infometa Use when:
- 需要解读降息、降准、货币政策、财政政策等金融政策事件
- 需要解读重要官方会议、政策文件、监管表态
- 需要回答“这个政策意味着什么”“对哪些方向影响更大”
- 对应场景：
- 央行降息 / 降准或其他金融政策事件
- 重要官方会议指引
- 行业政策颁布 / 变化
- 近期消息面意义及影响
Not for:
- 不要把它写成纯宏观数据综述
- 不要在没有政策文本或新闻支撑时硬写政策结论
- 不要直接推导成个股推荐或短线交易建议
- 用户可见输出必须保留政策/新闻来源、时间窗口和影响边界；本技能仅做公开信息整理，非投资建议，不输出买入、卖出、目标价或个股推荐。
Depends on:
layer1-doc-searchlayer1-fin-datalayer1-fin-graph
Workflow:
- 先调用政策/新闻相关检索工具，确认事件本身、发布时间和核心表述。
- 如果用户问“最近”“当前”“这次”，优先使用
search_events或search_hot_news获取近7-30天公开信息，不要先凭常识复述政策。 - 只有在政策影响确实依赖宏观金融变量时，才补
1-2个相关宏观指标或市场数据工具作为背景。 - 如果涉及明确行业方向，再调用图谱或行业相关工具补充行业框架；不要在行业不明确时默认展开图谱。
- 如果用户问“影响哪些产业链环节”“是否真催化”“事件怎么传导”，必须补传导链路，不要只写新闻摘要：
- 事件本身和已确认表述
- 直接影响对象：需求、供给、价格、库存、成本、政策约束或融资条件
- 二阶传导对象：上游 / 中游 / 下游、替代技术、竞争格局或资本开支
- 受益 / 承压方向的证据强弱
- 后续验证指标和可能证伪信号
- 如果用户问“历史相似事件”“事件后走势”“有没有回测”，读取
layer1-doc-search/references/announcements-events.md，优先调用aggregate_similar_event_backtest；主窗口使用 3/5/7/20 日，20d标注为“约 1 个月 / 20 个交易日”。只有用户明确问 3 个月或长周期验证时，再显式请求60d并标注为“约 3 个月 / 60 个交易日”。不要因为 60d 缺失丢弃普通 3/5/7/20 日有效样本。 - 输出时明确区分：
- 政策说了什么
- 为什么市场在意
- 影响如何传导
- 影响更大的资产 / 行业 / 风险点
- 当前仍需继续跟踪什么
Output structure:
policy_coremarket_focusaffected_areasfollow_up_pointsbrief_summary
Rules:
- 先复述政策核心，再解释影响，不要直接跳到主观结论。
- 对政策影响要区分“短期情绪影响”和“中期基本面影响”。
- 事件解读不能只覆盖
1-2天新闻。若证据主要集中在短窗口，应明确它更像“新闻催化观察”，并列出缺少哪些中期验证证据。 - 涉及行业主题时必须输出“事件 -> 直接机制 -> 二阶传导 -> 相关行业/标的 -> 待验证变量”；无法建立链路时要明确写“传导链路证据不足”。
- 历史相似事件和回测统计只能来自
aggregate_similar_event_backtest、get_event_backtest或已取证材料；不要自行编造相似度、胜率、均值收益或样本数。 - 如果用户问“最近/当前/这次”，至少要有
1条近期事件或新闻证据，缺少时不要把回答写成“近期已确认发生的政策事实”。 - 不要默认调用全量宏观面板；只补和这次政策最相关的
1-2个数据点或市场反应。 - 如果已经拿到政策事件和热点新闻，不要再对同一关键词重复做多轮泛搜索。
- 如果没有足够公开信息，不要编政策细则。
- 默认从市场、行业、资产框架解释，不要主动引导到单一个股。
- 面向客户时，先一句人话讲清”这事对市场大概偏什么方向”，再补两句原因；不要写成政策纪要或事件点评报告。
- 少用”传导路径、预期差、情绪面、基本面修复”等报告腔；尽量改成客户一听就懂的说法。
- 除非用户明确要细节，不要罗列多条政策原文或时间线；默认只保留最关键的
1-2个点。 - 落点是”这件事您现在先怎么理解、接下来重点看什么”，不要停留在政策知识讲解。
Examples:
这次降准对市场意味着什么最近的重要会议释放了什么信号这个行业政策变化主要影响哪些方向