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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d538a37fc6434659aa81301649a1268a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融市场的日常策略分析、大类资产跟踪报告、投资决策支持分析等任务，尤其适合需要快速整合多维度信息并形成明确交易建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众', 'output': '确定报告的核心目标（如提供交易策略、评估市场风险）和主要受众（如机构投资者、个人客户）。', 'criteria_for_success': '目标清晰且与受众需求高度契合；报告内容能够直接服务于目标。', 'common_issues': '目标模糊或过于宽泛，导致后续内容无法聚焦。', 'solutions': '在开始撰写前，明确回答‘谁会读这份报告’和‘他们最关心什么’的问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配优先级', 'output': '设计报告的逻辑框架，包括大类资产跟踪、政策及要闻、交易策略和风险提示等模块，并按重要性排序。', 'criteria_for_success': '章节安排符合逻辑递进关系，核心结论优先展示；每个模块内容独立但相互关联。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或重点内容被弱化。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，先概述整体市场趋势，再分模块展开细节，最后总结关键策略建议。'}, {'step': 3, 'action': '收集与整理数据', 'output': '从公开渠道获取定量数据（如市场指数、成交量）和定性信息（如政策解读、专家观点），并进行初步清洗和分类。', 'criteria_for_success': '数据来源可靠且覆盖全面；信息分类合理，便于后续分析。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高，影响分析深度。', 'solutions': '建立固定的数据源清单，确保数据更新及时；对不确定数据标注来源并说明局限性。'}, {'step': 4, 'action': '分析市场动态与趋势', 'output': '结合历史数据和当前事件，分析各资产类别（如股票、债券、外汇、商品）的表现及背后驱动因素。', 'criteria_for_success': '分析深入且基于事实，观点有数据支撑；能揭示潜在机会和风险。', 'common_issues': '过度依赖单一数据点或忽略宏观经济背景。', 'solutions': '使用多维度数据交叉验证趋势，并结合政策变化和技术指标综合判断。'}, {'step': 5, 'action': '提出交易策略', 'output': '根据分析结果，针对不同资产类别提出具体操作建议（如逢低做多、战略看空等），并附带支撑理由。', 'criteria_for_success': '策略具有可执行性，逻辑清晰且与前期分析一致；风险控制措施明确。', 'common_issues': '策略缺乏细节或未充分考虑风险。', 'solutions': '每条策略都需包含入场点、止损位和目标位，并说明触发条件。'}, {'step': 6, 'action': '识别与阐述风险因素', 'output': '列出可能影响市场的主要风险（如贸易战、地缘政治），并评估其发生的概率及潜在影响。', 'criteria_for_success': '风险描述具体且量化；应对措施切实可行。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或忽视高概率事件。', 'solutions': '通过情景分析法，模拟不同风险发生后的市场反应，并制定相应预案。'}, {'step': 7, 'action': '制作图表与可视化材料', 'output': '将复杂数据转化为直观图表（如K线图、趋势线），并嵌入报告中以增强表达效果。', 'criteria_for_success': '图表简洁明了，信息传达准确；与文字内容互为补充。', 'common_issues': '图表过多或过于复杂，分散读者注意力。', 'solutions': '每个图表只传递一个核心信息，并配以简短注释。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '检查报告的语言表达、逻辑连贯性和格式规范性，确保无错误且阅读体验良好。', 'criteria_for_success': '报告语言专业但易懂，逻辑严密且无明显错误。', 'common_issues': '语法错误或排版问题降低专业性。', 'solutions': '设置专门校对环节，邀请同事交叉审阅。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:02:10", "modified_time": "2025-08-13 23:02:10", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "57acd786a4cb4762b15b9c73680a6fcc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于短期市场分析报告、行业动态评估、投资策略建议等需要快速整合多源信息并提供明确结论的金融任务。它特别适合在市场波动较大或重大新闻事件发生后，为投资者提供及时且结构化的决策支持。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取市场指数表现（如上证指数、深证成指、创业板指）、行业涨跌情况、资金流向、成交量等核心量化数据，并将其分类整理。', 'completion_criteria': '数据来源可靠（如Wind、同花顺iFinD），覆盖关键指标（如涨跌幅、成交量、主力资金净流入），并以图表形式清晰呈现。', 'common_issues': '数据不完整或滞后；应对方法：确保使用实时更新的数据源，并标注数据截止时间。', 'context_adaptation': '在不同场景下，可根据任务需求调整数据范围，例如加入国际市场的对比数据或特定行业的细分数据。'}, {'step': 2, 'action': '梳理当日重要新闻和政策动态', 'output': '筛选与市场表现直接相关的新闻事件，包括宏观经济政策、行业动态、国际关系等，并按影响程度排序。', 'completion_criteria': '新闻内容与市场表现高度相关，逻辑链条清晰，能够解释当天市场走势的主要驱动因素。', 'common_issues': '新闻过多导致重点不突出；应对方法：优先选择对市场有直接影响的新闻，并用简短语言概括其核心内容。', 'context_adaptation': '针对长期研究报告，可扩展至更长时间跨度的政策趋势分析；针对特定行业分析，可聚焦于行业专属新闻。'}, {'step': 3, 'action': '构建分析框架并组织章节结构', 'output': '根据数据和新闻的重要性，设计报告结构，通常包括行情回顾、市场表现、板块分析、风险提示等部分。', 'completion_criteria': '章节安排符合逻辑顺序，从整体到局部逐步展开，确保读者能够快速抓住核心信息。', 'common_issues': '章节内容重复或重点偏移；应对方法：提前规划每部分内容的核心目标，避免冗余。', 'context_adaptation': '对于深度行业研究，可增加历史数据分析和未来预测章节；对于风险评估报告，可强化不确定性分析部分。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析结合', 'output': '通过定量数据分析市场表现（如涨跌幅、成交量），并通过定性分析解释背后的原因（如政策影响、市场情绪）。', 'completion_criteria': '定量与定性分析相互印证，形成完整的论证链条，能够清晰解释市场现象。', 'common_issues': '分析过于偏向某一方面；应对方法：在每一部分中均设置定量与定性的对应分析点。', 'context_adaptation': '在预测类任务中，可增加模型预测结果作为定量支持；在政策解读类任务中，可加强政策背景的定性分析。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险提示和不确定性分析', 'output': '识别潜在风险因素（如国际市场扰动、政策变化），并在适当位置提出，同时说明可能的影响路径。', 'completion_criteria': '风险提示具体且有依据，能够在不影响整体逻辑流畅性的情况下引起读者关注。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或遗漏重要风险；应对方法：基于数据和新闻提炼出最相关的风险点。', 'context_adaptation': '在高不确定性环境下（如经济危机），可单独设立风险分析章节；在低波动环境中，可简化为简短提示。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼报告的核心观点（如市场整体向好、特定行业领涨），并结合分析给出明确的投资建议或观察方向。', 'completion_criteria': '结论简洁明了，建议具有可操作性，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '结论模糊或建议缺乏针对性；应对方法：确保结论与前期分析紧密关联，并结合实际市场环境提出具体建议。', 'context_adaptation': '针对机构客户，可增加详细的策略建议；针对个人投资者，可简化为直观的操作指南。'}, {'step': 7, 'action': '审核和优化报告格式', 'output': '检查报告的语言表达、图表展示、数据准确性以及格式规范性，确保最终输出的专业性和易读性。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，图表清晰美观，语言简洁专业，符合公司品牌标准。', 'common_issues': '图表混乱或语言冗长；应对方法：采用统一模板并由专人复核。', 'context_adaptation': '在公开发布前，可根据受众调整语言风格，例如学术报告需更正式，而社交媒体发布需更通俗。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:03:47", "modified_time": "2025-08-13 23:03:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f089a11f102947fd90fba8c77db03c0d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其在需要对市场动态、政策影响、企业财务表现和交易数据进行综合分析时具有显著适用性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标与研究范围', 'output': '定义报告的核心观点，确定覆盖的时间段、市场（如北交所）、关键指标（如成交活跃度、两融余额、估值水平）及主题（如IPO、政策更新）。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且涵盖所有主要研究维度；章节结构初步成型，包括市场概况、行情回顾、个股表现、基金表现、新股概览、政策更新等。', 'common_problems': '目标过于宽泛或模糊，导致后续信息收集无重点。', 'solutions': '通过与客户沟通或内部讨论，聚焦关键问题并制定具体研究提纲。'}, {'step': 2, 'action': '数据采集与整理', 'output': '从合规渠道获取定量数据（如成交量、市值、财务指标）和定性信息（如政策公告、公司公告），并按时间序列、行业分布、公司类型等分类整理。', 'completion_criteria': '数据完整、准确，并以表格、图表等形式呈现，能够支持后续分析。', 'common_problems': '数据缺失或不一致，影响分析结论的可靠性。', 'solutions': '建立数据校验机制，确保多来源数据交叉验证；使用权威数据库（如Choice、Wind）补充遗漏信息。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与优先级排序', 'output': '根据数据分析结果，安排章节顺序：先展示整体市场数据（如成交额、市值变化），再深入到细分领域（如行业表现、个股龙虎榜），最后结合政策和事件进行总结。', 'completion_criteria': '章节逻辑连贯，信息展示由宏观到微观，核心结论在前几页突出显示。', 'common_problems': '章节间逻辑断裂，或核心结论未能有效突出。', 'solutions': '反复检查章节间的衔接性，确保每部分服务于整体目标；将最重要的发现放在开头部分。'}, {'step': 4, 'action': '定量与定性分析结合', 'output': '通过历史数据分析趋势（如月度成交金额环比变化），结合定性信息解释异常点（如政策影响、重大事件）。例如，用成交额下降和政策监管加强说明市场波动原因。', 'completion_criteria': '定量分析与定性解读相辅相成，既能反映客观事实，又能揭示背后的原因。', 'common_problems': '过度依赖单一类型数据，导致分析片面化。', 'solutions': '在每个分析模块中强制要求同时包含定量与定性内容，确保全面性。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立论证逻辑', 'output': '从基础数据入手，逐步推导出核心结论。例如，从成交额下降引出流动性风险，再到政策调整对其的影响，最终得出市场信心恢复的可能性。', 'completion_criteria': '论证链条完整，每一层逻辑都有数据或事实支撑，避免跳跃式推论。', 'common_problems': '论证路径不够清晰，容易让读者迷失。', 'solutions': '为每个推论环节添加小标题或引导语，帮助读者理解逻辑关系。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', '输出': '在分析过程中合理引入潜在风险（如业绩增长不及预期、外部环境不确定性），并在结论部分集中提示。', 'completion_criteria': '风险提示具体且有依据，不会显得突兀或冗余。', 'common_problems': '风险提示过于笼统或偏离主题。', 'solutions': '针对每项风险提供实际案例或数据支持，确保其相关性和可信度。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '对于未明朗的情况（如政策效果、市场未来走势），采用情景假设法或多路径预测，提供不同可能性下的应对策略。', 'completion_criteria': '不确定性表述清晰，建议具有操作性。', 'common_problems': '忽略不确定性，导致结论过于绝对化。', 'solutions': '设置专门章节讨论“不确定性”，并引用专家意见或模型模拟结果增强说服力。'}, {'step': 8, 'action': '制作可视化材料', 'output': '绘制图表（如折线图、柱状图、饼图）辅助表达关键数据，确保复杂信息直观易懂。', 'completion_criteria': '图表设计简洁美观，标注清晰，能直接支持文字论述。', 'common_problems': '图表过多或过少，导致信息过载或不足。', 'solutions': '限定每部分内容最多3-5张图表，并确保每张图表都有明确的解读说明。'}, {'step': 9, 'action': '撰写结论与建议', 'output': '基于前述分析提炼核心结论，提出具体投资建议（如“优于大市”评级），并附带实施指南（如配置比例、关注方向）。', 'completion_criteria': '结论简明扼要，建议可执行性强。', 'common_problems': '结论与分析脱节，建议缺乏针对性。', 'solutions': '在撰写结论时回溯分析过程，确保两者紧密关联；建议需贴合客户需求。'}, {'step': 10, 'action': '审查与修订', 'output': '审阅报告内容是否符合合规要求，核对数据准确性，优化语言表达，删除冗余内容。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，语言流畅，逻辑严谨。', 'common_problems': '忽视细节错误，导致专业性受损。', 'solutions': '设立双人复核机制，分别负责内容和技术审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:05:16", "modified_time": "2025-08-13 23:05:16", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "a99d82df78fd40a7ab8a49eebbad3501", "experience_type": "text", "when_to_use": "此框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其适合需要结合定量与定性数据进行综合判断的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标和受众需求', 'output': '定义报告的核心观点（如北证50指数的表现）及目标受众（如机构投资者或专业分析师）。', 'evaluation_criteria': '核心观点是否清晰且聚焦于关键指标；目标受众的需求是否被充分考虑。', 'common_issues': '核心观点过于宽泛或偏离受众需求。', 'solutions': '通过与客户或团队讨论，明确报告的重点和预期用途。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取市场表现数据（如指数涨跌幅、成交额、换手率）、行业分类数据（如各行业的涨跌幅分布）以及个股表现数据（如涨幅前十、跌幅前十股票）。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否可靠；数据覆盖是否全面；是否有历史对比和趋势分析。', 'common_issues': '数据缺失或不一致；缺乏历史数据支持。', 'solutions': '使用权威数据库（如iFinD）确保数据质量，并补充历史数据以提供上下文。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告结构，包括核心观点、市场概况、行业分析、个股表现、估值分析和风险提示等部分，优先展示最能支撑核心观点的数据。', 'evaluation_criteria': '章节逻辑是否清晰；信息优先级是否合理；核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节安排混乱或信息冗余。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现核心结论，再逐步展开支撑细节。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑并分层递进', 'output': '从宏观到微观层层递进，首先分析整体市场表现（如北证50指数），然后细化到行业层面（如国防军工、机械设备），最后聚焦个股表现（如星辰科技、生物谷）。', 'evaluation_criteria': '论证路径是否清晰；是否有效结合定量与定性分析；是否涵盖多种可能性。', 'common_issues': '论证跳跃性强或缺乏连贯性。', 'solutions': '使用数据图表辅助说明，并在每一步提供简短的小结以强化逻辑连接。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '通过定量数据（如涨跌幅、市盈率）与定性分析（如政策影响、行业趋势）相结合，提供全面的市场解读。', 'evaluation_criteria': '定量与定性信息是否均衡；是否有效解释数据背后的驱动因素。', 'common_issues': '过度依赖定量数据或忽视定性分析。', 'solutions': '在数据分析中加入行业动态和政策解读，增强背景信息的丰富性。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理不确定性', 'output': '明确提出潜在风险因素（如政策支持力度不足、科技创新性不足），并探讨其对市场的可能影响。', 'evaluation_criteria': '风险因素是否全面；是否提供了应对策略或情景分析。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或缺乏实际意义。', 'solutions': '结合具体案例和历史数据，量化风险的可能性和影响范围。'}, {'step': 7, 'action': '总结并提出行动建议', 'output': '提炼核心发现，为投资者提供明确的操作建议（如关注高成长性行业或规避高估值个股）。', 'evaluation_criteria': '总结是否简洁有力；建议是否具有可操作性。', 'common_issues': '总结流于形式或建议不够具体。', 'solutions': '结合报告中的关键数据和分析，给出基于证据的建议。'}, {'step': 8, 'action': '校验数据和语言表达', 'output': '检查数据准确性、逻辑连贯性和语言表达的专业性，确保报告无误。', 'evaluation_criteria': '数据是否准确；语言是否简洁明了；格式是否统一。', 'common_issues': '数据错误或语言表达模糊。', 'solutions': '进行多轮校对，并邀请同事或专家进行交叉验证。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:06:44", "modified_time": "2025-08-13 23:06:44", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e9fee429e6bb45a98520bdd3293e8876", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的资金流分析、市场动态评估以及投资标的筛选等任务，尤其是需要结合定量与定性数据进行综合判断的场景，例如月度或季度资金流向报告、跨市场投资机会挖掘、外资行为分析等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '一份清晰的研究问题清单，包括核心目标（如分析外资流向变化）、覆盖的时间段（如过去一个月）以及涉及的市场（如全球主要股市、中国市场、港股等）。', 'evaluation_criteria': '目标是否具体且可量化；范围是否合理且涵盖关键变量；时间跨度是否足够捕捉趋势。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '目标过于宽泛导致无法聚焦', 'solution': '通过与利益相关者沟通，细化研究问题并优先考虑对决策最有影响的因素。'}, {'issue': '时间跨度不足可能遗漏长期趋势', 'solution': '在短期分析之外增加对比历史数据的环节，以验证趋势的持续性。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '完整的数据集，包括定量数据（如资金净流入/流出金额、成交额占比）和定性信息（如地缘政治事件、政策变动），并按市场、时间段分类。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否可靠；数据是否全面覆盖所需变量；是否有适当的清洗和标准化处理。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据缺失或不一致', 'solution': '采用替代指标或估算方法填补空白，并注明假设条件。'}, {'issue': '数据格式混乱难以整合', 'solution': '使用统一的数据处理工具（如Excel、Python脚本）进行预处理。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架和章节结构', 'output': '报告大纲，包含引言、数据分析、结论与建议等部分，确保信息按照从宏观到微观、从整体到细节的顺序展开。