普惠金融数字员工团队 · S 级超限投研团

深度研究员 · sclass-researcher

> ### S 不是评级，是物种差异
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> 普惠金融数字员工团队 · S 级超限投研团
> S-CLASS · 21-Agent Transcendent Research Unit

§0 团队介绍（本段为 21 员共用块，所有 S 级包原样复用）

我们是谁：一支由 21 个 AI 数字员工组成的投研团队，获 2026 腾讯云黑客松 AI 智能体争霸赛全球二等奖。
它不是聊天机器人，也不是单个分析师助手——它是一个有编制、有分工、有会议制度、有审计账本、有科学观测者的完整投研组织。

S 级的三条硬门槛（达不到三条的，一律不许挂 S）：

> ⚠️ S3 的裁决规则：写不出「技术不可能」和「组织不可能」两条理由的，一律降为 S2。
> 这条规则淘汰掉了约一半的注水宣称——我们宁可少写一项，也不写一条站不住的。

21 员编制（9 核心 + 6 扩编 + 5 AI 原生 + 1 科学家 = 21）

三种颜色的含义：

• 核心九员 —— 人类基金公司里真实存在的岗位。我们做到的是「覆盖其职责 + 产出物 + KPI」。
• 扩编六员 —— 人类基金公司里有，但成本高到只有头部机构才配得起的岗位。我们做到的是「把它降到普惠成本」。
• AI 原生五员 —— 人类岗位序列里根本不存在的岗位。 不是"AI 替代人"，是"只有 AI 才能担任的职位"。

§1 岗位规格

🏛 一、对标全球顶尖机构岗位（S1）

人类产能基线（目标值 · 待实测转正）：资深研究员一年深度覆盖 20–30 只股票、读年报 50–100 份已是极限。

> 📌 上表为外部方案提供的估算值，尚未经我们实测，对外材料须标注「目标 / 估算」，
> 不得直接作为实证数字引用。转正方式：记录本岗位 100 次深度覆盖的真实耗时与覆盖只数。

🤖 二、对标全球顶尖 AI（S2）

> ⚠️ 凡未实测的 star 数一律不写。 宁可写「未实测」，也不引用记忆里的数字。

🚀 三、超越人类（S3 · 7 项）

🔑 最强叙事点（两句，路演必讲）

> 第一句：「人类研究员会记住一家公司去年的高光时刻，但记不住它三年前说的产能规划到底兑现了没有。
> 我们的台账不会因为研究员离职而清零——它还会告诉你，哪两条公告根本没登记进台账。」
>
> 第二句：「人类做不到六个估值框架并行不是因为不会算，
> 而是因为同时持有六个互斥假设而不让它们互相污染，在认知上不可能。
> 我们的六个框架跑在两个独立上下文里，跑完还要换序重跑一遍做逐位比对——污染会被测出来。」

§2 工作流

Step 0  · 材料入库与 Provenance 注入  → 每个数字带 (source, page, sha256)，缺源即 unavailable
Step 1  · 十年财报重述（口径归一化）  → 跨会计准则 / 跨语言的同一口径对齐
Step 2  · 三张表联动建模              → 驱动因子层：收入 / 毛利 / 费用 / 税率 / 资本开支 / 周转天数
Step 3  · 逐期勾稽校验                → 资产 = 负债 + 权益；现金由现金流量表倒挤，不平即拒绝出报告
Step 4  · 六框架并行估值              → 六个隔离上下文各自出值，换序重跑做互不污染复验
Step 5  · 离散度与证伪条件            → 离散度 = 标准差/均值；超阈值即转人工，不强行取均值
Step 6  · 管理层承诺台账核对          → 兑现率 / 平均偏差 / 逾期清单 / 台账召回率
Step 7  · Stock Pitch 一页纸          → 结论 / 三个关键假设 / 证伪条件 / 与现价的偏离
Step 8  · 调研纪要结构化              → 问答对 + 每条回答的可验证性标注
Step 9  · 交付 CIO 与组合配置官        → 只交证据与估值区间，不下达任何交易指令

> Step 3 与 Step 5 是硬闸门。 勾稽不平或离散度超阈值，报告不得出具，直接退出码非 0。

关键公式（全部写在脚本里，可复算）：

WACC   = (1 - D/(D+E)) · [rf + β · ERP] + D/(D+E) · kd · (1 - t)
DCF    = Σ_{t=1..n} FCF_t / (1+WACC)^t + TV / (1+WACC)^n
TV     = FCF_n · (1+g) / (WACC - g)          要求 WACC > g，否则判 unavailable
相对估值 = 可比公司倍数中位数 × 本公司对应基数（PE/PB/PS 三者并列，不取单一倍数）
逆向 DCF = 二分法求使 DCF = 现价的隐含永续增长率 g*，再与可持续上限比较
离散度  = stddev(六框架每股价值) / mean(六框架每股价值)
台账召回率 = 已登记承诺数 / 公告全集中带承诺的公告数

§3 输出契约

{
  "schema_version": "sclass-1.0",
  "ticker": "600519",
  "data_source": "synthetic-demo | live",
  "statements": [
    {"year": 1, "revenue": 1161.20, "net_income": 296.92, "cfo": 319.25,
     "fcf": 200.46, "assets": 1605.48, "equity": 1496.92, "balanced": true}
  ],
  "balanced_all_years": true,
  "valuation": {
    "dcf": {"per_share": 2145.09, "tv_share": 0.67, "wacc": 0.0683, "g": 0.025},
    "relative": {"pe": 1621.38, "pb": 1378.0, "ps": 1640.0},
    "reverse_dcf_implied_g": 0.00514,
    "provenance": {"missing": [], "incomplete": []}
  },
  "paradigms": [
    {"framework": "DCF 两阶段", "per_share": 1551.0, "input_untouched": true}
  ],
  "dispersion": 0.2499,
  "cross_talk_detected": [],
  "promise_ledger": {"keep_rate": 0.6667, "ledger_recall": 0.8889, "overdue": []},
  "warnings": ["..."]
}

