Daily Deep Brief

Daily Deep Brief (08:00 HKT, weekday)

8 点这个时点：HK 开盘前 ~90 分钟，US 已收盘 ~4 小时。盘前是 deep think 最好的窗口 — 有完整夜间消息面，没有盘中执行压力。

Harness 架构（不可越权）

┌──────────────────────┐   ┌────────────────┐   ┌──────────────────────────┐
│ clawock brief preflight │──►│ LLM (你 / Rick) │──►│ clawock brief postflight  │
│   (确定性 + 幂等)      │   │ (只写判断/反方) │   │ 校验 → 渲染 → 投递        │
└──────────────────────┘   └────────────────┘   └──────────────────────────┘
   指标/因子/风险/evidence     查 packet summary     校验 plan+judgment，
   编译 typed packet           写 plan + judgment    brief_render 出 md+微信卡，
                               (纯文本，不写版式)    Pages 只读稳定 projection

为什么这样分：之前完全交给 LLM，模型可能漏快照、漏 HHI、漏 FX、漏 retrospective。 确定性步骤交给脚本（一定执行，无遗漏）；LLM 只做"分析综合"这个不能脚本化的部分。

🔒 Exec 铁律：退出码就是整回合的判据

每一条 exec 的退出码会被当成整个回合的成败。 一条中途的非零退出会让 cron 把 已经做完并已投递的一轮判成 error（真实案例：2026-08-18，简报全部产出、 wechat_sent: true、commit+push 都成了，运行时 trace.artifacts.finalStatus 也是 success，但 08:14 那条 exec 非零退出，整轮仍被记成红）。

2>/dev/null 只吞 stderr，不改退出码。 这是最容易踩的一条：

# ❌ 踩过的原文（2026-08-18）：末尾那个文件当天不存在 → head exit 1 → 整回合判红
ls -la memory/2026-08-17* 2>/dev/null; echo "---"; \
  head -c 2500 memory/2026-08-17-pre-open.md 2>/dev/null; echo "==="; \
  head -c 1500 memory/2026-08-17.md 2>/dev/null

# ✅ 读"可能不存在"的文件时，自己兜底退出码
ls -la memory/2026-08-17* 2>/dev/null || true; echo "---"; \
  head -c 2500 memory/2026-08-17-pre-open.md 2>/dev/null || true; echo "==="; \
  head -c 1500 memory/2026-08-17.md 2>/dev/null || true

三条硬规则：

1. 凡是读可选文件/通配符（日报、昨日 notes、.tmp/ 产物）都要 || true。 日期型文件天生可能缺（当天没写 notes、休市、上游没产出），缺失不是错误。
2. ; 串起来的复合命令，最后一条决定退出码 —— 前面成不成功都不算。 拿不准就在整条命令末尾补 ; true。
3. grep/test/head/ls 用作"看一眼"而不是"判定"时，一律兜底。 grep -q 找不到东西返回 1 是正常语义，不该让一轮简报变红。

配套的窄规则见 Step 5 的「送达确认铁律」（#558）：那条禁的是 postflight 之后 再去读 marker 确认送达；本节是它的一般形式 —— 别让"看一眼"的退出码决定一轮的成败。

6-step 流程（严格按顺序）

Step 1: 跑 preflight（一行命令搞定所有确定性活）

clawock brief preflight

这一步内部做了：

1. clawock analyze-us — US 价格刷新（7-route fallback + RSI/MA）
2. clawock analyze-hk — HK 价格刷新（Tencent 主源 + Eastmoney 全量独立对账/兜底 → stooq → yfinance + 恒指 + 信号）
3. clawock fx --json — USDHKD 实时汇率（Frankfurter → exchangerate.host → Yahoo）
4. cp portfolio.json memory/snapshots/{date}.json — 每日快照（longitudinal 基础设施）
   • 为什么：portfolio.json 是滚动覆盖的 ground truth，每次刷价就丢前一刻状态。 有 snapshot 历史才能做 Rolling P&L 曲线 / Alpha vs benchmark / Drawdown 分析 / Position 变化追溯。
   • ⚠️ 不可补做 — 每过一天少一份永远拿不回来的数据。
5. HHI / Top2 集中度算法（HK + US leg 分开）
6. SEC EDGAR fundamentals — 从当天 portfolio.json 动态筛选 shares > 0 的 US 持仓；跳过 is_leveraged_etf=true 或被名称启发式识别为杠杆 ETF 的标的，其余单股逐一跑 clawock filings
   • 杠杆 ETF 检测启发式（name 关键词）：'倍', 'Direxion', 'T-Rex', 'Defiance', 'ProShares', '2X Long', '3X Long', 'Daily Target'
   • 不在文档硬编码 ticker；实际名单以当天持仓和上述动态过滤结果为准
7. Retrospective：读 prior v2 plan，对每个 decision 按 strategy 检查 condition 是否触发、模拟 benefit 与 confidence calibration

输出分三层：

• memory/.tmp/brief-context-{date}.json —— 完整、不可裁剪的审计事实；供 postflight 校验，不要整份 cat 进模型上下文。
• memory/.tmp/brief-context-{date}/manifest.json + core.json + feature bundles —— 同一 generation_id 下的模型输入边界。manifest 记录路径、hash、字段、逐 section 大小和预算。
• manifest 的 tools.decision_packet —— harness 编译的 typed 决策边界；技术分类、量化可用性、风险动作、证据 ID 与 action bounds 都由代码拥有。

Step 2: 只读 decision packet summary（唯一常驻输入）

当 packet 某票出现 technical.setups 并考虑加仓时，先读 references/technical-playbooks.md。只允许使用该 reference 的三种技术 staged setup，或 packet 编译出的 alpha_confirmation； 具体触发、失效、手数和上限仍以本次 packet 为准。alpha_confirmation 不是 第四种技术 alpha：量化横截面/同业残差负责 price-relative 选名，新闻 surprise 或 attention acceleration 提供独立的 point-in-time information family，技术价位 只安排未来 1–5 个本地交易日的执行。Bull/Bear 可反证、否决或降档，不能凭措辞 创造 authority、提高 tier 或改股数。

证据族现在有三个(#1086)：price_relative(因子/同业残差)、 point_in_time_information(一手披露)、technical_breakout(收盘站上前 20 日高 且 z < early_no_chase_zscore)。第三族是 #856 回测里唯一四周期全绿的形态 (H20 55.9% avg +16.25%；港股 H20 59.4% avg +38.7%)，此前只喂给盘中消息、 对决策没有任何权重。

三条边界不许越：门槛仍是两族(突破单独不授权任何东西)；突破不算 validated (validated 仍要两侧都有 usable_for_decisions 的证据)；因此杠杆腿不会被价格形态 提拔，leveraged_requires_validated_evidence 照旧。授权成立时 add_authority.technical_reasons 会写明是哪一次突破——引用它，不要自己重算价位。

quant.early_trend.observed=true 是 harness 已发现的提前布局候选：必须让 Bull 写最强的 可证伪提前布局论点，让 Bear 写 priced-in/拥挤/来源质量反驳，Judge 再给 candidate|wait|reject。Judge 只能把 deterministic candidate 保留、等待或否决；不得把 observed=false 的票辩成 candidate。优先核对 primary_event_ids；只有新闻转载时必须把 needs_primary_evidence 原样保留，不能冒充一手催化。

/root/.local/bin/clawock tool decision_packet_summary \
  --workspace /root/.openclaw/workspace \
  --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json

summary 包含 book/concentration、每票 deterministic status、技术/因子可用性、风险计数、allowed actions 与 evidence IDs。它不要求模型加载原始持仓交易流水或整张因子表。

