fadacai-portfolio

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Fundamental Allocation Study - Project Instructions

Project Overview

This is an investment research and portfolio management workspace. The user actively trades US stocks and options on a Level 2 options margin brokerage account (connected via the firstrade-server MCP as the reference broker integration).

Language & Format

• All output in Traditional Chinese (繁體中文)
• Thread/social media posts: plain text only, NO markdown, NO tables
• Reports and analysis: markdown tables are fine

Workflow

1. /briefing — quick daily check (~1 min); /briefing full (~3 min); /briefing deep (~5 min)
   • /briefing telegram — Telegram push tier (~2-3 min)：盤中推送專用，產出 briefing-out/ 兩個檔案
   • --send 旗標（任何 tier 可加）：執行完後推送 Telegram + email 副本
   • 例：/briefing telegram --send、/briefing full --send
   • launchd 每個交易日美東 11:00（盤中，開盤 90 分鐘後；A 窗失敗 → 美東 15:00 B 窗備援）自動執行 /briefing telegram --send（週五加 --codex）。一律以美國時間為準（2026-09-30 用戶）：launchd 每 5 分鐘叫一次、runner export TZ=America/New_York 自判時窗，Mac 在哪個時區都一樣；盤前 10:30 ET 前手動送的那份不擋 11:00 盤中窗；手動補發 BRIEFING_FORCE=1 bash tools/briefing_runner.sh。機械 pass（15:40–15:58 / 16:15–19:00 ET）、盤中防睡 keep_awake_us.sh 同理；runner 固定 --model sonnet（BRIEFING_MODEL 覆寫）、重試 5 次（2026-08-05 五修：API mid-stream 斷流連殺對策）。三次以上全滅 → 互動 session 手動 /briefing telegram --send 補發（dedup 防重複）
   • Setup 文件：docs/briefing-auto-send.md
   • 今日待辦自動執行（T6.5，2026-09-08 用戶指定）：/briefing telegram 產出的「今日待辦」中，屬於機械式清理/停損、SGOV 現金停泊、或 thesis 已確認的新倉/加碼，且觸發條件量化已達成、未被任何硬線（>10%集中/財報窗/R14鎖/檔數上限/position_guard缺口）擋下、且無 T5.5 跨日反轉旗標者，直接下單，不再等用戶確認——因為用戶可能不在電腦前。金額上限 $3,000 只管新增曝險（新倉/加碼）；機械減碼/停損/平倉與 SGOV 停泊不設上限（2026-09-14）。選擇權平倉（觸及開倉時寫死的管理線）可自動；開倉不自動。Telegram 訊息內以 ✅ 已自動執行 標註（含單號），不符合條件的仍列 🎯 待辦。細則見 .claude/skills/briefing/SKILL.md Telegram Tier § T6.5；延伸自既有互動場景「警報先做再報」規則到無人值守場景
   • 防自圓其說雙保險（2026-09-08，同上用戶指定，不用 Codex 版）：① T5.5 跨日一致性檢查——每日先讀前一交易日 telegram.txt，同一 ticker 的方向性判斷若無新數據支持卻反轉/升降級，標旗且對 T6.5 自動下單構成硬性攔阻；② T6.5 執行後強制留痕——每筆自動下單同時登錄一筆到期會被機械驗收的 thesis_ledger 條目（含具體證偽點），到期由既有 Step 0.7 due 機制自動驗收，不靠事後記憶
2. /portfolio-review — full deep report with live data via MCP
3. /stock-analysis TICKER — individual stock deep dive
4. /options-strategy TICKER STRATEGY — options calculation (supports multi-ticker comparison)
5. /trade-journal log|review|summary|auto — trade records
6. /mcp-health — test all MCP server connections
7. /event-vol-scan [days] [TICKER ...] — 財報/CPI/FOMC 前末日 buy call / 雙買 straddle 機會掃描（引擎 tools/event_vol_scan.py；賣方策略不適用、仍守財報 ±48h 禁令）
8. /trade-review [2w|4w|since YYYY-MM-DD] — 每兩週交易檢討（自我進化引擎）：歸因每筆成交是「系統決策」還是「脫離 plan 的自主決策」，算三個並列指標、驗影子訊號、更新 feedback/RULES-LEDGER.md 規則命中率，輸出「本期該改哪一條規則」。引擎 tools/trade_ledger.py；briefing 距上次 >14 天會提醒。每期加跑帳戶級四指標（期間報酬/CAGR/MDD/Sharpe + profit factor）：tools/account_metrics.py scan && report --live <即時總值>（淨值標記刮自 journal/briefing 快照，2026-06-01 起；FIFO 已實現含選擇權）
   • 無人值守（2026-09-29 用戶指定）：launchd com.fadacai.trade-review 每日 09:30 本地跑 tools/trade_review_runner.sh——review_due.py 判 trade-review 到期（>14 天）才執行 claude -p "/trade-review" --model fable，產出 → generate_html trade-review 推報告站 → Telegram 一則（§6 本期結論 + 網頁連結）；登入失效／逾時／無產出也推 Telegram（兩週一次的工作不准靜默失敗）。手動：--force 忽略到期、--notify-only <md> 只做 HTML + 推送。log briefing-out/trade-review-runner.log
   • 交易 α（score）：進出對不對。β 對實際使用的基準回歸算（半導體對 SMH、其餘對 SPY）——用券商 β（對大盤測）套 SMH 會嚴重過度調整，結論會反過來
   • 持有 α（holding-alpha）：該不該繼續抱。滾動窗 + 建倉至今。沒有這項，純交易指標會獎勵頻繁進出、把「抱對」記為零貢獻；首測持有 α 量級大於交易 α
   • beta capture（beta-capture）：行情好的時候吃到沒有。拆基準上漲/下跌日各自回歸 β；up-β < down-β = 漲不上跌得凶。梯級停利 + 買梯會機械性壓低 up-capture，這是純 α 看不見的成本
9. PMCC 收租候選掃描 — python3 tools/pmcc_scan.py（5 因子計分卡機械化，規則 feedback/pmcc-candidate-discipline.md；每次 /portfolio-review Section I.6 自動跑，找「想留但不看好大漲」的名字轉 poor man's covered call；判斷層留給 /options-strategy）

Codex 第二意見（opt-in --codex / --2nd）

Add --codex to any of the above (except /mcp-health, /trade-journal) to append a Codex second-opinion section:

• B1. 獨立第一性分析（預設） — Codex 在不知道 Claude 結論的情況下，獨立執行 Step 0e（thesis / 證偽條件 / 機率分布 / EV / Verdict），只給它 raw data。然後 Claude 與 Codex 兩個獨立輸出並排比較，找出真實共識 vs 真實分歧。所有 5 個 skill 適用。
• B2. 機會掃描 (/codex:rescue) — surface hot themes/tickers not in current portfolio. /briefing full/deep, /portfolio-review, /todo only.
• B3. 輪動分析 (/codex:rescue) — sector + stock rotation (leading/lagging vs SPY, money flow, 3 actionable rotation moves). Same 3 skills.

