完整 SKILL.md。

失败处理

• 如果 category 不清，先说明两种可能后果；不能猜成 research。
• 如果 skill 会新增 active count，必须同步 README / CLAUDE / docs / manifests 中的 skill 列表和路径说明。
• 如果 operations skill 被要求套 research 模板，应改用 operations 结构。
• 如果用户要求恢复 v2 state workflow，必须暂停并说明这是架构回退。
• 如果旧文档和当前 payload 结构冲突，以 root CLAUDE.md 和 plugins/buy-side-research-skills/ 当前结构为准；不要为了兼容旧流程恢复已删除的 root scripts/ 或 root skills/。

Workflow 联动

1. 用户上下文（必须内化）

• 身份：Buy-side equity researcher，hedge fund / LS 长短策略研究语境。
• 坐标：亚洲，时区影响美股 post-print 工作流。
• 覆盖市场：大中华（A 股 + 港股 + 中概 ADR）+ 全球（美 / 日 / 韩 / 欧）。
• 覆盖行业：industrials、aerospace and defense、advanced manufacturing、oil and gas、renewable energy、nuclear、emerging tech themes（AI 软件、AI 硬件、人形机器人、商业航天、quantum 等）。

LS 工作特征：

任何 skill 设计都要回答：这个 skill 是降低认知负担，还是增加？如果增加，要说明换来了什么不可替代的 value。

2. 当前系统设计哲学（v3 Journal-First）

不要重新设计 v2 已放弃的东西：

• 不恢复 state files for portfolio tracking，例如 coverage/[ticker]/thesis.md、pairs/[X-Y]/、portfolio/catalyst-pipeline.md。
• 不恢复 thesis-tracker、decision-journal、v2 pair state logs。
• 不恢复 ticker-centric 组织；研究围绕 topic 展开。

v3 的核心定位：

Senior Analyst Radar -> Better AI Question -> Research -> Journal -> Boss Brief

AI 不是 status tracker，而是 senior analyst coach：帮研究员问更好的问题、沉淀已研究的认知增量、发现高价值疑点。

Topic-centric 组织：

industry/
  [topic-namespace]/[topic-slug]/
    index.md
    YYYYMMDD-research-journal.md
    YYYYMMDD-boss-brief.md

3. Research / Operations 双轨结构

Top-level category 只允许：

• research
• operations

Research layers：

Operations skills：

Active skills 必须在 payload root 下保持一层平铺：plugins/buy-side-research-skills/skills/[skill-name]/SKILL.md。不要物理移动到 skills/research/ 或 skills/operations/。

4. 写好 Research Skill 的 9 个核心原则

每个原则都是 hard rule，违反就重写。

1. 服务“决策时刻”，不是“输出文档”：skill 应按研究员在哪个决策时刻调用来切，而不是按 memo / report 形式切。
2. 反流水账纪律：禁止公司历史、管理层履历、通用 SWOT、行业科普、无数据定性、表格复述。
3. 数据先行 / 强制结构化：判断必须有具体数字、表格或 source-backed evidence；表格必须有结构性 takeaway。
4. Source 政策 hard enforcement：事实、数字、引语必须有 source；绝对不能编 URL、页码、引语、数字、人名、日期。
5. 反模式自查必填：每条反模式必须具体到可机械自检。
6. 篇幅基准明确：写用户可见输出篇幅的下限 / 上限，以及超出时意味着什么。
7. Hard Standards / Hard Cutoffs：任何评级必须有 observable indicator，不允许凭感觉。
8. Workflow 联动明确：上游、下游、artifact 保存策略必须写清楚。
9. 心法节传递设计意图：1-3 段说明真正解决什么、最容易失败在哪里。

5. Research SKILL.md 必填结构

所有 research skill 统一使用以下 section 顺序。标 [必填] 的不可省略，标 [可选] 的按需加。

1. Frontmatter（短 trigger-only description，≤140 字符）[必填]
2. # 标题 [必填]
3. Research Runtime Capsule [必填] — 强制读 references/runtime/ 格式（见 §5.1）
4. 心法 [必填] — 1-3 段，解决什么、最容易失败在哪
5. 触发场景 [必填]
6. 输入澄清要求 [可选] — 有复杂输入时加
7. 执行模式（Mode A/B/C）[可选] — 多模式 skill 加
8. 输出结构 [必填] — 含围栏 ```markdown artifact 骨架 + Source contract
9. Artifact / 保存策略 [必填]
10. 与相邻 skill 的边界 [必填] — 本 skill 和相似 skill 的区别
11. 反模式自查 [必填] — ≥10 条，每条可机械自检
12. 篇幅基准 [必填] — 下限/上限，超出意味着什么