需要分析某票时才查该票；需要单一维度时必须带 --section：

/root/.local/bin/clawock tool decision_packet_query \
  --workspace /root/.openclaw/workspace \
  --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json \
  --arg ticker=00100 --arg section=technical

可选 section：facts|technical|thesis|execution|quant|sentiment|history|information|evidence|risk|status|constraints。一次查询硬上限 24 KiB，并同时校验 manifest hash 与 generation。正常分析禁止 cat brief-context-{date}.json，也禁止为了省一次查询而整份读 core/research/market bundle。

为什么走 clawock tool：工具注册表是这套上下文协议唯一机器可读的定义（clawock tool --list 直接吐 JSON schema），而 24 KiB 预算是在注册表里强制的。协议实现随 clawock wheel 安装；workspace 只提供本次生成的数据，不再提供可执行 Python 源码。输出含 _meta.generation_id 代次钉扎。

Step 2.5: 按消费者 lazy-load bundles

bundle 是审计深钻，不是默认模型输入。只有 packet 没有提供某个报告必须字段时才加载；每个 bundle 最多一次，紧挨消费者读取。

# 风险情景 / 解套数学使用前
/root/.local/bin/clawock tool context_bundle --workspace /root/.openclaw/workspace --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json --arg bundle=risk_detail
# EDGAR / 同行明细确需原始研究记录时
/root/.local/bin/clawock tool context_bundle --workspace /root/.openclaw/workspace --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json --arg bundle=research
# 需要查看事件图完整 provenance 时（action 权限仍以 packet constraints 为准）
/root/.local/bin/clawock tool context_bundle --workspace /root/.openclaw/workspace --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json --arg bundle=evidence
# 需要市场级而非 per-ticker 的宏观/名人记录时
/root/.local/bin/clawock tool context_bundle --workspace /root/.openclaw/workspace --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json --arg bundle=market
# Retrospective / Decision v2 校准段使用前
/root/.local/bin/clawock tool context_bundle --workspace /root/.openclaw/workspace --arg manifest=/root/.openclaw/workspace/memory/.tmp/brief-context-$(date +%Y-%m-%d)/manifest.json --arg bundle=calibration

bundle 路由：

• risk_detail: breakeven_math, risk_metrics
• research: quant_signals, cross_sectional_factor, peer_residual, t0_setups, us_fundamentals, peer_scan 及对应 review
• evidence: catalysts, news_evidence_graph
• market: macro, sentiment, influencer, em_news, watch_list
• calibration: retrospective, decision_metrics, reflections

market.watch_list（#556）：非持仓 AI 观察池（智谱 02513 / 迅策 03317 等）的价格面观察——仅当突破/接近突破/5d 大涨时才有行。写「新机会」节时读取它，但观察池名字绝不产生 add 授权、绝不进决策（不进 plan / _constraints）。

manifest 若出现 extras，表示新 feature 被隔离而没有偷长常驻 core；只有下面明确要求消费该字段时才读。任一 bundle 的 _meta.generation_id 与 manifest 不同，立即停止，不得把不同 preflight run 的事实拼在一起。

Step 3: Swarm 分析（你的创造性工作）

按下面这个 3-tier 流程做分析。所有数字只能从本次 generation 的 packet 查询或确有必要时加载的 bundle 取；技术指标、因子分数、风险分类和 action bounds 一律引用 harness 结果，不重新计算。

Required reads (delta vs AGENTS.md baseline)

AGENTS.md 已要求每个 session 都读 SOUL.md / USER.md / MEMORY.md / TOOLS.md，这里不重复。仅追加：

1. portfolio.json — 持仓 ground truth（preflight 已刷过价）
2. memory/{昨天 YYYY-MM-DD}-pre-open.md 如果存在 — 上次 thesis 和 next-session plan
3. INVESTMENT_SOP.md — 启动顺序参考

context.research_surface 同样只读，但必须被消费：

• reviews_due 非空 → 在简报里点名该票 + 披露日期，并说明下一步走 earnings-review skill（不要在简报里现编财报数字）。
• overdue_commitments 非空 → 写成管理层可信度的负面证据，引用 commitment_id 与逾期天数。
• ungated_positions 非空 → 明确写「该仓位没有过建仓前研究闸」，这是流程事实不是行情判断。
• errors 非空 → 当作数据完整性问题优先报，不要继续引用失效 artifact 里的任何数字。 这四类都不要求你去修 artifact；简报只负责让它们不再无声。

当前持仓 thesis 只读 context.thesis_registry，daily brief 不在每天晨报里重写 canonical baseline。status=unknown 只表示缺基线，不得靠模型记忆或昨天文案补造历史；需要变更时必须走 registry validator/drift evaluator，并为每个 improved/weakened 维度附本次新增 evidence ID。

Regime detection（先跑，定调）

两个市场分开判（kcn book 是港股 + 美股 mismatch 是常态）：

• US: 用 QQQ / SOX 走势
• HK: 用 ^HSTECH / 恒指

Tier 1 — 4 个分析师角度（独立思考、合并成一张大表）

• Fundamentals 优先用 EDGAR（preflight 已抓），其次 web search peer/历史 P/E
• Sentiment：US 看 r/wallstreetbets + Tavily；HK 看雪球 + 富途 + 南向资金
• Cross-Market：纳指→恒科链路当日是否工作；US 隔夜 vs HK 即将开盘

🔭 投资哲学多棱镜（借鉴 UZI-Skill 的投资人广度，蒸馏成 6 个哲学透镜）

对最重仓 + 最有争议的 2-3 个持仓（不是全部，省 token 但 kcn token 充足可放宽到 4-5 个），各用下面 6 个透镜扫 1 行——目的是用多视角逼出盲点，不是凑 66 个角色扮演的戏：

铁律：①透镜是信息覆盖（LLM 强项，喂给 Tier 2/3），不是额外的投票 —— Judge 仍按既有规则决策、catalyst-gate 仍管主动 call。②透镜分歧本身是信号：6 个里若价值说买、动量说卖，写明这个张力，别假装统一。③别为每个持仓都跑全套（token 与噪音权衡），抓关键票。

⚡ 板块全景（必跑 — context.json 不覆盖）

每日 Tier 1 后必做一段板块横向扫描，目标回答："你持仓在板块里领涨/落后/中位？归因是什么？"

• 板块来源是动态的：读 memory/peer-map.json，每个 active ticker 的 theme 字段就是它的板块名（如 "HK AI 大模型" / "HK 科技指数 2x leveraged (HSTECH 标的)" / "商业航天"）。持仓变了，板块自动跟变 — 不要在 SKILL.md / 报告里写死任何特定 ticker
• 对每个去重后的 theme 跑一次 web search — 本 skill（盘前深度简报）已放开 tavily-search，优先用它（TAVILY_API_KEY 已配置）；tavily 无结果或超时再退回内置 web search。⚠️ 免费档 1000 credits/月是全局共享，本 skill 每天只 1 次、按去重后的 theme 数搜（通常 ≤10 次/天），别对同一 theme 重复搜。调用必须带 --bucket brief（走本 skill 的月度配额 300；不带 bucket 会落 default 桶只有 60，很快被硬护栏挡回）：
  • HK 板块 → node /root/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "今日 HK {theme} 涨幅榜 板块异动" --topic news --days 2 --bucket brief
  • US 板块 → node /root/.openclaw/workspace/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "{sector ETF 如 SOXX/QQQ/ARK} 今日成分涨跌" --topic news --days 2 --bucket brief
  • 护栏是硬闸：额度用尽时脚本返回 "Web search unavailable" 并 exit 0，别当报错，退回内置搜索即可
• 每个板块输出：Top 3-5 涨幅 + 你持仓票在榜单中的位置（领涨/落后/中位）
• 归因句必带：落后是因为(a) 利好时点（盘后才公布）/ (b) 早盘异常抛压 / (c) β 错配 / (d) 个股逻辑滞后？
• 结论写进 judgment.narrative.sector_read（纯文本，引 ≥3 个具体涨跌幅 + 1 个明确归因）；报告里的板块表由 harness 从 context.peer_scan 渲染，逐票那句判断写在该票的 peer_read
• ⚠️ 持仓自己的数字 (RSI/MA/PnL) 仍然从 core 取，板块这段只 search 板块/同行公开行情
• 同时落盘到 memory/.tmp/sector-scan-{date}.json（build_dashboard 会读，让 GH Pages dashboard 同步显示）。schema：