獨立第一性（而非對立面審查）是預設，因為 attacker mode 是 confirmation bias by design——要它找 bug 它一定找出 bug，分歧多半是 framing 製造的。兩邊盲跑同樣 raw data：真實共識 = 高信心，真實分歧 = 學習點。

進階：--codex-adversarial（opt-in 壓力測試）

若需要對「兩邊已對齊的結論」做進一步壓力測試（例如重大資金決策前），可改用 --codex-adversarial（或 --codex-adv）觸發舊版對立面審查。僅在有意識需要 attacker mode 時使用，預設 --codex 不跑 adversarial。

Codex 呼叫方式（CLI，所有 skill 共用 — 取代舊 plugin 路徑）

⚠️ 不要用 subagent_type: "codex:codex-rescue" 或 /codex:rescue。實測（2026-06-07）那條路徑會載入 ~/.codex/config.toml 的 superpowers@openai-curated plugin，強制「回應前必須 invoke skill」+ 全域 model_reasoning_effort = "xhigh"，把整個 turn 燒在讀檔 preamble，不產出分析。

改用 codex exec CLI，強制關掉 superpowers + 顯式指定 effort：

codex exec --color never --skip-git-repo-check --sandbox read-only \
  -c 'plugins."superpowers@openai-curated".enabled=false' \
  -c model_reasoning_effort=xhigh \
  "$(cat <PROMPT_FILE>)" > <OUT_FILE> 2>&1

（2026-07-30 用戶指定升 xhigh：當初鎖 medium 是防「superpowers 未關 + xhigh」把 turn 燒在讀檔 preamble；模板已強制關 plugin，xhigh 安全，代價是 B1/B2/B3 執行時間拉長，背景並行跑不阻塞主分析）

規則：

1. Prompt 第一行強制加：ANSWER DIRECTLY FROM THE DATA BELOW. Do NOT read files, do NOT invoke skills, do NOT run shell commands, do NOT use any tools. Output the analysis immediately.（雙保險，即使 superpowers 漏關也不讀檔）
2. B1/B2/B3 並行：各寫一個 prompt 檔，用 run_in_background 同時跑，輪詢 grep -c "tokens used" 判完成
3. 抽取回覆：awk '/^codex$/{f=1} f' <OUT_FILE> | sed '/tokens used/q'（去掉 echo 回來的 prompt + startup banner）
4. 中性化：B1 prompt 只給 raw 持倉 + fact 數據，不含 Claude 結論（per feedback/codex-prompt-neutrality.md）
5. 失敗 → 跳過：輸出 ⚠️ Codex 不可用：[error]，跳過第二意見 後照常輸出主分析
6. hook: SessionStart Failed 是 peon-ping 音效 hook 在非互動下的無害噪音，忽略
7. B1 機率分布反偷懶（必嵌 prompt）：Codex 走一次性 prompt 無我們的 probability-honesty-checker agent，會落回 default mirror（25/50/25）。故 B1 prompt 的機率分布段必須內嵌 5 步強制流程 + 禁用 default mirror shape（見各 skill B1 模板的「嚴禁偷懶」段，源自 feedback/probability-distribution-honesty.md）。比較 Claude vs Codex EV 前先確認 Codex 機率非 default，否則分歧是「Codex 偷懶」而非真實見解衝突。

