状态：Draft v2（2026-05-15）—— 在 v1 基础上经 A 讨论收敛 来源：brainstorm + A 讨论（场景：用户用模糊自然语言描述「250 日线战法」/「美股炒题材→A股板块联动」等，系统协助澄清 → 实现 → 沉淀 → 每日例行筛选） 范围：本设计回答两个问题——
- opencode worker 输出的「战法产物」应该长什么样？
- 这个产物如何离开 worker，进入「每日例行执行」的生产态？
不在范围：vibe-trading 业务实现细节、上游 runtime UI、风控/下单系统。
- v1（2026-05-14）：基于 brainstorm 输出，假设产物是自创 DSL bundle + 上游自建 runner，回测层属于上游。
- v2（2026-05-15）：A 讨论收敛三大 reframe ——
- 产物形态 = SKILL（沿用 vibe-trading SKILL 既有约定 + 必要扩展），而非自创 DSL
- 生产态执行 = agent-led（任何能 load_skill 的 agent 即可），而非自建 runner
- vibe-trading 是起点不是终点：opencode + Prometheus 与用户多轮对话，从 vibe-trading 的 MVP signal_engine 形态逐步进化为「完整 python 脚本 + 配套 prompts」的 SKILL；prompts 是一等公民，承载事件驱动型语义判断（如「美股炒航天 → A股关注航天板块」）
- v2.1（2026-05-15）：B 讨论收敛两条 ——
- 项目特有 MCP 维护在独立仓库
LegoNanoBot/mcps/{mcp-name}/（与 worker、与 vibe-trading 三方解耦） - manifest.json env_lock 强锁 tool + 字段 + 版本：agent 加载 SKILL 时调 MCP schema introspection 比对，不一致即拒绝运行
- 项目特有 MCP 维护在独立仓库
- v2.2（2026-05-15）：B 讨论补充 vibe-trading fork 维度 ——
- 存在两个 vibe-trading 通道：社区版（开源，多品类）+ 内部 A 股 fork（在社区版基础上选择性删改）
- SKILL manifest 必须显式声明 channel（
community/internal-a-share），不允许"假定默认 vibe-trading" - 反哺社区的 PR 流程：内部 fork 的通用增强定期 PR 上游；A 股专属能力沉淀在内部 fork 不上推
- v2.3（2026-05-15）：D 讨论收敛 ——
- 命中说明 = 每只股票推送给用户的那段解释文字（不是 SKILL.md 的 How to Invoke）
- 生成方式：每只 picks 单独 LLM 并发调用（默认 7 次并发），用 cheap model 控成本
- MVP 由 SKILL 自带 prompts/pick_explanation.md；统一品牌风格退 Phase 7
- v2.4（2026-05-15）：C 讨论收敛 HITL 粒度 ——
- 研究态 HITL：用户就在旁边，随时可 HITL 讨论；不预设"关键转折点"清单（Prometheus 默认 plan_first 行为已满足）
- 生产态 = 盘前静默降级：所有异常默认走预设降级路径，不暂停推送
- 降级必须随推送报告同步输出：当日推送的选股结果必须显式标注"是否降级、哪些步骤降级、降级原因"，让用户事后一眼看到
- 生产态没有 HITL 阻塞通道；用户事后读降级报告，自行决定是否回研究态修战法
- v2.5（2026-05-15）：E 讨论收敛 ——
- MVP Strategy Registry = 最小形态：目录 + INDEX.json 列 active versions；无 tag / search / owner / shared components
- INDEX.json schema 写定：避免后续迁移成本；扩展字段（tags / status / dep graph）退 Phase 7
- v2.6（2026-05-15）：F 组（基础能力）OQ-1 / OQ-3 / OQ-9 闭环 ——
- Meta-skill
strategy-skill-author由上游 runtime 维护，通过opencode_profile自动注入给 Prometheus（OQ-1） - Worker 实现 conversations + backtests writeback（Phase 6 增量），监听 SSE 事件按约定写入 SKILL bundle 对应目录（OQ-3）
- MCP 调用字段自动回填 manifest：worker 拦截 MCP 调用聚合实际读写字段，Prometheus 在 signal_engine 中"只读用到的字段"作为双保险（OQ-9）
- Meta-skill
- v2.7（2026-05-15）：G 组（命名规范）OQ-4 / OQ-5 / OQ-8 闭环 ——
- strategy_id：kebab-case，正则
^[a-z][a-z0-9-]{2,40}$，用户起名 + LLM 校 INDEX.json 冲突（OQ-4） - 版本号：SemVer；MAJOR=env/契约/数据变；MINOR=规则/prompts/编排变；PATCH=描述/参数微调（OQ-5）
- conversations slug：worker 终态前 LLM 总结 3-4 词；用户可在 final_acceptance 中覆盖（OQ-8）
- strategy_id：kebab-case，正则
- v2.8（2026-05-15）：H 组（校验机制）OQ-7 / OQ-12 闭环 ——
- env_lock validator：agent 加载时按 MCP→env→DB 顺序校验，所有失败一次性聚合返回（不 fail-fast）；输出 structured error（OQ-7）
- channel mismatch：默认 hard reject；提供
--force-channel-mismatch显式开关，覆盖时入 audit log（OQ-12）
- v2.9（2026-05-15）：I 组（MCP 治理）OQ-10 / OQ-11 闭环 ——
- vibe-trading 内部 fork PR 准入：维护者 + 社区 maintainer 共同 review；细则在 fork repo 的 GOVERNANCE.md；通用增强 PR 上游、A 股专属沉淀内部、删除动作不上推（OQ-10）
- 项目特有 MCP 发布：git tag +
pip install git+...@v{tag}；docker image 选项留 Phase 7（OQ-11）
- v2.10（2026-05-15）：J 组（品质细节）OQ-2 / OQ-13 / OQ-14 / OQ-15 / OQ-16 闭环 ——
- Offline Quantization Equivalent 强制：每个 LLM step 的 prompts/*.md 必须有该章节，顶部声明
quality: exact / approximate / partial（OQ-2） - LLM 成本预算归属上游 runtime：worker 不管，per-tenant 月度预算 + 接近阈值告警 + 超阈值降级模板（OQ-13）
- LLM 输出不合 schema MVP 不二次纠错：直接降级
fallback_template_path；Phase 7 评估 retry-with-correction（OQ-14） - degradation_report 字段英文 / 值中文：i18n 退 Phase 7（OQ-15）
- 彻底跑不了仍推空报告 + 显眼降级标识：用户每日"信号不缺席"原则（OQ-16）
- Offline Quantization Equivalent 强制：每个 LLM step 的 prompts/*.md 必须有该章节，顶部声明
- 1. 设计目标（G1~G9）
- 2. 关键决策（D1~D19）
- 3. SKILL Bundle 规格
- 4. 生命周期：研究态 → 生产态
- 5. Worker 侧改动（最小化 + Phase 6 增量）
- 6. 上游侧需要构建的组件
- 7. 回测复用
- 8. Open Questions（已全部闭环 ✅）
- 9. 分阶段交付建议（Phase X1/X2/X3）
- 10. 与 ADR 的关系
- 11. Implementation Readiness Summary
- 12. Next Step
- 13. ADR Updates 提示
| # | 目标 | 来源 |
|---|---|---|
| G1 | 产物可被任意 skill-aware agent（Claude / opencode / vibe-trading-mcp）加载执行 | A 讨论收敛 |
| G2 | 产物可被审计 / 复现：携带演进对话、回测证据、版本号 | brainstorm AC + 用户要求 |
| G3 | 用户可精准修改（一条规则 / 一段 prompt）→ 新版本，不重写整个 SKILL | brainstorm AC-3 |
| G4 | 不破坏 worker 通用契约（ADR-001） | brainstorm Q2 答案 |
| G5 | 数据访问通过上游注入的 MCP（vibe-trading + 项目特有 MCP） | brainstorm Q4 |