已删除的段：

• Global Rules Capsule — 不再需要。全局纪律在 workspace .references/runtime/research-runtime.md §2.2 和 hooks。
• Source 政策 / Source Contract 独立 section — 并入输出结构 blockquote（一句话）。
• 资料收集与 Source 验证 独立 section — 并入 workspace .references/runtime/research-runtime.md §2。skill 只保留特有执行流程。

Research frontmatter：

---
name: skill-name
description: Use when [具体触发场景和用户症状].
---

Frontmatter 必须只写短单行 UI 摘要，不总结 workflow；description 必须是纯文本单行，建议少于 140 个字符，不使用 | / > block scalar、Markdown、列表或长触发规则。

为了避免 skill card description 再次空白，active SKILL.md 除了正确 frontmatter 外，还必须保留一个顶层 # ... 标题；不要让 frontmatter 后直接进入 ## Research Runtime Capsule 或 ## Modeling Runtime Capsule。

§5.1 Research Runtime Capsule 标准模板

所有 research skill 必须使用以下强制读格式。核心 3 行不可变：

## Research Runtime Capsule

**执行本 skill 前必须先读取以下文件：**
- workspace `.references/runtime/research-runtime.md` §1（数据获取链）§2（来源验证链）§2.1（资料收集）§2.2（Source 纪律）§2.5（图片下载链）§4（产出合约）§5（保存合约）

**自动 Hook 防御：** `pre_write_gate`（source/tables/mermaid/image）`source_contract` `table_render_integrity` `mermaid_syntax` `skill_structure_contract` `evidence_ledger_floor`

规则：

• 核心 3 行不可变。§ anchor 根据 skill 需要调整（如不用图片的 skill 可去掉 §2.5）。
• 禁止在此段复述 Tier 链、provider 名、trust chain、subagent 流程。
• 禁止写 数据管道：调用 /financial-data——已在 references/runtime/ §1。
• 禁止写 Sub-agent outputs: evidence_cards_only——已在 references/runtime/ §3。
• skill-specific 定制放在 心法 或 执行模式 段，不放在 Capsule。

§5.2 Modeling Runtime Capsule 标准模板

建模 skill 使用以下模板。核心 4 行不可变，skill-specific 定制最多 2 行。

## Modeling Runtime Capsule

- Hook-enforced modeling rules (missing_actuals_not_zero, balance_integrity, structure_floor, etc.) live in workspace hooks.
- Shared modeling protocol: workspace `.references/policy/research-policy-baseline.md` §6.
- **数据源**：从 `actuals-resolved.json` 取 historical actuals，从 `.cache/driver-map/` 取 driver assumptions。缺失 actuals 不填零。
- Sub-agent QA bounded; main agent owns the final workbook.

[如有 skill-specific 建模规则，≤2 行]

建模 capsule 自检：

• Capsule 是否 ≤ 6 行？
• 是否删除了 Research Workspace Adapter 段（缓存路径列表）？
• 是否删除了 Model Sub-Agent Protocol 段（已在 shared baseline §6）？
• 是否删除了 consumer trust contract？
• 是否有重复 hook 的内容（missing_actuals_not_zero 等）？

6. Operations SKILL.md 必填结构

Operations skill 使用轻量执行结构：

1. Frontmatter
2. 心法
3. 职责边界
4. 触发与输入
5. 执行模式
6. 工具资源
7. 文件安全
8. 运行输出契约
9. 失败处理
10. Workflow 联动
11. 安全自查

Operations skill 不强制：

• 不强制 Global Rules Capsule。
• 不强制 Source 政策。
• 不强制 反模式自查；改用 安全自查。
• 不强制 篇幅基准；如果需要控制输出长度，在 运行输出契约 里轻量说明即可。
• 不设置 research_layer。

Operations skill 必须强调文件安全、幂等、fail honestly、不要越权写 research artifact。

7. Metadata（skill.yaml，必填）

每个 active skill 必须维护 skill.yaml。skill.yaml 是 metadata / index truth；SKILL.md 是 runtime truth。

必填字段：

metadata_schema_version: 1
name: skill-name
id: skill-name
display_name: Skill Name
version: 1.0.0
system_generation: 3.10.0
author: buy-side-research-system
namespace: research.equity
category: research
research_layer: triage
summary: ...
description: ...
trigger: ...
capabilities: ...
artifact_policy:
  save_policy: optional_topic_result
  default_artifact: skill-name.md
  canonical_location: industry/<industry>/companies/<ticker>/YYYYMMDD-[skill-name]-[Company-Name].md
  naming_mode: plain
  save_trigger: save only when user asks