Key Files

• plan.md — 狀態版（2026-09-02 重建）：三條硬線 + 持倉表生成區（tools/position_guard.py --render-plan 自動寫入，禁手改）+ 唯一一張候補表 + R19 pair 追蹤。手改只限候補表與硬線，且只在用戶要求時。歷史決策全文 research/plan-history.md（凍結）
• research/roster.json — 桶別唯一資料源（信念/認列/sleeve/樂透）；每檔持倉必須登記，否則 guard 報缺口；改桶別改這裡不改散文
• tools/position_guard.py — 持倉守門（briefing Step 0.75 / trade-review 5.5 每次跑）：Firstrade live 持倉 → R14 天數、R23 arm/線/警報自動掛撤、R8 GTC 缺口、>10% 硬線、檔數上限、財報窗、桶別缺口、旗標逾期、C2 R8+R23 合計 30% runner 保底、R16 樂透停損缺口、R24 閒置現金、R28（R23 觸線區/減碼後 30 天禁加碼 buy_locked／減碼後跌破成本殘倉須旗標／單名累計虧損 ≥1.5% 帳戶 forced 旗標，2026-09-14 CRDO 案）、R29 認列桶機動性（殘倉 <1.5% 不配名額／gate ≤ min(財報,15 交易日)／weakest_two 換手只換最弱兩檔／d) 節奏輪動：research/bench.json 候補綜合分連 10 日勝最弱在倉 ≥15 分且距上次換手 ≥14 天 → 換一檔，兩週最多一檔，出場 60 天內門檻加倍，2026-09-17）、R30 買強 add_candidates（未實現>0 + revision up>down + 價>SMA50 + 權重<6% → 回檔 SMA20 GTC ≤$3k）、R25 修訂 sleeve 帶 4–8% + 帳戶自 sleeve 建立後峰 −10% 賣半換子彈（feedback/harvest-bucket-mobility.md、hedge-sleeve.md §7） → research/position-state.json + plan.md 標記區；exit 2 = 有缺口，逐條進 Key Alerts
• journal/ — 每日交易日誌（YYYY-MM-DD.md），含完整倉位快照
• feedback/ — 交易風格偏好，所有 skills 每次必讀
• feedback/RULES-LEDGER.md — 規則自己的命中率帳本（失效 ≥2 次 → 強制覆審）；由 /trade-review 每兩週更新；巧合欄與一致性檢查 tools/rule_stats.py ledger-audit [--write|--check]，產出檢查 tools/review_lint.py，判準 feedback/skill-vs-luck.md（R26 放棄條件 2028-09-06 裁決）
• research/ — 投資論文與研究筆記
• research/trade-ledger.jsonl — 結構化成交帳（含 origin 誰決定 / exec_via 怎麼下單）；工具 tools/trade_ledger.py
• research/order-registry.json — 在掛單快照累積（券商只回在掛單，斷天補不回來 → briefing 每次 snapshot-orders）
• research/shadow-signals.jsonl — 影子訊號旗標（記錄不阻擋）；工具 tools/shadow_signals.py。三類 signal：A4 高估旗標（flag 自動掃）+ R18 財報窗被擋加碼（block ...）+ 通用影子帳 record --kind cf-* --correct-if under|over（2026-09-14）：凡「想做但沒做」的決定——比選落選（cf-bench-loser）、R1 判輪動不賣（cf-r1-hold）、R17 擋下的盤中衝動（cf-r17-blocked）、T6.5 超上限未下（cf-t65-capped）、R23 觸發未執行（cf-r23-skip）——同一次登錄，score 30 天後機械計分餵回對應規則。沒做的決定是規則驗證的免費樣本，每期 /trade-review 4a-2 讀
• tools/trade_ledger.py register-order --id <單號> --rule <R…> — 規則單歸因登記（2026-09-14）：guard/briefing/skill 掛的規則單不一定寫進 plan.md，不登記會被歸因鏈判成 user；凡下規則單同一次登記
• tools/auto_exec.py — T6.5 機械單執行器（v2 live，2026-09-15 用戶解鎖）：以前一收盤判定 R23 線 / 用戶裁決收盤線 / 選擇權管理線 / R24 SGOV / R8 缺口 / R30 買強（回檔 SMA20 GTC 或走強分支）/ R25 sleeve 動作 / 陳舊自動賣單撤單，套 R14 鎖、財報窗、T5.5 反轉、R28a 買方鎖、C2 runner 保底、C6 現金閘、R30 14 日冷卻，同標的同向去重，寫 briefing-out/cache/auto-exec-plan.json。執行在收盤後：tools/evening_pass.sh（launchd com.fadacai.auto-exec-evening 16:20 ET）跑 guard + auto_exec --execute（需 AUTO_EXEC_LIVE=1），現股限價 gt90 直接掛、CANCEL 直撤，結果寫 executed + research/auto-exec-log.jsonl，一則 Telegram；早上 briefing 只回報不重下（executed 有 error 或 CLOSE_SPREAD 才補）。防守線警報一律 close_confirm mode（盤中不發）——MYRG $274 線 8/27–9/15 每日盤中觸價一發、最後仍人工賣，是本設計的案例。runner 早上仍預跑 dry-run 供 briefing 讀；--audit 每日對照
• tools/crossday_check.py — T5.5 跨日一致性（code 版）：比對昨日/今日 telegram.txt 的 ticker×方向詞，反轉 exit 2；PostToolUse hook（寫 telegram.txt 時）+ runner 事後直推 Telegram
• tools/journal_stub.py — journal 缺檔機械補檔：runner 跑完若當日 journal 不存在，以 position-state + 當日成交生成骨架（標 ⚠️ 機械補檔）；journal 是歸因與旗標稽核的資料層，不能斷天（9/14 案）
• research/ev-ledger.jsonl — EV 分布事前登錄帳（機率校準自驗）；工具 tools/ev_ledger.py add/resolve-due/stats。stock-analysis / ev-check 收尾 add（機率+三情境公允價+EV 原樣入帳），briefing 到期 resolve-due 機械驗價（個股 yfinance / PORTFOLIO 對 equity-marks，零判斷），/trade-review 每期讀 stats（EV 誤差 by horizon/model、Brier、校準表、priced_in_pct 三分位）。priced-in 標準化（2026-09-14）：cache self_valuation.priced_in_pct = 市場前瞻 PE ÷（目標 PEG × 共識 EPS 成長，截斷 5–60%）− 1（正 = 成長已 priced in；priced_in_note 附算式）；add --priced-in-pct 原樣抄入；display-only 變數，驗到顯著才討論進形狀規則。盲點：週期頂峰 EPS → fwdPE 極低 → 深負 ≠ 便宜。修正只進 prompt/規則層（RULES-LEDGER 帶命中率），不建 ML 模型 — n>150 筆獨立已解決樣本前不重評（2026-08-03 設計裁決：小 n + 高相關標的 + Goodhart 風險）
• research/last-trade-review.txt — 上次交易檻討日期
• tools/review_due.py — 檢討週期機械提醒（2026-09-14）：trade-review 14 天 / portfolio-review 30 天 / SA 掃描 35 天，日期取檔名非 mtime；exit 2 = 到期 → briefing Key Alerts + Telegram 今日待辦；briefing_runner.sh 預跑並直推 Telegram 不經模型（原散文提醒在 2026-09-14 被 telegram tier 跳過，第 16 天才被用戶發現）。新增任何「N 天做一次」的事加進 CHECKS，不寫散文
• research/position-flags.json — 未結旗標登記（欠一個決定的部位）。工具 tools/trade_ledger.py flag/defer/resolve-flag/flags
• briefing-out/cache/archive/YYYY-MM-DD/ — 每日決策輸入凍結快照（fundamentals/macro/news/earnings/pmcc/leading）。工具 tools/archive_cache.py，briefing_runner 自動跑，保留 120 天日快照 + 之後每月首日
• research/leading-config.json — 發現層先行指標配置（cross-read 鏈、pricing 關鍵字/symbols、SMH 寬度成分、台股月營收清單、decel 閾值）；改持倉/鏈/閾值時手動編輯，tools/fetch_leading.py 讀取
• briefing-out/cache/leading-indicators.json — 先行指標快照（三儀表 + 財報 cross-read + 報價新聞 + revision 二階導 + 台股月營收）。工具 tools/fetch_leading.py（TTL 20h），briefing_runner 每日預載、archive_cache 凍結。所有旗標 display-only（記錄不阻擋，同 A4），/trade-review 驗過命中率才可升閘門。細部方法（revision 兩法、SMH 成分、quarterly_trends）見工具內註釋與 research/leading-config.json
• research/price-alerts.json — 自動價格警報（launchd com.fadacai.price-alerts 每 15 分輪詢，盤中 ET 09:25–16:10 生效 → Telegram）。工具 tools/price_alerts.py add/list/remove/test；Firstrade 非官方 lib 無警報 endpoint 故以 yfinance 自建。凡 briefing/review 產出「價格觸發待辦」（收租觸發、撿回條件、短腿破位）應同步 add 進來，Mac 睡眠期間不輪詢。Note 格式（2026-08-19 強制，動作優先）：note 開頭必為 → 動作：<收到訊息當下該做/不該做什麼>，接前置閘門（名額/確認條件/否決條件）；觀察型觸發（到價 ≠ 進場）必須明寫「這不是買進訊號」——收訊人不需任何上下文就知道下一步。條件已失效的警報（如價格跌穿整個觸發帶）要撤舊換新，不留殭屍警報每日重複發。mode 三分（2026-09-15）：防守線（R23 線、用戶收盤線、結構失效線）一律 close_confirm——盤中不發、由 pre-close/收盤 pass 判定執行；觀察型（「不下單、先查 revision/跌因」、L1 走強/回檔提名）一律 briefing_only——只記 briefing-out/cache/alerts-fired.jsonl，briefing 早上讀當日條目並直接把 revision 查完給結論（HWM 9/15 案：推給用戶一則「請查 revision」的訊息毫無意義）；只有真的要人當下做事的才 once_per_day 推 Telegram。R23 自峰回撤線（2026-09-02，feedback/peak-drawdown-line.md）：認列桶部位未實現一旦達 +20%（armed），briefing 同次必掛 --peak-dd 20 與 --peak-dd 30 --since <建倉日> 兩支警報（id SYM-R23-peakdd20/30）；觸發 → 收盤確認 → 隔日執行 → flag/resolve-flag --action trimmed
• research/event-ledger.jsonl — 新聞事件帳（2026-09-21，JEV 評估後第一步）：tools/label_events.py 每日把 EODHD 新聞（fetch_news body 2500 字元）以固定 schema 標成事件類型/方向/時間尺度/量化引句/信心，30 篇一批走 claude -p --model haiku（走 Max 訂閱額度，邊際成本 0；CLI 顯示的 $0.17/批為名目值），runner 預跑；score 30/88 天後補 20/60 日對 SPY 超額；stats 出事件類型×方向條件報酬（n≥8 才列）。display-only：briefing 只陳列，驗兩期 /trade-review 才准進任何 gate。標註器可換（--labeler jev，TypeSafe 早期存取，key 放 .env TYPESAFE_API_KEY，adapter 待補；compare 算兩標註器一致率）。此帳同時是 source_credit add-claim 與 thesis signal-inference 的自動化上游
• research/source-config.json — 來源信用系統：私有來源白名單 + X 抓取配置 + 計分門檻（gitignore，schema 範例見 docs/source-config.example.json）。platform ∈ x|substack|rss|podcast|manual；kind ∈ fact|view；tier 只由 tools/source_credit.py tiers 機械寫回，不手改。bias: talks-book + agenda_check.sec_cik（2026-09-16，@BillAckman）：該來源的主張引用前必對照 tools/agenda_check.py 抓的最新 13F 前 N 大持倉（cache briefing-out/cache/agenda-13f.json，TTL 7 天），觀點與持倉同向 → 標 agenda 不當獨立訊號；--claim "<文字>" --source <id> 可粗配
• research/source-credit.jsonl — 來源信用帳：每則可計分主張的登錄與驗收記錄（gitignore）。工具 tools/source_credit.py add-claim/due/resolve/resolve-due/stats/tiers/list；fact 型主張只列不猜、人工核對官方數字；view 型到期自動用價格驗價（同 shadow_signals.py 邏輯）。所有 tier display-only，驗滿 ≥2 期 /trade-review 且 Trusted+ hit_rate≥65%/mean lead>0 才可升硬閘門（R21，見 feedback/RULES-LEDGER.md）。細節見 docs/source-credit.md
• briefing-out/cache/twitter-signals.json — 來源訊號快照（TTL 20h）。工具 tools/fetch_twitter.py（X API v2，按量計費，max_reads_per_run 硬上限，成本估算見 docs/source-credit.md），briefing_runner 每日預載、archive_cache 凍結。Probation tier 僅 briefing §9.6 陳列，Trusted+ 才可進 Key Alerts / Telegram