| G6 | 同一份产物可被回测层（vibe-trading.backtest）和生产态（每日选股）共同消费 | brainstorm Open Q3 |
| G7 | 显式声明「环境锁」：缺特定 MCP/DB/凭据时拒绝运行 | A 讨论新增 |
| G8 | 生产态执行结构化少量 LLM 调用（事件驱动语义部分），非纯确定性也非 free-form opencode | A 讨论新增 |
| G9 | MCP 升级不能静默破坏 SKILL：SKILL manifest 强锁 tool/字段/版本，agent 加载时校验 | B 讨论新增 |
| 决策 | 选择 | 替代 | 理由 |
|---|---|---|---|
| D1. 产物形态 | SKILL（vibe-trading SKILL 约定 + 扩展目录） | 自创 DSL bundle / 纯 vibe-trading run_dir | 复用既有标准；agent 原生可消费；自然支持版本与依赖声明 |
| D2. 执行核心 | vibe-trading class SignalEngine 接口 + 可调 LLMProvider |
纯函数 selector | 与 vibe-trading 兼容；同时支持事件驱动型 LLM 中介逻辑 |
| D3. 宿主目录 | LegoNanoBot/strategies/{strategy-id}/{version}/ 独立目录（不污染开源 vibe-trading） |
进 vibe-trading skills/ / 双轨 | 治理边界清；通过 strategy registry 让 agent 发现 |
| D4. 生产态执行 | agent-led：任何能 load_skill 的 agent 直接消费 SKILL |
自建 runner / 复用 worker 加新 mode | SKILL.md 本质是 agent 的 prompt，无需额外编排层 |
| D5. Worker 契约 | 零变更；artifact 元数据加 subtype: strategy_skill |
加 task mode / artifact type enum | 守住 G4；ADR-001 不动 |
| D6. 版本不可变 | {strategy-id}/{version}/ 写完即冻结；改动 = 新版本目录 |
就地编辑 + git diff | 复现性 + 审计需求 |
| D7. vibe-trading 关系 | vibe-trading run_dir 是 baseline；SKILL bundle 是其 superset（含 prompts/conversations/backtests） | 完全独立 / 完全替代 | 用户实际工作流验证：从 vibe-trading MVP 迭代演化 |
| D8. Code↔Prompts 编排 | Agent 主导：SKILL.md 用自然语言指引 agent 何时调 code、何时调 prompt | code 内嵌 LLM / orchestration.yaml DSL | SKILL.md 本身就是 prompt，不需要额外编排 schema |
| D9. 项目特有 MCP 归属 | 独立仓库 LegoNanoBot/mcps/{mcp-name}/（与 worker、vibe-trading 三方解耦） |
进 vibe-trading / worker monorepo / 监仓 | 边界清；版本治理独立；不被开源节奏拖累 |
| D10. SKILL ↔ MCP 字段锁定 | 强锁：manifest 列出每个 tool 的 input/output 必备字段 + min_version；agent 加载时通过 MCP schema introspection 校验 | 软锁（运行时报错） / 不锁（黑盒） | G9；可承担「opencode 生成时如实记录」的代价换取生产态零静默故障 |
| D11. vibe-trading 双通道 | SKILL manifest 用 channel: community | internal-a-share 显式声明依赖通道；内部 A 股 fork 单独仓库维护，定期反哺社区 |
默认社区 / 默认内部 / 不区分 | A 股深耕需要内部 fork 选择性删改，但不能让 SKILL 因此与社区脱节；显式 channel 让 portability 风险可见 |
| D12. 命中说明生成 | 每只 picks 单独 LLM 并发调用（默认 7 路并发，用 cheap model）；MVP SKILL 自带 prompts/pick_explanation.md | 模板 / 批量单调用 / 分层 | 用户已采纳成本换语义自由：事件驱动战法（如「美股炒航天 → A 股板块联动」）不带 LLM 说明就失去核心价值 |
| D13. 研究态 HITL 粒度 | 用户就在旁边：worker 现有 plan_first / HITL 机制照常工作；不预设"关键转折点"清单；用户随时可介入 | 预设触发列表 / 全自动一次性终审 | 用户在场场景下，预设触发反而僵化；信任 Prometheus 默认对话节奏 |
| D14. 生产态异常处理 | 盘前静默降级：所有异常走预设降级路径，不暂停推送 | 暂停 + HITL / 分级 / 仅日志 | 用户盘前不在线，阻塞反而失去推送价值；降级 + 透明报告兼顾自动化与可见性 |
| D15. 降级报告随推送输出 | 当日选股结果必须显式包含 degradation report：是否降级 / 哪些步骤降级 / 原因 / 影响范围 | 单独通知 / 仅入 audit log | 用户读推送时一眼看到状态；事后可基于报告自行决定是否回研究态修战法 |
| D16. MVP Strategy Registry | 最小形态：目录 + INDEX.json (latest_active_version + all_versions + channel)；无 tag/search/owner | 加 tag/status / 加 dep graph / 不做 registry | 当前 1-3 个战法，过度设计无意义；schema 写定避免后续迁移；扩展退 Phase 7 |
| D17. env_lock validator 行为 | Agent 加载 SKILL 时按 MCP→env→DB 顺序校验，聚合所有失败一次性返回；channel mismatch 默认 hard reject，可 --force-channel-mismatch 覆盖（入 audit log） |
fail-fast / 警告不阻塞 / 仅日志 | 一次性看清缺什么远好于反复重试；hard reject 防误用，force flag 留给紧急场景 |
| D18. 项目特有 MCP 发布形态 | git tag + pip install git+https://.../mcps/{name}.git@v{tag}；opencode_profile 引用具体 tag |
docker image / pypi 私服 / monorepo | MVP 最简；docker image 等多用户 / 隔离场景再加 |
| D19. Offline Quantization Equivalent 强制 | 每个 LLM step 的 prompts/*.md 必须含该章节 + 顶部 quality: exact / approximate / partial 声明；approximate 的回测结果在报告显式标注 |
不强制 / 强制 + 单一 quality | 让回测/实盘语义脱节风险显式可见；quality 等级让用户判断回测可信度 |
LegoNanoBot/strategies/
└── {strategy-id}/ # e.g. ma250-pullback
├── REGISTRY.md # （可选）策略级元信息：用途、负责人、维护状态
└── {version}/ # e.g. 0.3.1 — 不可变
│
│ ─── SKILL 标准部分（可被 vibe-trading SKILL 加载器识别） ───
├── SKILL.md ★ frontmatter + agent-readable 指引
├── example_signal_engine.py # vibe-trading 习惯入口（可指向 code/）
├── references/ # 参考资料（学术论文链接、术语表等）
│
│ ─── 实际可执行部分 ───
├── code/
│ ├── signal_engine.py # vibe-trading SignalEngine 接口
│ └── helpers/ # 可选：拆分模块
├── config.json # vibe-trading run_dir 兼容
├── prompts/ # ★ runtime LLM 调用的 prompt 模板
│ ├── event_sector_filter.md
│ ├── candidate_ranking.md
│ └── pick_explanation.md
│
│ ─── 演进证据（worker 写入） ───
├── conversations/ # 形成本版本的对话历史
│ ├── 2026-05-14-initial.jsonl
│ └── 2026-05-15-tune-pullback.jsonl
├── backtests/ # 回测验证记录
│ └── 2026-05-15-baseline/ # 复制自 vibe-trading runs/
│ ├── config.json
│ ├── metrics.json
│ └── ...