Rules：

• category 只能是 research 或 operations。
• Research skill 必须有合法 research_layer。
• Operations skill 不得有 research_layer。
• meta.json 已 retired；不要新建、恢复或维护。
• version 是单个 skill 自身 semver，不是系统代际。
• system_generation 记录该 skill 当前对齐的系统代际。
• SKILL.md frontmatter 后第一个非空正文标题必须是顶层 # ...，再进入 capsule 或其它二级标题。

Artifact policy：

• save_policy 只能是 none、optional_topic_result、default_topic_result、earned_memory、external_workbook、workspace_scaffold、cache_artifact、topic_scaffold。
• 不落盘的 skill 写 conversation-only。
• Topic artifact 必须落在 industry/<industry>/companies/<ticker>/YYYYMMDD-[skill]-[Company-Name].md（格式见 workspace CLAUDE.md §3.2）。
• 只有会落 topic markdown 的 research skill 才声明 artifact_policy.naming_mode；可选值只允许 plain、optional_qualifier、required_qualifier。
• none、external_workbook、cache_artifact、workspace_scaffold、topic_scaffold 不声明 naming_mode。
• research-journal 只写 earned insight / Boss Brief / topic index update，不当作所有 skill 的普通保存目标。
• coverage-tracker 作为 memory skill，可用 earned_memory 写 workspace 根目录 COVERAGE.md；它不是 topic result。
• init-workspace 使用 workspace_scaffold，只创建 / 补齐 workspace。
• ingest 使用 cache_artifact，只写 .cache/ operational markdown。

默认 naming tier：

• plain：stock-quickread、company-history、alpha-thesis、bear-pre-mortem、earnings-setup、pair-trade、research-journal、moat-analysis、catalyst-map、capital-allocation、post-earnings-quick
• optional_qualifier：consensus-map、industry-landscape、peer-deep-dive、candidate-screener、primary-research-plan、scenario-model、market-sizing
• required_qualifier：mechanism-insight、teach-in、reddit-sentiment

8. Shared Runtime / Source Baseline

Research skill 的通用 source / anti-hallucination 规则现在由 shared baseline + workspace hooks 承接，不再要求每个 skill 本地复制 Source 政策。

authoring hard rules：

• research skill 必须默认依赖 shared source hierarchy：披露事实轨 topic-local evidence cache > primary public > trusted third-party > web；市场快照轨统一由 /financial-data 的 trust-based fill 链（Bridge → yfinance → WebSearch → Google Finance）获取，不再各自调 trusted-market-bridge。
• 示例必须展示正文短锚点与文末 ## Resources 双写同 target；不允许再写 S1 / I1 等短锚点代码后接 (link) 或 (url) 占位符——此类写法会被 source_contract hook 拦截。
• 一旦某条 binary source / structure / boundary 规则进入 hook，对应 SKILL.md 中同类规则 prose 必须删除，而不是继续双份保留。
• Source 政策 若保留，只能写 skill-specific non-binary edge；不能复述 shared legality。

9. 反模式 Catalog

通用反模式：

• 出现“成立于 / 总部位于 / 管理层经验丰富”。
• 5 年历史财务表罗列。
• 通用 SWOT。
• 行业入门 / 监管科普。
• “受益于 / 长期看好 / 看情况 / 有待观察”作为判断。
• 数据表无 takeaway / takeaway 复述表格。

Source 类反模式：

• 具体数字 / 引语无 source link。
• “据报道 / 有传言 / 有人说”当 source。
• 编造 URL。
• Sub-agent URL 直接当 verified。
• 多 source 冲突时挑一个用，不标注冲突。
• 引用 “10-K” 而不是 “10-K 2024 p.42”。

LS 视角缺失：

• Thesis 默认 long-only，不考虑 short / pair / hedge。
• Variant view 只 vs long consensus，不 vs short consensus。
• Pair trade 但 long thesis 和 short thesis 不能各自独立 sound。
• Short-only kill criteria 和 long 一样，没考虑 squeeze 风险。

数据空话：

• “估值偏贵 / 偏便宜”但不做反向工程。
• “Spread 偏离历史”但不给 z-score / percentile。
• 强度 = “High because 这是大新闻”。
• Catalyst 都是“长期”。
• Kill criteria = “如果错了就退”。
• Bear case 回报 -2%，bear 太弱。

AI 编造类：

• 编造业务关联，例如 “X 是 Y 供应商”但没有 source。
• 用已知市场概念股代替真实分析。
• Tier-2/3 关联只写“供应链相关”无具体 supplier link。
• 把卖方“概念股归类”当作业务关联依据。
• AI 推测 candidate 但不标 [需查证]。

Workflow 孤岛：

• 不声明 artifact_policy。
• 把 research material 直接写进 research-journal，跳过 Earned Insight Gate。
• 新产物继续默认写 root screens/、peers/、quickreads/、cross-market/。
• 没说明触发哪个下游 skill。
• Trigger keywords 和现有 skill 冲突。