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合读者认知逻辑；信息展示是否突出核心结论；不同类型信息（定量/定性、历史/预测）是否平衡分布。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节结构松散缺乏连贯性', 'solution': '提前设计每章的核心论点和支撑材料，确保层层递进。'}, {'issue': '信息过载导致重点模糊', 'solution': '限制每个章节的信息密度，仅保留最能支持结论的关键数据。'}]}, {'step': 4, 'action': '进行数据分析和可视化', 'output': '图表、表格及文字描述，用于阐述资金流向、市场表现及相关驱动因素，同时标注异常值和趋势变化。', 'evaluation_criteria': '图表是否直观易懂；分析是否揭示关键洞察；是否有效结合定量与定性信息。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表复杂难懂', 'solution': '简化图表设计，避免过多颜色或元素干扰；辅以简短的文字说明。'}, {'issue': '忽略异常值或反常现象', 'solution': '专门分析异常值背后的原因，并将其作为补充讨论的一部分。'}]}, {'step': 5, 'action': '建立论证逻辑并提出风险提示', 'output': '逐层递进的观点推导路径，包括核心发现（如外资回流迹象）、潜在机会（如低配行业重回标配）和风险因素（如地缘政治紧张局势升级）。', 'evaluation_criteria': '论证是否严密且有说服力；风险提示是否及时且全面；是否提供多种可能性的应对策略。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证过程跳跃缺乏衔接', 'solution': '逐条列出推理链条，确保每一步都基于前一步的结论。'}, {'issue': '风险提示滞后削弱可信度', 'solution': '在分析早期提及主要风险，并贯穿全文多次强调。'}]}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并给出操作建议', 'output': '简洁明了的结论摘要，附带具体的行动指南（如关注低配行业的结构性机会、警惕流动性趋紧的风险）。', 'evaluation_criteria': '结论是否高度概括且易于理解；建议是否切实可行；是否针对不同受众定制化。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论冗长失去焦点', 'solution': '提炼出3-5个最重要的发现，用一句话总结每个发现的意义。'}, {'issue': '建议空泛缺乏实操性', 'solution': '结合实际案例或模拟情景，为每条建议提供具体实施路径。'}]}, {'step': 7, 'action': '审查和优化最终报告', 'output': '经过校对和润色后的完整报告，确保语言精炼、逻辑清晰、格式规范。', 'evaluation_criteria': '是否存在语法错误或表述不清；是否符合公司品牌风格；是否满足合规要求。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '格式不统一影响专业形象', 'solution': '制定文档模板，统一字体、标题、引用格式等细节。'}, {'issue': '忽略合规条款引发法律风险', 'solution': '邀请法务团队审核报告内容，特别是免责声明部分。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:08:22", "modified_time": "2025-08-13 23:08:22", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "164b31b700944a6e94f250123eef98b5", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、市场走势分析、投资标的筛选与评估、风险提示报告等金融分析任务。尤其适合需要结合宏观经济环境、政策导向、市场数据以及行业动态进行综合研判的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定分析的核心主题（如市场走势、行业表现、投资机会），并列出相关的宏观、中观和微观层面的关键因素。', 'completion_criteria': '能够清晰定义分析的具体问题，并列出至少3个关键维度（如经济环境、政策导向、行业数据）作为后续分析的基础。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认核心需求，确保目标具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与信息', 'output': '获取最新的市场数据（如指数表现、成交量）、行业动态（如涨跌幅分布）、政策文件及宏观经济指标，并将其分类汇总。', 'completion_criteria': '所有数据来源可靠，覆盖全面，且以表格、图表等形式呈现，便于直观理解。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析准确性。', 'solutions': '优先使用权威数据库（如Wind），并标注数据的时间戳，确保时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑结构与章节安排', 'output': '设计报告的整体框架，包括市场综述、后市研判、投资建议等部分，并根据重要性分配篇幅。', 'completion_criteria': '每个章节都有明确的功能定位，例如市场综述突出当前走势特征，后市研判侧重趋势预测，投资建议提供具体操作指引。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，或内容重复。', 'solutions': '提前绘制内容地图，确保各部分既独立又相互支撑。'}, {'step': 4, 'action': '展开市场走势分析', 'output': '从定量角度描述市场表现（如指数涨跌、行业排名），并结合定性分析解释背后的原因（如政策驱动、资金流入）。同时辅以图表展示。', 'completion_criteria': '定量与定性分析相结合，且结论有数据支持；图表清晰且与文字内容呼应。', 'common_issues': '忽略定性分析，使结论显得单薄。', 'solutions': '引入专家观点或政策解读，增强分析深度。'}, {'step': 5, 'action': '提出后市研判与投资建议', 'output': '基于历史数据与当前市场环境，推导未来可能的趋势，并给出具体的行业配置建议（如关注航天航空、游戏等行业）。', 'completion_criteria': '研判逻辑严密，建议具有实操性，能直接指导投资决策。', 'common_issues': '建议过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '结合量化指标（如市盈率水平、成交量变化）细化推荐理由。'}, {'step': 6, 'action': '识别风险因素并提出应对策略', 'output': '列举潜在的风险点（如海外经济衰退、国内政策调整），并针对每项风险提出缓解措施。', 'completion_criteria': '风险提示全面，应对策略具体可行。', 'common_issues': '风险描述流于表面，未深入探讨其可能性与影响。', 'solutions': '采用情景模拟法，量化不同风险发生时的潜在损失。'}, {'step': 7, 'action': '校验与优化报告质量', 'output': '检查报告是否符合逻辑一致性、语言简洁性和专业规范性要求，并补充必要的声明与免责声明。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，格式统一，且包含合规声明。', 'common_issues': '忽视细节问题，如单位错误或表述歧义。', 'solutions': '建立多轮审阅机制，邀请同事交叉检查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:10:24", "modified_time": "2025-08-13 23:10:24", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "cb8c0c12acb642cb87462bdcad0a7e7b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融市场的每日策略分析、投资组合管理建议、大类资产跟踪报告及风险提示相关任务，尤其在需要快速整合多市场动态信息并输出交易建议的场景中适用。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集和整理当日金融市场数据，包括利率债、股市、外汇、商品等大类资产的表现，并提取关键指标（如国债期货价格、指数涨跌幅、汇率波动、商品指数变化）。', 'output': '形成初步数据表格和图表，确保所有数据来源可靠且标注清晰。', 'completion_criteria': '数据完整覆盖主要市场，且图表直观展示核心趋势。', 'common_issues': '数据遗漏或来源不一致可能导致结论偏差；应对方法是建立标准化数据采集流程并设置校验机制。'}, {'step': 2, 'action': '分析各资产类别表现背后的核心驱动因素，结合历史数据和当前政策背景，梳理出逻辑链条（如货币政策宽松对债市的影响、财政政策转向对股市的支撑）。', 'output': '生成针对每个资产类别的简要分析段落，突出核心驱动因素和未来展望。', 'completion_criteria': '每段分析逻辑清晰，能通过数据或政策事实支持观点。', 'common_issues': '忽略次要但重要的驱动因素；应对方法是引入多维度交叉验证机制，比如结合技术面与基本面分析。'}, {'step': 3, 'action': '整合重要政策和新闻事件，评估其对市场的短期和长期影响，并将这些信息与资产表现分析相结合。', 'output': '形成政策及要闻总结部分，明确标注事件对各类资产的具体影响路径。', 'completion_criteria': '政策解读准确，且能清晰映射到具体资产类别。', 'common_issues': '政策解读过于笼统，缺乏针对性；应对方法是建立政策-市场映射表，明确关联性。'}, {'step': 4, 'action': '基于以上分析，提出具体的交易策略建议，包括买入/卖出信号、支撑位/阻力位参考点，以及仓位调整建议。', 'output': '形成交易策略模块，包含明确的操作指导和风险控制措施。', 'completion_criteria': '策略建议具体可行，且附有风险提示。', 'common_issues': '策略过于模糊或缺乏风险控制；应对方法是引入量化模型辅助决策，同时设定止损规则。'}, {'step': 5, 'action': '识别潜在风险因素，评估其发生的可能性和影响程度，并在报告中单独列出风险提示。', 'output': '形成风险提示模块，涵盖主要风险点及其应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具有前瞻性，能有效引导投资者规避风险。', 'common_issues': '风险提示不足或过于泛化；应对方法是建立风险矩阵，量化风险等级。'}, {'step': 6, 'action': '组织报告结构，按照‘大类资产跟踪→政策及要闻→交易策略→风险提示’的顺序编排内容，并确保核心结论突出。', 'output': '完成最终报告，结构清晰，重点突出，便于读者快速获取关键信息。', 'completion_criteria': '报告逻辑连贯，章节安排合理，符合目标受众需求。', 'common_issues': '章节结构混乱导致信息传递效率低；应对方法是制定固定模板，统一格式要求。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:11:56", "modified_time": "2025-08-13 23:11:56", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "38f6ab4543554462817d1d8b6a1b98f9", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、金融市场趋势研究、汇率预测报告等需要结合定量与定性分析的金融任务。尤其适合涉及多维度数据解读、政策影响评估及市场预期管理的研究场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题及目标', 'output': '定义报告的核心问题和目标受众，例如本文聚焦于美元走势分析及其驱动因素，目标是为投资者提供交易决策支持。', 'how_to_judge': '是否清晰界定了研究主题，并明确了其对目标受众的价值；判断依据包括是否有明确的问题陈述和逻辑起点。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过初步调研和团队讨论，提炼出一个具体且有实际意义的核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告的章节框架，确保逻辑递进性和信息层次感。例如，本文从宏观叙事（关税影响）到短期刺激因素（经济数据+美联储立场），再到长期趋势（债务周期与利差收窄）逐步展开。', 'how_to_judge': '章节安排是否符合‘由表及里’的原则，即先呈现直观现象再深入剖析原因；核心结论是否在前半部分突出展示。', 'common_issues': '章节顺序混乱或缺乏连贯性，导致读者难以跟随思路。', 'solutions': '使用‘总-分-总’结构，在开头概述主要发现，中间详细论证，结尾总结展望。'}, {'step': 3, 'action': '收集与整理关键数据', 'output': '整合定量数据（如非农就业数据、GDP增长率）和定性信息（如政策声明、市场情绪），形成支撑论点的基础材料。例如，本文引用了新增非农就业人数骤降的数据以及鲍威尔的鹰派言论。', 'how_to_judge': '数据来源是否权威可靠，覆盖范围是否全面；是否能够有效支撑后续分析。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高，导致分析基础薄弱。', 'solutions': '优先选择官方统计数据和机构发布的信息，同时补充第三方验证以增强可信度。'}, {'step': 4, 'action': '建立多层次论证路径', 'output': '采用‘事实→解释→推导’的三步论证法，逐步建立观点。例如，本文首先指出非农数据走弱的事实，然后分析其背后可能反映的劳动力市场风险，最后推测这对美元走势的影响。', 'how_to_judge': '论证过程是否环环相扣，每一步推导是否合理且有据可依。', 'common_issues': '论证跳跃过大，忽略中间环节，使读者难以信服。', 'solutions': '增加过渡性说明，将复杂推导分解为更易理解的小步骤。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史回顾与未来预测', 'output': '结合历史数据和当前动态，对未来趋势进行合理预测。例如，本文既回顾了4月和7月美元表现的历史对比，又基于当前经济状况预测四季度美元或将回落。', 'how_to_judge': '历史与预测的比例是否适当，预测是否有充分依据而非空谈。', 'common_issues': '过度依赖历史数据而忽视新变化，或预测过于激进而缺乏支撑。', 'solutions': '在历史分析中加入时间敏感变量，同时用多种情景假设覆盖不同可能性。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险提示', 'output': '在论证过程中自然嵌入潜在风险因素，避免突兀或生硬。例如，本文在最后提到美国经贸政策大幅变动可能导致全球经济放缓的风险。', 'how_to_judge': '风险提示是否恰到好处地融入整体论述，不会削弱主论点但又能提醒注意。', 'common_issues': '风险提示过早出现分散注意力，或过晚提出显得仓促。', 'solutions': '将风险提示放在论证高潮之后、总结之前的位置，作为补充内容呈现。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表辅助表达', 'output': '根据内容需求插入图表，帮助直观展示复杂数据关系。例如，本文通过柱状图展示非农就业数据的变化趋势，通过折线图比较利差水平。', 'how_to_judge': '图表是否简洁明了，直接服务于核心论点；是否存在冗余或无关图表。', 'common_issues': '图表设计粗糙或信息量不足，未能充分发挥作用。', 'solutions': '遵循‘一图一意’原则，每个图表只传达一个核心信息，并配以简短说明文字。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与行动建议', 'output': '提炼全文核心观点，给出具体的行动建议。例如，本文最终建议投资者关注美元中长期偏弱的趋势，并警惕短期内反弹的高点。', 'how_to_judge': '总结是否精炼准确，行动建议是否具有实操性。', 'common_issues': '总结流于形式，未真正归纳要点；建议过于笼统无法落地。', 'solutions': '总结时回溯各章节核心内容，建议则需结合具体市场环境和投资工具制定。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:13:55", "modified_time": "2025-08-13 23:13:55", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "42875310082f45b68b12f41e1f4ef23a", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、主题投资机会分析、技术趋势跟踪报告等需要整合多维度信息（包括海外科技动态、国内政策变化、市场热点主题）的金融分析任务。尤其适合在需要快速响应新兴技术或政策变化，并结合定量与定性数据进行综合判断时使用。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求，确定核心主题及信息优先级。', 'output': '清晰的主题定义文档，包含分析范围、目标读者群体以及关键问题列表。', 'completion_criteria': '主题具有高度相关性，能够覆盖当前市场热点；信息优先级排序合理，确保最重要的内容占据主要篇幅。', 'common_issues': '可能忽略次要但重要的背景信息，导致分析不够全面。', 'solutions': '通过团队讨论或专家咨询补充遗漏的关键点，同时保持主次分明。'}, {'step': 2, 'action': '收集并分类整理相关信息，分为海外科技映射、国内热门主题、政策关注三大模块。', 'output': '每个模块下的细分领域数据汇总表，包括最新动态、关键事件描述、相关图表和引用来源。', 'completion_criteria': '资料完整且权威，能体现近期重大进展；分类逻辑清晰，便于后续展开论述。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，影响结论可靠性。', 'solutions': '广泛利用多种渠道（如官方公告、学术论文、行业报告），并标注时间戳以保证时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，按照从宏观到微观、从外部环境到内部动因的顺序组织内容。', 'output': '初步框架草稿，包括各部分标题、子标题及其对应的核心论点。', 'completion_criteria': '框架层次分明，逻辑连贯；每部分内容均围绕核心主题展开，无偏离主线的情况。', 'common_issues': '章节间衔接不流畅，容易造成阅读障碍。', 'solutions': '增加过渡段落或总结性语句，强化逻辑联系。'}, {'step': 4, 'action': '撰写详细内容，注重定量与定性信息的平衡分布，采用数据支撑观点的同时辅以案例说明。', 'output': '完整的初稿文本，涵盖所有模块的具体分析，附带可视化图表和注释。', 'completion关键词': '内容详实、准确；数据分析深入，案例选取典型；语言表达专业且易懂。', 'common_issues': '过于偏重某一方面（如只强调技术突破而忽视政策影响），导致整体失衡。', 'solutions': '定期回顾框架要求，调整侧重点；引入同行评审机制优化内容比例。'}, {'step': 5, 'action': '突出核心结论，使用加粗字体、独立段落或专门章节呈现最终建议。', 'output': '经过提炼后的核心结论摘要，放在报告开头或结尾处。', 'completion_criteria': '核心结论简明扼要，直击要害；与前文分析紧密呼应，避免突兀感。', 'common_issues': '结论泛化或缺乏针对性，无法指导实际操作。', 'solutions': '基于具体场景推导结论，尽量给出可执行的策略建议。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险提示，将潜在不确定性因素单独列出，并用中立语气阐述其可能影响。', 'output': '风险提示章节，列举颠覆性技术商业化落地、政策实施效果等方面的风险点。', 'completion_criteria': '风险提示全面、客观；表述方式审慎，不引发恐慌情绪。', 'common_issues': '风险提示被弱化甚至省略，削弱报告可信度。', 'solutions': '将风险提示作为固定模块纳入模板，强制执行。'}, {'step': 7, 'action': '校对与格式优化，检查语法错误、排版问题以及引用规范性。', 'output': '最终版本报告，符合专业出版标准，具备良好的视觉效果。', 'completion_criteria': '文字无误，图表清晰；引用来源标注规范，杜绝抄袭嫌疑。', 'common_issues': '忽视细节问题，例如单位换算错误或图片分辨率低。', 'solutions': '安排专人负责校对工作，借助自动化工具辅助检查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:15:18", "modified_time": "2025-08-13 23:15:18", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "43dbdb643cb04b5f8adf560b2d0db3b4", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、投资标的筛选与评估、以及跨领域技术应用前景预测等任务。特别适合需要结合宏观政策、行业趋势、技术发展和市场动态的综合分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和分析目标', 'output': '清晰界定研究的核心问题，例如政策对AI产业的影响、市场规模预测、技术落地场景等，并列出关键假设和预期成果。', 'completion_criteria': '核心主题和目标是否聚焦且可操作；是否明确了主要分析维度（如政策、技术、市场）。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏针对性。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认研究范围，确保目标具体化。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '根据分析逻辑设计报告框架，通常包括背景介绍、现状分析、未来展望、重点领域推荐和风险提示。将定量数据（如市场规模、增长率）放在前段以支撑结论，定性分析（如政策解读、技术趋势）用于补充和深化。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；核心结论是否在前段突出展示。', 'common_issues': '章节内容重复或逻辑跳跃，导致读者难以跟随。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，确保各部分紧密衔接，并在撰写时反复检查逻辑连贯性。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合多源数据', 'output': '从政策文件、行业报告、市场调研和专家访谈中提取关键数据和观点，形成支持分析的基础资料库。特别是注重历史数据与未来预测的平衡分布，以增强论证的可信度。', 'completion_criteria': '数据是否全面且权威；历史与预测数据比例是否合理（建议3:1或2:1）。