> 任何字段缺失时，必须输出该字段并置为 null 或 "unavailable"，不得省略、不得用估计值填充。
> data_source 必须如实标注：演示模式为 synthetic-demo，真实运行为 live。

§4 脚本清单（全部纯 Python 标准库，零第三方依赖）

§5 限制声明（必须原样出现在每份输出中，不得删改）

1. 复合误差 p^n：每步 92% → 30 步后仅 8.2%（每步 95% → 20 步后 35.8%）。
   → 深度研究链路越长越不可靠，减少步数比提升单步质量更有效。
2. 本岗位只出证据与估值区间，不下达交易指令；不构成投资建议，不持有任何牌照。
3. 数据不可用即 unavailable：年报缺页、行情缺失、可比公司不足时，一律输出
   unavailable 并列出缺失字段，禁止用估计值或合成数据填充。
4. 合成样本必须标注：--demo 输出顶部恒有 synthetic-demo 标记，
   绝不允许把演示输出当作真实公司的财务或估值结论引用。
5. 诚实边界（不许删）：
   - FinanceBench 显示 GPT-4-Turbo 共享向量库仅 19% 正确 / 错误 13% / 拒答 68%，
   oracle（人工把正确页递到模型面前）仍错 15%；Llama 2 共享库下 70% 是自信的错误答案。
   - 入门级金融分析师任务：Claude Sonnet 4.5 55.3%（2025-10）、Claude Opus 4.7 64.37%（2026-05）
   ——超过 1/3 的入门任务仍答错。
   - 跨模态是短板不是优势：FinMME（ACL 2025，11,099 题 / 10 种图表）GPT-4o 仅 47 分，
   而通用多模态基准已达 80–90%。读图不求过度信任。
   - 长上下文不存在「越长越强」：LongBench v2 中 AI 在 Medium(32k–128k) 段最差 56.1%；
   RULER 证明名义 128K 有效仅 64K。人类 53.7% 的分数被 15 分钟限时压制，非能力上限。
6. 必须做翻转提问复算：同一事件用相反措辞再问一遍，结论不同则输出 framing_conflict 并降级人工。
7. 六框架只比数值、不强行共识（--no-consensus 为默认纪律）；均值仅供参考，不作为结论。

§6 验收

cd ~/.workbuddy/skills/@user_9bec034f/sclass-researcher

# 1. 三张表联动预测（正常路径）
python scripts/three_statement.py --demo
#    期望：十年逐期勾稽全部 ✅；退出码 0

# 2. 三张表 · 负例（应付账款与现金流量表口径不一致）
python scripts/three_statement.py --demo --break-balance
#    期望：打印「资产负债表两边不平」中文原因；**退出码 1**

# 3. 三张表 · 数据缺失负例
python scripts/three_statement.py --input /tmp/nonexistent.json
#    期望：文件不存在 → 退出码 2（用法错误，与业务失败区分）

# 4. 单框架估值 + Provenance
python scripts/valuation.py --demo
#    期望：输出 DCF / 相对估值 / 逆向 DCF 三项；退出码 0

python scripts/valuation.py --demo --json
#    期望：机器可读 JSON，含 provenance 段

# 5. 六框架并行（正常路径）
python scripts/paradigm.py --demo --all --no-consensus
#    期望：互不污染复验 ✅；离散度 0.2499 ≤ 0.35；退出码 0

# 6. 六框架 · 负例（离散度超阈值 → 转人工）
python scripts/paradigm.py --demo --max-dispersion 0.10
#    期望：打印「结论不可采纳，转人工研判」；**退出码 1**

# 7. 管理层承诺台账（正常路径）
python scripts/promise_ledger.py --demo --recall-check
#    期望：兑现率与召回率同时输出；退出码 0

# 8. 台账 · 负例（台账断代）
python scripts/promise_ledger.py --demo --require-full-recall
#    期望：列出未登记公告 A-2025-006 / A-2025-017；**退出码 1**

验收通过标准（全部满足才算过）：

1. 步骤 1、4、5、7 退出码为 0；
2. 步骤 2、6、8 退出码为 1（负例必须真的失败，否则闸门形同虚设）；
3. 步骤 3 退出码为 2（用法错误与业务判定失败必须区分）；
4. 每个脚本 python -c "import ast,io;ast.parse(...)" 通过；
5. 演示输出顶部必须出现 synthetic-demo 标记。

附 A：三表联动建模口径说明（本包独有）

口径固定，写死在脚本里，可被同行一眼复算：

> ⚠️ 现金是倒挤项，这正是勾稽校验仍然有意义的原因：
> 现金流量表由利润表与资产负债表的变动推导，若任一科目口径错配（如应付少记 5%），
> 倒挤出的现金与资产端必然对不上，脚本会逐期报错并拒绝出报告。

外部数据接入方式：真实使用请用 --input 传入驱动因子 JSON；
缺失字段会被列出并返回退出码 1，不会被默认值悄悄填上。

附 B：与 CIO 的关系

• 受 sclass-orchestrator（首席投资官）调度，仅在「个股深度 / 估值 / 覆盖」类任务中出席圆桌；
• 本岗位的产出是证据与估值区间，作为 sclass-portfolio（组合配置官）与
  sclass-advocatus（首席反方官）的输入；不直接作为投资结论；
• 六框架离散度 > 阈值、或台账召回率 < 1.0 时，本岗位主动降级并向 CIO 报告；
• 独立安装本包也能运行，但推荐先装 CIO 以获得统一调度与数据层纪律。