模型版本記錄（因應模型換代）

新規則寫入 feedback/RULES-LEDGER.md 時填 作者 欄；/trade-review 補正歸因時帶 --model / --effort。 用途是排覆審順序，不是推翻依據 —— 更新的模型不同意一條已驗證規則（失效 0、巧合 ≤5%）時，除非有新硬數據否則模型輸。否則每次換代就把累積實證清零，那是「無腦 follow」的反面，同樣不靠證據運作。 要比較新舊模型只有一種乾淨作法：盲測重推導 —— 餵 cache/archive/ 的當日資料切點、不給結果，讓新模型獨立推導，再把兩者一起對照實際結果。用新模型「重審」舊決策不具資訊量（它已知道結果）。

⚠️ 旗標紀律（修 2026-07-25 量測出的最大回撤漏口）

凡在 briefing / journal 寫下 ⚠️ / 降桶候選 / 勿再向下加碼 / thesis 蒙塵 / 待覆判 的部位，同一次必須 trade_ledger.py flag（附 --deadline）。**deadline ≤ 15 個交易日，或必須同時掛價格觸發線（2026-09-02 R11 修訂：MYRG 8/27 旗標排兩個月 deadline 期間續跌是本修訂案例）。**延後必須走 defer（會計次），第 3 次自動 forced → 減碼 1/3 或明文 resolve-flag --action withdrawn 附理由。

出場 → 撿回自動化（2026-09-14，R20 程式化）： trade_ledger.py resolve-flag --action exited [--exit-price X --size-usd Y] 同一次自動建 TICKER:reentry-dual-branch thesis（due +45d）、掛 TICKER-reentry-low/high 兩支警報（出場 ∓10%，各需 30 日 revision 條件：回檔 down≤up、走強 up>down——只漲不算）、登 cf-reentry 影子（30d 跑輸 = 砍對）。非經旗標的清倉用 trade_ledger.py reentry --ticker --exit-price --reason 補建。質地理由永久淘汰才可 --permanent-reason 跳過；組合理由不得。撿回單一律 starter ≤2%（H10）。guard 每日驗 pending reentry 條目雙分支齊全。 現任人物/職位事實（2026-09-16）： 模型先驗會過期（Sonnet 在 9/16 briefing 寫「鮑爾記者會」，Fed 主席自 2026-05 起是 Kevin Warsh／華許）。凡寫到央行主席、財長、公司 CEO 等現任職位，先讀 research/facts-current.json；不確定就寫職稱不寫人名。briefing_lint 對 stale_terms 直接報錯。 R27/H10 表述 lint（2026-09-14）： tools/briefing_lint.py（PostToolUse hook，寫 briefing-out/*.md|txt 與 journal 時觸發）——認列桶 ticker 同行「thesis 完好」無機械線距離 → 報；journal 當日新倉權重 >2%（priced_in >+150% 者 >1.5%）且無「⚠️ H10 bypass」→ 報。

R27 認列桶狀態表述（2026-09-11，MYRG 案）： 認列桶部位在任何輸出裡不得單獨以「thesis 完好 / intact / 未破」作為狀態——認列桶的決策依據是機械線（R8 梯級、R23 自峰回撤、收盤線），thesis 只能附註。必須寫「距線 ±X%、累計減碼 vs 級距、旗標 deadline」。MYRG 自峰 −43% 全程無減碼、journal 反覆「thesis 完好」（判斷對、卻成了不動的理由）即此漏口。 EODHD 情緒 display-only（2026-09-11，H7）： sentiment_trend / 新聞 polarity 不進機率分布、不進任何 gate、不單獨觸發加減碼；影子測試 tools/sentiment_shadow.py（33 天：55% 讀數飽和 >0.90、個股內無擇時訊號），/trade-review 每期重跑。

Why： 旗標只活在散文裡時，每天被當新的重述而永不執行。TSLA 7/01 標降桶候選、延後 3 次（其中一次用「改收租」取代決定）→ −52.7% / −$6,399；ON 6/26 明文「勿再向下加碼」→ 7/06 仍加碼 32 股。兩者的 thesis-ledger history 都是 0 筆 —— 沒有任何東西在數延後。自警示起算累積代價 −$6,333，是全書最貴的單一機制。flags 會顯示 post_flag_fills（警示後才加的碼）與 total_cost_since_flag（該數字逐期往下走才算修好）。

鏡像規則（.agents 樹為生成檔，禁手改）

AGENTS.md 與 .agents/skills/ 由 python3 tools/sync_agents_skills.py 從 .claude/ 樹自動生成（唯一轉換：內文 CLAUDE→AGENTS 檔名引用）。任何 skill / 本檔改動後必須重跑一次 sync；--check 可驗證是否 drift。禁止直接編輯 .agents/ 下的檔案，也禁止做「Claude→Codex」之類全文置換（2026-07-01 前的鏡像壞損即由此而來）。