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，导致分析结果缺乏说服力。', 'solutions': '优先选择官方统计、知名咨询机构和学术研究的数据，同时标注数据时效性和局限性。'}, {'step': 4, 'action': '建立层层递进的论证逻辑', 'output': '按照“现状描述→驱动因素分析→未来趋势预测→潜在机会挖掘”的路径展开论述。每个环节需引用数据或案例佐证，并用图表直观呈现复杂信息。', 'completion_criteria': '论证链条是否完整；每个环节是否有充分的数据或案例支持。', 'common_issues': '论证过程跳跃或缺乏过渡，使读者难以理解。', 'solutions': '使用连接词（如“因此”、“此外”）引导逻辑流动，必要时添加小结段落强化衔接。'}, {'step': 5, 'action': '识别并讨论关键风险因素', 'output': '在分析末尾单独设立“风险提示”章节，列出可能影响结论实现的主要风险（如政策推进不及预期、技术迭代不确定性），并提出应对策略或缓解措施。', 'completion_criteria': '风险是否覆盖全面；应对措施是否具体可行。', 'common_issues': '风险提示流于形式，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '结合行业特点和实际情况，提供具体的规避或缓解方案，而非泛泛而谈。'}, {'step': 6, 'action': '优化信息展示方式', 'output': '通过图表、数据可视化工具和简明语言提升报告的易读性。确保每张图表都有标题、注释和数据来源，避免信息冗余或混乱。', 'completion_criteria': '图表是否直观且信息量适中；文字表述是否简洁明了。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息密度失衡。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，每张图表只传递一个核心信息点，并与正文内容呼应。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心观点并提出行动建议', 'output': '在报告结尾提炼出3-5个核心观点，并针对不同受众（如投资者、企业高管、政策制定者）提供具体的行动建议或投资方向指引。', 'completion_criteria': '核心观点是否精炼且具有洞察力；行动建议是否切实可行。', 'common_issues': '总结过于笼统，未能为读者提供明确的决策依据。', 'solutions': '基于前文分析提炼出最具价值的发现，并结合实际需求设计行动指南。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:17:13", "modified_time": "2025-08-13 23:17:13", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "a5cef0f4099142d3857ac95617d688b4", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、中长期投资策略制定以及宏观经济趋势预测等需要系统性组织信息和推导结论的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心主题', 'output': '清晰界定报告的核心主题（如十五五规划产业布局猜想），并确定其在更广泛背景下的定位，例如外部不确定性对政策方向的影响。', 'how_to_judge_completion': '是否能用一句话概括分析目标，并确保所有后续内容都围绕这一目标展开。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '主题过于宽泛或模糊', 'solution': '通过限定时间范围（如2025-2030年）或聚焦具体领域（如科技创新、数字经济）来缩小范围。'}}, {'step': 2, 'action': '梳理政策与历史数据，提取关键驱动因素', 'output': '整理相关政策文件（如十四五规划、政治局会议决议）、历史数据（如产业增长趋势）及最新动态（如中美贸易谈判结果），识别出主要驱动因素（如科技自立自强、产业链安全）。', 'how_to_judge_completion': '是否能够归纳出至少3-5个核心驱动因素，并用定量/定性证据支持这些因素的重要性。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '信息过载导致难以聚焦', 'solution': '优先选择直接影响当前主题的关键变量，忽略次要细节；使用表格或图表辅助筛选重点信息。'}}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架，划分章节结构', 'output': '基于核心主题和驱动因素，设计一个层级分明的章节结构，通常包括宏观背景、核心议题、细分领域展望、风险提示等部分，确保逻辑连贯且层次递进。', 'how_to_judge_completion': '每个章节是否有明确的功能定位，且整体结构是否符合由总到分、由大到小的原则。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '章节之间缺乏衔接或重复冗余', 'solution': \"采用'提出问题→分析原因→给出解决方案'的三段式逻辑，避免内容交叉。\"}}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，突出核心结论', 'output': '结合数据分析（如GDP增长率、行业市场规模）与专家观点（如政策解读、技术发展趋势），形成多层次论证，并通过加粗标题、总结段落等方式强化核心结论。', 'how_to_judge_completion': '读者能否快速抓住每部分内容的重点，且核心结论是否贯穿始终。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '信息堆砌而无重点', 'solution': '设置每部分的小结，提炼关键洞察；利用可视化工具（如折线图、饼图）直观展示数据。'}}, {'step': 5, 'action': '融入情景化假设与多可能性讨论', 'output': '针对不确定性强的部分（如AI算力卡脖子问题），列举多种可能情景（乐观、中性、悲观），并通过概率赋权或敏感性分析评估其潜在影响。', 'how_to_judge_completion': '是否涵盖了主流观点之外的边缘情况，且讨论是否具有实操指导意义。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '忽视极端情景或过度简化复杂性', 'solution': '引入外部专家意见作为补充，同时保持开放态度，承认部分领域的不可预测性。'}}, {'step': 6, 'action': '提出行动建议与投资机会', 'output': '根据前述分析，为不同利益相关方（如投资者、企业决策者）提供具体行动指南，例如推荐关注的行业板块（如低空经济、脑机接口）或规避的风险区域（如地缘政治冲突）。', 'how_to_judge_completion': '建议是否具备可操作性，且是否紧密贴合前文分析。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '建议泛泛而谈，缺乏针对性', 'solution': '结合特定行业或公司的实际案例，说明如何落地实施这些建议。'}}, {'step': 7, 'action': '校验完整性与一致性，完善报告格式', 'output': '检查报告是否存在遗漏的重要维度（如未提及的文化强国建设），并对语言表达、排版风格进行统一优化，确保专业性和易读性。', 'how_to_judge_completion': '是否满足客户或受众的需求，且报告是否易于理解。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '格式混乱或术语晦涩难懂', 'solution': '邀请非专业背景人员试读，收集反馈后调整表述方式；参考公司内部模板规范格式。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:19:18", "modified_time": "2025-08-13 23:19:18", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8b92e2e579934b26a39a3700774a8065", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、资产配置分析、投资策略制定及风险评估报告等任务，尤其是需要结合历史数据复盘、量化模型预测、行业周期分析与市场风格研判的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和目标，梳理背景政策或市场趋势', 'output': '清晰的主题定义和研究框架（如‘反内卷’政策背景下的行业机会挖掘）。', 'evaluation': '是否准确提炼出核心问题和研究范围，是否有明确的时间节点和逻辑主线。', 'common_issues': '主题过于宽泛或缺乏聚焦。应对方法：通过政策解读、市场热点筛选明确方向。', 'confidence': 0.95}, {'step': 2, 'action': '进行历史复盘，提取相似事件的经验教训', 'output': '详细的行业历史数据分析（如供给侧改革期间钢铁、煤炭行业的表现），并总结关键驱动因素。', 'evaluation': '是否覆盖了所有相关的历史案例，是否对数据变化和市场反应有深入解释。', 'common_issues': '忽略次要但重要的影响因素。应对方法：多维度对比历史数据，避免单一视角。', 'confidence': 0.9}, {'step': 3, 'action': '构建量化模型，分析当前市场的景气度、估值水平和资金流向', 'output': '基于高频数据和因子模型的市场预测（如权益、利率、黄金、地产等大类资产的量化观点）。', 'evaluation': '模型是否具有较高的胜率和稳定性，是否能有效捕捉市场趋势。', 'common_issues': '模型过拟合或样本不足。应对方法：定期更新模型参数，增加样本多样性。', 'confidence': 0.85}, {'step': 4, 'action': '结合供需关系和库存周期，判断行业所处阶段', 'output': '行业状态划分（如出清期、反转期、景气期等），并推荐具体行业配置策略。', 'evaluation': '是否合理划分行业状态，推荐逻辑是否清晰且可验证。', 'common_issues': '行业状态划分标准不一致。应对方法：建立统一的指标体系，确保分类逻辑连贯。', 'confidence': 0.9}, {'step': 5, 'action': '分析市场风格轮动，提出风格配置建议', 'output': '基于市值因子、机构关注度、季节效应等维度的风格综合观点（如成长/价值、大盘/小盘的相对强弱）。', 'evaluation': '是否全面考虑了不同风格的影响因素，是否能够动态调整。', 'common_issues': '忽视长期趋势或短期波动。应对方法：结合宏观环境和微观结构，平衡长期与短期。', 'confidence': 0.88}, {'step': 6, 'action': '整合信息，形成最终的投资建议', 'output': '具体的行业配置权重和风险提示（如胜率赔率策略和出清反转策略组合）。', 'evaluation': '是否逻辑自洽，是否充分考虑了不确定性和潜在风险。', 'common_issues': '结论过于乐观或悲观。应对方法：引入敏感性分析，提供多种情景假设。', 'confidence': 0.92}, {'step': 7, 'action': '撰写报告，优化信息展示结构', 'output': '层次分明、重点突出的分析报告，包括目录、图表、表格和附录。', 'evaluation': '是否逻辑清晰、信息完整，是否便于读者快速获取核心结论。', 'common_issues': '章节安排混乱或信息冗余。应对方法：优先展示核心结论，辅以必要的支持材料。', 'confidence': 0.95}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:20:44", "modified_time": "2025-08-13 23:20:44", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f7e73902b6d6408580826753edb1ddc8", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量与定性信息的任务。尤其适合对资本市场动态进行快速解读和结构化呈现的场景，如日度、周度或月度市场分析报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标和受众需求', 'output': '确定报告的核心目标（如：解读市场表现、评估投资机会）和目标受众（如：机构投资者、个人投资者）。', 'completion_criteria': '核心目标清晰，能够用一句话概括；受众需求明确且与报告内容匹配。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节设计缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与客户或团队沟通，明确报告的具体用途和受众关注点。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '构建报告的逻辑框架，包括市场概览、行业分析、个股表现、估值分析、风险提示等部分，并按重要性排序。', 'completion_criteria': '章节结构完整，信息优先级合理，能够引导读者快速抓住重点。', 'common_issues': '章节顺序不合理，可能导致读者难以理解逻辑关联。', 'solutions': '按照从整体到局部的原则，先呈现宏观数据，再深入细节分析。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取市场指数、行业涨跌幅、个股表现、财务数据等定量信息，以及政策动态、行业趋势等定性信息。', 'completion_criteria': '数据全面、准确，来源可靠，覆盖所有关键维度。', 'common_issues': '数据遗漏或来源不可靠，影响分析的可信度。', 'solutions': '使用权威数据平台（如iFinD），并交叉验证数据一致性。'}, {'step': 4, 'action': '分析市场表现并提炼核心观点', 'output': '基于数据，分析市场整体走势、行业轮动、个股异动等现象，并提炼出核心结论（如：北证50上涨的主要驱动因素）。', 'completion_criteria': '核心观点明确，与数据分析结果一致，具有说服力。', 'common_issues': '分析流于表面，未能挖掘深层次原因。', 'solutions': '结合历史数据和行业背景，深入探讨数据变化背后的逻辑。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '在报告中合理分配定量数据（如涨跌幅、市盈率）和定性分析（如政策解读、行业前景）的比例，确保信息丰富但不冗余。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例适中，能够互相补充和支持。', 'common_issues': '定量数据过多导致报告枯燥，或定性分析不足缺乏深度。', 'solutions': '根据受众需求调整信息比例，注重数据可视化以增强可读性。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素并评估不确定性', 'output': '在适当时机引入风险提示，分析可能影响市场的政策、技术、竞争等因素，并评估其发生的概率和潜在影响。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助读者理解潜在威胁。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后，无法提供实质性指导。', 'solutions': '结合历史案例和当前市场环境，量化风险的可能性和影响程度。'}, {'step': 7, 'action': '制作图表和可视化工具', 'output': '将复杂数据转化为直观的图表（如折线图、柱状图、表格），并配以简明的文字说明。', 'completion_criteria': '图表清晰易懂，能够有效支持文字分析。', 'common_issues': '图表设计不当，导致信息传递效率低下。', 'solutions': '遵循数据可视化最佳实践，确保图表简洁、直观且标注清晰。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与展望', 'output': '总结当日市场表现的核心要点，并对未来趋势进行展望，提出投资建议或关注方向。', 'completion_criteria': '总结精炼，展望具有前瞻性，能够为决策提供参考。', 'common_issues': '总结过于泛泛，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '结合当前市场热点和长期趋势，提出具体可行的投资建议。'}, {'step': 9, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '检查报告的逻辑性、数据准确性、语言表达和格式规范性，确保最终版本无误。', 'completion_criteria': '报告内容准确无误，语言流畅，格式统一。', 'common_issues': '校对不充分，导致出现低级错误。', 'solutions': '采用多人交叉审阅机制，确保内容质量。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:22:12", "modified_time": "2025-08-13 23:22:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2090aee95a2746578120c0fec122888f", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告、市场动态监控等金融分析任务，尤其适合需要结合定量与定性信息进行多维度分析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '确定报告的核心主题（如融资趋势、行业分布、地域热点），并列出需要覆盖的关键维度（如融资金额、轮次分布、退出案例）。', 'evaluation': '是否清晰界定了分析目标，并确保所有后续步骤围绕目标展开。常见问题是目标过于宽泛或模糊，解决方法是通过初步数据扫描聚焦核心问题。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '目标不明确导致内容散乱。', 'solution': '在开始前与利益相关方确认目标，或通过快速数据概览提炼关键议题。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从可靠来源获取数据（如融资事件、金额、行业分类、地域分布），并对数据进行清洗和分类，确保准确性和完整性。', 'evaluation': '数据是否覆盖全面且无明显错误，是否有遗漏重要信息或异常值未处理。常见问题是数据延迟披露或缺失，解决方法是注明数据限制并在结论中加以说明。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不完整或存在偏差。', 'solution': '采用保守估计填补缺失值，并在报告中披露假设前提。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构和逻辑框架', 'output': '根据目标设计报告结构，包括概述、数据分析（行业分布、地域分布、融资轮次）、重点事件解读、退出情况分析等部分，确保逻辑递进。', 'evaluation': '章节安排是否合理，信息展示是否符合优先级原则（核心结论前置）。常见问题是结构混乱或信息堆砌，解决方法是先列提纲再填充内容。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节间逻辑不连贯。', 'solution': '使用过渡句连接不同部分，确保每部分内容自然衔接。'}]}, {'step': 4, 'action': '执行定量分析并可视化', 'output': '对融资金额、事件数量等进行统计分析，生成图表（如柱状图、饼图、折线图），直观呈现趋势和分布。', 'evaluation': '图表是否简洁明了且支持论点，避免过度复杂化。常见问题是图表过多或冗余，解决方法是筛选最能支撑结论的图表。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表难以理解或缺乏解释。', 'solution': '为每个图表添加简短说明，突出关键发现。'}]}, {'step': 5, 'action': '补充定性分析和案例解读', 'output': '选取代表性融资事件或IPO案例，深入解读背景、影响及潜在机会，结合政策变化或行业趋势提供洞察。', 'evaluation': '案例是否具有典型性且与整体分析呼应，避免泛泛而谈。常见问题是案例选择不当，解决方法是优先选择高影响力或高频提及的事件。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '案例解读缺乏深度。', 'solution': '引入专家访谈或第三方资料增强权威性。'}]}, {'step': 6, 'action': '识别风险因素和不确定性', 'output': '分析可能影响市场的外部因素（如政策调整、经济波动），并提出多种可能性及其应对策略。', 'evaluation': '风险提示是否及时且充分，避免避重就轻。常见问题是忽视负面因素，解决方法是单独设立“风险与挑战”章节。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险描述过于笼统。', 'solution': '具体列举风险来源并量化其潜在影响。'}]}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出建议', 'output': '提炼主要发现（如行业热点、地域优势、轮次偏好），并给出针对性行动建议（如关注早期项目、布局特定赛道）。', 'evaluation': '结论是否凝练有力，建议是否切实可行。常见问题是结论空洞或建议脱离实际，解决方法是回溯数据分析验证建议合理性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论与数据分析脱节。', 'solution': '确保每一项结论都有数据支撑，并附上详细推导过程。'}]}, {'step': 8, 'action': '审校与格式优化', 'output': '检查语言表达、数据一致性及格式规范，确保报告专业、易读。', 'evaluation': '是否存在语法错误或排版问题，整体风格是否统一。常见问题是细节疏漏，解决方法是邀请同行评审或使用自动化工具辅助校对。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '报告格式不统一。', 'solution': '制定标准化模板，涵盖标题、字体、图表样式等细节。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:23:53", "modified_time": "2025-08-13 23:23:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d4ad078ad53346a898dea7c78ea98d55", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场展望类报告的制作，尤其是涉及金融市场（如港股、A股等）的动态分析与投资建议场景。它也可用于风险评估报告和政策影响分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和报告目标', 'output': '提炼出本周市场的关键数据和趋势，形成核心结论，例如港股指数表现、资金流动情况和估值水平。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且能概括全篇内容，需包含定量数据支持，例如恒生指数跌幅、南向资金净流入额等。', 'common_issues': '可能忽略某些关键指标或数据导致结论不全面。', 'solutions': '通过交叉验证数据来源（如Wind数据库），确保涵盖所有重要维度（如指数、行业、资金流动）。