  {
    "generated_at": "{ISO8601}",
    "date": "{YYYY-MM-DD}",
    "sectors": [
      {
        "theme": "HK AI 大模型",
        "tickers_in_book": ["00100"],
        "top_movers": [
          {"ticker": "06651", "name": "五一视界", "pct": 27.6, "catalyst": "具身智能数据平台"},
          {"ticker": "00992", "name": "联想集团", "pct": 15.0, "catalyst": "AI 营收翻倍"}
        ],
        "self": [
          {"ticker": "00100", "pct": 0.07, "rank_text": "落后", "attribution": "Token Pay 盘后才公布"}
        ]
      }
    ],
    "narrative": "今天港股 AI 板块全面爆发，主角不是 MINIMAX 而是..."
  }
  

  • 缺失/解析失败 dashboard 容错（market_context 退回 portfolio.json 的 {}），不影响 brief 投递

Tier 2 — Bull vs Bear（必须有真分歧）

两段，各 80-120 字。Bull 用 Tier 1 数据组装"持有 + 加仓"案；Bear 用 Tier 1 数据组装"减仓 + 砍仓"案。至少在 1 个仓位上观点不同 — 完全一致说明辩论失败。

引用：每方至少引 2 个具体 Tier 1 数据点（不是 vibes）。

Devil's advocate（#1101）：Bear 除组装"减仓 + 砍仓"案外，必须点名攻击当前最强共识——即 Tier 1 表里最被看好的票 / 最强势的多头论点，并写明攻击的是哪个结论。不许只挑软柿子；若确实无强共识，明说"无强共识，攻击次强"并给出理由。目的：压制群体思维与锚定，别让辩论顺着第一个观点滑下去。

Tier 3 — 3 个 Risk Voice + Judge

Judge 权重规则：

• kcn 风险偏好 = 激进（USER.md），Aggressive 默认略多权重
• 但 trending down regime 启动时 Conservative 权重 +1 档
• 数据 stale 任何一段 → 涉及票 confidence -10pp
• 视角轮换（#1101）：三位风险官的首位表态权每 4 个交易日轮换（Aggressive → Conservative → Neutral → 循环），当日首位 voice 写进 judgment.narrative.risk_voice_first（harness 据此排序）。轮换只改表态顺序与框架设定，不改 kcn 激进偏好的权重规则。

输出策略级 decision。同一股票同一天允许多条决策，例如 core_position 继续持有，同时 intraday_t 做日内 T；两者不能互相覆盖。

每条 decision：ticker + strategy_id + action + 1 行具体理由 + 1 行触发条件。

每个 decision 必须带 driven_by——这个策略决策主要由哪个数据源驱动（写进 v2 ledger，按 episode 计算 edge）：

规则：只填主导那一个(不是把所有沾边的都列上)。若是技术面为主、消息面只是佐证 → 填 technical。这个字段决定我们能不能回答"消息面值不值得听",所以要诚实归因,别把图表驱动的 call 贴成 catalyst 来给自己加分。

📊 driven_by / strategy 的动态 edge（REQUIRED）

只读 context.decision_metrics.by_driver 与 by_strategy，禁止把 README 或旧报告里的点时数字当当前事实。比较 n_episodes、avg_benefit_pct 和 cluster_ci95：n 小或 CI 跨 0 时只能说“方向性”，不能声称显著。risk_rule 是政策执行，不当作择时信号夸奖。

🎚️ 分层 confidence 校准与 sizing（REQUIRED）

原始 confidence 只保留为作者当时判断的审计字段，不能直接当胜率或仓位倍数。主动 call 必须在 context.decision_metrics.hierarchical_calibration.current_group_calibrators 中匹配 action + driver + condition + regime；该表由严格按 plan_date 前向、同日整体延后更新的 beta-binomial 校准器产生，稀疏小组会收缩到更宽层级。

• abstain=true：历史证据不足，signal_size_multiplier=0。一般信号不得扩仓；唯一的冷启动例外是 packet 批准、thesis gate 通过且仍有 remaining_tranches 的技术 setup，可做 一个 min_tranche_shares 探索批次来积累前瞻样本，不能放大到 suggested/max，也不能连开第二批。
• 找不到完全匹配行：按 abstain 处理，不得自行拿相邻小组的点估计冒充。该表只装 evidence_sufficient=true 的行（证据不足的整批省略，避免每轮重发一张全是 abstain 的后验表）；省略了多少、分别因为什么，看同级的 current_group_calibrator_count / current_group_calibrators_omitted / omitted_abstain_reasons。表变短说明证据变薄，不是数据丢了。上述最小探索批次是为了打破“没有样本所以永远不能产生样本”的闭环，不是把缺证据说成有 edge。
• edge_supported=false：证据已够但 95% 下界未过 50%，不得再用冷启动例外，也不得用它扩大主动仓位。
• 只有 edge_supported=true 才能把原拟主动股数乘以 signal_size_multiplier；报告同时公开 calibrated probability、CI 和 resolved level。
• 组合硬闸的 risk_rebalance + risk_rule 是政策执行，不是预测；即使校准器 abstain，也必须执行硬闸要求的降集中/降杠杆动作，禁止拿“无择时 edge”否决风控。

🌡️ 牛 / 熊 / 震荡 regime（REQUIRED，保留）

Bull/Bear 是决策框架的一部分，不能因升级账本而删除：

• Tier 2 仍必须分别写 Bull case 与 Bear case，并且至少在一个持仓或一个策略上形成真分歧。
• 当前 regime 仍由 context.macro.regime 和可用的市场趋势数据判断为 risk_on / neutral / risk_off；报告必须写判断依据，数据 stale 时明确降置信度。
• risk_on：core_position 默认让利润奔跑；没有证伪催化时不要因短线波动反复 cut。intraday_t 与 risk_rebalance 可独立存在，不能覆盖 core thesis。
• risk_off：提高防御权重，杠杆与集中风险优先由 risk_rebalance 处理；tactical_entry 需要更强的价格/事件触发。
• neutral：按各 strategy 自己的 condition 执行，不把同股不同时间尺度压成一个动作。
• 复盘时按 strategy_id 分层看牛熊适应性；在 v2 尚无足够 regime episode 样本前，保留定性判断并注明样本不足，绝不引用旧 v1 的静态百分比冒充当前结果。

这意味着“牛市 core 持有 + 同日 intraday T”“熊市 core 未证伪 + risk_rebalance 降杠杆”都可以同时成立；它们是不同策略，不是自相矛盾。

🚦 仓位/杠杆硬闸(REQUIRED — 优先级高于 driven_by 与 regime guard)

回撤复盘的最大教训:亏不是因为"没听 LLM",是因为组合构造(US β≈4.4、73% 杠杆 ETF、HK 85% 单因子)。任何一个 driven_by 面都没提前叫出来——这不是信号问题,是风控纪律层缺失。所以在所有 driven_by/regime 逻辑之上,先过一道仓位硬闸。

preflight 已算好,直接读 context.risk_guardrail:

• breaches[] — 每条 = 一个超限的硬闸(single_name / factor_concentration / leveraged_exposure / beta),带 detail + 现成 action(含具体减仓金额)。
• hard_stop_watch[] — 杠杆 ETF 浮亏跌破 −18% 的硬止损触发。
• directive — 本次总指令；caps — 当前阈值（非杠杆单名 35–60% review、>60% mandatory；杠杆单名 35%；实测多票相关 cluster 70% 且覆盖≥80%；杠杆 ETF 50%；US β 3.0；杠杆止损 −18%）。Top2 仅展示，不再冒充同因子。
• context.risk_discipline.records[] — 同一 breach 的持久状态：breach_id、严重度、age_days、首次/最后变化、required reduction、acknowledgement、限时 override、execution evidence。每日重新生成的 plan 不是状态账本。

硬性规则:

• 每一条 breach 和 hard_stop 必须在 Judge 段落出一个对应的具体动作(trim 到 ≤cap / cut),不准忽略、不准"观望"。直接采用 action 文案或给等价方案。
• 每条 open 记录必须引用 breach_id + age_days + acknowledgement/execution 状态；未确认的老 breach 要明确升级，不得每天当新提醒重写。
• 当天 plan 内的 override.status=active 不能豁免硬闸。只有 durable ledger 里带非空 reason 且未过 TTL 的 status=overridden 才有效；创建例外必须由用户明确决定，可用 /root/.local/bin/clawock risk override BREACH_ID --reason '...' --ttl-hours N。确认已看见用 risk ack ... --note '...'，成交证据用 risk confirm ... --evidence '...'；这些命令只记账，绝不下单。
• 任何 critical/high breach 未关闭且未 durable override 时，禁止新增同一标的、杠杆或因子暴露。卖出不受阻；同一份 plan 中可证明净降 factor exposure 的 2x→1x 配对换仓不受阻。
• 这些减仓 strategy_id=risk_rebalance、driven_by=risk_rule（纪律性再平衡，不是择时预测），并在 rationale 注明组合政策依据。
• 这是 risk_on HOLD 默认的唯一豁免:证伪铁律已写明纪律性再平衡正常走;别因为 regime=risk_on 就把降杠杆/降集中也按住。牛市里恰恰要借强减杠杆,不是等回调后。
• 降 β/降杠杆优先削杠杆 ETF(β 的主要来源),不要去砍高信念单票的 thesis。
• 杠杆ETF解套口径(kcn 2026-06-11 定):杠杆 ETF 的 breach/hard_stop 动作 = 2x→1x 同因子换仓而非清仓(映射在 brief_preflight.LEV_1X_SWAP:07226→03033、PLTU→PLTR、ROBN→HOOD、MSFU→MSFT)——敞口不变、反弹一点不踏空,但停掉日内重置 decay;context.risk_guardrail.reentry_rule 满足(🧭转 green,标的收复 200 线)才允许 1x→2x 换回。现货(非杠杆)套牢 kcn 方针=持有等待合法(现货等待免费,2x 等待收费),对现货超限的最低要求是"不补仓、借反弹分批",别反复催清仓。
• 换仓的买腿怎么写(#1075):2x→1x 是一砍一买两条腿,买腿由风控规则授权,不需要 技术 setup。目标票的 constraints.swap_mandate 就是那份授权(from_ticker / breach_id / max_value / currency);此时它的 allowed_actions 会含 add_only_on_trigger,直接用, 别因为它没有 setup 就退回 hold。三条硬约束:①只能买 mandate 指名的那一只 ②金额不超 max_value ③两条腿必须共享同一个 transaction_group_id,否则 decision_audit 会把买腿 当成裸买、对着错的基准结算。目标票自己也在 breach 时 mandate 为 null——那就是不许换过去。
• 目标已清仓的处方也要写出来:packet 顶层 swap_mandates 列出全部处方,含 target_held:false 的(例:RKLX→RKLB,RKLB 6/13 已清)。它们在 tickers 里没有行,但必须在本段点名—— 一条看不见的处方,没人能有意否决它。
• standing 判词:每条 breach 的 risk[].standing。decision_overdue=true 表示它已经站了 ≥threshold_days 天而 execute / acknowledge / override 三个出口一个都没走过。这时不要 再写第 N 遍同样的提醒,写成一个要求:要么执行,要么用 risk ack 留痕"看见了、接受它继续开着", 要么用 risk override --reason 记下为什么决定不做。实测 2026-08-26:三条 hard_stop 站了 42 天、同一条砍单发了 136 次、执行 0 次,而 override 字段一次没用过——账本读起来像"没人看", 真相是有人每天看、每天决定不做。
• 若 breach_count=0 → 本段写"✅ 仓位硬闸无触发",照常决策。
• 解套/回本数字只准引用 context.breakeven_math(preflight 已算好:每只浮亏持仓回本所需涨幅、2x 的横盘 decay ≈σ²/12 每月、半年窗含 drag 等效标的涨幅),禁止自己心算或编造。解读纪律见其 note:直线涨→2x 回本更快;横盘→2x 每月白付 decay;再跌→2x 双倍挨打——换 1x 买的是后两种情景的保护,不是回本速度,别说反。
• 技术面判断只准引用 context.quant_signals 中 status=fresh 的行(每只持仓的趋势/动量/RSI/zscore20/吊灯止损线/vol_target_weight,杠杆 ETF 按标的算)；stale/missing/retired 行只用于披露数据缺口，禁止据此形成判断，也禁止自创"看图"结论。因子话语权由 context.quant_signal_review 决定(信号每日留痕 vs T+1/T+5 前瞻收益自动对账):必须公示 n_events/n_dates/n_tickers;usable=false 或聚类 CI 跨 50% 的因子只能当背景展示不入决策；decision_direction=reverse 仅在反向 CI 整体低于 50% 时成立，禁止因 raw hit_rate<50% 自动反向。T+0 牌面同样只在 sample_sufficient=true AND edge_supported=true 时可入决策；样本够多但 Wilson CI 不支持原方向仍是 usable=false，不得自动反向交易。driven_by=technical 的整体战绩一律读取 context.decision_metrics.by_driver.technical 的实时计算值，禁止引用固定百分比。这是自迭代环——哪个因子可信,数据说了算,每天自动更新。
• 跨截面因子只读 context.cross_sectional_factor。这是同行/1x 标的的行业中性研究层；只有 activation.usable_for_decisions=true 才能影响动作。为 false 时，排名、杠杆 decay 对比和回溯结果只能作为明确标注的研究背景，不得写进 Judge 理由、不得改变 confidence；尤其禁止用 retrospective CI 代替预注册后的 prospective 证据。
• 同行残差只读 context.peer_residual。leader continuation、laggard avoidance、mean reversion 三条规则分别看 rule_activation.<rule>.usable_for_decisions，不得互相借样本；为 false 时，即使 held.<ticker>.triggered_rules 有触发也不得用于换股/加减仓。港股 peer 只能来自人工 peer-map.json，禁止补写或调用自动 HK 同行发现。

心智:driven_by 三档管"该信哪个信号",仓位硬闸管"不管信号多强,单名/单因子/杠杆都不许超过这条线"。后者是回撤的真正解药。

⚖️ 消息面权重铁律(硬催化 vs 软情绪 — REQUIRED 遵守)

不是所有消息面都等价。硬催化是真信号,软情绪是高噪声、均值回归。 两者对决策的权限不同:

硬性规则:

• context.news_evidence_graph 存在时，只有 actionable_escalation=true 的事件能驱动主动 catalyst 动作，并把其 event_id 原样写入 plan 的 evidence_event_id。事件必须是一手/可靠、仍有效、足够新颖、负面证伪且获价量或已校准同行残差确认；任一 blocker 存在就只能 display/watch —— 但落成 watch/hold_and_watch 时仍然可以把该事件的 event_id 写进 evidence_event_id 并保留 driven_by=catalyst（被动档只要求事件真实，见 plan.json 字段表）。
• 同一 novelty cluster 的重复摘要不会增加 conviction；过期事件不能复活。positive/confirming 事件一律 hold-only。
• Tavily 新闻搜索只准处理 tavily_resolution_queue 里列出的 event ID 和 query；队列外的日常旧闻/低影响摘要不得消耗 Tavily。未解决不等于可交易，搜索结果仍需下一轮图谱门控。
• 软情绪单独存在时,bucket 必须维持技术面/基本面给出的那个;软情绪只允许把该 action 的 confidence 上下微调最多 ±10pp,且要在 rationale 写明"软情绪佐证/背离,confidence ±X"。
• 只有硬催化能驱动一次 bucket 翻转(尤其翻成 cut/trim/add)。若你想下主动 call 但手里只有软情绪 → 降级为 hold_and_watch + 设触发价观察,别直接动手。
• influencer(Trump/Musk/Serenity)默认归 软情绪;仅当其言论对应已落地的政策/行政令/具体合同才升级为硬催化。Serenity 是 KOL 选股(常为微盘/光通信小票),按 [[serenity-skill]] 的证据阶梯属"弱证据线索",只动 confidence、需一手来源(财报/合同/公告)证实后才可加权。
• 自检:若某 action 的 driven_by 是 sentiment 或 influencer 且 bucket ∈ {cut,trim_on_rebound,add_only_on_trigger} → 这违反铁律,改回 hold_and_watch 或换硬证据。
• 前瞻事件的日期只能引用 context.catalysts，禁止推测。 财报/FOMC/宏观在 earnings/fomc/macro_events；公司级预定事件（港股通生效日、解禁日、mainnet 上线、指数调整生效日）在 scheduled_events（真源 memory/scheduled_catalysts.json，手工维护）。
  • date_confidence=confirmed → 可直接写该日期；estimated → 写日期但必须标「预计」；date 为 null（unconfirmed）→ 只能写「生效日未确认」，不准用「下周一」「下个月」「9 月」这类自己推出来的说法。
  • scheduled_events 里没有的公司级预定事件 → 当作日期未知处理，同时在 ▎待补 提示把它加进 memory/scheduled_catalysts.json，别在正文里编一个。
  • 为什么是铁律：2026-08-06 的简报对同一个 MiniMax 港股通事件给出了三个互相矛盾的日期（「下周一生效」/「next month」/「9 月生效」），而正文正在拿这个日期决定要不要 trim。没有结构化真源时，模型每天重猜且没有任何东西会红。

🛡️ 消息面证伪不证实(牛市最关键 — REQUIRED)

牛市里你已经满仓在涨。利好新闻 ≠ 该动作——你已经持有,继续骑就行;利好不需要你"为了兑现它"去减仓。唯一该让你主动出手的是利空的个股级硬催化。

每条进入决策的新闻先打一个标签(在 ▎社交舆情速读 / ▎名人异动 段标注):

• confirming(印证你已有持仓方向的利好)→ 不触发任何 cut/trim/add。最多维持 hold,别拿它当减仓"锁利"或加仓"追高"的理由。
• disconfirming(动摇持仓 thesis 的利空)→ 只有当它是硬催化(见上节)时,才允许驱动 cut/trim。

硬性规则:

• 不准用利好新闻 justify 主动减仓/加仓(牛市 churn 的头号来源)。"催化已兑现/已在价"是观望理由,不是出手理由——若真要动,driven_by 必须是 technical(估值/技术过热),不能挂成 catalyst。
• 想加仓(add)同样要硬触发:明确回踩支撑价 + 量价确认,不是"利好所以追"。
• 一条新闻若你判为 confirming 又想据此出手 → 停,这是矛盾,改 hold_and_watch。
• 例外:止盈/再平衡这类纪律性减仓与新闻无关，走 strategy_id=risk_rebalance + driven_by=risk_rule，rationale 写明是纪律不是消息。

Strategy frame menu — Judge 段必须显式选 1-3 个 per action

让 Judge 明示哪个 strategy frame 在驱动每个 action（traceability，错了能反推），从下面 8 个里选：

格式：

▎Judge — strategy frames

| Ticker | Action | Frame | Detail |
|---|---|---|---|
| SOXL | trim_on_rebound | technical_breakdown + relative_strength | 跌破 200MA + 跑输 NVDA -8pp |
| 00100 | hold_and_watch | sentiment_shift | F&G 从 fear 转 neutral |
| RKLB | cut | mean_reversion | RSI 78 + 浮+82% |

禁止：模糊"综合判断"/"基本面看好"。每个 action 必须落到具体 frame + 数值。

Confidence calls

每个主要 action 给 0-100% 信心 + 1 行简单理由：

Retrospective markdown 模板

把 calibration bundle 的 retrospective 字段渲染成下面这段，插在 brief 顶部（TL;DR 之后，Header 之前）：

▎昨日 plan 兑现度（{上次 plan 日期}）

| Action | Plan | 实际 | 模拟 ±$ | 评 |
|---|---|---|---|---|
| Cut 50% ROBN @开盘 | 砍 20股 | 砍 N股 @${px} | ±$X vs hold | ✓/✗/⊘ |
| Trim 30% 07226 @4.10 | 减1860股 | 未触发 (high 4.05) | -HK$Y (机会成本) | ✗ trigger 过紧 |

▎Confidence calibration (累计)
- conf 80%+: N/M 触发 (X%)
- conf 60-79%: ...
- conf <60%: ...

▎Lesson (1-2 行)
{什么 trigger 设过紧/松；什么 thesis 站住/破；哪个 confidence 区间过自信}

评符号：✓=执行准、✗=未触发或反向、⊘=trigger 设了但 plan 本身就是中性。 机会成本可能为正（trigger 未触发 = 错过 alpha）或负（trigger 未触发 = 躲过损失）。

▎同行扫描 (REQUIRED — postflight 校验)

preflight 给了 peer_scan 字段，每个持仓有 listed_peers（带 pct_1d / pct_5d）+ private_peers（待 IPO 名单）。

格式：

▎同行扫描

| 持仓 | 主题 | 今日 self | 最强同行 | 差距 | 判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| 00100 MINIMAX | HK AI 大模型 | -6.6% | 02273 智云健康 -0.2% | +6.4pp | ⚠️ 题材弱但同行更强 — 个股 alpha 在掉 |
| 07226 2x恒科 | HSTECH 杠杆 | -5.2% | 00700 腾讯 +0.3% | +5.5pp | ⚠️ 杠杆放大 underlying 弱势 — 减仓换 1x |
| ... | | | | | |

私域同行追踪（仅信息层）：
- 智谱 Zhipu D 轮估值 220 亿
- 月之暗面 Kimi 用户数 ...