│
│ ─── 元数据 ───
├── manifest.json ★ 机器可读：环境锁 + 依赖
├── CHANGELOG.md # 版本演进说明
└── checksums.txt # 文件 sha256
不可变性约束：每个 {version}/ 目录写完即冻结。修改 = 新版本（0.3.1 → 0.3.2），不就地改。
沿用 vibe-trading 现有 frontmatter 范式（参考 vibe-trading/agent/src/skills/harmonic/SKILL.md）：
---
name: ma250-pullback
description: 250 日均线回踩战法：股价站稳 250 日线后回踩确认入场，每日筛 ≤7 只
category: strategy
version: 0.3.1
---
# 250 日均线回踩战法
## Purpose
此 SKILL 实现「250 日均线回踩」战法，并支持事件驱动的板块联动叠加。
适用于 A 股每日例行选股场景，输出 ≤7 只候选 + 命中说明。
## When to Use
- 用户已通过 conversations/ 中的对话明确同意此战法逻辑
- 当前交易日为 A 股开市日
- 必备 MCP 与凭据已就绪（见 manifest.json）
## How to Invoke
### 每日选股流程
1. **读取候选域**：通过 `vibe-trading.get_market_data` 拉取全 A 当日基础数据
2. **板块过滤（LLM 介入）**：
- 加载 `prompts/event_sector_filter.md`
- 用今日新闻（通过 `historical-news-cn` MCP 查 T-1 日 close → 当日 open 区间）作为输入
- LLM 输出当日关注板块列表
3. **确定性筛选**：调用 `code/signal_engine.py::SignalEngine.generate(data_map)`，结合板块过滤
4. **排序 + 截断**：按 `(close - ma250)/ma250` 升序，取前 7
5. **生成说明（LLM 介入）**：每只用 `prompts/pick_explanation.md` 生成命中说明
### 回测流程
直接调用 `vibe-trading.backtest(<this-skill-dir>)`，框架自动读取 `config.json` 与 `code/signal_engine.py`。
> ⚠️ 回测路径目前**不**复现板块过滤步骤的 LLM 行为；如需带语义层回测，见 prompts/event_sector_filter.md 末尾的「离线量化等价物」章节。
## Inputs / Outputs
| 输入 | 来源 | 描述 |
|---|---|---|
| `today` | scheduler | 交易日 (YYYY-MM-DD) |
| `news_window` | `historical-news-cn` MCP | T-1 close → T open 新闻 |
| `bars` | `vibe-trading.get_market_data` | 全 A 日 K 含 250 日历史 |
| 输出 | 形态 | 描述 |
|---|---|---|
| picks | `list[Pick(symbol, score, fields, reason_text)]` | ≤7 只 |
## Dependencies
见 `manifest.json` 的 `required_mcps` / `required_env` / `required_db`。
## Provenance
- 形成对话：`conversations/`
- 回测验证：`backtests/`
- 历史变更：`CHANGELOG.md`与 vibe-trading SignalEngine 兼容：
class SignalEngine:
"""
与 vibe-trading 既有 SignalEngine 接口一致：
https://github.com/.../vibe-trading/agent/backtest/runner.py
"""
def generate(self, data_map: dict[str, pd.DataFrame]) -> dict[str, pd.Series]:
"""回测路径：返回 per-symbol 信号时间序列。
signal: 1=long, -1=short, 0=stand aside（vibe-trading 约定）。"""
...生产态额外接口（非 vibe-trading 强制，但 SKILL.md 会 surface 给 agent）：
def screen_today(
self,
data_map: dict[str, pd.DataFrame],
today: date,
sector_filter: list[str] | None = None, # 来自 LLM 步骤
limit: int = 7,
) -> list[Pick]:
"""生产态：当日 cross-sectional 筛选 + top-N，返回 picks 列表。"""
...关于回测 vs 生产的 mismatch（A 阶段发现的关键 gap）：vibe-trading 的
generate(data_map) -> signals是 per-symbol time-series 模式，与「每日 top-N 选股」语义不直接对应。本设计采纳的方案是双入口：generate()用于回测兼容，screen_today()用于生产。SKILL.md 明确指引 agent 何时调用哪个。
每个 prompt 文件结构：
---
prompt_id: event_sector_filter
input_schema:
news_summary: string # T-1→T 区间新闻摘要
reference_markets: [string] # 例如 ["US", "HK"]
output_schema:
focus_sectors: [string]
rationale: string
model_default: deepseek/deepseek-v3.2
---
# Event-driven Sector Filter
## Task
...
## Input Format
...