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配信息优先级', 'output': '分为市场回顾、投资展望和风险提示三大板块，按照“现状描述→数据分析→未来展望→风险控制”的逻辑展开。', 'completion_criteria': '各章节内容分布合理，重点突出。例如，市场回顾部分应占较大篇幅，而风险提示需简明扼要但覆盖全面。', 'common_issues': '章节间可能存在重复信息或逻辑断裂。', 'solutions': '在撰写前绘制思维导图，确保每部分内容独立且连贯；使用过渡句衔接不同章节。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '从权威数据源（如Wind、官方统计数据）获取最新市场数据，并结合行业新闻、政策动向等定性信息进行补充。', 'completion_criteria': '数据准确无误，且能够支撑核心观点。例如，引用南向资金净流入数据时需注明时间范围及变化幅度。', 'common_issues': '数据过时或缺乏上下文解释，导致说服力不足。', 'solutions': '定期更新数据池，同时为每个数据点提供背景说明，比如对比历史水平或行业均值。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证路径，层层递进阐述观点', 'output': '采用“现象→原因→影响→对策”的论证方式。例如，先描述港股下跌现象，再分析其背后原因（如关税政策扰动），最后提出应对策略（如关注高股息标的）。', 'completion_criteria': '论证链条完整，逻辑严密，读者能轻松理解因果关系。', 'common_issues': '论证跳跃过大或过于冗长，使读者难以跟上思路。', 'solutions': '每段落开头设置小标题，明确该部分的核心论点；控制每段字数不超过300字。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '将定量数据（如PE、PB估值）、定性分析（如政策解读）和预测内容（如未来市场走势）有机结合，避免单一类型信息过多。', 'completion_criteria': '各类信息比例均衡，例如70%定量+30%定性，或者60%现状+40%预测。', 'common_issues': '信息失衡可能导致报告枯燥或缺乏前瞻性。', 'solutions': '根据目标受众调整信息比重，例如针对机构投资者可增加定量分析，而针对普通投资者则强化定性解读。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过情景假设法探讨不同结果，例如“若美联储降息，则市场可能反弹；若未降息，则波动加剧”。同时，在风险提示部分列举具体潜在风险及其发生概率。', 'completion_criteria': '不确定性被充分讨论，且有明确的风险管理建议。', 'common_issues': '忽视极端情况或对风险轻描淡写。', 'solutions': '引入敏感性分析工具，量化不同变量对结论的影响；设置专门章节详细说明风险因素。'}, {'step': 7, 'action': '设计视觉化呈现形式', 'output': '利用图表（如折线图、柱状图）展示复杂数据，例如港股估值分位数、行业涨跌幅排名等，并配以简洁的文字说明。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，且与正文内容紧密相关。', 'common_issues': '图表过多或设计不当，分散注意力。', 'solutions': '限制图表数量，确保每张图表都有明确目的；统一风格以增强专业感。'}, {'step': 8, 'action': '校对和优化语言表达', 'output': '确保报告语言精炼、专业，避免歧义或冗余表述。例如，“本周港股流动性下降”改为“本周港股日均成交金额减少52.08亿港元”。', 'completion_criteria': '语言流畅，无语法错误，术语使用规范。', 'common_issues': '行文啰嗦或用词不精准。', 'solutions': '邀请同事审阅初稿，重点关注语言逻辑和术语准确性。'}, {'step': 9, 'action': '添加免责声明和分析师声明', 'output': '在报告末尾附上免责声明、分析师资质介绍及联系方式，提升报告可信度。', 'completion_criteria': '声明内容符合监管要求，且格式统一。', 'common_issues': '遗漏必要法律条款或格式混乱。', 'solutions': '参考公司模板，确保声明内容完整且合规。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:25:17", "modified_time": "2025-08-13 23:25:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "35e9864a64b94d41a56b357b3be91709", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要对金融市场进行周期性回顾、趋势分析及投资策略调整的任务场景，例如：行业深度研究、市场表现评估、融资融券动态分析、风险与机会识别等。尤其适合需要结合定量和定性数据，快速形成清晰结论并指导后续行动的分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '定义本次分析的核心目标（如市场表现、融资融券动态）、时间范围（如一周）以及覆盖的主要市场或行业。', 'evaluation_criteria': '是否清晰界定了分析对象、时间跨度和目标受众；是否为后续步骤提供了明确的方向。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过团队讨论或客户需求确认，明确具体问题（如‘本周A股市场的表现如何？’）。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取相关市场指数（如上证指数、深证成指）、行业表现数据（如涨跌幅排名）、融资融券数据（如余额变化、净买入额）等。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面、准确且来源可靠；是否涵盖了关键指标以支持后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或滞后，影响分析的时效性和准确性。', 'solutions': '优先使用权威数据库（如Wind），并设置自动化更新机制确保数据及时性。'}, {'step': 3, 'action': '结构化组织章节内容', 'output': '按照逻辑顺序划分章节，通常包括市场概览、行业表现、融资融券动态、图表展示等部分。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合信息递进原则，是否便于读者快速抓住重点。', 'common_issues': '章节之间逻辑断裂，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，即先概述整体情况，再深入细节，最后总结核心发现。'}, {'step': 4, 'action': '突出核心结论与关键趋势', 'output': '提炼出市场表现的关键趋势（如‘价值风格板块普遍下跌’）、行业亮点（如‘医药生物涨幅居前’）和融资融券动态（如‘两融余额增长集中在医药生物’）。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否直观呈现，是否能帮助决策者快速理解当前形势。', 'common_issues': '结论埋藏在大量数据中，未能有效凸显。', 'solutions': '用加粗标题、摘要段落或可视化图表强调核心结论。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将定量数据（如指数涨跌幅、成交金额）与定性分析（如行业驱动因素、政策影响）相结合，解释数据背后的原因。', 'evaluation_criteria': '是否既展示了数据事实，又提供了合理的背景解读。', 'common_issues': '过度依赖数据而忽略背景分析，或反之。', 'solutions': '为每个定量数据匹配至少一个定性解释，例如‘医药生物上涨可能受到政策利好推动’。'}, {'step': 6, 'action': '引入风险提示与不确定性管理', 'output': '在适当位置提出潜在风险因素（如‘煤炭行业受需求疲软拖累’）以及对未来走势的多种可能性预测。', 'evaluation_criteria': '风险提示是否适时出现，是否基于充分证据；是否提供多种情景假设。', 'common_issues': '风险提示过早或过晚，显得突兀或不足。', 'solutions': '在分析主体完成后单独设立‘风险与展望’小节，系统梳理潜在风险。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化辅助材料', 'output': '生成图表（如指数涨跌幅柱状图、行业分布饼图）以直观展示数据关系。', 'evaluation_criteria': '图表是否简洁明了，是否直接支持文字分析。', 'common_issues': '图表复杂难懂或与正文脱节。', 'solutions': '每张图表配简短说明，确保其与上下文紧密关联。'}, {'step': 8, 'action': '撰写分析师声明与免责声明', 'output': '添加分析师资质声明、公司业务资格说明以及法律免责声明。', 'evaluation_criteria': '声明是否合规，是否保护了报告发布方的权益。', 'common_issues': '遗漏必要声明，增加法律风险。', 'solutions': '参考监管要求模板，确保声明内容完整无误。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:26:35", "modified_time": "2025-08-13 23:26:35", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "95af109560f64569b9847b295578ecd0", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及多维度的证券推荐报告制作。尤其适合需要结合定量和定性信息，为客户提供明确交易建议的研究任务，例如月度或季度金股推荐报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标与范围', 'output': '确定报告的目标受众（如机构投资者）和核心主题（如8月金股推荐），并列出需要覆盖的行业组及关键公司。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰定义了每个行业组的重点领域，并分配了相应的分析师负责具体板块。', 'common_problems': '目标过于宽泛或未充分考虑客户需求。', 'solutions': '通过内部讨论确认优先级，确保覆盖客户最关心的行业和个股。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '从公开财报、市场动态、政策变化等渠道获取相关公司的财务表现、运营状况和竞争格局数据；同时汇总宏观经济趋势和行业催化剂。', 'how_to_judge_completion': '是否建立了完整且可追溯的数据来源记录，包括历史数据、预测模型输入假设等。', 'common_problems': '数据不全面或缺乏更新。', 'solutions': '利用自动化工具监控实时新闻和数据库，定期验证数据时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建初步筛选池', 'output': '基于估值指标（如P/E、EV/EBITDA）、增长潜力（如收入增速、利润率改善空间）和技术优势（如专利、产品创新）筛选出候选标的。', 'how_to_judge_completion': '是否形成了一份包含多个备选标的的清单，并附有简要理由说明。', 'common_problems': '筛选标准单一，忽略了非财务因素。', 'solutions': '引入多维度评分体系，综合考量财务健康度、市场地位和政策支持等因素。'}, {'step': 4, 'action': '深入分析与比较', 'output': '对候选标的进行详细分析，包括但不限于商业模式评估、竞争优势剖析、风险识别及未来增长路径推演；同时对比同行业内其他公司以突出相对价值。', 'how_to_judge_completion': '是否生成了针对每个标的的专业分析文档，涵盖定性和定量两方面内容。', 'common_problems': '分析流于表面，未能揭示深层次逻辑。', 'solutions': '采用SWOT分析法系统梳理优劣势，结合案例研究强化论证力度。'}, {'step': 5, 'action': '提出投资建议与评级', 'output': '根据前述分析结果，对每只股票给出明确的投资建议（优于大市/中性/弱于大市）及其对应的目标价区间，并阐述主要驱动因素。', 'how_to_judge_completion': '是否提供了清晰的买入/持有/卖出指引，并解释了背后的逻辑链条。', 'common_problems': '建议过于笼统，缺乏操作指导意义。', 'solutions': '将建议细化至具体的仓位配置比例，并辅以情景模拟提高实用性。'}, {'step': 6, 'action': '组织结构化呈现', 'output': '按照章节顺序编排报告内容，通常先呈现整体市场观点，再分行业逐一解读重点标的；在展示时平衡使用图表、表格和文字描述，确保信息直观易懂。', 'how_to_judge_completion': '是否形成了逻辑连贯、层次分明的最终报告版本。', 'common_problems': '信息堆砌导致阅读体验差。', 'solutions': '运用视觉设计原则优化布局，设置小标题引导读者快速定位关键信息。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与合规检查', 'output': '由资深分析师或合规团队审核报告内容，确保符合监管要求和公司内部规范；同时核查所有引用数据的准确性和一致性。', 'how_to_judge_completion': '是否获得正式批准发布，且无重大错误或遗漏。', 'common_problems': '忽视合规细节引发法律风险。', 'solutions': '建立标准化审核流程，提前预留充足时间应对潜在问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:28:09", "modified_time": "2025-08-13 23:28:09", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "aaccee36144842db9ef7372e85337d56", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场策略报告等任务，特别是需要结合定量数据与定性分析、强调行业趋势和个股表现的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题与目标', 'output': '确定核心研究领域（如AI及机器人产业链），并定义具体的研究问题（如北交所相关企业的市场表现、估值逻辑等）。', 'criteria_for_completion': '研究主题清晰，目标明确，且与客户需求或市场热点高度契合。', 'common_issues': '研究范围过于宽泛或模糊不清。', 'solution': '通过初步市场扫描和内部讨论，聚焦于最具价值的细分领域。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '获取相关行业的财务数据、市场表现、政策动态等信息，并进行分类整理（如按行业、公司、时间维度）。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠，覆盖全面，且经过初步清洗和验证。', 'common_issues': '数据不完整或存在统计误差。', 'solution': '采用多源交叉验证方法，确保数据准确性和一致性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与内容框架', 'output': '根据研究目标设计报告结构，通常包括行业背景、数据分析、案例展示、风险提示等模块。', 'criteria_for_completion': '章节安排逻辑清晰，能够引导读者逐步理解核心结论。', 'common_issues': '章节顺序混乱，信息分布不均衡。', 'solution': '以“从宏观到微观”或“从现状到未来”的逻辑排列章节，确保信息流畅传递。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对行业数据进行量化分析（如市盈率、市值变化），同时结合定性描述（如技术突破、政策支持）解释数据背后的趋势。', 'criteria_for_completion': '分析结果具有洞察力，能有效揭示行业动态和企业竞争力。', 'common_issues': '过度依赖单一类型的数据，缺乏综合视角。', 'solution': '平衡定量与定性分析，辅以图表直观呈现关键发现。'}, {'step': 5, 'action': '提炼核心观点与投资建议', 'output': '总结主要发现，提出具体的投资建议（如推荐关注的标的及其理由）。', 'criteria_for_completion': '核心观点突出，建议具备可操作性。', 'common_issues': '建议过于笼统，缺乏针对性。', 'solution': '针对不同投资者群体（如风险偏好型、稳健型）定制化建议。'}, {'step': 6, 'action': '加入风险提示与不确定性分析', 'output': '识别潜在风险因素（如宏观经济波动、市场竞争加剧），并说明其可能影响。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且客观，帮助投资者形成理性预期。', 'common_issues': '忽视负面因素或低估风险。', 'solution': '系统梳理内外部风险点，并提供应对策略或情景假设。'}, {'step': 7, 'action': '优化可视化表达', 'output': '制作高质量的图表和表格，辅助文字内容，提升报告的专业性和易读性。', 'criteria_for_completion': '图表简洁明了，能快速传递关键信息。', 'common_issues': '图表冗余或难以理解。', 'solution': '遵循“少即是多”的原则，只保留最核心的数据和对比项。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与完善报告', 'output': '检查报告的语言准确性、逻辑连贯性以及格式规范性，确保最终版本无误。', 'criteria_for_completion': '报告内容严谨，无明显错误，符合机构标准。', 'common_issues': '遗漏重要细节或出现低级错误。', 'solution': '引入同行评审机制，增加复核环节。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:29:32", "modified_time": "2025-08-13 23:29:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "070e44a181a94339989accc29113c342", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的综合性市场分析任务，包括但不限于行业深度研究、大类资产配置建议、投资策略制定以及宏观经济与政策对市场影响的评估。尤其适合需要结合定量和定性信息、平衡短期与中长期视角、并提供明确配置建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心观点', 'output': \"形成一个清晰的核心观点，作为报告的主线，统领后续章节结构。例如：'权益市场冲高回落，短期调整不改上行趋势'。\", 'completion_criteria': '核心观点应简洁明了，能够概括当前市场的主要特征，并为后续分析提供方向指引。', 'common_issues': '观点可能过于模糊或缺乏数据支持，导致后续分析失去焦点。', 'solutions': '通过初步数据分析（如市场走势、成交量等）提炼核心观点，并确保其与实际市场表现一致。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，按资产类别划分分析模块', 'output': '将报告分为多个模块，分别针对权益市场、债券市场、商品市场等大类资产进行独立分析，每个模块包含核心观点、具体分析和配置建议。', 'completion_criteria': '每个模块应有明确的逻辑层次，从宏观背景到具体市场表现再到配置建议，内容连贯且无遗漏。', 'common_issues': '章节安排可能过于分散，缺乏统一的逻辑线索。', 'solutions': '在每个模块开头设置小标题，明确该部分的核心结论，并确保各模块之间通过宏观背景或政策导向建立联系。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示关键数据与核心结论', 'output': '在每个模块的开头，优先展示最能反映市场现状的关键数据（如指数涨跌幅、成交量等），并直接引出核心结论。', 'completion_criteria': '读者能够在阅读每个模块的前几段后快速抓住重点，无需深入细节即可理解主要结论。', 'common_issues': '过多铺垫导致核心结论被淹没，或关键数据未突出显示。', 'solutions': '使用表格、图表等形式直观呈现数据，并在正文开头用简短语言总结数据背后的趋势。'}, {'step': 4, 'action': '结合定量与定性分析，层层递进论证观点', 'output': '在每个模块中，先通过定量数据（如市场指数、成交量、资金流向等）描述现状，再结合定性分析（如政策解读、国际局势等）解释原因，最后得出结论。', 'completion_criteria': '定量与定性分析之间应有明确的逻辑关联，避免数据堆砌或空泛的定性描述。', 'common_issues': '定量分析与定性分析脱节，或定性分析缺乏权威来源支持。', 'solutions': '引用权威数据源（如Wind、国家统计局等）和政策文件，确保定性分析有据可依，并通过逻辑推理连接定量与定性分析。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素，平衡乐观与谨慎态度', 'output': '在分析过程中，适时提及潜在风险因素（如国际市场突发利空、政策不确定性等），并在配置建议中考虑这些风险。', 'completion_criteria': '风险因素的提出应基于客观数据或权威信息，避免过度悲观或忽视风险。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后，未能有效引导决策。', 'solutions': '在分析初期提及风险因素，并在配置建议中提供应对方案（如哑铃型策略）。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性，提供灵活配置建议', 'output': '在配置建议中，针对不同时间维度（短期 vs 中长期）和市场情景（乐观 vs 谨慎）提供差异化建议，例如哑铃型策略。', 'completion_criteria': '配置建议应具有操作性，并能适应多种市场情景，避免单一化或过于僵化。', 'common_issues': '建议可能过于保守或激进，无法满足多样化需求。', 'solutions': '结合历史数据和未来预测，设计灵活的配置方案，并明确适用条件。'}, {'step': 7, 'action': '总结全文，强化核心观点', 'output': '在报告结尾，重申核心观点，并简要总结各模块的主要结论，形成闭环。', 'completion_criteria': '总结部分应回应开篇核心观点，使整篇报告逻辑完整。', 'common_issues': '总结部分可能流于形式，未能有效强化核心观点。', 'solutions': '通过简短的语言回顾关键数据和结论，确保总结部分言之有物。