10. 篇幅基准

Research SKILL.md 文件本身：

• 简单 skill：200-300 行。
• 标准 skill：300-450 行。
• 复杂 skill：300-500 行。
• 超过 600 行通常是 over-engineering，应拆开或精简。

Research 用户可见输出：

• Filter / Quick judgment skills：< 500 字硬上限。
• Single-stock research：1200-1800 字。
• Multi-stock research：N 线性 scale，1500-5000 字。
• Thesis building：800-1500 字。
• Coaching：< 300 字。

Operations 输出篇幅不强制使用研究篇幅基准；只需在 运行输出契约 中说明默认输出短而可执行。

11. 给 Agent 的 Final Workflow

按以下 5 步工作：

1. 理解需求：用户要写什么 skill？解决什么决策时刻或 operational job？属于 v3 核心循环哪一步？
2. 阅读 reference：必读 root CLAUDE.md、本 skill；至少读 2-3 个相邻 active skill。
3. 写 outline：先写章节标题 + 每节 1-2 句要点；复杂新增 skill 先给 user review。
4. 填充内容：重点打磨心法、反模式 / 安全自查、hard standards、artifact policy。
5. 自检 + flag：按 checklist 自检，并主动指出最不确定的设计决策。

输出给 user 时：

## [Skill Name] Result

**结论先行**
[完成了什么 / 建议什么]

## 关键设计决策
- [...]

## 验证
- [...]

## Open Risks
- [...]

12. 自检 Checklist

Research skill：

• Frontmatter name + trigger-only description。
• skill.yaml 有 category: research 和合法 research_layer。
• 心法 1-3 段。
• 包含当前版本 Research Runtime Capsule。
• 若保留 Source 政策，只能写 skill-specific non-binary 增量；shared legality 不得回流。
• 触发场景具体。
• 输出结构章节级 + 字段级。
• Artifact / 保存策略与 skill.yaml 一致。
• Workflow 联动表格。
• 反模式自查至少 10 条，且可机械自检。
• 篇幅基准明确。
• 在 v3 核心循环位置明确。
• 上下游 skills 明确。
• Trigger 不冲突。
• 例子符合 LS / 亚洲 / 工业 + AI，不用消费 / 医药例子。

Operations skill：

• Frontmatter name + trigger-only description。
• skill.yaml 有 category: operations，且没有 research_layer。
• 使用 operations 结构。
• 文件安全、幂等、fail honestly、边界清楚。
• Artifact policy 与正文一致。
• 不创建 research artifact，除非该 operations skill 的职责就是创建 scaffold / cache。
• 不强制 research capsule / skill-local Source 政策 / 篇幅基准。
• Validator、docs、manifest count 同步。

Supporting visualization skill：

• category: research，但 research_layer: supporting，不混进主 research ladder。
• 有完整 frontmatter、顶层 # H1、runtime capsule 和清晰 output contract。
• 保存到 topic 时必须绑定一个基准 markdown research artifact，并复用同一 stem 输出 .html。
• 不把安装器、拖拽 .skill 包说明或外部分发层 manifest 搬进 plugin runtime skill。
• 只做 source-backed visualization，不创造新的公司事实或 thesis。

13. 不要做的事

• 不要让 research skill 只引用 CLAUDE.md；插件运行时可能不读 CLAUDE.md。
• 不要给 operations skill 硬加 research capsule、skill-local Source 政策或篇幅基准。
• 不要默认 long-only。
• 不要把 skill 设计成 sell-side report 模板。
• 不要 silently 做 assumption；不确定就 flag。
• 不要恢复 v2 state files、decision-journal、thesis-tracker、v2 pair state logs。
• 不要恢复 meta.json。
• 不要把 active skills 物理嵌套进分类目录。

安全自查

• ❌ 把 operations skill 写成 research report 模板。
• ❌ 给 operations skill 强制 篇幅基准、Senior Analyst Radar 或 primitive routing。
• ❌ 忘记更新 skill.yaml，只改 SKILL.md。
• ❌ 忘记更新 docs / manifests，导致规则只存在于单个文件里。
• ❌ 新增 active skill 但 active count 仍是旧值。
• ❌ 新增 skill 后没加入 README / CLAUDE / manifests。
• ❌ 恢复 meta.json。
• ❌ 把 active skills 物理嵌套进分类目录。
• ❌ 把 research-journal 当作所有 skill 的普通保存目标。
• ❌ 把 .cache/ 当作 earned memory 或 original source。

文档版本

• 版本：v2.0
• 基于：buy-side-research-skills v5.0.0
• 最后更新：2026-06-01
• 维护者：用户（user）