## Output Format (strict JSON)
```json
{"focus_sectors": [...], "rationale": "..."}...
quality: approximate
回测时无法实时调 LLM。等价的离线信号：取 T-1 日美股 sector ETF 涨幅 >2% 且 中文新闻里同板块词频 >N 的板块。详见
code/helpers/offline_news_proxy.py。与 LLM 输出的差异：离线版只用结构化数据，可能漏掉新闻中的语义信号 (如"政策利好""龙头公司动态")，导致回测高估或低估若干板块。
`Offline Quantization Equivalent` 章节**强制必备**（D19 / OQ-2 闭环）：
- **顶部声明 quality**：
- `exact` —— 离线信号与 LLM 输出在数学上一致（如纯模板化的过滤）
- `approximate` —— 离线信号近似 LLM 行为，可能有偏差
- `partial` —— 离线信号只覆盖部分场景，其他场景默认放过或保守处理
- **必须列出与 LLM 输出的差异**：让用户判断回测可信度
- **`approximate` / `partial` 的回测结果必须在报告中显式标注**，避免误导
- meta-skill `strategy-skill-author` 的 checklist 必须勾选"已写 Offline Equivalent"
### 3.5.1 Pick Explanation Prompt 的特殊形态（D12）
`prompts/pick_explanation.md` 是 SKILL 中**几乎必备**的 prompt，规范如下：
```yaml
prompt_id: pick_explanation
invocation_mode: per_pick_concurrent # 与 manifest.llm_steps 对齐
input_schema:
pick: # 单只股票上下文
symbol: string
name: string
score: float
fields: object # 命中规则用到的指标值
matched_rules: [string] # 命中的 rule_id 列表
context: # 共享上下文
today: date
sector_filter: [string] # 当日 LLM 输出的关注板块
news_window: object # T-1→T 关键新闻摘要
output_schema:
reason_text: string # 推送给用户的解释文字
confidence: enum[high, medium, low] # LLM 自评，可用于过滤
fallback_template: # LLM 失败/超时降级
path: ../reason_template.md
降级机制：若 LLM 调用失败 / 超时 / 输出不合 schema，agent 必须落回 fallback_template_path（manifest.json 字段）。降级行为 + 比例需写入 audit log。
MVP 不做二次纠错（OQ-14 闭环）：
- LLM 输出不合 schema 时直接降级到
fallback_template_path，不做"corrective retry" - 理由：节省成本 + 复杂度；模板降级足够安全
- Phase 7 评估：n=1 retry with corrective prompt → 仍失败再降级
| 实体 | 规范 | 例子 |
|---|---|---|
| strategy_id | kebab-case，^[a-z][a-z0-9-]{2,40}$；用户起名；LLM 在生成时主动查 INDEX.json 撞名 |
ma250-pullback、us-aerospace-event、hk-southbound-flow |
| version | SemVer MAJOR.MINOR.PATCH |
0.3.1 |
| MAJOR bump | env_lock / SignalEngine 接口 / data_contract 任一变化 | 数据源切换、required MCP 增减、字段语义变化 |
| MINOR bump | 规则 / prompts / orchestration 变化 | 新增规则、调 ranking 公式、prompt 重写 |
| PATCH bump | 描述措辞 / 模板微调 / 参数小调 | ma 窗口 250→248、reason_template 文案 |
| version 目录 | {strategy-id}/{version}/；写完即冻结 |
ma250-pullback/0.3.1/ |
| conversations slug | worker 在任务终态前用一次轻量 LLM 调用总结 3-4 词；用户可在 final_acceptance 时覆盖 | 2026-05-15-tune-pullback、2026-05-15-add-volume-rule |
| backtests label | 默认 iter-N（N 自增），可由 prompt 上下文覆盖（如 baseline / with-event-overlay） |
2026-05-15-baseline/ |
| 目录 | 写入时机 | 写入逻辑 |
|---|---|---|
conversations/{ISO8601}-{slug}.jsonl |
Worker 任务终态时 | Worker 提取 opencode session messages → JSONL；slug 由 LLM 总结用户首条 message 得到（3-4 词，去标点连字符） |
backtests/{ISO8601}-{label}/ |
opencode 调用 vibe-trading.backtest(...) MCP 后 |
Worker 拦截 MCP 结果，复制 vibe-trading runs/ 输出目录；label 默认 iter-N（N 自增），可由 prompt 上下文覆盖 |
这两件worker-side 机制会在 Phase 6/7 实现。现阶段标注为 OQ。
sequenceDiagram
autonumber
participant U as 用户
participant UR as 上游 Runtime
participant W as Worker (本仓库)
participant OC as opencode (Prometheus/Sisyphus)
participant VT as vibe-trading MCP
participant DB as 项目特有 MCP/DB
participant SR as Strategy Registry (LegoNanoBot/strategies/)
participant SCH as Scheduler (上游)
participant AG as Agent (Claude/opencode/...)
rect rgb(240, 248, 255)
Note over U,DB: 研究态：澄清 + 实现 + 验证（opencode 主导）
U->>UR: 「250 日线战法 + 美股板块联动」
UR->>W: POST /tasks (mode=plan_first, 注入 vibe-trading + DB MCP 配置)
W->>OC: 启动 sandbox + opencode + Prometheus
loop 多轮 HITL
OC->>UR: hitl_required (规则澄清 / prompt 试写)
UR->>U: 展示
U->>UR: 反馈
UR->>W: POST /decisions
end
OC->>OC: 起草 SKILL.md + signal_engine.py + prompts/
OC->>VT: 调 vibe-trading.backtest(临时 run_dir)
VT-->>OC: 回测结果
Note right of W: Worker 拦截 → 复制到 SKILL backtests/
OC->>DB: Sisyphus 试跑当日筛选
DB-->>OC: 数据
OC->>OC: 渲染 SKILL.md「How to Invoke」、修订 prompts
W->>UR: artifact_ready (SKILL bundle)
end
rect rgb(245, 245, 245)
Note over UR,SR: 沉淀
UR->>W: GET /tasks/:id/artifacts/:id
W-->>UR: SKILL bundle (含 conversations/ + backtests/)
UR->>SR: 写入 strategies/{strategy-id}/{version}/
end
rect rgb(255, 248, 240)
Note over SCH,U: 生产态：每日例行（盘前静默降级 + 报告透明）
SCH->>AG: 触发 (load_skill: ma250-pullback@0.3.1, today=YYYY-MM-DD)
AG->>SR: 加载 SKILL
AG->>AG: 校验 manifest.json env_lock + 加载 degradation_policy
AG->>AG: 读 SKILL.md「How to Invoke」
AG->>VT: get_market_data
AG->>DB: historical-news-cn
Note right of AG: 任一步骤失败/超时/字段缺失<br/>→ 按 degradation_policy 降级<br/>→ 累积到 degradation_report
AG->>AG: 调 prompts/event_sector_filter (LLM, 失败→skip_step)
AG->>AG: 调 code/signal_engine.screen_today(...)