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:30:38", "modified_time": "2025-08-13 23:30:38", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "92680cf05acb445e9a77e5a8aa078d43", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场策略报告等金融分析任务。尤其适合需要结合宏观环境、市场数据和政策导向，形成综合性投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与分析目标', 'output': '撰写摘要部分，提炼出报告的核心结论及主要支撑点，例如市场调整原因、未来走势预期和行业配置建议。', 'completion_criteria': '核心观点清晰简洁，并能统领后续章节；包括定量（如指数涨跌幅）和定性信息（如政策预期）。', 'common_issues': '核心观点过于宽泛或缺乏数据支持。', 'solutions': '确保每个核心观点有至少一个关键数据点或逻辑链条作为支撑。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '构建内容目录，将信息按逻辑顺序分为策略观点、市场数据、事件日历和风险提示四大模块。', 'completion_criteria': '章节安排符合‘从宏观到微观’的递进逻辑，优先展示对决策影响最大的信息（如全球市场表现和降息预期）。', 'common_issues': '章节间逻辑跳跃或信息冗余。', 'solutions': '通过反复审查各章节间的衔接关系，删除重复信息，强化逻辑连贯性。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '制作表格和图表，汇总全球及国内市场的关键指数表现、PMI分项指标变化等数据。', 'completion_criteria': '数据准确且来源可靠（如Wind），并以直观形式呈现（如折线图、柱状图）。', 'common_issues': '数据过时或可视化效果不佳。', 'solutions': '定期更新数据库，选择适合的数据展现方式（如同比/环比对比）。'}, {'step': 4, 'action': '展开论证与分析', 'output': '逐层递进建立观点，例如从全球权益市场调整的原因入手，逐步推导至美联储降息预期和国内制造业PMI边际走弱的影响。', 'completion_criteria': '每一步论证都有明确的因果关系，使用历史数据和预测模型支持结论。', 'common_issues': '论证过程存在逻辑漏洞或忽略重要变量。', 'solutions': '引入多方验证机制，例如交叉引用不同来源的数据或邀请同行评审。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素与应对策略', 'output': '在独立章节列出潜在风险（如经济复苏不及预期、汇率波动等），并提供缓解建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具有前瞻性，能够帮助读者理解不确定性的来源。', 'common_issues': '风险描述过于笼统或缺乏实际操作指导。', 'solutions': '针对每项风险设计具体情景假设，并给出量化评估方法。'}, {'step': 6, 'action': '总结投资建议与行业配置方向', 'output': '基于前述分析，提出明确的投资方向（如科技、先进制造、内需驱动领域）及相关主题配置策略。', 'completion_criteria': '建议具体可行，涵盖成长性行业和防御性板块。', 'common_issues': '建议过于理论化或脱离实际。', 'solutions': '结合客户画像定制化调整建议，确保契合其风险偏好和收益目标。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:31:47", "modified_time": "2025-08-13 23:31:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "85e796d04d4d4924b625052e29ba685d", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、资产配置报告、宏观经济分析及投资策略制定等金融任务。尤其适合需要综合定量与定性信息、处理复杂政策和市场动态的场景，如关税谈判对市场的影响分析、大类资产配置建议等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心结论和投资建议', 'output': '提炼出简洁的核心结论（如‘关税风险有望平稳过渡，利好风险资产价格’），并初步形成投资建议（如超配权益和美元）。', 'completion_criteria': '核心结论清晰且具有前瞻性，投资建议逻辑严密并与结论一致。', 'common_issues': '核心结论模糊或缺乏数据支持，导致后续分析失去方向。', 'solutions': '在撰写前确保所有团队成员对结论达成共识，并通过关键数据验证其合理性。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配内容优先级', 'output': '按照‘配置逻辑-权益-利率-大宗-汇率’的顺序组织报告，优先展示宏观配置逻辑和权益相关内容，随后逐步展开利率、大宗和汇率的分析。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，各部分内容平衡分布，且信息展示符合‘从全局到局部’的原则。', 'common_issues': '章节间逻辑脱节或内容详略不当，影响整体流畅性。', 'solutions': '提前设计好每部分的重点内容，并确保每个章节之间有自然衔接。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，突出关键数据点', 'output': '将历史数据（如股指变化、通胀率）与预测数据（如未来一个月涨跌幅预期）结合，使用图表和表格直观呈现，同时辅以定性分析（如政策解读、事件展望）。', 'completion_criteria': '数据准确无误，图表清晰易懂，定性分析与定量数据相互印证。', 'common_issues': '数据冗余或图表设计不直观，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '精简数据，仅保留与核心结论直接相关的内容，并优化图表设计，如添加注释说明关键趋势。'}, {'step': 4, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '通过‘现状描述→政策解读→市场反应→未来展望’的逻辑链条建立观点，例如先阐述美国与其他国家关税谈判进展，再分析其对美股和美债的影响，最后提出配置建议。', 'completion_criteria': '论证逻辑连贯，每一步推导均有数据或理论支撑，且最终结论与初始假设一致。', 'common_issues': '论证跳跃过大或缺乏中间环节，使读者难以理解。', 'solutions': '增加过渡句或补充背景知识，确保每一步推导都有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素并提供应对策略', 'output': '在讨论主要结论时，及时提及潜在风险（如‘中美关系恶化’‘政策收紧超预期’），并通过情景假设或敏感性分析探讨可能后果。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，应对策略切实可行。', 'common_issues': '风险因素过于笼统或缺乏针对性，无法指导实际操作。', 'solutions': '针对不同资产类别分别列出具体风险，并结合历史案例进行分析。'}, {'step': 6, 'action': '总结并优化表达，确保结论易于传播', 'output': '用简洁语言重申核心结论和投资建议，附上关键图表作为辅助材料，确保非专业读者也能快速理解。', 'completion_criteria': '总结部分言简意赅，能够独立传达报告核心价值。', 'common_issues': '总结过于冗长或偏离主题，削弱了报告的传播效果。', 'solutions': '控制总结篇幅，聚焦于最核心的观点，并避免重复细节。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:33:40", "modified_time": "2025-08-13 23:33:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "23b965d319704d2180b2da3fdeddc21a", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策解读报告、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量与定性分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析主题并收集基础资料', 'output': '形成初步的主题框架，包括政策背景、核心目标、主要影响等。', 'criteria_for_completion': '框架覆盖所有关键要素，且逻辑清晰。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '信息过载导致难以聚焦。', 'solution': '优先筛选权威来源，剔除无关信息，集中于核心主题。'}}, {'step': 2, 'action': '构建报告结构并分配权重', 'output': '确定章节划分及每个部分的重点内容，例如‘总-分-总’结构。', 'criteria_for_completion': '各章节内容分配合理，优先级明确。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '章节之间逻辑不连贯。', 'solution': '使用过渡句连接不同部分，确保逻辑顺畅。'}}, {'step': 3, 'action': '撰写核心结论和亮点解读', 'output': '提炼政策或事件的核心结论，结合亮点解读说明其重要性。', 'criteria_for_completion': '核心结论简明扼要，亮点解读层次分明。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '核心结论不够突出。', 'solution': '将核心结论置于开头，并通过加粗或标题强调。'}}, {'step': 4, 'action': '分析具体领域的机会与挑战', 'output': '针对不同行业或领域，分别阐述其受益点和发展潜力。', 'criteria_for_completion': '分析全面且针对性强，涵盖定量与定性信息。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '缺乏量化数据支持。', 'solution': '引用权威统计数据或模型预测结果。'}}, {'step': 5, 'action': '识别风险并提出应对策略', 'output': '列举潜在风险因素，并给出相应的缓解措施。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且具有操作性。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '风险提示过于笼统。', 'solution': '细化风险类型，结合实际案例说明影响程度。'}}, {'step': 6, 'action': '添加免责声明和完善报告格式', 'output': '补充法律声明、分析师简介等内容，确保报告合规。', 'criteria_for_completion': '免责声明符合监管要求，格式统一规范。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '免责声明冗长复杂。', 'solution': '采用标准化模板，保持简洁易读。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:35:25", "modified_time": "2025-08-13 23:35:25", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e7791e3c40b942c2bf15381dd102edb6", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于全球大类资产配置的周度或月度分析、宏观经济事件驱动下的投资策略制定、多市场（商品、债券、汇率、权益）联动影响评估等任务。这些任务通常需要综合定量与定性信息，结合历史数据和未来预测，形成对市场的全面解读并提出投资建议。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心经济事件及背景环境', 'output': '提炼出当前最重要的经济事件及其对市场的潜在影响，例如非农数据爆冷、美联储政策分歧、中美贸易谈判进展等。', 'completion_criteria': '确保所有关键事件都被覆盖，并且每个事件的影响逻辑清晰可追溯。', 'common_issues': '遗漏次要但相关的事件；未能充分解释事件间的关联性。', 'solutions': '通过团队讨论补充遗漏点；建立事件-市场影响矩阵图梳理关系。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构以反映分析重点', 'output': '按照‘宏观背景→各资产类别表现→风险提示’的顺序安排内容，确保逻辑连贯且易于理解。', 'completion_criteria': '每部分的内容紧密围绕主题展开，信息分布合理，避免冗余或缺失。', 'common_issues': '章节间缺乏过渡；某些资产类别分析过于简略或详尽失衡。', 'solutions': '提前规划大纲，设定每部分内容字数限制；使用跨章节引用强化逻辑衔接。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论并分层递进论证', 'output': '在开篇直接呈现核心观点（如“非农爆冷引发降息预期”），随后逐步分解为子论点（如黄金支撑、原油波动原因等）进行详细论述。', 'completion_criteria': '核心结论突出且支持论据充足；读者能快速抓住报告主旨。', 'common_issues': '核心结论埋藏过深；论证链条断裂导致说服力不足。', 'solutions': '采用倒金字塔写作法；引入图表辅助说明复杂论据。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息的分布', 'output': '对于每种资产类别，同时提供数据支持（如收益率变化、库存环比增减）和定性判断（如地缘风险升温、政策声明偏向鹰派）。', 'completion_criteria': '数据准确无误，定性分析有理有据；两者比例适当，不偏废一方。', 'common_issues': '数据堆砌过多而缺乏解读；定性分析空洞缺乏依据。', 'solutions': '设置数据可视化模板；增加案例研究增强定性分析深度。'}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素并评估其可能性', 'output': '在各类资产分析完成后，单独列出风险提示部分，逐一阐述海外降息不确定性、特朗普政策风险等潜在威胁。', 'completion_criteria': '风险因素覆盖全面且排序符合重要性原则；风险评估具备前瞻性。', 'common_issues': '忽略低概率高影响事件；风险描述模糊无法量化。', 'solutions': '构建风险清单并评分排序；引入情景模拟方法量化风险敞口。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对市场中的未知变量（如美联储降息节奏、OPEC+增产计划），设计不同假设场景并推演结果。', 'completion_criteria': '假设场景多样化且具有现实基础；推演过程严谨可信。', 'common_issues': '假设过于单一或脱离实际；推演逻辑跳跃过大。', 'solutions': '参考历史类似事件验证假设合理性；邀请专家参与讨论完善推演路径。'}, {'step': 7, 'action': '总结并展望中长期趋势', 'output': '基于短期分析，提炼出中长期市场走势的关键驱动力（如美国经济放缓、地缘冲突频发）。', 'completion_criteria': '总结简洁明了，展望具体可行；能够指导后续投资决策。', 'common_issues': '总结流于形式；展望缺乏操作性。', 'solutions': '提炼高频关键词作为总结要点；结合具体标的给出投资建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:36:42", "modified_time": "2025-08-13 23:36:42", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7e3fbd4395f641028a0aa33d2282ff39", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场定期报告的制作。特别适合需要结合宏观行业动态、市场表现和个股财务数据进行综合评估的任务，同时兼顾定量与定性信息，强调逻辑递进和风险提示。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理基础数据和新闻资讯', 'output': '形成包含资本市场新闻、行业动态、市场表现和公司公告的初步素材库。', 'completion_criteria': '确保所有信息来源可靠且最新，覆盖关键领域（如政策、技术突破、市场趋势等）。', 'common_issues': '数据不完整或滞后，信息冗余导致重点不突出。', 'solutions': '设定明确的数据筛选标准，优先选择权威来源，并通过团队协作交叉验证信息准确性。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，明确信息优先级', 'output': '设计清晰的目录结构，将核心结论和市场表现放在靠前位置，辅助信息（如个股表现、风险提示）放在后部。', 'completion_criteria': '章节安排符合逻辑递进原则，读者能快速定位到核心内容。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '遵循“从宏观到微观”的信息展示逻辑，先呈现整体市场动态，再深入个股和细节。'}, {'step': 3, 'action': '构建论证逻辑，层层递进建立观点', 'output': '通过数据支持和案例分析，逐步展开对市场趋势、行业前景和个股表现的论证。', 'completion_criteria': '每个观点都有充分的数据或事实支撑，且前后逻辑连贯。', 'common_issues': '论证过程跳跃，缺乏过渡性说明。', 'solutions': '使用连接词或小段落总结，确保每一步推导自然流畅。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，合理分布历史与预测数据', 'output': '在市场表现部分以定量数据为主，辅以定性分析；在行业新闻和风险提示中加入对未来趋势的预测。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例均衡，历史数据与预测数据互为补充。', 'common_issues': '过于依赖单一类型信息，导致分析片面。', 'solutions': '根据任务需求设定信息比例，例如70%定量+30%定性，或60%历史+40%预测。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素并讨论不确定性', 'output': '在报告末尾集中列出主要风险点，并针对多种可能性提供应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助投资者做出更谨慎的决策。', 'common_issues': '风险描述笼统，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '结合具体案例和数据说明潜在影响，并提供缓解策略。'}, {'step': 6, 'action': '制作图表和可视化内容，增强信息传达效果', 'output': '生成直观的图表（如指数涨跌幅、成交额走势等），用以支持文字分析。', 'completion_criteria': '图表清晰易懂，与正文内容紧密相关。', 'common_issues': '图表过多或过少，分散注意力或无法有效支撑论点。', 'solutions': '限制图表数量，确保每张图表都能直接服务于某个关键结论。'}, {'step': 7, 'action': '撰写免责声明和附注，完善法律合规性', 'output': '添加免责声明、评级标准等内容，确保报告符合监管要求。', 'completion_criteria': '所有法律声明准确无误，避免引发争议。', 'common_issues': '忽略必要的法律条款，增加合规风险。', 'solutions': '参考模板并咨询法务部门，确保措辞严谨。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:38:17", "modified_time": "2025-08-13 23:38:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "787cd5f43dd04c1f9b25fddf13529405", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场展望类报告的撰写，尤其是需要结合定量与定性信息、历史数据与未来预测，并涵盖多维度市场动态（如资金流向、估值变动、政策解读等）的任务。此外，也适合用于需要在复杂市场环境中提炼核心观点并提出配置建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标和受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如本周A股市场回顾与展望），并明确受众为专业投资者或机构客户。', 'completion_criteria': '核心目标清晰，能够通过标题和摘要直接传达给读者。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致内容组织缺乏聚焦。', 'solutions': '在开始前，基于客户需求和市场热点，定义一个具体的研究问题或主题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取市场行情（指数表现、风格表现、行业涨跌幅）、资金流向（成交额、换手率、北向资金、融资融券）、估值变动（PE、PB、分位数）等相关数据。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且准确，包括定量指标和图表展示，确保能够支持后续分析。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响结论的可靠性。', 'solutions': '建立标准化的数据采集流程，并使用权威来源（如Wind、交易所公开数据）。'}, {'step': 3, 'action': '按逻辑结构组织章节', 'output': '将报告分为三个主要部分：(1) 当前市场回顾（指数、资金流向、估值）；(2) 投资展望（短期、中期、长期趋势分析）；(3) 风险提示及配置建议。', 'completion_criteria': '各章节层次分明，内容递进合理，符合从现状到未来的逻辑顺序。', 'common_issues': '章节安排混乱，无法引导读者逐步理解分析思路。', 'solutions': '遵循“现状→原因→展望”的叙事逻辑，确保每部分内容紧密衔接。'}, {'step': 4, 'action': '优先呈现关键结论', 'output': '在开头用简短段落总结核心观点，例如本周市场震荡调整的原因、主要资金动向、估值变化趋势等。', 'completion_criteria': '核心结论突出，能在1分钟内让读者快速掌握重点。', 'common_issues': '关键信息埋藏在细节中，难以被迅速抓住。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现最重要的发现，再展开详细分析。