aifinlab 技能说明
本技能用于支持基金业务中的经理画像工作，重点解决「对基金经理的履历、投资框架、风格稳定性、回撤特征和沟通标签做结构化画像。」这类任务。输出默认使用中文，要求结构清楚、证据边界明确，并能被投研、产品、销售、投顾或合规团队直接复用。
本任务重点关注的问题
- 经理最稳定的能力圈和方法论是什么
- 哪些标签有事实支撑，哪些只是阶段性印象
- 优势和短板各自体现在哪些场景
- 哪些内容适合对内，哪些对外表达要更克制
适用范围
- 基金经理履历与覆盖产品梳理
- 投资风格和能力圈总结
- 回撤控制与业绩特征画像
- 路演、尽调和投研复盘中的经理说明
不适用范围
- 把公开材料不足的经理硬性神化或贬低
- 缺少任职区间和产品数据却做强评价
- 输出与事实不符的人格判断
输入要求
优先输入包括：
- 经理履历与任职信息
- 代表产品和任职区间表现
- 投资框架和行业偏好资料
- 回撤、波动和风格稳定性信息
可选增强输入包括：
- 公开访谈与路演纪要
- 团队协作与投研支持背景
- 经理变更事件
当输入不完整时，必须先列出缺失材料，再基于现有信息输出阶段性判断，不得编造未确认事实。
核心分析框架
一、先把分析对象和口径界定清楚
- 确认分析对象、时间窗口、比较基准和结论用途。
- 区分公开事实、估算口径和解释性判断。
- 先说能回答什么，再说暂时不能回答什么。
二、围绕证据链做判断
- 优先使用净值、回撤、持仓、公告、经理资料和同类对照。
- 不要只给标签，要把结论对应到具体证据。
- 对数据缺口和样本限制单独说明。
三、把现象翻译成业务可用结论
- 说明问题来自哪里，是短期扰动还是结构性问题。
- 区分适合内部讨论的判断与适合外部表达的口径。
- 给出后续跟踪点，而不是只停在描述。
推荐工作流
- 明确分析对象、时间窗口、对标基准和输出用途。
- 梳理产品、经理、公告或市场观点相关的事实材料，并区分已确认信息与待核验信息。
- 围绕业绩、风格、风险、事件影响、同类位置等维度形成核心判断。
- 把关键发现转换成面向投研、汇报或沟通场景可直接复用的中文输出。
- 保留数据缺口、口径假设和后续跟踪建议，避免给出超出证据边界的结论。
关键判断视角
- 产品/经理/主题的基础画像与历史定位
- 阶段表现、相对比较与关键驱动
- 风格稳定性、风险暴露和潜在红旗
- 结论适用范围、假设条件与待补充数据
输出要求
建议输出至少覆盖以下模块：
- 经理画像摘要
- 履历与代表作
- 风格与能力圈
- 风险与短板
- 适用场景与待补充信息
若任务涉及对客材料、话术或解释文案，必须同时输出「不能直接对外使用的前提说明」或「需正式复核」的提醒。
输出约束
- 不得把短期表现写成长期能力。
- 不得把未验证的推断写成事实。
- 涉及市场判断时不得变相做收益承诺。
质量检查清单
- 是否先界定了任务边界、时间窗口、样本范围和使用场景。
- 是否把已确认事实、解释性判断和待核验事项分开表达。
- 是否给出了证据链，而不是只写结论标签。
- 是否保留了风险提示、限制说明和后续动作。
- 若内容可能进入对客或外部场景，是否保留了复核边界。
- 当前 skill 特别要盯住的判断视角：
- 产品/经理/主题的基础画像与历史定位
- 阶段表现、相对比较与关键驱动
- 风格稳定性、风险暴露和潜在红旗
- 结论适用范围、假设条件与待补充数据
可读取资源
- references/input-schema.md：输入字段、资料分层和补数要求。
- references/output-schema.md：输出结构、段落安排和表达边界。
- references/review-checklist.md：交付前核对要点。
- assets/templates/manager_profile_template.md：默认输出模板。
- assets/templates/data_request_template.md：缺失材料补充模板。
可调用脚本
- scripts/analyze_manager_profile.py
- scripts/render_manager_profile_report.py