AG->>AG: 调 prompts/pick_explanation (LLM, 7 路并发, 失败→template)
AG->>UR: picks + degradation_report (同一响应)
UR->>U: 推送当日选股 + 降级说明
Note over U: 用户读推送时一眼看到<br/>是否降级 / 哪里降级 / 原因<br/>事后自行决定是否回研究态
end
rect rgb(248, 240, 255)
Note over U,SR: 迭代（D 阶段，回研究态）
U->>UR: 「板块过滤太激进」
UR->>W: POST /tasks (workspace=tarball of strategies/ma250-pullback/0.3.1/)
W->>OC: opencode patch SKILL → 0.3.2
end
无。 现有 Artifact schema 已支持 type=custom。
{
"type": "custom",
"subtype": "strategy_skill", // 新增标签
"name": "ma250-pullback-0.3.1.tar.gz",
"metadata": {
"strategy_id": "ma250-pullback",
"version": "0.3.1",
"skill_md_path": "SKILL.md",
"manifest_path": "manifest.json"
}
}属于 Phase 6 收尾或 Phase 7 增强；三个 hook 共享同一套 SSE 拦截基础设施：
- Conversations writer：监听 opencode SSE 的
assistant_delta/tool_call_*/decision_received事件，组装 messages 数组，任务终态时输出 JSONL 到conversations/{ISO8601}-{slug}.jsonl - Backtest interceptor：监听
tool_call_finished事件，识别vibe-trading.backtest调用，复制 vibe-trading runs/ 输出目录到 SKILL bundle 的backtests/{ISO8601}-{label}/ - MCP field auto-recorder（OQ-9）：监听所有
tool_call_finished事件，按(mcp_name, tool_name)维度聚合：- 实际传入的 input field 名（从调用 args 提取）
- 实际读取的 output field 名（需 Prometheus 在生成的 signal_engine.py 中遵循"只读用到的字段"约定 — 双保险）
- 任务终态时回填到
manifest.json的env_lock.required_mcps[].tools_used[].required_*_fields
执行本设计前必须关：
- P0-5：agent 名修回 Prometheus/Sisyphus
- P0-6 / P0-7：终态事件正确性
- P1-13 / P1-14：HITL
on_timeout/auto_approve字段实装
归属：上游 runtime 维护的一个 meta-skill，名为 strategy-skill-author。
注入：通过 worker 的 opencode_profile 字段自动注入给 Prometheus，与其他业务 skills 同等待遇。
为什么不在 worker：worker 不感知业务（守 ADR-001）；meta-skill 是"如何写 strategy SKILL"的业务知识，与 vibe-trading skills 体系同源。
meta-skill 内容（草稿）：
- SKILL.md 必备小节（Purpose / When to Use / How to Invoke / Inputs/Outputs / Dependencies / Provenance）
- frontmatter 字段约定（name / description / category / version）
- prompts/ 命名约定与必备 schema（input_schema / output_schema / fallback）
- manifest.json env_lock 字段映射规则（含 D11 channel 显式声明）
- references/ 推荐内容（学术引用、术语表）
- 自检 checklist（Prometheus 生成 SKILL 后自查每条勾选）
演进路径：发现 SKILL 质量问题 → 改 meta-skill → 下次 Prometheus 自动跟进，无需改 worker。
LegoNanoBot/strategies/
├── INDEX.json
└── {strategy-id}/
├── REGISTRY.md # （可选）策略级元信息
└── {version}/ # 不可变
INDEX.json schema（写定，避免迁移成本）：
{
"schema_version": "1.0",
"updated_at": "2026-05-15T10:30:00+08:00",
"strategies": {
"ma250-pullback": {
"latest_active_version": "0.3.1", // scheduler 默认加载这个
"all_versions": [
{
"version": "0.3.1",
"created_at": "2026-05-15T10:30:00+08:00",
"channel": "internal-a-share", // 与 manifest 一致
"is_active": true // 仅一条为 true
},
{
"version": "0.3.0",
"created_at": "2026-05-14T15:00:00+08:00",
"channel": "internal-a-share",
"is_active": false
}
]
}
}
}MVP 不包含（退 Phase 7）：
- tags / categories / search index
- owner / RBAC / sharing
- dependency graph / shared components reference
- usage telemetry / last_run_date
- API（仅文件系统读写）
未来可演进为带 API 的轻服务（list / load / pin / deprecate / search）。
任何 skill-aware agent 都可作为 loader：
- Claude Code：通过
claude-code的 skill 加载机制 - opencode：通过
opencode + oh-my-opencode的 skill loader - vibe-trading-mcp：
load_skill(name)MCP 工具
Agent 加载 SKILL 时，必须按以下顺序执行校验。所有失败一次性聚合返回（不 fail-fast），让用户一眼看清环境缺什么。
1. Channel check
manifest.env_lock.required_mcps[].channel vs 当前环境实际通道
↓ 不匹配 → 收集到 mismatch[]
（除非启动时带 --force-channel-mismatch，此时 warn + audit log）
2. MCP existence + version check
for each m in required_mcps:
a. 检查 m.name 在当前 agent runtime 注册的 MCP 列表中
b. 检查 m.version >= m.min_version
↓ 失败 → 收集到 missing_mcps[] / version_too_old[]
3. MCP schema introspection (强锁的核心，OQ-9 闭环依赖)
for each m, for each tool in m.tools_used:
a. 调用 m.describe_tool(tool.tool_name)
b. 比对 tool.required_input_fields ⊆ 实际 input schema 字段
c. 比对 tool.required_output_fields ⊆ 实际 output schema 字段
↓ 失败 → 收集到 schema_diffs[]
4. Required env check
for each e in required_env:
检查 os.environ.get(e.name) is not None
↓ 失败 → 收集到 missing_env[]
5. Required DB check
for each db in required_db:
试连接 (timeout=5s)
↓ 失败 → 收集到 unreachable_db[]
Structured error 返回格式（聚合所有 stage）：
{
"kind": "env_lock_validation_failed",
"skill_id": "ma250-pullback@0.3.1",
"stages_failed": ["mcp_schema", "required_env"],
"details": {
"channel_mismatch": [],
"missing_mcps": [],
"version_too_old": [],
"schema_diffs": [
{
"mcp": "trading-data-cn",
"tool": "get_security_meta",
"missing_output_fields": ["board"],
"actual_output_fields": ["symbol", "name", "industry", "is_st", "listed_date"]
}
],
"missing_env": ["DEEPSEEK_API_KEY"],