HTML 報告站工作流

每份報告輸出 markdown（source of truth）後自動轉為 HTML，push 到獨立 private repo 部署為 Netlify 靜態網站。

工具

python3 tools/generate_html.py <briefing|portfolio-review|stock-analysis|options-strategy> <日期或 md 路徑> [--push]

• 無 --push：只在 briefing-out/html/ 存一份本地 HTML
• 有 --push：同步到 $REPORTS_REPO_PATH 並 git push（Netlify 自動部署）
• send_briefing.py 在 --send 流程中自動呼叫 generate_html briefing --push，Telegram 訊息末自動附連結

環境變數（.env，絕不 commit 到主 repo）

REPORT_SITE_TOKEN=<32-hex-token>          # URL 混淆用，等同隱私鎖
REPORT_SITE_URL=https://reports.patricksudo.com
REPORTS_REPO_PATH=/path/to/fadacai-reports  # private repo local clone

隱私原則

• Reports repo 必須是 private，token 只存在 .env 與 repo 目錄名
• 網站根目錄放空白 decoy index.html；所有頁面含 noindex,nofollow meta
• 安全標頭由 reports repo 的 _headers 設定（HSTS、X-Robots-Tag: noindex、X-Frame-Options: DENY、X-Content-Type-Options: nosniff），Netlify 部署時套用
• cache/、send-log.jsonl、launchd.log、codex prompt/out 等敏感快取不上傳到 reports repo

Step 0 統一規範（所有 skills 共用）

0a. 每次必做

• 讀取 plan.md — 了解策略佇列與板塊目標
• 讀取 feedback/*.md — 交易風格偏好。但不是無腦套用：先讀 feedback/RULES-LEDGER.md，每條規則都帶著自己的命中/失效紀錄，依下表判讀強度。

規則判讀表（強制，取代舊的「套用 feedback」）

命中只算建立日後的獨立事件（原始案例不計），每筆案例附 [up]/[down] regime 標籤；巧合欄由 tools/rule_stats.py ledger-audit 維護（--check 每日抓漏）。細則 feedback/skill-vs-luck.md。

兩條鐵則：

1. 分數決定，不是模型決定。 若你（或更新的模型）不同意一條已驗證（巧合 ≤5%）的規則 → 你輸，除非你有新的硬數據。不同意一條 0 命中放 >60 天的規則 → 你贏得推定。規則存廢由實測命中率裁決，不由「哪個模型說的」裁決。 否則每次模型換代就把累積實證清零，跟「無腦 follow」是同一枚硬幣的反面。
2. 要求原始案例可重測，本身就是篩子。 一條規則若無法指出「哪些標的、哪一天、當時主張什麼」，它是意見不是規則，按上表降級。

（2026-07-25 建立時：10 條規則有 6 條屬「未驗證假設」，包含治了 66 次判定的 weak-signal-root-cause.md 門檻。誠實標示會讓 briefing 語氣變得比較不確定 —— 那是刻意的：讓依據的強度可見，而不是所有結論聽起來一樣有信心。）

0b. 取得即時持倉

• 呼叫 mcp__firstrade-server__get_account_position

0c. 今日 journal 確認

• 若 journal/YYYY-MM-DD.md（今日）已存在 → 跳過偵測
• 若不存在 → 執行 gap-fill + 變動偵測（見下方）

0d. Gap-fill 邏輯

• 讀取 journal/ 最新檔案作為「前」
• 若距上次 journal > 3 個交易日：先建立銜接條目（標記 ⚠️ gap-fill，列出時間範圍）
• 比較「前」vs 即時持倉，輸出差異（🆕新建倉/🔴清倉/📈加碼/📉減碼）
• 自動建立今日 journal，含完整倉位快照

0e. 第一性原理紀律（Verdict / Recommendation / Action 前必做）

在輸出任何投資結論之前，強制回答三個第一性問題（First-Principles Discipline）：

1. 核心 thesis 是什麼？

   • 用 1 句可驗證的陳述句（非 narrative，非 adjective）
   • ❌ 反例：「AI 帶動需求」「股票超買」「題材熱絡」
   • ✅ 範例：「全球資料量 2024→2028 從 150ZB→290ZB，冷資料佔 80%+，HDD per TB 成本比 SSD 低 4-5x」

2. 這個 thesis 在什麼條件下會被證偽？

   • 列出 2-3 個 falsifiable 觀察點（可量化的指標、事件、時程）
   • ❌ 反例：「市況不好就錯」
   • ✅ 範例：「下次財報 HDD ASP 不再上漲、HAMR 60TB 量產延後、Hyperscaler capex 下修 >10%」
   • 區分力優先（2026-07-29）：觀察點優先選「在對立假說下出現機率差距大」的證據；與雙假說皆相容者（如「需求強勁」既相容週期高峰也相容結構改變）不得作為 thesis 支持，只能列背景。同源相關證據打折，不當多筆獨立樣本。詳 feedback/voi-research-gate.md

3. 目前 Verdict 在多大機率上 conditional 在 thesis 成立？

   • 給機率分布而非單點（不寫「可能會漲」而是 60% 看多 / 25% 中性 / 15% 看空）
   • 算 expected value：Σ(機率 × 各情境公允價)，與現價比較
   • 強制呼叫 probability-honesty-checker agent（見下方）— 不可手動套機率
   • Fair PE 三錨點推導（不可手寫猜測）： A1=EODHD pe_ratio（現行市場隱含）；A2=peg_ratio×成長率（成長合理倍數，AI龍頭目標PEG 1.5，其餘 1.0）；A3=wall_street_target÷forward_EPS（分析師隱含）。A3 的 base forward_EPS 取真實賣方共識：fundamentals-snapshot.json forward_estimates.curr_fy.eps_avg（缺→next_fy.eps_avg，再缺→eps_ttm×(1+growth) 近似）；cache self_valuation.a3_fwdeps_source 已標來源，勿手推。 任一錨回 0.0/null → 丟棄。基準Fair PE=median(A1,A2,A3)；樂觀=max 上限current_PE×1.25；悲觀=min 下限current_PE×0.70。Forward EPS：樂觀=base×(1+min(avg_surprise_pct,15%))；悲觀=base×(1−5%~10%)。
   • A4 自建錨（divergence flag，不進 median、不進 EV）： 從 fundamentals-snapshot.json self_valuation 直接讀（fetch_fundamentals.py 已算好，完全不看分析師 estimate；推導式在該工具內）。A4vsA3% 隔離「我的盈利觀 vs Street 盈利觀」（倍數固定）。⚠️ 影子驗證中（高估極端有預測力、低估無訊號，數據見 RULES-LEDGER R3）— 僅 shadow_signals 記錄 + briefing 標 🟣，不得據此改變任何建議，跑滿 2 期 /trade-review 才決定升閘門。顯示：confidence=unavailable → (self-val N/A)；low → ⚠️低信心；ok → 正常。

為什麼這條重要：

• Claude 的分析、Codex 的 adversarial review 都會帶 framing 偏差
• narrative 層的辯論（「該買 vs 該避」）永遠分歧，第一性是繞開兩者的 ground truth
• 連續做不到這三題 = Verdict 是 narrative + heuristic + framing 的產物，不可靠

⚠️ 機率分布強制流程（briefing / portfolio-review / stock-analysis / todo 適用）：

凡輸出機率分布或 EV，必須先呼叫：

Agent(subagent_type: "probability-honesty-checker", prompt: "...")