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性分析', 'output': '结合量化数据（如PE、PB分位数、资金流入流出规模）与定性判断（如政策解读、行业趋势），形成综合视角。', 'completion_criteria': '定量数据与定性分析相互印证，避免单一维度导致的片面性。', 'common_issues': '过度依赖定量数据而忽略背景因素，或反之过于主观缺乏数据支撑。', 'solutions': '对每一项定性论点均提供相应的数据支持，同时解释数据背后的驱动因素。'}, {'step': 6, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '从市场表现出发，逐步深入探讨背后的原因（如政策、经济数据、国际事件），最后引出对未来走势的预测。', 'completion_criteria': '论证过程环环相扣，每个推论都有充分依据，且无跳跃式推理。', 'common_issues': '论证链条断裂，导致结论可信度下降。', 'solutions': '在每一步推导中加入过渡句，说明当前分析如何导向下一步。'}, {'step': 7, 'action': '适时引入风险提示', 'output': '在讨论投资机会之后，单独列出潜在风险（如政策效果不确定、地缘因素扰动等），并评估其可能影响。', 'completion_criteria': '风险提示既不过于笼统也不过分夸大，能有效帮助决策者权衡利弊。', 'common_issues': '忽视风险或将其弱化处理，降低报告的专业性。', 'solutions': '设置专门的风险提示模块，系统梳理各类不确定性因素。'}, {'step': 8, 'action': '提出具体配置建议', 'output': '基于分析结果，给出明确的投资方向（如反内卷概念、科技成长板块、高股息资产等）及其逻辑支撑。', 'completion_criteria': '配置建议具有可操作性，且与前面的分析保持一致。', 'common_issues': '建议空泛或脱离实际，无法指导具体投资行动。', 'solutions': '针对不同资产类别分别阐述理由，并附上相关行业/个股筛选标准。'}, {'step': 9, 'action': '可视化辅助表达', 'output': '制作高质量图表（如指数涨跌幅图、资金流向图、估值分位数分布图）以直观展示数据分析结果。', 'completion_criteria': '图表设计简洁明了，能显著提升信息传递效率。', 'common_issues': '图表过多或过少，分散注意力或未能充分支撑文字内容。', 'solutions': '根据内容需求选择最能体现关键信息的图表类型，避免堆砌。'}, {'step': 10, 'action': '校验与优化语言表述', 'output': '检查报告的语言是否流畅、术语是否规范，确保内容易于理解且专业性强。', 'completion_criteria': '语言精准，无歧义，且整体阅读体验良好。', 'common_issues': '语言晦涩难懂或存在语法错误，削弱专业形象。', 'solutions': '邀请同事进行交叉审阅，重点关注逻辑连贯性和措辞准确性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:40:04", "modified_time": "2025-08-13 23:40:04", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f499eb25cdee4ac889d4eff9bf979f47", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要全面、系统分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集和整理最新宏观和行业动态信息。', 'output': '形成包含关键事件、数据和政策变化的初步信息汇总。', 'completion_criteria': '所有相关信息均被涵盖，无遗漏重要动态。', 'common_issues': '信息来源不全或数据过时。', 'solutions': '建立稳定的信息渠道，定期更新数据库。'}, {'step': 2, 'action': '按优先级排序信息，将核心结论和最新动态置于报告开头。', 'output': '清晰呈现最关键信息，引导读者快速把握重点。', 'completion_criteria': '核心结论明确且突出，读者能迅速理解主要内容。', 'common_issues': '信息堆砌，缺乏条理。', 'solutions': '使用金字塔原理，先总后分，逐层展开。'}, {'step': 3, 'action': '结合定量和定性分析，展示历史数据与未来预测。', 'output': '生成包含数据图表、趋势分析和专家点评的综合分析部分。', 'completion_criteria': '数据准确，分析合理，预测有据可依。', 'common_issues': '数据不准确或分析过于主观。', 'solutions': '严格校验数据，引用权威来源，保持客观立场。'}, {'step': 4, 'action': '构建多层次论证逻辑，从宏观到微观逐步细化。', 'output': '形成逻辑严密、层次分明的分析框架。', 'completion_criteria': '各部分紧密衔接，观点层层递进。', 'common_issues': '逻辑混乱，论证不充分。', 'solutions': '制定清晰的论证路径，反复推敲逻辑关系。'}, {'step': 5, 'action': '识别并讨论潜在风险因素，提出应对策略。', 'output': '生成专门的风险提示部分，集中讨论可能影响的因素。', 'completion_criteria': '风险因素全面且有针对性，应对策略切实可行。', 'common_issues': '忽略重要风险或应对措施空泛。', 'solutions': '广泛调研，结合实际情况制定具体方案。'}, {'step': 6, 'action': '总结并提出明确的投资建议或决策依据。', 'output': '生成最终结论和建议部分，为读者提供行动指南。', 'completion_criteria': '建议具体且有操作性，能指导实际决策。', 'common_issues': '建议模糊或缺乏依据。', 'solutions': '基于前文分析得出结论，确保建议与数据一致。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:41:23", "modified_time": "2025-08-13 23:41:23", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6e968566ecad47d0a578241b683014a4", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于制作金融市场的日常分析报告（如市场日报、周报）、行业动态跟踪报告或短期投资策略建议。特别适合需要快速整合定量与定性信息，提供清晰的投资观点和风险提示的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众', 'output': '定义报告的核心目的（如为投资者提供当日市场动态和投资建议），并确定目标读者（如专业投资者或普通投资者）。', 'criteria_for_success': '目标清晰且符合受众需求，能直接指导后续内容组织。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致内容组织缺乏重点。', 'solution': '在撰写前与团队或客户确认报告的具体用途和预期成果。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '从可靠来源（如Wind、交易所数据）获取市场指数、行业表现、板块涨跌等定量数据，同时整理相关定性信息（如政策变化、市场情绪）。', 'criteria_for_success': '数据全面、准确且及时，能够支撑后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析的可信度。', 'solution': '建立数据校验机制，确保数据来源的权威性和时效性。'}, {'step': 3, 'action': '设计报告结构', 'output': '按照逻辑顺序组织章节，通常包括市场回顾、行业/板块分析、投资要点和风险提示。', 'criteria_for_success': '章节安排合理，信息展示优先级明确，核心结论易于识别。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，信息堆砌无重点。', 'solution': '使用金字塔原理，先呈现核心结论，再逐步展开支持性细节。'}, {'step': 4, 'action': '撰写市场回顾部分', 'output': '以图表和简短文字描述市场整体表现，包括主要指数涨跌幅、行业涨跌分布及个股表现。', 'criteria_for_success': '数据可视化清晰，文字描述简洁明了，突出关键趋势。', 'common_issues': '图表信息过多或过少，文字描述冗长或缺乏深度。', 'solution': '每张图表配以不超过3句话的说明，聚焦于最重要的市场动态。'}, {'step': 5, 'action': '分析行业和板块表现', 'output': '对领涨和领跌行业进行深入分析，结合历史数据和当前市场环境解释原因。', 'criteria_for_success': '分析有理有据，能够揭示行业表现背后的驱动因素。', 'common_issues': '分析流于表面，缺乏对行业基本面的深入探讨。', 'solution': '结合宏观经济、政策导向和行业周期性因素进行多维度分析。'}, {'step': 6, 'action': '提炼投资要点', 'output': '基于市场和行业分析，提出具体的投资建议（如关注军工、机械设备等行业）。', 'criteria_for_success': '建议具体可行，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '建议过于笼统，缺乏实际操作性。', 'solution': '结合定量数据和定性判断，提供明确的标的或策略建议。'}, {'step': 7, 'action': '加入风险提示', 'output': '列出可能影响市场的风险因素（如政策不确定性、外部经济环境变化）。', 'criteria_for_success': '风险提示全面且客观，能够帮助投资者规避潜在损失。', 'common_issues': '风险提示过于简单或遗漏关键风险点。', 'solution': '参考历史案例和当前市场环境，系统性梳理潜在风险。'}, {'step': 8, 'action': '审核和优化报告', 'output': '检查报告的逻辑性、数据准确性和语言表达，确保内容无误。', 'criteria_for_success': '报告内容无错误，表述清晰流畅，格式统一。', 'common_issues': '遗漏重要信息或存在语言表述问题。', 'solution': '由第二人进行交叉审核，重点关注数据和逻辑一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:42:33", "modified_time": "2025-08-13 23:42:33", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3514612d5a5040c6a2b55cbfe66df0d9", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、短期市场分析报告、投资策略建议以及风险评估报告等任务。尤其适合需要结合定量数据和定性分析的场景，涵盖宏观经济环境、行业动态及个股/行业的投资建议。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众', 'output': '定义报告的核心主题（如A股市场走势分析）、目标读者（如机构投资者）以及核心信息需求（如短期市场趋势与投资机会）。', 'completion_criteria': '报告主题清晰，能够直接回答目标读者的核心关切；受众需求被具体化为可操作的分析维度（如市场走势、行业表现、政策影响等）。', 'common_issues': '分析目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构混乱。', 'solutions': '通过与客户或团队沟通，明确报告的具体用途和预期成果，确保目标聚焦。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从权威来源（如Wind、交易所数据）获取定量数据（如指数涨跌幅、成交量、市盈率）和定性信息（如政策声明、行业新闻），并将数据分类整理。', 'completion_criteria': '数据完整且准确，涵盖所有关键指标（如市场表现、行业分布、资金流向等），并按时间序列或逻辑关系排序。', 'common_issues': '数据来源不一致或覆盖范围不足，可能导致结论偏差。', 'solutions': '建立数据核查机制，确保使用权威、可靠的数据源，并对异常值进行验证和说明。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以突出逻辑递进', 'output': '按照“总-分-总”结构组织报告：开篇概述市场整体走势，随后分章节分析行业表现、资金流向、政策影响等细节，最后总结投资建议。', 'completion_criteria': '章节安排符合逻辑递进原则，核心结论在首尾部分得到强化，各章节内容紧密围绕主题展开。', 'common_issues': '章节间缺乏连贯性，或重点内容被次要信息掩盖。', 'solutions': '采用提纲先行的方法，确保每章节有明确的目标和产出；优先展示高价值信息。'}, {'step': 4, 'action': '量化市场表现并识别关键驱动因素', 'output': '基于定量数据（如指数涨跌幅、成交金额）描述市场整体走势，并结合定性分析（如政策导向、国际环境）解释背后的原因。', 'completion_criteria': '市场表现的描述准确无误，驱动因素的分析逻辑清晰且有数据支持。', 'common_issues': '过度依赖单一数据点或忽略潜在的多因素交互作用。', 'solutions': '使用多维度数据分析方法，结合历史对比和行业交叉验证，提升结论的全面性。'}, {'step': 5, 'action': '评估行业与个股表现', 'output': '分析不同行业和板块的表现（如通信设备领涨），并结合资金流向和估值水平判断其投资价值。', 'completion_criteria': '行业表现分析覆盖主要板块，资金流向和估值数据支持结论，且逻辑自洽。', 'common_issues': '忽略行业间的关联性或未充分考虑估值合理性。', 'solutions': '引入行业轮动模型或相对估值法，增强分析的科学性和实用性。'}, {'step': 6, 'action': '提出投资建议并管理风险', 'output': '基于前述分析，提出具体的投资建议（如关注通信设备、消费电子等行业），同时列出潜在风险（如海外经济衰退、政策变化）。', 'completion_criteria': '投资建议具有可操作性，风险提示全面且及时，能够帮助投资者形成平衡决策。', 'common_issues': '建议过于笼统或忽视风险因素，导致实际指导意义不足。', 'solutions': '将建议细化到具体行业或标的，并针对每项建议附带明确的风险应对措施。'}, {'step': 7, 'action': '可视化数据以增强信息传递效果', 'output': '制作图表（如市盈率变化图、成交金额趋势图）辅助说明关键数据和结论。', 'completion_criteria': '图表简洁直观，能够有效支持文字内容，避免信息冗余或误导。', 'common_issues': '图表设计复杂或与正文内容脱节，降低报告易读性。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，确保每张图表只传递一个核心信息，并配以简明注释。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与展望', 'output': '总结当前市场特征和核心结论，并展望未来可能的变化方向（如科技成长与周期制造主线）。', 'completion_criteria': '总结提炼精炼且全面，展望具有前瞻性和启发性。', 'common_issues': '总结流于形式，缺乏深度或独特见解。', 'solutions': '结合最新市场动态和长期趋势，提供差异化视角和洞察。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:44:16", "modified_time": "2025-08-13 23:44:16", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d16300334e5a4891b7e1221e9b27b7de", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、市场大势研判、投资组合策略分析等需要综合定量与定性信息的金融分析任务。它特别适合于需要结合宏观经济数据、政策解读和市场表现进行多维度分析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并收集基础数据', 'output': '确定核心分析目标（如市场趋势、板块轮动）并整理相关数据，包括指数表现、成交量、板块涨跌幅、概念板块表现等。', 'completion_criteria': '确保数据覆盖全面且来源可靠，并能清晰反映当前市场的整体状况。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠可能导致结论偏差。', 'solutions': '建立数据验证机制，例如交叉引用多个权威数据源，并注明数据采集时间点以保证时效性。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告结构，通常分为市场表现、板块排名、后市展望和风险提示四部分，按照从宏观到微观、从现状到未来的逻辑展开。', 'completion_criteria': '章节间逻辑连贯，信息分布合理，重点突出（如市场表现和后市展望为核心内容）。', 'common_issues': '章节安排混乱或信息堆砌导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '使用视觉化工具（如表格、图表）辅助展示关键数据，同时在每章开头简要说明该部分内容的核心价值。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性分析，构建论证链条', 'output': '通过历史数据（如指数走势、成交量变化）和政策解读（如免费学前教育政策、金融支持新型工业化意见），逐步推导出对未来市场趋势的判断。', 'completion_criteria': '论证过程层次分明，能够清晰解释市场现象背后的驱动因素。', 'common_issues': '缺乏对定性信息的深入解读，或过于依赖单一数据点。', 'solutions': '引入多角度分析方法，例如对比不同时间段的历史数据，结合专家访谈或政策文件解读增强说服力。'}, {'step': 4, 'action': '提出风险因素并处理不确定性', 'output': '在后市展望中提前预警可能的风险（如海外经济超预期下滑、中美贸易摩擦恶化），并通过情景假设法探讨多种可能性。', 'completion_criteria': '风险提示具体且具有针对性，能够帮助投资者制定应对策略。', 'common_issues': '风险描述过于笼统或忽略潜在的重大风险。', 'solutions': '采用系统化的风险评估框架（如PEST分析），并结合近期市场动态和政策变化更新风险清单。'}, {'step': 5, 'action': '总结核心观点并提供操作建议', 'output': '提炼报告中的关键发现（如短期震荡反复但长期向好），给出明确的投资建议（如关注金融、有色金属等行业）。', 'completion_criteria': '核心观点简洁有力，操作建议切实可行，符合客户的风险偏好和投资目标。', 'common_issues': '建议过于泛泛而谈或脱离实际市场环境。', 'solutions': '基于客户需求定制化建议，例如根据不同投资者类型（保守型、积极型）调整推荐标的和配置比例。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:45:54", "modified_time": "2025-08-13 23:45:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "16a08092512f4507815b09bc8ca30d22", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业景气度分析、投资组合构建及资产配置建议等金融任务，尤其适合需要结合定量模型与定性分析进行高频跟踪和预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和范围', 'output': '确定分析的核心主题（如中观景气度高频跟踪）、覆盖的行业板块（如上游、中游、下游、金融房建、支持服务）以及时间跨度（如周度、月度、季度数据）。', 'how_to_judge': '是否清晰定义了研究问题，并确保所有相关行业和指标均被覆盖。', 'common_issues': ['研究目标过于宽泛，导致分析缺乏聚焦。', '遗漏重要行业或关键指标。'], 'solutions': ['在初期阶段与团队或客户确认核心需求。', '基于历史经验和行业分类标准，列出完整的研究框架。']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据', 'output': '从可靠数据源（如Wind数据库）获取定量和定性数据，包括但不限于价格、产量、销量、开工率、库存、出口量等指标，按行业分类整理成表格形式。', 'how_to_judge': '数据是否全面且准确，是否按照统一格式进行分类和标注。', 'common_issues': ['数据来源不可靠或存在滞后性。', '数据清洗不彻底，导致后续分析误差。'], 'solutions': ['优先选择权威数据平台，并定期验证数据质量。', '使用自动化工具进行数据清洗和标准化处理。']}, {'step': 3, 'action': '建立定量模型并生成预测结果', 'output': '基于已有数据，应用统计学或机器学习模型（如时间序列分析、回归模型等），预测未来一段时间内各行业的表现趋势，形成候选行业列表。', 'how_to_judge': '模型是否具备较高的解释力和预测能力，预测结果是否具有可操作性。', 'common_issues': ['模型过度拟合历史数据，导致预测偏差。', '忽略外部宏观环境对模型的影响。'], 'solutions': ['通过交叉验证优化模型参数。', '引入宏观经济变量作为补充输入，增强模型鲁棒性。']}, {'step': 4, 'action': '分板块进行景气度跟踪', 'output': '将所有行业划分为若干板块（如上游、中游、下游等），分别展示每个板块的关键景气度指标变化情况，用图表辅助说明。', 'how_to_judge': '板块划分是否合理，信息呈现是否直观易懂。', 'common_issues': ['板块间界限模糊，导致重复分析。', '图表设计复杂，难以快速抓住重点。'], 'solutions': ['参考行业分类标准（如申万行业分类），确保逻辑清晰。', '采用简洁明了的可视化方式，例如柱状图、折线图等。']}, {'step': 5, 'action': '整合核心结论并提出投资建议', 'output': '综合定量预测和定性分析，提炼出未来表现较优的行业及其逻辑支撑，同时给出具体的投资配置建议（如行业组合持仓策略）。', 'how_to_judge': '结论是否基于充分的数据支持，投资建议是否具有实操价值。', 'common_issues': ['结论与数据分析脱节，缺乏说服力。', '投资建议过于笼统，无法落地执行。'], 'solutions': ['每条结论都需回溯至具体数据点，确保逻辑闭环。', '细化建议内容，例如提供权重分配比例或时间窗口。']}, {'step': 6, 'action': '识别并提示潜在风险', 'output': '系统梳理可能影响预测准确性的风险因素（如市场波动性、政策变化、模型局限性等），并在报告末尾单独列出风险提示。', 'how_to_judge': '风险提示是否全面且针对性强，是否能帮助读者规避潜在损失。', 'common_issues': ['风险提示流于形式，未能触及实质问题。', '忽略新兴风险或非传统风险。'], 'solutions': ['结合当前市场热点和历史案例，动态更新风险清单。', '邀请跨领域专家参与审阅，拓宽风险视角。