"unreachable_db": []
},
"remedy_hint": "请安装 trading-data-cn >= 1.1（含 board 字段）并配置 DEEPSEEK_API_KEY"
}remedy_hint 由 agent 根据 details 自动生成（模板化），方便用户快速定位。
不强制选型。最简单 cron + 脚本（脚本启动 agent 加载 skill）。
唯一约束：调度时机在 data_contract.asof_time 之后。
- 上游从 Registry 拉出最新 SKILL（整个
{version}/目录） - 作为
workspace.kind=tarball注入新 task messages中带「我想把 X 改成 Y」- opencode 在已有 SKILL 基础上 patch，新版本号自增
- Worker 写入新
{version}/，老版本不改
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 社区 vibe-trading (开源, 多品类) │
│ github.com/.../vibe-trading │
│ tools: backtest, factor_analysis, get_market_data, ... │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
↑ 反哺通用增强 (定期 PR)
│
│ fork + 选择性删改 (A 股聚焦)
↓
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 内部 vibe-trading fork (LegoNanoBot/vibe-trading-a-share) │
│ - 删除：crypto / forex / okx loader 等非 A 股能力 │
│ - 增强：A 股财务字段 / 行业树 / 龙虎榜 等 │
│ - SKILL manifest 用 channel="internal-a-share" 引用 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
↑ 同环境内并存
│
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 项目特有 MCP (LegoNanoBot/mcps/) │
│ ├── trading-data-cn/ (A 股元数据 / 行业 / universe) │
│ ├── historical-news-cn/ (历史新闻、公告、事件) │
│ └── ... (按需新增) │
│ - 各自独立仓库 + stdio server + JSON Schema 自描述 │
│ - 独立 semver 发布 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
MCP 发布形态（D18 / OQ-11 闭环）：
- 每个 MCP 独立 git 仓库 + git tag 标记 release
- 安装方式：
pip install git+https://github.com/LegoNanoBot/mcps-{name}.git@v{tag} opencode_profile.mcp引用具体 git tag（不允许@latest或@main，避免漂移）- Docker image 选项 Phase 7（多用户 / 隔离场景再加）
- 每个 MCP 仓库必须含：
README.md—— 工具列表 + 接入示例pyproject.toml—— 标记 entry_point（让pip install后能直接xxx-mcp --transport stdio）schemas/—— 每个 tool 的 JSON Schema（input + output），用于 D17 校验CHANGELOG.md—— SemVer 变更记录
为支持 D10 的强锁校验，所有被 SKILL 引用的 MCP 必须导出：
list_tools()—— 返回所有 tool 名 + 版本describe_tool(name)—— 返回该 tool 的 input/output JSON Schema- 顶层
version字段（与 git tag / pypi 版本一致）
Agent 加载 SKILL 时调用 describe_tool 比对 manifest 的 tools_used.required_*_fields，缺失/重命名/类型不兼容即拒绝运行并列出 diff。
变更分类（写入内部 fork CHANGELOG 必备字段）：
| 类型 | 含义 | 是否上推社区 |
|---|---|---|
merge |
同步社区 master 的变更 | N/A（已在社区） |
enhance-upstream |
内部新增的通用增强（非 A 股专属） | ✅ 落地后 N 周内 PR 上游 |
internal-only |
A 股专属能力（龙虎榜 / 北向资金 / ST 治理） | ❌ 不上推 |
revert |
选择性删除社区能力（crypto / forex 等） | ❌ 不上推（社区不该缩减能力） |
PR 准入流程（OQ-10 闭环）：
- 内部维护者发起 enhance-upstream PR
- 内部 review（合规 + 通用性）
- 提交社区 PR
- 社区 maintainer review
- Merge 后回写内部 fork 的 CHANGELOG（标记"已上推"）
详细规则在内部 fork repo 的 GOVERNANCE.md（与本设计同步演进）。
Rebase 节奏（非强制建议）：
- 内部 fork 每 4 周 rebase 社区 master 一次
- 重大社区 release（含安全补丁）即时跟进
- Rebase 冲突优先保留 internal-only 修改
SKILL 的可移植性约定（OQ-12 闭环 / D17）：
- SKILL manifest 的
channel字段必须显式声明 - 默认在
internal-a-sharechannel 跑 - 若希望该 SKILL 可在社区版跑：opencode 生成时不能引用 internal-only 的 tool/字段；manifest 的
channel改为community - Agent 加载时若环境通道与 SKILL 声明不一致：
- 默认 hard reject（structured error）
- 启动时带
--force-channel-mismatch显式开关时允许，warn + 写入 audit log - audit log 至少包含：skill_id、source_channel、target_channel、forced_by、forced_at
vibe-trading 已是回测能力主体：
- 研究态：opencode 直接调
vibe-trading.backtest(skill_dir) - 历史回测：调度脚本批量调用
vibe-trading.backtest，遍历日期区间 - Mismatch 处理：prompts 中带
Offline Quantization Equivalent章节，让 LLM 步骤在回测路径中有可复现实现（详见 §3.5）
回测引擎选型不在本设计范围。
16 条 OQ 在 v2.5 ~ v2.10 中均已落地。下表保留作为决议追溯；如有反复需要重新评估，按列表 OQ-N 追溯。
| # | 问题 | 影响 | 建议 |
|---|---|---|---|
✅ 已闭环（v2.6）：上游 runtime 维护 meta-skill strategy-skill-author，通过 opencode_profile 自动注入 |
|||
✅ 已闭环（v2.10 / D19）：强制 + quality: exact / approximate / partial 顶部声明 + 必须列差异（详见 §3.5） |
|||
| ✅ 已闭环（v2.6）：worker 做，Phase 6 增量；复用 SSE 拦截基础设施 | |||
| ✅ 已闭环（v2.7）：kebab-case + 正则 + LLM 校撞名（详见 §3.6.0） | |||
| ✅ 已闭环（v2.7）：SemVer 三段语义（详见 §3.6.0） | |||
| ✅ 已闭环（D16 v2.5）：MVP 不做，沿用 worker MVP 单租户假设；扩展退 Phase 7 | |||
| ✅ 已闭环（v2.8 / D17）：聚合所有失败一次性返回 + structured error + remedy_hint（详见 §6.2.1） | |||
| ✅ 已闭环（v2.7）：LLM 默认 + 用户在 final_acceptance 中可覆盖（详见 §3.6.0） | |||
| ✅ 已闭环（v2.6）：worker 拦截 + Prometheus 双保险；与 OQ-3 共享拦截基础设施 | |||
| ✅ 已闭环（v2.9）：4 类变更分类 + PR 准入流程 + 4 周 rebase 节奏（详见 §6.7） | |||
| ✅ 已闭环（v2.9 / D18）：git tag + pip install from VCS + 必备仓库结构（详见 §6.5） | |||
✅ 已闭环（v2.8 / D17）：默认 hard reject + --force-channel-mismatch 显式开关 + audit log |
|||
| ✅ 已闭环（v2.10）：上游 runtime 维护 per-tenant 预算（详见 §3.3 manifest 注释） | |||
| ✅ 已闭环（v2.10）：MVP 不做，直接降级模板；Phase 7 评估 | |||
| ✅ 已闭环（v2.10）：字段英文 + 值中文 + i18n 退 Phase 7 | |||
| ✅ 已闭环（v2.10）：推送空 picks + 显眼标识（详见 §3.3 manifest abort_with_report_behavior） |
- 锁定本设计 §3 SKILL bundle 结构