或對組合整體用 /ev-check [horizon]。Agent 會強制執行 6 步流程：

1. Input Enumeration（8 項齊全才能進下一步）
2. 形狀反推（從事實 mapping，禁止 default bell shape）
3. 各 catalyst 的 conditional 機率（顯式 base rate）
4. Aggregated 三情境合成（sum check = 100%）
5. EV 顯式 Σ 計算（中點 = 區間算術平均）
6. Self-audit checklist 全勾

禁止偷懶寫法（Agent 與主 skill 都不可寫）：

• ❌ 30/45/25、35/45/20、20/45/35、25/50/25（default mirror shape，無依據時禁用）
• ❌ 「略偏正」「略偏負」「中性偏多」「應該會」「不確定性高」（質性語言）
• ❌ 跳過 Input Enumeration 直接給機率
• ❌ EV 寫成文字而非顯式 Σ 數字

輸出格式（所有 Verdict 前置）：

### 第一性檢查
- **核心 thesis：** [1 句可驗證命題]
- **證偽條件：** [2-3 個 falsifiable 觀察點]
- **機率分布：** [由 probability-honesty-checker agent 算出，含 8 項輸入 + 形狀反推 + EV Σ]

用戶 push back「你真的有算嗎」時的處理：

• 不辯解、不重組原數字
• 重跑 agent，明確要求 audit checklist 全勾
• 發現原本確實偷懶 → 老實承認 + 顯示新算（見 feedback/probability-distribution-honesty.md）

⚠️ Agent 註冊限制： session 內新增的 .claude/agents/ 檔案不會動態載入。回 Agent type not found 時 → 該 session 改呼叫 general-purpose agent，把 probability-honesty-checker.md 全文當 prompt 前綴傳入；6 步 + audit checklist 要求不打折。

0f. Thesis Ledger（thesis 追蹤與到期驗收）

第一性檢查產出的可驗證 thesis 不是寫完就忘 — 凡帶明確時間/事件觸發點的 thesis（「請在財報後/N 日後檢視 X」）都登錄到帳本 research/thesis-ledger.json，到期自動回頭抓實際數字驗收（passed/failed/partial），結果驅動下一步 actionable。

• 工具：tools/thesis_ledger.py（去重、碰撞攔截、到期/過期掃描、狀態轉換、統計全在程式層，Claude 不手改 JSON）
• 去重 key = ticker:slug；同 key 但 thesis 差太多 → exit code 2 碰撞，改 slug 或 supersede
• 逾期 >30 天未驗收 → 自動 expired（當作無結果，不算命中率分母）
• 驗收（每次 briefing / portfolio-review 自動跑）：thesis_ledger.py due → 對到期項抓數判定 → resolve；抓不到新數 → reschedule 不猜 verdict
• 登錄（briefing / portfolio-review 收尾）：list 看既有 slug → add
• Signal-inference 來源：從 news body / SEC 8-K / 逐字稿抽已量化陳述推導的 thesis，登錄時加 --source signal-inference --ev "signal: <metric> <value>, <source>, conf=<confidence>"。僅 confidence ∈ {high, medium} 且有明確前瞻 trigger + 強制 raw_quote（≤120 字逐字）才登錄；low 只在文字呈現。stats --source signal-inference 可量測新聞推導命中率（閉環驗證 P3 價值）。反幻覺鎖：無 raw_quote = 無 signal = 不登錄。
• Resolve 附加估值影響欄位（選填，有數就帶）：

  python3 tools/thesis_ledger.py resolve --id <id> --verdict passed|failed|partial \
    --actual "實際數字" --note "判讀" --next-action "操作" \
    --fair-value-before <float> --fair-value-after <float> \
    --price-impact-pct <float> --impact-decomp "thesis +X%/multiple −Z%=net −W%"
  

  passed→公允價上修（recompute D1 三錨點）；failed→下修；partial→拆分 thesis 成分 vs 倍數成分（impact_decomp）。數字存入 history[]，long-term queryable via stats。
• 詳見 docs/thesis-ledger.md

Auto Journal Detection（SessionStart Hook）

每次對話開始時，hook 會輸出今日 journal 狀態：

• ⚡ 今日尚無 journal，自動執行倉位偵測 → 執行 Step 0c/0d，建立 journal，完成後以 1 行通知用戶，繼續處理原始請求
• ✅ 今日 journal 已存在 → 略過偵測

Investment Style

• 主軸：AI/半導體、高成長科技（無板塊上限；單一個股 >10% = 硬線，強制減至 ≤10%，2026-09-02 統一語意）
• 避險：基建、航太、貴金屬、核能（小比例平衡）
• Strategies: LEAPS (stock replacement, deep ITM delta 0.80-0.88), Bull Put Spread, Bull Call Spread, Covered Calls, PMCC
• Risk: 單一持倉 > 10% flagged as over-concentrated
• 避險 sleeve 帶寬持有（R25，2026-09-04 建、09-14 修訂，feedback/hedge-sleeve.md）：GLD + XLE 被動 ETF 目標 6%、帶 4–8%，roster.json passive_sleeve，不計 18 檔、不套 R23、不因相對落後汰；但 合計 >8% 減回 6%、單 ETF 自峰 −10% 減至 2%、帳戶自 sleeve 建立後峰 −10% 賣半換子彈、套 R8 梯級——所得進 SGOV 再 redeploy；金融 ETF 不算避險；「VIX ≥25 才建 sleeve」已廢止
• 閒置現金停泊（R24，2026-09-04，feedback/cash-parking.md）：Firstrade 現金不計息 → 閒置 = 現金 − 在掛買單 − 30 日部署需求 − max(3% 總值, $8k) 緩衝（$8k 固定保留給手動掛單，2026-09-16 用戶「SGOV 會排擠掛單的錢」）> $10k 或 >4% 時當次掛 SGOV GTC 買至 ≤ $5k；動用前一交易日賣（T+1）。SGOV/BIL 視同現金（roster.json cash_equivalents，guard 略過、不佔 18 檔、不進 α 計分；飛輪滯留檢查仍算現金）。不得用 XLF/XLE 等板塊 ETF 停泊

執行底層邏輯：Portfolio as a Business（強制濾鏡）

任何 Verdict / Action / 倉位建議都先過這套濾鏡（源 research/新手開局.md，操作規範 feedback/realized-pnl-business-model.md，Step 0a 已含必讀）：