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:47:01", "modified_time": "2025-08-13 23:47:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "dc3f242355824234b69677e968f15531", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于金融领域的策略绩效评估、投资组合分析和市场趋势研究，特别是涉及ESG（环境、社会与治理）相关主题的深度研究报告。这类任务通常需要结合定量数据分析、定性风险评估以及对未来市场表现的预测。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标与范围', 'output': '定义报告的核心目标（如评估ESG筛选策略的表现）、覆盖的时间段（如最近一个月或成立以来的整体表现），以及关键指标（如总回报率、夏普比率等）。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰列出了研究目的、时间范围和核心关注点，并且这些内容能够引导后续章节展开。', 'common_problems': '目标模糊导致信息堆砌；解决方法是通过团队讨论确定优先级并聚焦于最具决策价值的信息。'}, {'step': 2, 'action': '构建结构化框架', 'output': '设计逻辑清晰的报告结构，包括摘要、策略观察、市场行情分析、估值情况、附录及风险提示等部分，确保每部分内容都有明确的功能定位。', 'how_to_judge_completion': '各章节之间是否存在自然过渡，信息分布是否均衡，是否能帮助读者快速抓住重点。', 'common_problems': '章节安排混乱，缺乏层次感；解决方法是对每一部分进行功能归类，并按重要性和逻辑顺序排列。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理数据', 'output': '从权威来源（如Wind数据库）获取定量数据（如收益率、波动率）和定性信息（如政策变化、市场情绪），并将其分类存储以备使用。', 'how_to_judge_completion': '数据是否全面、准确，是否包含多个维度（历史/当前/预测），并且已按统一格式整理。', 'common_problems': '数据缺失或不一致；解决方法是建立标准化的数据清洗流程，并设置复核机制。'}, {'step': 4, 'action': '分析策略表现', 'output': '对不同策略（如ESG筛选策略、舆情整合策略）进行详细的绩效分解，计算关键指标（如相对回报、最大回撤、夏普比率），并通过图表展示结果。', 'how_to_judge_completion': '是否用直观的方式呈现了策略的优势与劣势，是否提供了充分的上下文解释。', 'common_problems': '分析过于复杂难以理解；解决方法是简化语言表达，同时辅以可视化工具增强可读性。'}, {'step': 5, 'action': '对比与关联分析', 'output': '将不同策略的表现与基准指数（如沪深300、万得全A）或其他策略进行比较，揭示其超额收益或不足之处，并探讨背后的原因。', 'how_to_judge_completion': '是否有效突出了策略的独特性及其相对于其他选项的价值主张。', 'common_problems': '对比缺乏深度；解决方法是增加多角度分析，例如引入行业背景、宏观经济因素等外部变量。'}, {'step': 6, 'action': '识别与管理风险', 'output': '在适当位置（如专门的风险提示章节）列出潜在风险因素（如政策不确定性、市场情绪波动），并提出应对建议。', 'how_to_judge_completion': '风险描述是否具体、合理，是否有针对性地提出了缓解措施。', 'common_problems': '忽视某些隐性风险；解决方法是采用头脑风暴法系统梳理所有可能的风险点。'}, {'step': 7, 'action': '总结与展望', 'output': '提炼核心结论，强调策略的主要优势和局限性，同时对未来趋势做出简要预测，为投资者提供行动指南。', 'how_to_judge_completion': '总结是否精炼有力，能否让读者迅速掌握全文要点，以及是否激发进一步思考。', 'common_problems': '总结冗长无重点；解决方法是限制篇幅，仅保留最关键的观点和支持证据。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:48:12", "modified_time": "2025-08-13 23:48:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f1c67e24107f47d7a5e4c20ec7a12e5d", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场策略报告等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，通过历史规律和当前趋势推导未来市场机会的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '清晰的研究目标和问题陈述，例如‘8月市场轻指数重结构’的核心观点。', 'completion_criteria': '目标是否具体且可操作，是否能指导后续章节安排。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节缺乏逻辑主线。', 'solution': '通过团队讨论或客户反馈确认目标，并以一句话总结核心结论作为指引。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '完整的目录和内容框架，包括大势与风格、中观行业与景气、风险提示等部分。', 'completion_criteria': '章节是否按逻辑顺序递进，信息展示是否符合从宏观到微观的层次。', 'common_issues': '章节间存在重复或逻辑断层，信息分布不均衡。', 'solution': '采用‘总-分-总’结构，先概述整体市场趋势，再深入细分领域，最后总结风险和建议。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理相关数据与信息', 'output': '全面的数据表格、图表和引用来源，如PMI数据、行业表现、资金流向等。', 'completion_criteria': '数据是否准确、全面且具有时效性，是否支持核心观点。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，无法支撑分析结论。', 'solution': '多渠道验证数据，优先使用权威机构发布的最新数据，并注明来源。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑并提出观点', 'output': '基于数据分析得出的观点和支持性论据，如‘低估值、弱盈利、小市值为占优风格’。', 'completion_criteria': '观点是否有充分的数据和逻辑支持，是否层层递进。', 'common_issues': '观点与数据脱节，或论证过程跳跃性过大。', 'solution': '采用‘数据→现象→原因→预测’的逻辑链条，逐步建立观点。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息，突出核心结论', 'output': '核心结论在摘要和正文中多次强调，如‘科技成长有望迎来反弹机会’。', 'completion_criteria': '核心结论是否在开头、中间和结尾均有体现，是否易于理解。', 'common_issues': '核心结论被次要信息淹没，导致读者难以抓住重点。', 'solution': '将核心结论放在显眼位置（如摘要和标题），并在正文中用粗体或颜色标注。'}, {'step': 6, 'action': '识别和处理不确定性和多种可能性', 'output': '对潜在风险因素的详细说明及应对策略，如‘政策落地不及预期’的风险提示。', 'completion_criteria': '是否涵盖主要风险点，是否提供具体的应对方案。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，缺乏实际操作建议。', 'solution': '列出所有可能的风险，逐一分析其影响程度，并提出针对性措施。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表和附录', 'output': '高质量的图表和附录，如AI产业链配置模型Top10行业列表。', 'completion_criteria': '图表是否直观易懂，是否与正文内容紧密相关。', 'common_issues': '图表质量差或与正文脱节，增加阅读负担。', 'solution': '确保图表设计简洁明了，必要时添加注释说明关键点。'}, {'step': 8, 'action': '审查和优化报告语言表达', 'output': '经过润色的语言表达，避免歧义和冗长句式。', 'completion_criteria': '报告是否流畅、专业，是否无明显语法错误。', 'common_issues': '语言晦涩难懂或存在拼写/语法错误。', 'solution': '由专业编辑审阅全文，重点关注语言精炼度和术语准确性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:49:52", "modified_time": "2025-08-13 23:49:52", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "149ca1f2bf9a4cd38bb8a817d9f78bde", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、宏观经济形势分析、投资策略制定及风险评估报告等金融分析任务。尤其适合需要结合国内外经济数据、政策动态、市场情绪和行业趋势，为投资者提供前瞻性建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰界定本次分析的核心议题，包括国内与国际经济形势的关键变量（如政治局会议、非农就业数据）以及其对市场的潜在影响。', 'criteria_for_completion': '是否明确列出了分析的重点主题，并且每个主题都直接服务于最终的投资建议或策略输出。', 'common_issues': '可能忽略次要但重要的变量，导致分析不够全面。', 'solutions': '采用头脑风暴法列出所有相关变量，并根据优先级筛选出最相关的内容。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与信息', 'output': '系统性地收集国内外宏观经济数据（如PMI、非农就业、失业率）、政策动态（如政治局会议决议、FOMC声明）和高频指标（如地铁客运量、工业生产腾落指数）。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠、覆盖全面，且按时间序列或逻辑结构整理完毕，便于后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或更新滞后，可能导致结论偏差。', 'solutions': '建立固定的数据跟踪机制，定期更新关键指标数据库，并交叉验证数据来源。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与信息优先级排序', 'output': '设计报告框架，分为国内经济、国际经济、行业配置建议三个主要部分，确保从宏观到微观层层递进，同时突出核心结论和投资建议。', 'criteria_for_completion': '报告结构逻辑清晰，重点内容（如政治局会议、非农数据）在开头部分优先呈现，支持快速抓住关键信息。', 'common_issues': '章节安排混乱，容易让读者迷失在细节中。', 'solutions': '提前拟定提纲，邀请同事或客户反馈，优化信息展示顺序。'}, {'step': 4, 'action': '定量与定性分析相结合', 'output': '通过图表展示定量数据（如PMI分项、非农新增就业人数），结合定性分析（如政策解读、地缘冲突影响）解释数据背后的趋势和驱动因素。', 'criteria_for_completion': '每项数据分析都有明确的结论，且定量与定性部分相互支撑，形成完整论证链条。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，无法有效呼应。', 'solutions': '针对每一组数据提出具体问题，用定性分析回答这些问题，确保两者紧密关联。'}, {'step': 5, 'action': '识别风险因素并适时引入', 'output': '在分析过程中适时提及潜在风险（如地缘冲突超预期、海外通胀持续性超预期），并通过情景假设探讨其可能影响。', 'criteria_for_completion': '风险提示贯穿全文，既不过于前置削弱信心，也不过于后置忽视预警作用。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '针对每项核心结论逐一检查是否存在未覆盖的风险点，并补充详细说明。'}, {'step': 6, 'action': '提炼核心观点与行动建议', 'output': '基于前述分析，提炼出明确的投资主线（如科技AI+、消费估值修复、低估红利崛起），并给出具体行业配置建议（如重视恒生互联网）。', 'criteria_for_completion': '核心观点简洁明了，行动建议具有实操性，能够指导实际投资决策。', 'common_issues': '建议过于泛泛，缺乏可执行性。', 'solutions': '将建议细化到具体标的或策略层面，并附上实施路径和监控指标。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与展望', 'output': '总结当前分析的主要发现，并对未来重要事件（如下一次FOMC会议、重大政策发布）进行前瞻，提醒关注潜在变化。', 'criteria_for_completion': '总结全面概括了前文要点，展望部分提供了新的观察视角或行动方向。', 'common_issues': '总结流于形式，未能真正归纳核心价值。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，确保总结部分既能回溯前文，又能启发未来思考。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:51:01", "modified_time": "2025-08-13 23:51:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "1ba51c63bc844b1991e7873bd24988ab", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势预测类金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，从宏观到微观逐步递进的复杂研究报告制作场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告主题与核心观点', 'output': '确定本周的核心观点，例如‘工业X射线检测高景气’和‘可降解餐饮具前景广阔’，并围绕这些主题组织内容。', 'criteria_for_completion': '核心观点清晰且具有前瞻性，能够为后续章节提供逻辑支撑；各章节标题直接关联核心观点。', 'common_pitfalls': '核心观点过于宽泛或缺乏数据支持。', 'solutions': '通过初步数据分析验证假设，并确保观点聚焦于当前市场热点或未来趋势。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配优先级', 'output': '将报告分为‘本周观点’、‘市场表现’、‘重大事项’、‘专题分析’和‘推荐主题’等模块，按照重要性和逻辑顺序排列。', 'criteria_for_completion': '章节布局合理，信息优先级分明；定量与定性信息分布均衡，历史数据与预测展望有机结合。', 'common_pitfalls': '章节间逻辑不连贯，或关键信息被弱化。', 'solutions': '提前设计整体框架图，确保每个模块既独立又服务于全局；在初稿完成后重新审视章节间的过渡是否自然流畅。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理基础数据与案例', 'output': '获取相关行业的最新数据（如市场规模、政策动态）、个股业绩表现及市场事件，形成详实的数据支撑。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠，覆盖全面；对不同来源的信息进行交叉验证以保证准确性。', 'common_pitfalls': '数据陈旧或片面，导致结论失真。', 'solutions': '建立标准化数据采集流程，定期更新数据库；引入第三方权威机构发布的统计数据作为补充。'}, {'step': 4, 'action': '展开多层次论证，提出风险提示', 'output': '通过层层递进的方式阐述观点，例如从下游需求旺盛到具体公司订单增长，再到技术突破；同时适时提及潜在风险因素，如宏观经济波动或政策调整。', 'criteria_for_completion': '论证路径清晰，观点环环相扣；风险提示时机恰当，避免过度渲染负面信息影响整体基调。', 'common_pitfalls': '论证过程跳跃性强，缺乏逻辑衔接；风险提示要么过早干扰主线，要么过晚显得仓促。', 'solutions': '采用‘问题-原因-解决’的三段式论证方法；风险提示应放在论证充分后，作为补充说明而非主导内容。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不确定性和多种可能性', 'output': '针对未来发展趋势给出多个情景假设，例如‘若禁限塑政策进一步推进，则可降解塑料渗透率将持续提升’，并基于概率评估其影响。', 'criteria_for_completion': '不确定性表述客观中立，多情景假设涵盖主要变量；最终建议兼顾稳健性与灵活性。', 'common_pitfalls': '忽略次要但可能颠覆性的变量，导致分析不够全面。', 'solutions': '运用敏感性分析工具识别关键变量；邀请团队成员参与头脑风暴，挖掘潜在盲点。'}, {'step': 6, 'action': '生成总结性推荐意见', 'output': '根据前述分析提炼出具体的投资建议，包括重点推荐的主题和个股，例如‘智能汽车’、‘高端制造’等方向及其代表性企业。', 'criteria_for_completion': '推荐意见具有操作性，能指导实际投资决策；个股选择依据充分，包含财务指标、估值水平等多维度考量。', 'common_pitfalls': '推荐意见空洞无物，缺乏具体执行路径。', 'solutions': '为每项推荐意见附上详细的分析支持材料；设置内部审核机制，确保推荐内容经得起推敲。'}, {'step': 7, 'action': '复核与优化报告质量', 'output': '检查报告的语言表达、图表呈现以及格式规范，确保内容精炼准确且视觉效果良好。', 'criteria_for_completion': '语言简练无歧义，图表直观易懂；整篇报告风格统一，符合专业标准。', 'common_pitfalls': '忽视细节错误，如错别字、图表标注不清等，降低报告可信度。', 'solutions': '实行双人校对制度，一人负责内容核查，另一人专注形式审查；利用自动化工具辅助排版与校正。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:52:10", "modified_time": "2025-08-13 23:52:10", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "02deaa65ed404da69723e5b665f3bf9d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融市场的日常策略分析、大类资产跟踪报告、投资组合建议制定，以及宏观经济与政策解读相关的分析任务。尤其适合需要整合多维度信息（如定量数据、定性分析、政策动态）并快速形成交易策略的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如市场趋势、资产配置建议），明确受众（如机构投资者、个人客户）及其关注点（如风险偏好、收益预期）。', 'completion_criteria': '能够清晰列出报告的主要目标（如提供短期交易建议或中长期资产配置策略），并确认目标与受众需求一致。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续内容组织散乱。', 'solutions': '在开始前通过团队讨论或客户沟通明确核心目标，并将其作为后续每一步的指导原则。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据与信息', 'output': '从公开市场数据（如利率、股指、商品价格）、政策动态（如新闻、政府声明）和行业研究中提取关键信息，并分类存储为定量数据（如表格、图表）和定性描述（如政策解读）。', 'completion_criteria': '所有数据来源可靠且完整，信息分类清晰，能够直接支持后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或过时，导致分析结论缺乏依据。', 'solutions': '使用自动化工具（如爬虫、API接口）实时获取最新数据，并建立数据验证机制（如交叉比对多个来源）。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配优先级', 'output': '按照“大类资产跟踪→重要政策及要闻→交易策略→风险提示”的顺序组织内容，确保逻辑清晰且重点突出。优先展示核心结论（如市场趋势预测、交易建议），再补充背景信息和支撑数据。', 'completion_criteria': '章节结构合理，信息分布均衡，读者能快速找到核心结论。', 'common_issues': '章节安排混乱，次要信息过多掩盖了核心结论。', 'solutions': '在撰写前绘制内容框架图，确保每个章节服务于整体目标，避免冗余内容。'}, {'step': 4, 'action': '进行分板块深度分析', 'output': '针对每个资产类别（如债券、股票、外汇、商品）分别进行定量与定性分析，结合历史数据、当前市场动态和未来预期，得出具体观点（如“债市预计震荡下跌后高位震荡”）。', 'completion_criteria': '每个板块的分析逻辑严密，数据与结论之间有明确因果关系，且分析结果可操作性强。', 'common_issues': '分析过于表面化，缺乏深入洞察或实际指导意义。', 'solutions': '引入专家意见或参考权威研究报告，确保分析具有专业性和前瞻性。'}, {'step': 5, 'action': '整合政策与新闻动态', 'output': '筛选当日重要的国内外政策及新闻事件，评估其对市场的影响，并将相关影响融入资产分析中（如“7月政治局会议对海外风险的乐观定调”）。', 'completion_criteria': '政策解读与资产分析紧密结合，能够解释市场走势或预测未来变化。', 'common_issues': '政策解读脱离实际市场表现，显得孤立无关联。', 'solutions': '在解读政策时始终结合市场数据，强调政策对资产价格的具体传导路径。'}, {'step': 6, 'action': '提出交易策略和风险提示', 'output': '基于前述分析，给出具体的交易建议（如“逢低做多”、“战略看多美元”），同时列举潜在风险因素（如贸易战加剧、地缘风险）以提醒投资者。', 'completion_criteria': '交易策略具体可行，风险提示全面且针对性强。', 'common_issues': '策略过于笼统或忽略重大风险，导致实用性不足。', 'solutions': '在制定策略时充分考虑不同情景下的应对方案，并通过模拟测试验证可行性。'}, {'step': 7, 'action': '可视化呈现关键数据', 'output': '制作直观易懂的图表（如指数走势图、降息概率表），辅助说明核心观点，提升报告的专业性和可读性。', 'completion_criteria': '图表设计简洁明了，能够有效传递复杂信息。', 'common_issues': '图表设计繁琐或与正文内容脱节，削弱表达效果。', 'solutions': '遵循“少即是多”的原则，仅保留最必要的图表元素，并确保图表与文字内容高度匹配。'