- 上游做最小 strategy registry（文件目录 + INDEX.json）
- 上游做 strategy meta-template（OQ-1）
- Worker 修 P0-5/6/7 + P1-13/14（§5.4）
- 端到端跑通：opencode 出一份 SKILL → registry → Claude Code 手动 load → 跑出今日 picks
- DoD：一份 SKILL 在没有 worker 的环境下，被任意 skill-aware agent 加载即可跑
- Worker 实装 conversations writer + backtest interceptor（§5.3）
- 接 cron-style scheduler
- 用户迭代闭环（改一条 → 新版本）
- DoD：连续 5 个交易日自动跑、能基于反馈迭代
- Registry 加 API + 索引服务
- env_lock 校验严格化（OQ-7）
- 同时承载 ≥10 个 SKILL
- 跨 SKILL 复用 prompt / helper（如果出现）
本设计不需要新 ADR：
- 不改 worker 契约（D5）
- 不改 worker 边界（守 ADR-001）
- 新增的「strategy SKILL meta-template」是上游业务能力
但以下情况需要补 ADR：
- 若 OQ-3 决定 worker 不做 conversations/backtests writer，需新 ADR 说明 artifact 收集职责边界
- 若未来 SKILL 加载需要 worker 暴露新接口（如「在 worker 沙盒内代跑 SKILL 用于二次验证」），需新 ADR
全部 5 题 + 16 条 OQ 已闭环（v2.5 ~ v2.10）。本节给出"现在可以动工"的清单。
所有决策见 §2 表格。按归属分类：
Worker side（本仓库）— 6 条
- D5（契约零变更）/ D6（版本不可变）/ D17（env_lock validator）—— 已对齐
- F 组 OQ-3 / OQ-9 → §5.3 三个 SSE-based hooks（Phase 6 增量）
- §5.4 前置 review 修复：P0-5 / P0-6 / P0-7 / P1-13 / P1-14
上游 Runtime side — 5 条
- D3（宿主目录
LegoNanoBot/strategies/） - D4（agent-led 执行）
- D14 / D15（盘前静默降级 + 透明报告）
- D16（最小 Strategy Registry + INDEX.json schema 写定）
- F 组 OQ-1 → meta-skill
strategy-skill-author - OQ-13 → per-tenant 月度成本预算
MCP side（独立仓库 LegoNanoBot/mcps/）— 4 条
- D9（独立仓库归属）
- D10（强字段锁）
- D18（git tag + pip install + schemas/ 自描述）
- D11（vibe-trading 双通道，A 股 fork 单独维护）
SKILL bundle 自身约束 — 4 条
- D1（SKILL 形态）/ D2（SignalEngine + LLMProvider）
- D7（vibe-trading 是起点不终点）
- D8（SKILL.md 是 agent prompt）
- D12（命中说明每只 LLM）/ D19（Offline Equivalent 强制）
- G 组（命名规范，§3.6.0）
| 前置 | 归属 | 状态 |
|---|---|---|
| Worker P0-5（agent 名修回 Prometheus/Sisyphus） | 本仓库 | ✅ 闭环（commit e2e6716 + e35d858，2026-05-16） |
Worker P0-6（task_timed_out 事件类型） |
本仓库 | ✅ 闭环（commit c2a74a7，2026-05-18） |
| Worker P0-7（HITL abort 写正确终态） | 本仓库 | ✅ 闭环（commit c2a74a7） |
| Worker P1-13（HITL on_timeout 全分支） | 本仓库 | ✅ 闭环（commit c3708a2，2026-05-16） |
| Worker P1-14（HITL auto_approve 字段实装） | 本仓库 | ✅ 闭环（commit 9fbb2bf，2026-05-18） |
| W2-1 EventInterceptor 基类 + W2-2 ConversationsWriter | 本仓库 | ✅ 闭环（commit 22334db + 57745c5，2026-05-20；详见 archive/w1-w2-progress-2026-05-20.md） |
| W2-3 BacktestInterceptor + W2-4 McpFieldRecorder | 本仓库 | ✅ 闭环（2026-05-21；详见 roadmap §9.A） |
| 内部 vibe-trading fork repo 起骨架（含 GOVERNANCE.md） | 上游团队 | ⬜ 未启动 |
MCP 仓库骨架（trading-data-cn / historical-news-cn） |
MCP 团队 | ⬜ 未启动 |
meta-skill strategy-skill-author v0 草稿 |
上游团队 | ⬜ 未启动（设计 v1 已就位见 design/meta-skill-strategy-skill-author.md） |
实现任何代码前必须遵守的不变量：
- Worker 不感知业务：所有战法 / vibe-trading / MCP 知识仅通过
opencode_profile注入，worker 代码内不出现vibe-trading/strategy/signal_engine等字符串 - SKILL bundle 写完即冻结：worker writeback 一旦完成，目录禁止修改；新版本走新目录
- 强锁不可降级：D10 + D17 是配套设计，agent loader 必须严格执行；不允许"找不到字段就忽略"的 silent fallback
- 生产态零 worker 介入：D4 + D15 共同保证；worker 仅负责研究态
- 降级必须透明：D14 + D15 + OQ-16 共同保证；任何降级都进 degradation_report 并随推送出口
- 多用户 / 多租户 / RBAC（OQ-6 / D16）
- shared components reference / dep graph（D16）
- Strategy Registry API + search + tags（D16）
- LLM 输出二次纠错（OQ-14）
- degradation_report i18n（OQ-15）
- MCP docker image 发布（D18）
- worker 沙盒内代跑 SKILL 的"二次验证"模式（§10）
设计已收敛到 implementation-ready 状态。建议在新 session 中按下面顺序推进：
/sc:workflow Phase X1 worker-side backlog—— 把 §11.2 worker P0/P1 修复 + §5.3 三个 hooks 拆成具体任务/sc:design "MCP 自描述协议规范"—— 详细化schemas/目录约定 + describe_tool 输出格式（D18 落地依据）/sc:design "meta-skill strategy-skill-author 内容"—— OQ-1 细化，让上游团队有可落地的 spec
- 内部 vibe-trading fork repo 启动会议 —— GOVERNANCE.md 起草 + rebase 节奏定盘
- MCP 仓库骨架共识 ——
trading-data-cn/historical-news-cn字段表定盘
- 手工跑通一份最小 SKILL —— 用户和 Prometheus 对话产出
ma250-pullback@0.0.1，手动加载到 Claude Code 跑出当日 picks - 验证通过后启动 X1 全自动闭环
本设计不需要新 ADR（D5 守 ADR-001）。但实现期若发现：
- worker 需要新增非 SSE 的 artifact hook（如 MCP 调用拦截器）→ 可能需要补 ADR 说明 hook 边界
- meta-skill 需要 worker 暴露新接口（如"在沙盒内代跑 SKILL 用于二次验证"）→ 需要新 ADR
- MCP schema introspection 协议需要 worker 强制 → 可能需要新 ADR 与 ADR-001 互锁
逐 case 评估，不预设。
