专为中国金融市场设计的综合信息分析工具，融合系统性事实核查框架与观点/事实分类引擎，帮助投资者、分析师、监管机构辨别信息真伪、评估证据可信度、识别市场操纵信号。
双重验证体系：
中国市场特性适配：
将复杂信息拆解为独立可验证的最小单元：
原始声明示例：
"某新能源公司因技术突破获得政府补贴，预计明年业绩将翻倍，已引发多家机构调研"
原子声明分解：
├─ 实体类 (ENTITY)
│ ├─ [E1] 存在一家新能源公司
│ └─ [E2] 存在多家投资机构
├─ 事件类 (EVENT)
│ ├─ [V1] 发生了技术突破
│ ├─ [V2] 获得政府补贴
│ └─ [V3] 机构进行了调研
├─ 状态类 (STATE)
│ └─ [S1] 当前业绩水平
└─ 预测类 (FORECAST)
└─ [F1] 明年业绩将翻倍
| 类型 | 说明 | 验证难度 | 监管要求 |
|---|---|---|---|
| ------ | ------ | ---------- | ---------- |
| ENTITY | 公司、机构、个人 | 低 | 需实名披露 |
| EVENT | 已发生的具体事件 | 中 | 重大事件需公告 |
| STATE | 当前财务/运营状态 | 低 | 定期报告强制披露 |
| FORECAST | 业绩预测、预期 | 高 | 禁止虚假陈述 |
| CAUSATION | 因果关系声明 | 极高 | 需充分证据支持 |
| NARRATIVE | 概念/题材包装 | 不可验证 | 易涉嫌市场操纵 |
| POLICY | 政策解读/影响 | 高 | 需引用官方文件 |
| COMPETITIVE | 竞争地位/市场份额 | 中 | 需第三方数据支持 |
关键缺失模式：
事实 (FACT)：可客观验证的陈述
观点 (OPINION)：主观判断或预测
分类算法：
def classify_statement(text):
# 事实指标
fact_signals = [
"财报显示", "公告称", "数据为", "会议记录",
"监管文件", "审计报告", "实际发生"
]
# 观点指标
opinion_signals = [
"预计", "有望", "可能", "据传", "市场认为",
"分析师认为", "估值合理", "前景看好"
]
# 模糊表述（高风险）
vague_signals = [
"大幅", "显著", "明显", "众多", "若干",
"相关", "有关", "据悉", "消息人士"
]
| 等级 | 类型 | 可信度 | 示例 |
|---|---|---|---|
| ------ | ------ | -------- | ------ |
| A级 | 监管机构官方声明 | 95% | 证监会公告、交易所问询函回复 |
| B级 | 上市公司正式公告 | 85% | 定期报告、临时公告（需核查是否被问询/更正） |
| C级 | 高管公开发言 | 70% | 业绩说明会、投资者关系活动记录 |
| D级 | 行业专家评论 | 50% | 券商分析师报告、独立研究员观点 |
| E级 | 匿名/未证实消息 | 20% | "消息人士"、"市场传闻"、社交媒体爆料 |
| 等级 | 类型 | 可信度 | 示例 |
|---|---|---|---|
| ------ | ------ | -------- | ------ |
| A级 | 监管审核文件 | 98% | 审计报告、现场检查报告、处罚决定书 |
| B级 | 财务报表数据 | 90% | 已审计的年报、季报（需关注附注说明） |
| C级 | 第三方统计数据 | 75% | 海关数据、行业协会统计、咨询公司报告 |
| D级 | 公司内部文件 | 60% | 会议纪要、内部公告（需验证真实性） |
| E级 | 截图/录音 | 30% | 微信截图、电话录音（易伪造，需多方验证） |
监管官方源（权重 1.0）：
媒体机构（权重 0.5-0.8）：
自媒体/社交平台（权重 0.2-0.4）：
第一层：实体存在性
验证流程：
1. 公司是否真实存在？
→ 全国企业信用信息公示系统
→ 沪深交易所上市公司列表
2. 关键人物是否属实？
→ 公司官网高管名单
→ 董监高人员变动公告