• 績效看 Realized PnL，不看 Unrealized — 只認列獲利、虧損掛庫存；目標 Realized ≈ 4× |未實現虧損|。反過來 = 爆倉訊號要 flag。
• Swing Risk 首要監測（= 帳上最高未實現利潤 + 潛在回吐；Options = Premium + 未實現利潤）；肥利潤未落袋要主動提示系統性落袋。
• Offsetting 沖銷失誤而非利潤；禁「砍 loser 加碼 winner」（四錯：認列虧損 / 過度暴險 / Beta 失衡 / 分散化打折）。
• Rolling → Adjusted Risk → Risk-Free State：落袋用 Adjusted Risk 視角（新倉真實風險 = size − 累積已認列），不是「賣了就少賺」。
• Pre-emptive（非止損式）風險管理 + Scenario Planning；慎用 Put/SPY 對沖（漲了變反向認列虧損 = Double-Kill）。
• 定位先行；主動組合支數 14–18（理想 14–16），>18 砍一進一不淨增，>30 無益。
• 分桶：每倉位歸 🔵信念桶（讓它 run、只在 thesis 破或 >10% 才動）或 🟢認列循環桶（高 β/週期/肥利潤 → 系統性 harvest）；疑問時歸認列。
• 兩層候補：🟡L1 On-Deck（thesis 驗證+觸發明確，補空位只從 L1 拉）/ 🔵L2 Research Pool（需修復或擴 Universe）；砍倉依砍因歸層（組合理由→L1，thesis 破→L2）。
• 技術面三態原則（H12，2026-09-17，feedback/ma-filter-evidence.md）：技術指標只描述狀態不產生觸發。可用：①趨勢濾網 >SMA50 且 >EMA200（R30/R29d 閘門）②趨勢中低波動整理：布林帶寬擠壓、回檔 SMA20（R30 排序優先）③趨勢強度 EMA50 5 日斜率（R30 排序、R29d 綜合分）。不用：5/10/20 日均線（含 EMA20）、DEMA/TEMA、均線交叉、MACD 任何用法、SAR、肯特納、通道突破當日、差值、加速度——30 檔×5 年全部 ≈ 隨便買。RSI 維持只列數值。方向仍由 revision 定，技術面只決定先買誰與結構
• 新倉 starter 結構（H10 偏好，2026-09-14 用戶「可以鬆一點」）：新倉/非既有領導者一律起手 ≤2%，其餘走回檔梯或走強確認後補（CLS 9/8→9/9 即範例）；priced_in_pct > +150% 的名字起手 ≤1.5%、不一次買滿（2026-09-14 用戶調高門檻）。是偏好不是硬線：可違反，但違反時 journal 必標 ⚠️ H10 bypass 並在 /trade-review 分組計分（H1/H2 證據：新倉貴價買全負、既有領導者加碼全正）
• 機會成本閘門（桶間升級/降級/部署皆強制）：新倉須明顯優於最弱在倉名額才進 — 相關 beta 門檻最高（須擠掉弱倉、不淨增），無相關 hedge/填缺口門檻較低；14–18 上緣時砍一進一。前置行業濾網（2026-08-19）：名字對名字比較之前先問「該行業 TAM 是否 GROWING-STRUCTURAL（擴張中）」——衰退行業內的相對強者不進 bench（不做垃圾桶尋寶；行業比較前三名即可，不花時間分辨第一 vs 第二）。
• 停利再投入飛輪（汰弱留強的閉環，總原則）：認列循環桶系統性 harvest 峰值強度（revision 轉折/題材降溫的肥利潤）+ 砍真弱（thesis 破 OR 最弱動能無催化）→ 盈餘必配對 redeploy 決策，第一順位投入「加速中強度」（信念桶領導者 / L1 中 revision 上修的領漲者），不讓現金閒置滲漏（每次 harvest 同一次 review 內要嘛 redeploy 上行、要嘛標明 dry powder 理由 + 觸發）。定義鎖死：「弱」= fundamental 惡化或最弱動能無催化，非當日紅K（per feedback/weak-signal-root-cause.md）；「強」= estimate 上修/成長加速，非當日超買（per feedback/momentum-valuation-symmetry.md）；funding 源用已實現獲利 + 真弱倉，非砍虧損倉（與上面「禁砍 loser 加碼 winner」相容——飛輪靠 realized gain 轉動，不靠認列虧損）。Guardrails（單倉>10%、14–18 支、相關度、去相關 hedge sleeve）是飛輪護欄不是矛盾：集中往強度跑、但不破紅線。詳 feedback/momentum-valuation-symmetry.md。
• 梯級停利（認列桶 harvest 的機械化觸發，2026-07-01）：未實現 +30%/+60%/+100% 各賣 15%/15%/20%，之後每 +50pp 賣 10%；保底 30% runner 永不因停利出場（只因 thesis 破/汰弱換強/>10% 才動）。GTC 預掛下一級價、每次 full review 校正；revision 轉折 → 提前下一級；revision 上修中不提前。樂透 +100% 賣半；LEAPS >+80% 評估 roll-up 收本金留曝險。信念桶與 hedge sleeve 不適用。詳 feedback/tiered-profit-taking.md。
• Revision 訊號 coverage 分級：分析師數 N≥15 全權重；8–14 半權重（須與 trend/成長數據互相印證）；<8 不單獨觸發加減碼（改靠 P3 硬數字 + beat rate + guide）。上次財報後 >45 天的 revision 視為 stale。
• Realized ≈ 4× 是診斷指標非 KPI（Goodhart 防護）：汰弱認列的虧損屬策略性成本，單獨列示、不進爆倉訊號判讀——不可為了保比率而不砍真弱。
• 即時 roster（信念/認列/L1/L2 名單）權威來源 = plan.md「組合架構 v2」；改動 roster 同步更新該節。