{ "schema_version": "1.0", "strategy_id": "ma250-pullback", "version": "0.3.1", "provenance": { "created_by": "opencode-worker", "worker_commit": "e32c5e5", "opencode_version": "1.15.0", "ohmy_version": "4.1.2", "primary_session_id": "sess_xxx", "created_at": "2026-05-15T10:30:00+08:00" }, "skill": { "skill_md_path": "SKILL.md", "agent_compatibility": ["claude-code", "opencode", "vibe-trading-mcp"] }, "execution": { "entry_module": "code/signal_engine.py", "entry_class": "SignalEngine", "entry_method": "generate" }, "env_lock": { // G7 + G9: 缺一即拒绝运行；强锁字段 "required_mcps": [ { "name": "vibe-trading", "channel": "internal-a-share", // ★ D11：必须显式声明 "min_version": "0.2.1", // 内部 fork 版本号 "upstream_baseline": ">=0.1.7", // 此 fork 仍保持兼容的社区版基线 "source": "git:LegoNanoBot/vibe-trading-a-share@v0.2.1", "tools_used": [ { "tool_name": "get_market_data", "required_input_fields": ["codes", "start_date", "end_date", "source", "interval"], "required_output_fields": ["close_adj", "low_adj", "volume", "date"] }, { "tool_name": "backtest", "required_input_fields": ["run_dir"], "required_output_fields": ["metrics", "equity_curve"] } ] }, { "name": "trading-data-cn", // 项目特有 "min_version": "1.0", "source": "git:LegoNanoBot/mcps/trading-data-cn@v1.0.3", "tools_used": [ { "tool_name": "get_security_meta", "required_input_fields": ["symbols"], "required_output_fields": ["symbol", "name", "industry", "is_st", "listed_date", "board"] }, { "tool_name": "get_universe", "required_input_fields": ["date", "filters"], "required_output_fields": ["symbols"] } ] }, { "name": "historical-news-cn", // 项目特有 "min_version": "1.0", "source": "git:LegoNanoBot/mcps/historical-news-cn@v1.0.1", "tools_used": [ { "tool_name": "query_news", "required_input_fields": ["start_time", "end_time", "categories"], "required_output_fields": ["news_id", "title", "summary", "categories", "published_at"] } ] } ], "required_env": [ {"name": "TUSHARE_TOKEN", "purpose": "China A-share market data"}, {"name": "DEEPSEEK_API_KEY", "purpose": "LLM steps in event_sector_filter / pick_explanation"} ], "required_db": [ {"alias": "market_data_cn", "kind": "postgres", "purpose": "intraday cache"} ] }, "llm_steps": { // G8: 声明会调用 LLM 的 prompt "event_sector_filter": { "prompt_path": "prompts/event_sector_filter.md", "model": "deepseek/deepseek-v3.2", "temperature": 0.0, "max_tokens": 512, "called_by": "skill_md" // 由 SKILL.md 引导 agent 调用 }, "pick_explanation": { "prompt_path": "prompts/pick_explanation.md", "model": "deepseek/deepseek-v3.2", // cheap model 控成本 "temperature": 0.3, "max_tokens": 256, "called_by": "skill_md", "invocation_mode": "per_pick_concurrent", // ★ D12: 每只单独并发 "concurrency_limit": 7, // 与 ranking.limit 对齐 "fallback_template_path": "reason_template.md" // LLM 失败时降级模板 } }, "data_contract": { // 用于 vibe-trading.backtest 输入校验 "frequency": "daily", "fields": ["close_adj", "low_adj", "volume"], "history_days": 260, "adjustment": "forward", "asof_time": "T 16:30 CST" }, "limits": { // SKILL 自带技术限流，硬性 "production_runtime_sec": 120, "production_max_llm_calls": 20, // event_filter(1) + pick_explanation(7) + 余量 "per_step_max_llm_calls": { "event_sector_filter": 1, "pick_explanation": 10 // 上限略高于 ranking.limit 防边界 } }, // 注：成本预算（OQ-13 闭环）由上游 runtime 维护 per-tenant 月度配额， // 不在 SKILL 内声明（SKILL 不感知租户）。上游负责： // - 每次 agent 调度前查租户余额 → 不足则降级 reason_template（覆盖 SKILL 默认） // - 接近 80% 月度阈值 → 告警通知 // - 超阈值 → 强制降级模板 + 在 degradation_report 中标注 "budget_exceeded" "degradation_policy": { // ★ D14 + D15: 盘前静默降级 + 透明报告 "rules": [ { "trigger": "llm_step_failed", "step": "event_sector_filter", "action": "skip_step", // 跳过事件过滤，全 universe 进入下一步 "report_text": "事件板块过滤步骤失败，本日选股未叠加事件驱动语义" }, { "trigger": "llm_step_failed", "step": "pick_explanation", "action": "fallback_to_template", // 降到 reason_template.md "report_text": "命中说明 LLM 失败，已用模板生成" }, { "trigger": "required_field_missing", "field": "any", "action": "skip_affected_picks", "report_text": "{count} 只候选因关键字段缺失被剔除" }, { "trigger": "required_mcp_unavailable", "mcp": "any", "action": "abort_with_report", // 极端情况：彻底跑不了，仍出空报告 "report_text": "{mcp_name} 不可用，本日无法产出选股；建议人工介入" }, { "trigger": "picks_count_below_target", "action": "push_partial", // 推送 < N 只 "report_text": "本日仅命中 {actual} 只（目标 {target}）" }, { "trigger": "data_freshness_violation", "max_lag_minutes": 60, "action": "push_with_warning", "report_text": "数据延迟 {lag_minutes} 分钟于 asof_time，可能影响命中精度" } ], "report_format": { "must_include": ["degraded", "degraded_steps", "reasons", "impact"], "delivery": "embedded_in_picks_response", // 与选股结果同结构同推送 "field_naming": "english", // OQ-15: 字段名英文（程序消费） "value_locale": "zh-CN", // OQ-15: 值默认中文（用户消费） "i18n_phase": 7 // OQ-15: i18n 退 Phase 7 }, "abort_with_report_behavior": { // OQ-16 闭环 "still_push_empty_picks": true, // 即使彻底跑不了，也推送空 picks "ui_emphasis": "high", // UI 必须显眼标注「今日无可推送候选」 "rationale": "用户每日「信号不缺席」原则；避免无推送被误读为正常" } }, "checksums_path": "checksums.txt" }