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name: aifinlab/advisory-portfolio-diagnostic-assistant
source: https://app.decimal.ai/s/aifinlab-advisory-portfolio-diagnostic-assistant@1/SKILL.md
source_sha256: d2d8f742f781
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# 技能说明

本技能用于支持基金业务中的组合诊断工作，重点解决「对投顾组合的收益来源、风险暴露、适配性和持仓结构进行诊断并输出中文结论。」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

- 组合的收益和风险主要来自哪里
- 当前结构更偏进攻、防守还是失衡
- 组合是否和客户目标匹配
- 哪些问题需要后续人工决策

# 适用范围

- 投顾组合体检
- 收益与风险来源解释
- 持仓结构和集中度诊断
- 客户沟通前的组合说明

# 不适用范围

- 缺少组合明细和目标约束却要求强结论
- 将诊断结果直接当成调仓指令
- 不考虑客户目标和风险偏好

# 输入要求

优先输入包括：

- 组合持仓明细
- 收益和回撤数据
- 目标配置约束
- 客户或账户风险偏好

可选增强输入包括：

- 基准与同类对照
- 调仓记录
- 客户关注点

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、先确认客户和组合边界

- 明确客户风险等级、目标约束和服务场景。
- 区分普遍性解释和个性化建议。
- 任何涉及适当性的内容都要保留制度边界。

## 二、围绕客户最关心的问题解释

- 先解释发生了什么，再解释为什么，再说明接下来关注什么。
- 收益、回撤、结构变化和风险暴露都要能追溯到事实。
- 不要用宏观空话替代持仓解释。

## 三、保持沟通克制

- 历史解释不等于未来承诺。
- 复杂问题要明确需要进一步核验或人工判断。
- 建议性内容必须建立在已知客户画像基础上。

# 推荐工作流

1. 先确认客户风险等级、组合目标、持仓结构和沟通背景。
2. 整理组合表现、风险暴露、产品适配性和客户关切点。
3. 围绕适当性解释、组合诊断或持仓问答输出结构化中文结论。
4. 把可确认事实、解释性观点和建议性动作拆开表达。
5. 对任何超出证据范围的内容保留待补材料和升级复核建议。

# 关键判断视角

- 客户画像、目标约束与风险等级
- 组合或持仓的收益来源、波动特征和风险暴露
- 适配性、解释口径和客户常见问题
- 后续跟踪动作、补充材料和限制说明

# 输出要求

建议输出至少覆盖以下模块：

- 组合诊断摘要
- 收益与风险拆解
- 适配性与结构问题
- 风险提示
- 后续跟踪建议

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

- 不得替代适当性制度做放行判断。
- 不得在客户画像不完整时给确定性配置建议。
- 对未来表现只能做条件性描述。

# 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：
- 客户画像、目标约束与风险等级
- 组合或持仓的收益来源、波动特征和风险暴露
- 适配性、解释口径和客户常见问题
- 后续跟踪动作、补充材料和限制说明

# 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/advisory_portfolio_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/diagnose_advisory_portfolio.py
- scripts/render_portfolio_diagnostic.py