判断模板（必给一个）：

• 题材+ 自己+ → "alpha 抓住了"
• 题材+ 自己- → "考虑切换：peer 比我强"
• 题材- 自己- → "持有合理，等题材轮回"
• 题材- 自己+ → "稀有，珍惜"

如果出现 ⚠️ 切换信号 → Tier 3 Judge 给 rotation trigger（例："00100 反弹至 800 减 20 股，换入 0020 商汤")。

▎大盘速读 (REQUIRED if context.macro 存在且 age_hours ≤ 36)

从 context.macro 抓数，写一段 5 行以内的市场 context（不是论文）。每行 1 个指标 + 1 句"对我持仓意味什么"。

格式：

▎大盘速读

- VIX 17.0 (+2.5%) · F&G 60.8 greed → 风险偏好仍在但开始降温, leveraged 仓位 (SOXL/RKLX/7226) 注意
- SPX 7519 (+0.1%) / NDX 30001 (+0.5%) → 美股小幅向上, 不构成 regime 切换
- HSI 25612 (+0.05%) / HSTECH 4989 (+0.85%) → HSTECH 4900 支撑确认, 07226 杠杆暴露 OK
- 10Y yield 4.49% (-1.4%) · DXY 99.1 → 利率回落小幅利好成长股
- Fed 最新动态: {fed_press[0].title 截断到 80 字符}

规则：

• macro 数据 age_hours > 36 时整段写"⚠️ macro 数据 stale ({age}h), 跳过本段"；postflight 不 fail
• 每行末尾 → 后必须是对当前持仓的具体含义（不是教科书定义）
• Fed press 段，如果今日无新发布或与利率无关（如人事任命）可省略最后一行

🧭 Regime guard(REQUIRED — 本段第一行)：context.macro.regime 给出 label(risk_on/neutral/risk_off)+ reasons。本段开头必须写一行：

🧭 Regime: {label}({reasons 拼接}) → {该 regime 下的决策默认}

据 regime 收敛主动操作：

• risk_on → core_position 默认 HOLD；择时 cut/trim 需要 disconfirming 硬催化。risk_rebalance 是独立策略，可因组合政策在 risk_on 中减杠杆，不与 core thesis 混为一谈。
• neutral → 正常按 frame 判断,无额外封顶。
• risk_off → 防御优先,cut/trim 门槛放宽(可信度提高),add 需更强触发;杠杆仓位优先减。
• regime 缺失(null,数据 stale)→ 写"regime 未知,主动操作按常规谨慎"并跳过封顶。

▎社交舆情速读 (REQUIRED if context.sentiment.tickers 非空)

从 context.sentiment.tickers 抓数，只列有信号的票（context 已剔掉 0 mention + 0 news 的）。

格式：

▎社交舆情速读

| 票 | Reddit 7d | 新闻关键词 | 近5日 | 信号判断 |
|---|---|---|---|---|
| RKLB | 0 mentions | "$90M Space Force deal" "52-week high" | +12% | 利好已在价(已涨12%)— 追高无 edge,观望 [confirming] |
| CRCL | 0 mentions | "crypto cool" "Q1 miss" "insider sell" | -3% | ⚠️ 利空硬催化(Q1 miss)+ 尚未反应 — 严守止损 [disconfirming] |
| SOXL | 12 mentions ↑ | "TSMC capex beat" | +4% | 散户温度上升(软情绪)— 维持 hold,不据此加仓 [confirming] |

异常关注（必带）:
- {ticker}: Reddit mention 突然飙升或新闻里出现 "miss / SEC / probe / fraud / lawsuit / downgrade" 关键词

规则：

• 近5日列取自 context.sentiment.tickers[].recent_move(px_pct over n_sessions,可能为 null=无快照)。price-in 判断必做:利好 + 该票近5日已大涨 → 多半"已在价",追/不减都行但别当新理由出手;利好 + 近5日没动 → 才有"未反应"的可操作空间;利空 + 已大跌 = 部分消化,利空 + 没跌 = 风险未释放要警惕
• 新闻关键词只抽 2-3 个动词/名词短语，不要复制全标题
• 信号判断必须连到你今天对这个票的具体 strategy/action（一致 / 矛盾要点出来）
• 每条信号判断结尾标 [confirming] 或 [disconfirming]（见"消息面证伪不证实"铁律）：confirming 利好不得驱动 cut/trim/add；只有 disconfirming 的硬催化能驱动减仓
• "异常关注"段：扫所有 ticker 的 news_top + reddit_top 文本，命中负面关键词 (miss/SEC/probe/fraud/lawsuit/downgrade/halt/recall/short report) 必列；无命中写"无"
• sentiment 数据 age_hours > 36 整段写"⚠️ sentiment 数据 stale, 跳过本段"

▎名人异动/政策风向 (REQUIRED if context.influencer.counts.total > 0 且 age_hours ≤ 36)

从 context.influencer 抓数。这是 Trump 原帖 + Musk 言论(新闻代理) + Serenity(AI/半导体供应链选股，Substack 公开帖)，LLM 已筛市场相关性并交叉匹配过持仓。三档优先级：撞持仓 > 新机会 > 板块相关。

格式：

▎名人异动/政策风向

撞持仓:
- 🔴 Trump 看多加密 → 你的 CRCL 直接受益, 关注开盘资金流 (rel 75)

新机会(他们推荐/点名但你没持仓):
- 🟡 Musk 看空 TSLA(robotaxi 兑现不及预期) → 若考虑做空/规避 EV 板块可纳入观察
- 🟡 Trump 点名 XYZ "great company" → 政策受益标的, 评估是否进 watchlist

板块相关(主题级, 非直接点名):
- Trump 挺加密货币 → 涉及你的 CRCL 板块敞口

规则：

• 撞持仓(held_hits)必列且置顶，每条连到"对该持仓今天的 action 含义"
• 新机会(new_ideas)是 kcn 没持有但被点名/推荐的票——这是选股线索，点出 stance(看多/看空)和是否值得进 watchlist；kcn 明确说过"不一定有买，要看他们推荐什么"
• 板块相关(sector_hits)只在前两档为空或想补充主题背景时写，1-2 条即可，别灌水
• stance=attack/sell 的"新机会"是规避/做空信号，不是买入信号，措辞要分清
• Musk 条目标注是"新闻代理"(二手)，可信度低于 Trump 原帖，措辞留余地
• Serenity 条目来自 Substack(一手但低频，几周才一篇)，多为微盘/小票选股 idea：当"新机会"线索看，别当买入指令，措辞强调需自查基本面/一手证据(见 [[serenity-skill]])
• influencer 数据 age_hours > 36 或 counts.total=0 整段写"⚠️ 名人异动数据 stale/无信号, 跳过本段"；postflight 不 fail

▎Confidence / episode 校准（REQUIRED）

calibration bundle 的 decision_metrics 是 v2 唯一口径：只结算条件实际触发的决策；同一 ticker + strategy_id 的连续同类决策合并为一个 episode，只取一次代表样本，避免每日重复建议放大样本量。

格式：

▎Decision v2 校准

过去 30 天：已结算 {settled_episodes} 个 episode
- 主动决策：n=N，平均 benefit=X%，date-cluster CI=[L,U]
- 信心校准：嘴上平均 {mean_confidence}，实际胜率 {base_rate}；Brier {brier} vs 闭眼总报 {base_rate} 的 {brier_baseline_loo}
- 按 strategy / action / driven_by 点出最强与最弱各一项
- 执行状态：**要动手的** {execution_by_kind.active.rate}（{followed}/{known}）与 **不用动的** {execution_by_kind.passive.rate} 分开写；执行率不等于建议质量。两条腿各自的 `{stranded}` **必须同句写出来**（「另有 N 条永远验不了，不在分母」）——那是窗口早已关闭、`_detect_followed` 每次重试都答 unknown 的行，标的从没进过 holdings，被丢掉的样本偏向「没执行」，所以裸报的执行率系统性偏高

