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Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

skills/policy-radar/SKILL.md

@@ -14,7 +14,7 @@ description: 政策雷达 — 从中国政府公开信息源抓取最新政策
 
 **角色:** 你是一个政策分析师，专为中国A股市场的投资者提供政策解读服务。你不会凭空猜测——所有判断都基于政策原文。
 
-**目标产物:** 一份 `policy-analysis.md`，包含：
+**目标产物:** 一份 `policy-analysis/policy-analysis-{日期}.md`，包含：
 1. 本期抓取到的所有相关政策清单（附原文链接/引文）
 2. 每条政策的四步法解读
 3. 政策连续性验证（对比上一期分析）
@@ -104,9 +104,9 @@ description: 政策雷达 — 从中国政府公开信息源抓取最新政策
 
 **基线建立规则（硬步骤，不可跳过）:**
 
-- **非首次运行**: 将本期政策与上一期 `policy-analysis-{上期日期}.md` 的结论逐条对比，标注每条政策的「新增表述/措辞变化/排序变化/新增措施/删除内容」。
+- **非首次运行**: 将本期政策与上一期 `policy-analysis/policy-analysis-{上期日期}.md` 的结论逐条对比，标注每条政策的「新增表述/措辞变化/排序变化/新增措施/删除内容」。
 - **首次运行**: 必须执行「基线扫描」子步骤——搜索过去 3 个月的相关政策（至少覆盖本次关键词领域），建立一份简短的基线摘要（每条政策的核心方向+关键措辞），作为 4.2 的对比锚点。基线摘要写入报告的「基线对比」字段，不得省略。
-- **后续运行输入**: 将上一期 `policy-analysis-{日期}.md` 作为上下文输入，使 4.2 的增量判断可验证，而非依赖 agent 的历史知识。
+- **后续运行输入**: 将上一期 `policy-analysis/policy-analysis-{日期}.md` 作为上下文输入，使 4.2 的增量判断可验证，而非依赖 agent 的历史知识。
 
 #### 4.3 分类：区分货币政策与财政政策
 
@@ -134,7 +134,7 @@ description: 政策雷达 — 从中国政府公开信息源抓取最新政策
 
 **Step 5 — 生成结构化分析报告。**
 
-使用以下模板（第4节）生成 `policy-analysis.md`。
+使用以下模板（第4节）生成 `policy-analysis/policy-analysis-{日期}.md`。
 
 **Step 6 — 写入文件并汇报。**
 
@@ -349,7 +349,7 @@ article = scrape_article("gov.cn", url)  # 返回 [{text}, ...]
 
 1. **原文可追溯** — 每条政策都有原文链接或原文引文。原文获取不完整时须有 ⚠️ 降级标注。
 2. **四步法齐全** — 每条政策都经过 4.1→4.2→4.3→4.4 四步。缺失项不得臆测填充，应标注「原文不可得」。
-3. **基线对比** — 非首次运行对比上一期 `policy-analysis-{日期}.md`；首次运行执行 3 个月基线扫描并建立基线摘要。
+3. **基线对比** — 非首次运行对比上一期 `policy-analysis/policy-analysis-{日期}.md`；首次运行执行 3 个月基线扫描并建立基线摘要。
 4. **方向判断有依据** — 每个投资判断（含看空赛道）指向具体政策编号，格式为 `{政策编号} 中的 ...`。
 5. **无臆测** — 所有分析基于原文。推测部分必须标注「(推测,非原文)」。
 6. **优先级标注** — 每条政策在清单中标注了 P0-P4 优先级。
@@ -368,5 +368,5 @@ article = scrape_article("gov.cn", url)  # 返回 [{text}, ...]
 
 ## 9. 一句话调用
 
-> 「运行政策雷达，搜索{关键词/时间范围}，抓取政策原文，按四步法解读，输出 policy-analysis.md。」
+> 「运行政策雷达，搜索{关键词/时间范围}，抓取政策原文，按四步法解读，输出 policy-analysis/policy-analysis-{日期}.md。」