3. 机构是否合规？
→ 中国证券投资基金业协会登记
第二层：事件真实性
验证流程：
1. 重大事件是否已披露？
→ 巨潮资讯网公告查询
→ 交易所互动易平台
2. 时间线是否合理？
→ 对比历史公告日期
→ 核查董事会/股东大会决议日期
3. 数据是否一致？
→ 跨期对比（本期 vs 上期）
→ 跨文件对比（公告 vs 财报）
声明："某公司受益于国家新能源政策"
验证步骤：
1. 定位政策文件
→ 国务院/部委官网文件库
→ 中国政府网政策解读
2. 核实受益范围
→ 政策适用条件
→ 公司是否符合资质要求
3. 量化影响程度
→ 历史类似政策影响案例
→ 行业分析师评估报告
声明："营收同比增长 300%"
验证步骤：
1. 核对官方数据
→ 定期报告原文
→ 业绩快报 vs 正式财报
2. 分析异常性
→ 对比行业平均水平
→ 检查是否存在会计调整
3. 追踪后续披露
→ 是否被交易所问询？
→ 是否有会计差错更正公告？
声明："公司即将被某巨头收购"
验证步骤：
1. 查询停牌公告
→ 是否因重大事项停牌？
2. 检索监管问询
→ 交易所是否发函核实？
3. 追踪公司澄清
→ 是否发布澄清/风险提示公告？
4. 观察交易异常
→ 股价、成交量是否异常波动？
直接证据要求：
间接证据佐证：
警惕虚假因果：
常见虚假因果模式：
✗ "公司股价上涨是因为技术突破"
→ 可能原因：市场炒作、资金推动、题材概念
✗ "业绩下滑是因为宏观环境"
→ 可能原因：公司自身经营问题、行业竞争加剧
✗ "获得补贴后业绩大增"
→ 需验证：补贴金额 vs 业绩增量的比例关系
顶级官方源（可信度 95%+）：
次级可信源（可信度 70-85%）：
需谨慎对待（可信度 30-50%）：
三角验证法：
对于重要声明，要求至少 3 个独立信息源印证：
1. 官方公告（主要依据）
2. 主流媒体报道（独立采访核实）
3. 第三方数据（行业统计、研究机构）
反例：
✗ 多家媒体报道，但均引用同一"消息人士"
✗ 多个自媒体转发，但无原始信息源
常见叙事偏见：
识别标志：
特征：
- 与热点政策/事件强行关联
- 夸大技术突破程度
- 忽视商业化落地难度
识别方法：
1. 核查公司主营业务占比
→ 概念业务营收 < 5% = 蹭热点
2. 检索历史蹭热点记录
→ 公司是否频繁变更"概念"
3. 对比同行业公司
→ 是否只有该公司在炒作？
特征：
- 业绩预告后大幅下修
- 会计政策突然变更
- 商誉减值集中计提
识别方法：
1. 追踪业绩预告修正历史
2. 分析会计政策变更合理性
3. 核查审计机构是否出具保留意见
特征：
- 频繁筹划重大资产重组
- 重组失败后再次筹划
- 标的资产估值明显虚高
识别方法：
1. 统计历史重组成功率
2. 对比标的资产评估值 vs 净资产
3. 核查关联交易嫌疑
对每个叙事，构建反向假设：
原叙事："公司技术突破，即将量产"
反向假设：
- 是否只有公司自己宣称突破？
- 竞争对手是否已有类似产品？
- 量产需要哪些条件？是否已具备？
- 历史上公司有多少次"即将量产"？
支持反向假设的证据：
- 公司研发费用占比低于行业平均
- 无相关专利授权记录
- 历史产品推出时间表屡次延期
关键语境要素：
# 【分析主题】信息验证报告
## 一、声明原文
[完整引用待验证的声明]
## 二、原子声明分解
| 编号 | 声明类型 | 声明内容 | 验证状态 |
|------|----------|----------|----------|
| E1 | ENTITY | ... | ✓已验证 |
| V1 | EVENT | ... | ✗证伪 |
| F1 | FORECAST | ... | ?无法验证 |
## 三、已验证事实
**高置信度事实（可信度 ≥ 85%）**
- [事实1]（来源：[官方文件链接]）
- [事实2]（来源：[监管公告]）
**中等置信度事实（可信度 60-85%）**
- [事实3]（来源：[第三方数据]，需进一步核实：[说明]）
## 四、存疑/证伪部分
**明确证伪**：
- [声明X]：被以下证据推翻
- 证据1：[官方公告链接]
- 证据2：[数据对比]
**无法验证**：
- [声明Y]：缺失关键信息
- 缺失1：[具体说明]
- 缺失2：[...]