规则：

• settled_episodes < 5：明确写样本未填满，只作方向性参考。
• 主动 cluster_ci95 跨 0：不许声称有稳定 edge。
• Brier 禁止裸报。0.295 单独写会被读成「接近 0，还行」。只准写成对 brier_baseline_loo（闭眼总报基准率的留一法常数预测）的比较。brier_beats_baseline=false 时说「信心值校准不合格」或「过度自信」，不许说「信心值没有信息量」——Brier 分解里 resolution 仍 >0，是 reliability 把它吃掉了，说「没信息量」是过度指控。
• 禁止报「听 AI 赚了多少钱」类金额。decision_money_impact 已于 2026-07-15 撤下且不再写入 dashboard.json：它把从没执行过的 call 也算进去。重建对照账本前，任何「多赚/少赚 X 元」都是编的。
• 胜率必须带 coverage。coverage_active.episodes_unresolved 是判不了的 episode 数（休市/需人工核实/标的无交易）。只报胜率不报这个数=把难题藏进分母外。
• 禁止拿 active 胜率和 passive 胜率横比。两者是不同样本池（不同标的/日期/暴露），相减不测量任何东西——「主动跑赢/跑输躺平」这类话一律不许写。
• confidence 必须参考同 strategy/action 的 episode 战绩；样本小则收敛到中性，不得因同一股票连续多日重复 call 而虚增信心。
• 同一天同一股票可以有多个 strategy；分别写、分别触发、分别评估，禁止压成一条综合 action。
• event / manual 条件若无可验证触发证据，状态为 not_evaluable，不进入胜率和 Brier。
• execution 与 evaluation 分离：建议是否有利和 kcn 是否执行是两个问题，报告时不得混写。

▎决策记忆 (reflections — REQUIRED if context.reflections 非空)

context.reflections[ticker] 是每个持仓的历史同类决策战绩(bucket_history 如 "清×9 胜3" / recent / lesson)。给某标的下主动 call 前必须先看它的 reflection:

• 若该票 bucket_history 显示你反复做某动作且多半错(如 ROBN "清×9 胜3")→ 这次别再机械重复,要么换论据要么降级为 hold,并在 rationale 里引"过去 N 次清 ROBN 错 M 次"。
• win_rate < 0.5 的票 → 主动 call 需要比平时更强的新证据才出手。

Next-Session Plan（可交易，不是观察清单）

决策优先(decision-first):先用 reflections + decision_metrics 为每个持仓按 strategy 定 action + condition + confidence，再写叙事论证决策。决策是主角，叙事是理由。宁可 1-3 个高确信主动策略，其余 core hold，也不要 8 个摊薄的逐票评级。

格式：

1. {时点 + 时区}: {具体观察 / 触发}
2. {时点 + 时区}: ...

包含：

• HK 开盘前 09:00 HKT 查什么消息
• HK 开盘后 09:30 HKT 关注哪个票什么价位
• US 盘前（09:30 ET 之前）查什么
• US 开盘后 09:30 ET 关注什么
• Book-level metric 红线（例：港股浮亏到 X% 触发 forced derisk）

Step 4: 写输出文件（B plan / C judgment / D insights —— A 报告与 E 微信卡由 harness 渲染）

A. 报告与微信卡：你不写，harness 渲染

memory/{YYYY-MM-DD}-pre-open.md 与 memory/.tmp/brief-card-{YYYY-MM-DD}.txt 由 clawock.harness.brief_render 从本次 context + 你的 judgment + 校验后的 plan 渲染，postflight 自动跑，不需要你调用。

不要写这两个文件。 你手写的稿子会在 postflight 里被渲染结果覆盖——它不会 进产品，只会浪费一轮 token。

为什么这么分（2026-08-31，kcn 定）：报告过去由模型逐行手写，于是①版式每天重新 发明一遍，同一张表昨天七列今天六列；②该留在辩论段的推演渗进表格里，读者要在一堆 过程文字里找"09:30 到底做什么"。现在模型只出想法，harness 只出版式：标题层级、 表格、排序、数字格式、段落顺序全部在代码里，每天同一个位置放同一件事。

因此：

• 你写的每一段判断都通过 B（plan） 和 C（judgment） 进入报告，别处不进。
• judgment 的文字字段必须是纯文本：不许出现 |、#、**、```、▎、 行首 -/*/1./>。这不是文风要求——渲染器正在画那张表，你的竖线会落进单元格里 把那一行撑成多一列。postflight 会直接判非法并指出是哪个字段。
• 事实、指标、风控闸、集中度、回本数学、同行涨跌、宏观读数、校准表全部由 harness 从 context 取；你不需要把它们抄进 judgment，抄了也不会被用。
• 体量不再由你控制：渲染结果通常 18–22KB，远在 28KB 预算内。原来那套"分段预算 + 写完 wc -c"的自查随本节一起退役。

本地想看渲染结果（不写盘）：

clawock brief render --dry-run

B. 结构化 plan → memory/{YYYY-MM-DD}-plan.json

postflight 严格 schema 校验：

{
  "schema_version": 2,
  "date": "2026-05-18",
  "context_generation_id": "照抄 manifest.generation_id",
  "fx_rate_usdhkd": 7.8315,
  "fx_source": "Frankfurter",
  "regime": {"us": "trending-up", "hk": "trending-down"},
  "book": {
    "usd_total_pnl": -117.0,
    "hkd_total_pnl": -918.0,
    "hk_leg_hkd": -4936.0,
    "us_leg_usd": 513.0
  },
  "decisions": [
    {
      "strategy_id": "risk_rebalance",
      "thesis_id": "reduce-leveraged-beta",
      "ticker": "ROBN",
      "action": "cut",
      "condition": {"type": "open", "price": null, "description": "周一开盘任意价"},
      "size": {"pct": 50, "shares": 20},
      "confidence": 0.82,
      "expected_move_pct": -6.5,
      "driven_by": "risk_rule",
      "regime": "risk_off",
      "contested": true,
      "rationale": "降低杠杆 beta；这是组合政策型再平衡，不是预测",
      "thesis_invalidation": "若 crypto rev 环比转正 / DAU 回升 → 论点失效，停止减仓",
      "debate": {
        "bull": "crypto rev 若回暖，减到 50% 会踏空反弹",
        "bear": "杠杆 beta 在 risk_off 下放大回撤，DAU 连续两季下滑无止跌迹象",
        "attacked_consensus": "攻击的是「AI 板块整体还有一波」这条最强共识",
        "frames": ["technical_breakdown", "relative_strength"],
        "judge": "纪律优先：政策型减仓不等预测兑现",
        "evidence_ids": ["risk:leveraged_exposure:US", "quant:ROBN:dist_ma200_pct"]
      }
    },
    {
      "strategy_id": "intraday_t",
      "thesis_id": "robn-intraday-mean-reversion",
      "ticker": "ROBN",
      "action": "t_only",
      "condition": {"type": "price_above", "price": 16.2, "description": "冲高缩量时做 T"},
      "size": {"pct": 15, "shares": 6},
      "confidence": 0.61,
      "driven_by": "technical",
      "evidence_event_id": null,
      "regime": "neutral",
      "contested": false,
      "rationale": "与 core/risk_rebalance 分开的日内策略"
    }
  ],
  "watch_levels": {
    "hstech_breakdown": 4800,
    "soxl_breakdown_pct": -4,
    "book_force_derisk_usd": -300
  }
}