MCP Tools Available

• mcp__firstrade-server__* — live Firstrade account data (positions, balance, history, quotes, watchlists)
  • get_account_position — real-time stock + options positions (replaces current-position.md)
  • get_account_balance — account equity and cash
  • get_account_history(date_range, custom_from, custom_to) — transaction history。date_range: today|1w|1m|2m|mtd|ytd|ly|cust；給 custom_from（+選填 custom_to）即自動走 cust 任意窗（2026-01-01 起 = 702 筆 vs 2m 的 189 筆）
  • get_orders(per_page=0) — 在掛訂單清單含 order ID（G42621-1601）→ 對上 plan.md ref = 歸因 ground truth；另可偵測死單。⚠️ 只回在掛單，成交/取消後即消失 → 必須每次 briefing 快照累積（tools/trade_ledger.py snapshot-orders）
  • get_option_chain(symbol, exp_date="") — 券商選擇權鏈；exp_date 空 → 回到期日清單（格式 YYYYMMDD，也吃 YYYY-MM-DD）
  • get_option_greeks(symbol, exp_date) — 券商計算的 delta/gamma/theta/vega/rho + IV（流動性差的履約價回 --）
  • get_single_quote / get_watchlist_quote — real-time quotes
  • 單腿選擇權可經 MCP 開倉與平倉（2026-09-07 探測後修復）：preview_option_order / place_option_order 的 order_type 用 buy_to_open | sell_to_close | sell_to_open | buy_to_close（buy/sell = 開倉別名）。平倉必須用 *_to_close，否則 API 當開倉 → ref 1103；裸賣 call 無 100 股 → ref 1200（Level 2 正常擋）。七月的 ref 1562 已不再出現（多標的 / day / gt90 皆 preview 200）。兩腿 spread 也可經 MCP：preview_option_spread / place_option_spread（每腿 symbol + 四碼 transaction + contracts，limit_type=debit|credit，net_price）；複式單只能 day、券商只在 ET 7AM–4PM 收單（否則 ref 1110），三腿以上與 GTC 仍不支援 → tg_send.py 推 App 手掛。API schema 見 firstrade-server/docs/option-order-api.md；探測腳本 tools/probe_*.py（只 preview）
• mcp__yfinance-advanced__* — real-time quotes, options chains, financials, news, recommendations (primary)
• mcp__sec-edgar-mcp__* — SEC filings, XBRL financials, insider trading (Form 4), 8-K events, segment data
• mcp__fmp-mcp__* — stock peers, market movers, company profiles (free tier; most endpoints need paid plan)
• mcp__technical__* / mcp__polymarket-mcp__* / mcp__eodhd-mcp__* — 工具清單與參數由各 server instructions 每 session 自動注入，此處只記 server 端沒有的實戰 caveat：
  • eodhd 改 server.py 後需重啟 session 才載入新工具
  • get_fundamentals_snapshot = 402-gated fmp ratios/PT 的免費層替代；pe_ratio=0.0/peg=0.0 → 丟該錨
  • get_earnings_history = probability-checker Step 1d 首選；⚠️ 低 EPS 基期股 avg_surprise 不可靠（AMD +152% artifact — 用 beat 次數不用 avg%），與本地 earnings-history.json cache 交叉
  • get_news 每日快取 tools/fetch_news.py → briefing-out/cache/news-articles.json（TTL 6h）；P3 訊號抽取要 body 用它，不用 get_news_sentiment
  • get_macro_indicator 年頻滯後 — 只當 regime 背景，不當高頻訊號
• Use parallel agent dispatch for batch data fetching across multiple tickers

MCP Retry & Fallback Policy

• Any MCP tool call that fails → retry up to 3 times
• 3 次都失敗 → call that server's health test (single simple tool) to diagnose:
  • firstrade-server: get_account_balance()
  • yfinance-advanced: get_stock_info("AAPL")
  • sec-edgar-mcp: get_company_info("AAPL")
  • fmp-mcp: getCompanyProfile("AAPL")
  • technical-mcp: get_technical_indicators("AAPL")
  • eodhd-mcp: get_sentiment_trend("AAPL.US", 7)
  • polymarket-mcp: get_trending_markets()
• Health test also fails → fallback to WebSearch/WebFetch for equivalent data
• 在輸出中標記 "⚠️ [server] MCP 不可用，使用替代數據源"
• fmp-mcp 專屬 fallback（session 過期無需 /mcp reconnect）：mcp__fmp-mcp__* 回 Session not found or expired 時，不需手動 reconnect，直接跑旁路 helper（每次建全新 MCP session，永不過期）：

  python3 tools/fmp_query.py <toolName> [--args '<json>']

  例：python3 tools/fmp_query.py getStockPeers --args '{"symbol":"NVDA"}'（無參數工具省略 --args）。結果直接是 JSON。FMP 容器：docker compose -f /Users/supatrick/laptop/mcp-servers/fmp-mcp/compose.yaml up -d
• FMP 免費層實測清單（2026-07-28 全面掃描）：✅ 可用 — getTreasuryRates（全曲線）、getHistoricalIndustryPE/getIndustryPESnapshot（行業 PE 日頻，fetch_leading.py 半導體估值溫度計用）、getSectorPESnapshot、getSectorPerformanceSnapshot、getAftermarketQuote（盤前盤後報價）、getShareFloat、getDividendsCalendar、getIndexQuote（^VIX 可、^VIX3M 402）、加上原有 peers/movers/profile/earnings-calendar。❌ 402 — transcripts、COT、Senate/House trades、stock news、press releases、analyst estimates、grades、price targets、financial scores、economic calendar、SP500 constituents、insider stats（§9.5 逐字稿改走 SEC 8-K exhibit）

Research Boundaries

• 不主動研究用戶未要求的付費 API/服務
• FMP free tier 限制已記錄，不嘗試付費端點（會返回 402）

Permission Protection

• 不覆蓋/刪除 .claude.json 中現有 allow rules
• 只 append 新權限，並向用戶展示新增內容

Skill 模型分工（2026-09-23 更新：Claude 5 家族）

別名實測（2026-09-23，Claude Code 2.1.280）：opus → claude-opus-5-5、sonnet → claude-sonnet-5、fable → claude-fable-5-1。frontmatter 一律寫別名，換代時自動跟上，不寫死 ID。

模型階梯：Fable 5.1（$10/$50，目前最強的公開模型）> Opus 5.5（$4/$20，Opus 線新一代，比舊 Opus 便宜）> Sonnet 5（$2/$10，中堅/純機械）。Opus 5.5 較新但不比 Fable 強——是主力款升級，不是旗艦。

選模型的判準：判斷錯的代價 × 頻率。 錯了會污染之後每一筆決策、且頻率低 → Fable；頻率高、錯了下一輪會被機械驗收抓到 → Opus；抓資料與格式化 → Sonnet。

數據收集 subagent — Sonnet 5

Data-collector 每次啟動是全新 context（無歷史）。Sonnet + agent 內加反幻覺鐵則。 主程仍須對權威價（Firstrade）交叉驗證，對不上即整批丟棄（見 feedback/subagent-hallucination-guard.md）。

主 skill 執行模型

思考強度（effort）： Opus 5.5 的 API 預設 effort 是 medium（舊 Opus 是 high）。吃推理的 skill/agent 要明確設 high，否則換新模型反而想得比較少——見各 frontmatter：ev-check、stock-analysis、portfolio-review、options-strategy、event-vol-scan、trade-review、probability-honesty-checker 設 effort: high；未設者繼承 session effort（全域預設 medium）。briefing 也設 high（2026-09-23 用戶：Max 訂閱，成本不是限制）；runner 逾時同步 900→1800 秒。

動態升級（2026-09-14）： launchd telegram briefing 預設 sonnet，briefing_runner.sh 在「有事的日子」自動升 opus：auto-exec plan 非空 / position_guard 有缺口 / forced 或逾期旗標。BRIEFING_MODEL 環境變數顯式指定時不覆寫。

長 context： session > 100k 時先 /compact，再繼續執行。換主題先 /clear。

手動切換： skill frontmatter model: 已聲明；若 harness 未自動套用，用 /model opus / /model sonnet 切換後再呼叫。