## 五、语境补充
**行业对比**：
- [同行业其他公司情况]
**历史表现**：
- [公司过去类似事件的处理]
**监管记录**：
- [是否有相关问询/处罚记录]
## 六、叙事分析
**识别的叙事模式**：
- [概念炒作/业绩变脸/重组题材/...]
**支持该叙事的证据**：
- [证据列表]
**质疑该叙事的证据**：
- [证据列表]
**替代解释**：
- [基于相同事实的其他可能解释]
## 七、综合评级
| 维度 | 评分 | 说明 |
|------|------|------|
| **事实准确性** | [0-100] | 已验证事实占比 |
| **证据充分性** | [0-100] | 高等级证据占比 |
| **逻辑一致性** | [0-100] | 因果关系可信度 |
| **信息透明度** | [0-100] | 关键信息完整度 |
| **风险警示** | [低/中/高] | 市场操纵/虚假陈述风险 |
**综合可信度**：[0-100]
## 八、投资决策建议
**如可信度 ≥ 80**：
- 信息基本可信，可作为决策参考
- 建议持续跟踪：[关键监控指标]
**如可信度 50-80**：
- 信息存在不确定性，需进一步验证
- 关键待确认事项：[列表]
**如可信度 < 50**：
- 信息存在重大疑点，不建议作为决策依据
- 风险提示：[具体风险]
## 九、后续监控清单
- [ ] [日期] 关注公司是否发布澄清公告
- [ ] [日期] 核查定期报告中的相关披露
- [ ] [日期] 追踪监管机构问询函及回复
| 等级 | 置信度 | 判定标准 |
|---|---|---|
| ------ | -------- | ---------- |
| 确定 (CERTAIN) | 90-100% | 多个顶级官方源确认，无矛盾证据 |
| 很可能 (HIGHLY_PROBABLE) | 75-89% | 官方源 + 可信媒体确认，逻辑一致 |
| 可能 (PROBABLE) | 60-74% | 单一官方源或多个次级源，存在小疑点 |
| 不确定 (UNCERTAIN) | 40-59% | 证据相互矛盾或关键信息缺失 |
| 可能不实 (LIKELY_FALSE) | 20-39% | 与已知事实冲突，但未完全推翻 |
| 确定不实 (FALSE) | 0-19% | 被权威证据明确推翻 |
应该存在但未找到的信息：
如果声明为真，应该有的佐证：
- [ ] 重大事项停牌公告
- [ ] 董事会决议公告
- [ ] 第三方机构独立验证
- [ ] 行业协会确认
实际情况：
- 以上均未发现
市场操纵常见模式：
| 信号 | 说明 | 监管违规性质 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | ------------ |
| 时间同步性 | 消息发布与股价异动高度同步 | 疑似内幕交易/市场操纵 |
| 信息不对称 | 小道消息先行，公司后续澄清 | 信息披露违规 |
| 概念轮动 | 公司频繁切换热点概念 | 疑似蹭热点炒作 |
| 批量传播 | 大量自媒体同时发布类似内容 | 疑似有组织传播 |
| 虚假陈述 | 公告内容与实际不符，后被监管处罚 | 虚假陈述/信息披露违规 |
如初步调查发现重大疑点：
建议采取的行动：
1. 监管渠道
- 向交易所提交监管线索
- 关注中国证监会是否立案调查
2. 法律渠道
- 核查是否有股东/投资者发起民事诉讼
- 查询公司是否涉及证券虚假陈述责任纠纷
3. 独立调查
- 委托第三方调查机构
- 实地走访公司及其供应商/客户
- 行业专家深度访谈
公告类搜索：
巨潮资讯网：
- 站内搜索：公司简称/股票代码 + 关键词
- 时间范围：重点关注近 3 个月
交易所互动易：
- 搜索投资者提问及公司回复
- 关键词：传言涉及的具体事项
监管公告搜索：
- 证监会行政处罚决定书库
- 交易所纪律处分/监管措施
新闻类搜索：
多引擎并用：
- 百度：site:cninfo.com.cn [公司名]
- 微信搜索：搜索公众号文章（关注发布时间）
- 雪球/东方财富股吧：观察市场情绪（注意筛选噪音）
反向搜索：
- 搜索"[公司名] 澄清"
- 搜索"[公司名] 问询函"
- 搜索"[公司名] 风险提示"
数据类搜索：
财务数据：
- 同花顺/东方财富 - 免费财务数据
- Wind/Bloomberg - 专业终端（付费）
行业数据：
- 国家统计局 - 宏观/行业数据
- 行业协会官网 - 统计报告
- 咨询公司报告 - 艾瑞、易观、IDC 等