合法 enum：

• strategy_id ∈ {core_position, risk_rebalance, intraday_t, event_trade, tactical_entry}；迁移历史才允许 legacy_unknown
• context_generation_id：必填，逐字符照抄本次 manifest.generation_id；postflight 会递归检查 plan 内所有 *generation_id，跨代引用直接 fail。
• 每条 action 必须出现在该 ticker packet 的 constraints.allowed_actions；卖出股数不得超过 max_sell_shares，catalyst 只能引用 actionable_evidence_ids。postflight 会二次校验，模型不能扩大边界。
• action ∈ {cut, trim_on_rebound, hold_and_watch, t_only, add_only_on_trigger, add_on_breakout, watch}
• condition.type ∈ {open, price_above, price_below, index_breakdown, event, manual}
• driven_by ∈ {technical, catalyst, sentiment, influencer, macro, peer, risk_rule}（每个 decision 必填）
• evidence_event_id：driven_by=catalyst 时必填，分两档 —— 主动 call（cut/trim_on_rebound/t_only/add_only_on_trigger/add_on_breakout）必须精确匹配 context.news_evidence_graph.events 中同 ticker 且 actionable_escalation=true 的事件（不许拿未升级事件去交易）；被动 hold_and_watch/watch 只要求匹配同 ticker 的真实事件，不要求 actionable_escalation=true（「昨天出了财报所以我盯着」是正当归因）。driven_by 不是 catalyst 的 decision 填 null。
  • ⚠️ 被动决策若归因 catalyst 就必须给出真实 event_id，不能填 null —— 归因得可核。给不出具体事件，就说明它其实不是 catalyst 驱动，改用 technical/risk_rule 等如实标注。不要为了过闸而改标 driven_by：这个字段直接决定 by_driver 胜率归属（主动和被动都进桶），洗标签就是在污染自己的 edge 统计。
• regime ∈ {risk_on, neutral, risk_off}（每个 decision 必填；按本报告已判定的当前 regime 留痕，迁移旧数据才允许 unknown）
• confidence ∈ [0.0, 1.0]
• size.shares（整数，主动 call（cut/trim_on_rebound/t_only/add_only_on_trigger/add_on_breakout）必填；hold_and_watch/watch 不需要)：股数是这条 call 日后唯一能被折算成钱的凭据。面板上那条金额曲线已撤（见上条铁律），但重建一套可信对照账本必须有股数，当天没填就永远补不回来。宁可给保守估数也别留空。填你真的会动的股数,不是仓位上限。
• 所有 add 都必须逐字填写 packet setup 的 technical_setup_id、technical_campaign_id、invalidation_price、condition.valid_for_sessions 与 tranche_number=next_tranche_number。alpha_confirmation 的 driven_by 应按真正主导证据写 peer/catalyst/sentiment，不能因为技术只负责 timing 就洗成 technical。exploration 只是 0.25 target tranche 的前瞻采样，不是 validated；每日重置杠杆产品不能走 exploration。港股 size.shares 必须为 lot_size 的整手倍数；美股当前只支持整数股。已有 open add 或 remaining_tranches=0 时不得重复开单。
• contested ∈ {true, false}（每个 decision 必填）：Tier 2 的 Bull 与 Bear 是否真的在该策略上分歧。
• debate（object，主动 call 应填，hold_and_watch/watch 选填）：把已经发生的辩论落成可核对的结构（#1117）。Bull/Bear/devil's advocate/Judge frame 这四件事你本来就在 markdown 里写，但读者只能看到结论，无法核对反方是否真的存在——「我们辩过」在没有记录之前只是一句自述。字段：
  • bull / bear：这条 decision 上双方最强的一句话（各 ≤600 字符，超出截断）。bear 是这块的重点：赢的那面本来就在 rationale 里。
  • attacked_consensus：本轮 devil's advocate（见 § Tier 2 铁律）点名攻击的那条最强共识。与该票无关时可省略，别为了填而编。
  • frames：Judge — strategy frames 表里为这条 action 选的 1–3 个 frame，逐字照抄枚举值。
  • judge：Judge 的合成判词一句话（不是 Bull/Bear 的复述）。
  • evidence_ids（≤6 条，选填）：这场辩论站在哪几条 context 证据上（#1141）。只认三个能被解析的命名空间，postflight 逐条对着本次 context 核，核不上的直接丢掉并记一条 degradation（不会让流水线变红，但会被数出来）：
    • news:… —— 照抄那一条事件的 evidence_id 字段。context.news_evidence_graph.events 每一行都自带一条，形如 news:evt_3ffdc891b1dd9eb52b84；你不需要拼，也不要拼。
      • 2026-09-10 这里被拼成了 news:00100-humain-m3-2026-09-04 和 news:02208-h1-report-2026-09-08——<票>-<主题>-<日期>，一个人会取的名字，而真 id 是一串不透明的 evt_ 十六进制。**不透明的 token 只能抄，抄不了就别引。**跟下面 risk: 同一条纪律。
    • risk:… —— 照抄那一行的 evidence_id 字段。context.risk_guardrail 的 breach / hard_stop_watch / concentration_review 每一行都自带一条，形如 risk:single_name_review:00100；你不需要拼，也不要拼。
      • 这条规则以前是一段语法（命名空间 + <type> 全集 + ticker 形还是 leg 形 + 「别自己起名」），2026-09-08 仍然被拼成 risk:single_name:00100 去指一行 type 是 single_name_review 的记录——票是对的，名字取了另一行合法拥有的那一半。所以现在只有一条：那一行写着什么就抄什么。
      • 想引整条腿的闸（leveraged_exposure、beta 这种 ticker 为 null 的行）同理，它的 evidence_id 已经是 :<leg> 形。
      • resolver 另外接受那一行所在 list 的键名作为同一行的别名（risk:hard_stop_watch:RKLX == risk:leveraged_hard_stop:RKLX），仅限该 list 里所有行 type 相同时——breaches 装着四种 type，拿它当名字说不清指的是哪一行，照样被丢。这是给「抄了外层键名」兜底的，不是第二种写法：照抄 evidence_id 仍然是唯一该做的事。
    • quant:<ticker>:<field> —— context.quant_signals.rows[<ticker>] 上一个非空字段（如 quant:SPCH:dist_ma200_pct）。只有 rows 里真有的 ticker 能引：杠杆 ETF 通常没有自己的行（07226 没有，它的底层 HSTECH 有），要引就引你真正读的那一行 没有可引的证据就不填，别为了填而造 id：造出来的引用比不引更糟，它看起来像证据。portable workflow lane 早就要求每个 case 带 evidence_ids（workflows/validators.py），这里是把同一条纪律接到日报这条 lane 上。
  • 不会因为格式错误让 08:00 流水线变红：postflight 的 normalizer 会裁剪超长文本、丢弃未知键与不在枚举内的 frame，整块为空则记为「没写」。但缺席是被数出来的——dashboard 的 debate_coverage.bear_case_pct 就是这条纪律的实测曲线，别用空块凑覆盖率。
• expected_move_pct（number，选填，带符号，单位 %）：这条 decision 预期这只票走多远（#1159）。confidence 说的是「多有把握」，invalidation_price 说的是「论点在哪死」，没有一个字段说「走多远」——所以「方向对、幅度错了四倍」这句话这本账本目前对自己讲不出来。填了之后按 t1 对 underlying_return_t1_pct 打分（这只票自己的收益，不是 benefit_t1_pct 那个相对不动的反事实）。
  • 是预测不是目标价，也不是止损距离：写 -8 表示「我预期它跌 8%」。0 是合法且可打分的预测（「预期它不动」），和不填不是一回事。
  • |值| > 100 会被丢弃（打字过滤，不是风控），丢弃不会让流水线变红。
  • 没有把握就不要填：这条和 debate.evidence_ids 同一条纪律——编一个数比不填更糟，它看起来像预测。覆盖率发布在 dashboard 的 magnitude_metrics.coverage_pct，必填与否以后对着这条序列谈。
• thesis_invalidation（string，主动 cut/trim/add 必填；hold 选填）：借鉴 UZI-Skill 的 thesis-tracking——这个仓位的论点会被什么具体催化推翻？把 catalyst-gate(cut #1)落地成「论点+失效条件」：你只在这个失效催化真的发生时动手，而不是技术面波动。例：「crypto rev 环比转正则停止减仓」。这逼着每个主动 call 绑定一个可被证伪的硬催化，而非"看着toppy"。
• thesis_id 必须沿用 context.thesis_registry.theses.<ticker>.thesis_id（resolved 时）；registry 为 unknown 时保留已有 decision ID，不得新造一个“看起来像历史”的 cano

…(truncated)