context/output-config.mdresearch/financial-claims/ 或 analysis/market-intelligence/{公司简称}-{事件简述}-{日期}.md
示例：
- 宁德时代-技术突破传闻-20260421.md
- 贵州茅台-提价传闻-20260420.md
context/output-config.md{公司简称}-{事件}-{日期}.md触发短语："完整调查"、"深度分析"、"追溯所有信息源"、"评估市场操纵风险"
| 任务 | 智能体类型 | 何时生成 |
|---|---|---|
| ------ | ------------ | ---------- |
| 监管公告检索 | 通用 | 需要大量公告文件时 |
| 行业数据收集 | 通用 | 需要构建行业对比时 |
| 历史模式分析 | 通用 | 分析公司历史行为模式时 |
模式：找到一个支持性信息源就宣布验证通过。
为何失败：单一来源可能存在偏见、错误或利益冲突，尤其在金融市场中，虚假信息可能被多个关联方同步传播。
修复方法：
模式：验证了"X 发生"和"Y 存在"，就接受"X 因为 Y"的声明。
为何失败：金融市场充斥着事后解释和归因谬误，股价涨跌常被赋予不存在的因果关系。
修复方法：
模式：发现一个细节错误就否定整个声明。
为何失败：复杂声明常混合真假信息，部分错误不代表全部虚假，过早证伪会遗漏真实风险。
修复方法：
模式：因为是"官方公告"就完全信任，不做交叉验证。
为何失败：上市公司公告可能存在选择性披露、误导性陈述，甚至虚假记载（导致后续被监管处罚）。
修复方法：
模式：先假设"公司在炒概念"，然后寻找证据来证明。
为何失败：确认偏误会导致选择性收集信息，忽视不符合假设的证据。
修复方法：
| Skill | 提供内容 |
|---|---|
| ------- | ---------- |
| research | 初步信息收集、查询扩展 |
| multi-search-engine | 多引擎搜索、中文网站数据 |
| web-extract | 微博/雪球/财经网站结构化数据 |
| Skill | 提供内容 |
|---|---|
| ------- | ---------- |
| china-stock-analysis | 公司信息真实性验证 |
| esg-report-workflow | ESG 披露信息可信度评估 |
| msci-esg-rating | ESG 数据来源验证 |
| Skill | 关系 |
|---|---|
| ------- | ------ |
| research | research 用于广泛信息收集，本 Skill 用于特定声明验证 |
| fact-check | 本 Skill 用于外部声明，fact-check 用于 AI 生成内容验证 |
用户输入：
"某券商研报称'XX 公司锂电池技术全球领先，未来三年业绩将保持 50% 年增长'，请帮我验证"
执行流程：
1. 分解声明
- [S1] 公司锂电池技术全球领先（观点）
- [F1] 未来三年业绩 50% 年增长（预测）
2. 验证"技术领先"
- 搜索专利数量/质量：国家知识产权局
- 对比行业排名：行业协会报告
- 核查权威评价：是否获得行业奖项/认证？
3. 验证"业绩增长"
- 历史业绩：过去 3 年实际增速
- 机构预测：多家券商一致预期
- 风险因素：公司风险提示中的说明
4. 输出报告
- 技术领先：部分属实（专利数量行业前 5，但未达到"全球领先"）
- 业绩预测：高度不确定（行业竞争加剧，历史预测多次落空）
- 综合可信度：45%（存疑）
用户输入：
"网上传言'某地产公司即将债务违约'，帮我查实"
执行流程：
1. 识别信息源
- 最早传播源：财经自媒体（可信度低）
- 传播路径：微博 → 股吧 → 新闻网站
2. 查找官方信息
- 公司公告：无债务违约相关披露
- 交易所问询：是否被要求说明债务情况？
- 评级机构：信用评级是否下调？
3. 财务数据验证
- 资产负债率：80%（行业平均 70%）
- 流动比率：0.8（低于安全线 1.0）
- 短期借款：500 亿（1 年内到期）
4. 市场信号
- 债券价格：近期大幅下跌
- 股价表现：跌停
- 机构评级：多家下调至"负面"
5. 输出报告
- 传言真实性：无法完全确认
- 财务风险：确实存在（高置信度）
- 建议：密切关注公司债务展期公告
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