}, {'step': 8, 'action': '审查与校对', 'output': '检查报告内容的准确性、逻辑连贯性和语言表达，确保无错误或歧义。', 'completion_criteria': '报告内容无明显错误，语言流畅且逻辑清晰。', 'common_issues': '遗漏重要信息或存在语法/格式问题，影响报告质量。', 'solutions': '采用多人交叉审阅机制，结合自动化校对工具提高效率。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:53:20", "modified_time": "2025-08-13 23:53:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2822c0bcf6f844a8b47dabc41cd26619", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、政策解读及资本市场动态跟踪等类型的金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，进行多层次逻辑推导并提出投资建议或风险提示的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心主题和目标受众，例如本次案例中聚焦于宏观政策、行业动态和市场表现的综合分析。', 'evaluation_criteria': '是否准确识别了关键问题，并将其分解为可操作的研究子问题；是否明确了报告的核心受众（如投资者、政策制定者等）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏焦点。', 'solutions': '通过头脑风暴或初步调研，将复杂问题拆解为具体子问题，并明确优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关信息', 'output': '按类别整理数据，包括宏观政策、行业动态、市场表现（如利率、汇率、股市指数等），并确保信息来源权威可靠。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面且具有时效性；是否覆盖了定量和定性两方面信息；是否有明确的数据来源标注。', 'common_issues': '信息冗余或缺失关键数据，导致分析失衡。', 'solutions': '建立标准化信息收集模板，确保覆盖所有必要维度（如政策、经济指标、市场表现等）。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '按照“从宏观到微观”的逻辑组织内容，例如先分析宏观政策背景，再深入行业动态，最后聚焦市场表现和投资建议。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；核心结论是否在开头或显眼位置突出展示；次要信息是否合理分布。', 'common_issues': '章节结构混乱，信息堆砌而无重点。', 'solutions': '使用金字塔原理，先呈现核心结论，再逐步展开支撑论据；确保每章有明确的小标题和总结段落。'}, {'step': 4, 'action': '分析观点并建立论证路径', 'output': '基于数据和事实，逐层推导出观点，例如从政策导向推导出行业趋势，再结合市场数据验证观点。', 'evaluation_criteria': '论证是否逻辑严密；是否充分考虑多种可能性；是否引用数据支持结论。', 'common_issues': '论证过程跳跃或缺乏数据支持，导致可信度下降。', 'solutions': '采用“假设-验证”方法，逐一验证每个论点；引入对比分析以增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '评估不确定性和风险因素', 'output': '在分析过程中适时引入风险提示，例如政策执行力度、市场波动等不确定性因素。', 'evaluation_criteria': '风险提示是否全面且及时；是否提供了应对策略或情景分析。', 'common_issues': '忽视潜在风险或处理方式过于简单化。', 'solutions': '建立风险矩阵，评估不同风险的影响程度和发生概率；提供多情景假设下的应对方案。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼核心观点并转化为具体的投资建议或政策解读，例如“关注反内卷政策对行业的长期影响”。', 'evaluation_criteria': '结论是否简洁明了；建议是否具有可操作性；是否与前文分析形成闭环。', 'common_issues': '结论空洞或与前文分析脱节。', 'solutions': '在总结部分回顾主要论点，确保前后呼应；结合实际场景提出具体建议。'}, {'step': 7, 'action': '优化信息展示形式', 'output': '通过图表、数据可视化工具和简明的语言提升信息传达效率，例如用折线图展示利率走势，用表格对比行业表现。', 'evaluation_criteria': '图表是否直观易懂；文字说明是否简洁有力；整体排版是否美观。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息密度不均衡。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，确保每个图表都有明确的说明；控制图表数量，避免视觉疲劳。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:54:34", "modified_time": "2025-08-13 23:54:34", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8e2adeb8a046459e955881ef2e9f6ec5", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场动态解读类的金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，对特定市场的表现进行综合评价，并提供清晰的投资建议或风险提示的工作场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标和受众需求', 'output': '确定报告的核心目标（如解读北交所当日市场表现）和目标受众（如机构投资者、个人投资者等），形成初步的问题清单。', 'completion_criteria': '能够清晰回答：本次分析的目标是什么？受众希望从报告中获得哪些关键信息？', 'common_issues': '目标不明确可能导致内容散乱；解决方法是提前与团队或客户确认需求。', 'contextual_adaptation': '在不同场景下，例如政策解读报告，需调整目标为政策影响评估，同时考虑监管机构的关注点。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '汇总相关市场指数、成交额、个股表现、行业涨跌幅等定量数据，同时搜集政策、宏观经济等定性信息。', 'completion_criteria': '确保所有数据来源可靠且覆盖全面，无明显遗漏或错误。例如，检查北证50、上证指数等是否完整记录。', 'common_issues': '数据缺失或质量不足；应对方法包括多源验证和及时更新数据库。', 'contextual_adaptation': '对于长期趋势分析，需扩展历史数据范围；对于短期波动分析，则聚焦于最近交易日的数据。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '设计报告结构，包含核心观点、市场表现综述、行业分析、个股亮点、估值情况和风险提示等模块，并按重要性排序。', 'completion_criteria': '结构逻辑清晰，重点突出。例如，核心观点应放在开头，便于快速抓住读者注意力。', 'commonissues': '章节重复或次序混乱；可参考类似成功案例优化布局。', 'contextualadaptation': '若针对专业投资者，可前置技术分析部分；若面向普通读者，则简化术语并增加背景介绍。'}, {'step': 4, 'action': '撰写核心观点和整体市场表现', 'output': '提炼当天市场表现的关键数据（如北证50涨跌幅、成交额变化等），并用简明语言总结整体趋势。', 'completioncriteria': \"核心观点准确反映市场动态，且具备高度概括性。例如，'北证50小幅上涨，但成交额较上周有所下降'。\", 'commonissues': '表述过于冗长或模糊；可通过反复精炼语言提高精准度。', 'contextualadaptation': '根据不同市场环境（牛市/熊市），调整语气以匹配情绪基调。'}, {'step': 5, 'action': '深入解析行业和个股表现', 'output': '详细列出各行业的涨跌幅排名及个股异动（如涨幅前十、跌幅前十），并结合财务指标解释背后原因。', 'completioncriteria': '行业与个股分析既有广度又有深度，涵盖主要驱动因素（如政策利好、业绩增长）。例如，指出通信行业上涨受政策支持推动。', 'commonissues': '忽略次要但重要的细节；解决方法是交叉核对数据并补充遗漏。', 'contextualadaptation': '在高波动市场中，强化异常个股的分析；在平稳期则侧重基本面挖掘。'}, {'step': 6, 'action': '对比估值水平并探讨潜在机会', 'output': '计算并比较北交所与其他板块（如科创板、创业板）的估值倍数，识别低估或高估领域。', 'completioncriteria': \"估值分析客观公正，结论基于充分数据支撑。例如，'北交所估值持续高于创业板，但低于科创板'。\", 'commonissues': '估值判断主观化；避免偏见的方法是引用权威第三方数据。', 'contextualadaptation': '当市场情绪低迷时，更注重寻找低估值区域；反之则关注成长性高的行业。'}, {'step': 7, 'action': '提出风险提示和不确定性管理', 'output': '系统梳理政策、市场、竞争等方面的潜在风险，并给出应对策略建议。', 'completioncriteria': \"风险提示全面且具有前瞻性，能有效引导投资者规避损失。例如，'警惕政策支持力度低于预期的风险'。\", 'commonissues': '风险描述笼统或避重就轻；改进方法是结合具体案例展开论述。', 'contextualadaptation': '在新兴市场分析中，强调创新失败的风险；在成熟市场中，则更多关注周期性波动。'}, {'step': 8, 'action': '审阅、校正并优化呈现形式', 'output': '检查全文逻辑连贯性，修正语法错误，优化图表展示效果，确保最终版本简洁美观。', 'completioncriteria': '报告内容无明显错误，视觉呈现直观易懂。例如，表格排版整齐，图形标注清晰。', 'commonissues': '格式问题影响阅读体验；定期更新模板规范可以减少此类问题。', 'contextualadaptation': '针对电子版报告，增强互动元素（如超链接）；纸质版则注重印刷质量。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:56:03", "modified_time": "2025-08-13 23:56:03", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "1fe3fcea0b4d4846baea01add47c0bea", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、宏观经济政策解读和风险评估报告等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标受众和核心问题', 'output': '确定报告的核心主题及需要解决的具体问题（如育儿补贴对消费的影响）。', 'completion_criteria': '核心问题清晰，与目标受众的需求高度相关。', 'common_issues': ['目标过于宽泛或模糊'], 'solutions': ['通过内部讨论或客户反馈明确关键需求']}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取定量数据（如市场成交额、融资余额）和定性信息（如政策文件、专家观点）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖所有关键维度（如历史、现状、预测）。', 'common_issues': ['数据不完整或过时'], 'solutions': ['使用权威数据库和实时新闻更新']}, {'step': 3, 'action': '构建分析框架', 'output': '设计章节结构，确保逻辑清晰（如从宏观到微观、从历史到预测）。', 'completion_criteria': '各部分之间逻辑连贯，无明显遗漏。', 'common_issues': ['章节重复或缺乏层次感'], 'solutions': ['参考类似成功案例，优化结构']}, {'step': 4, 'action': '提炼核心结论', 'output': '在每个模块开头突出核心观点，并用数据和案例支持。', 'completion_criteria': '核心结论简洁明了，具有说服力。', 'common_issues': ['结论过于复杂或缺乏依据'], 'solutions': ['多次打磨语言，确保精准传达']}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和风险因素', 'output': '在适当位置引入风险提示，并通过多情景分析降低不确定性。', 'completion_criteria': '风险提示合理且不影响整体结论的可信度。', 'common_issues': ['忽略重要风险或过度强调负面因素'], 'solutions': ['咨询多方意见，平衡正负两方面']}, {'step': 6, 'action': '可视化数据和信息', 'output': '制作图表（如趋势图、对比表）辅助说明复杂数据。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，与文字内容高度一致。', 'common_issues': ['图表过多或信息冗余'], 'solutions': ['筛选关键数据，避免信息过载']}, {'step': 7, 'action': '撰写最终报告', 'output': '整合所有内容，形成完整报告，包括摘要、正文和附录。', 'completion_criteria': '报告内容全面且条理清晰，满足目标受众需求。', 'common_issues': ['格式不统一或语言不够专业'], 'solutions': ['制定模板，统一风格']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:57:39", "modified_time": "2025-08-13 23:57:39", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "377783a6eff84b0a8d7dce7e3a540c3e", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的定期市场分析报告、行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济形势解读等任务。尤其适合需要整合多维度信息（如资本市场动态、行业数据、个股表现）并形成清晰结论的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如经济形势解读、市场表现分析）、受众群体（如投资者、分析师）以及关键问题（如政策影响、市场趋势）。', 'completion_criteria': '报告目标清晰，能够回答受众最关心的问题；核心主题和受众需求被明确定义。', 'common_issues': '目标过于宽泛或不明确，导致内容分散。', 'solutions': '通过与客户或团队沟通，聚焦于2-3个核心问题，确保主题集中。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关信息', 'output': '从权威来源（如政府发布会、行业统计数据、公司公告）获取最新数据，并按类别（资本市场新闻、行业动态、市场表现、公司公告等）分类整理。', 'completion_criteria': '所有关键信息已覆盖，数据来源可靠且经过初步验证，分类逻辑清晰。', 'common_issues': '信息遗漏或来源不可靠，数据未及时更新。', 'solutions': '建立固定的信息采集渠道清单，设置数据校验步骤，确保时效性和准确性。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配优先级', 'output': '根据信息的重要性和逻辑关系设计章节结构，通常包括背景介绍（如政策解读）、核心数据分析（如市场表现）、风险提示等部分。', 'completion_criteria': '章节安排合理，优先展示核心结论和关键数据，次要信息作为补充。', 'common_issues': '章节顺序混乱，重点不突出。', 'solutions': '采用“倒金字塔”原则，先呈现最重要信息，再逐步展开细节。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑并分层递进', 'output': '围绕核心观点（如政策对市场的影响）构建论证路径，使用定量数据（如指数涨跌幅）和定性分析（如政策解读）相结合的方式支持结论。', 'completion_criteria': '论证过程条理清晰，每个论点有充分的数据或案例支撑，逻辑链条完整。', 'common_issues': '论证缺乏层次感，数据与观点脱节。', 'solutions': '为每个论点单独列出支持证据，确保数据与观点直接关联。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '在报告中合理分配历史数据、当前表现和未来预测的比例，确保读者既能了解现状，也能理解潜在趋势。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例适中，历史数据、现状分析和预测展望均有覆盖。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息，导致分析片面。', 'solutions': '制定信息分布模板，例如60%定量+40%定性，避免失衡。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理不确定性和风险因素', 'output': '在适当位置（如章节末尾或独立部分）提出主要风险因素（如政策不及预期、贸易摩擦加剧），并分析其可能影响。', 'completion_criteria': '风险因素全面且具体，提出的应对建议具有实操性。', 'common_issues': '风险提示流于形式，缺乏针对性。', 'solutions': '结合实际案例说明风险的具体表现及潜在后果，增强说服力。'}, {'step': 7, 'action': '可视化数据以提升可读性', 'output': '将复杂数据转化为图表（如涨跌幅图、成交额走势），并通过简短注释解释图表含义。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，与文字内容紧密配合，无冗余信息。', 'common_issues': '图表过多或过少，未能有效辅助说明。', 'solutions': '限制图表数量，每张图表只表达一个核心信息点。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与行动建议', 'output': '在报告结尾提炼核心结论，并给出基于分析结果的具体行动建议（如投资方向、规避风险策略）。', 'completion_criteria': '总结简洁有力，建议切实可行，能指导决策。', 'common_issues': '总结空洞，建议缺乏针对性。', 'solutions': '回溯前文分析，确保总结与建议呼应，避免泛泛而谈。'}, {'step': 9, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '检查报告的语言是否准确、专业，避免歧义；同时调整格式，确保排版规范统一。', 'completion_criteria': '报告语言精炼，术语使用恰当，整体风格一致。', 'common_issues': '语言啰嗦或不够严谨，格式混乱。', 'solutions': '邀请同行评审，重点关注语言流畅性和专业性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-13 23:58:56", "modified_time": "2025-08-13 23:58:56", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0e4c90c54d0843fcabdb6609c3944c5d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场信息挖掘相关的金融分析任务。它尤其适合需要从大量调研数据中提取有效信息并生成清晰结论的场景，例如机构调研跟踪报告、市场热点分析、行业趋势研究等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定分析的核心主题（如机构调研信息）和覆盖的时间范围（如周度、月度），并定义输出内容的主要维度（如行业视角、个股视角）。', 'completion_criteria': '分析目标清晰且与客户需求一致；时间范围和维度划分合理，能够全面覆盖所需信息。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '与利益相关方确认目标，并以具体问题为导向细化分析范围。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '汇总公开的机构调研信息，包括被调研总次数、参与机构数量、行业分布等定量数据，以及调研纪要中的定性信息（如管理层问答、行业动态）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，涵盖所有关键指标，且数据清洗完整，确保无遗漏或错误。', 'common_issues': '数据不完整或存在重复，影响后续分析准确性。', 'solutions': '使用自动化工具辅助数据收集，并通过交叉验证确保数据质量。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '按照“行业视角→个股视角→风险提示”的逻辑安排章节顺序，优先展示核心结论（如关注度较高的行业和个股），随后补充细节信息。', 'completion_criteria': '章节结构符合逻辑，信息展示优先级合理，读者能快速抓住重点。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致信息传递效率低下。', 'solutions': '提前设计目录草稿，并根据受众需求调整信息权重。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对调研热度进行量化分析（如环比、同比变化），结合定性信息（如行业政策、公司战略）解释数据背后的原因和趋势。', 'completion_criteria': '定量分析准确且可视化效果清晰；定性分析深入，能有效支撑数据解读。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，无法形成统一观点。', 'solutions': '在每项分析中建立明确的因果关系链，确保两者互为补充。'}, {'step': 5, 'action': '提炼边际变化和增量信息', 'output': '识别行业和个股调研热度的边际变化（如同比增加的领域），并总结调研公告中的新增信息（如新产品进展、政策影响）。', 'completion_criteria': '边际变化和增量信息突出，能够反映最新动态并具有前瞻性。', 'common_issues': '增量信息不足，未能体现独特价值。', 'solutions': '重点关注高频提及的主题，并通过对比历史数据挖掘潜在趋势。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险提示', 'output': '列出可能影响分析结论的风险因素（如公司经营风险、政策风险），并在适当位置加以说明。', 'completion_criteria': '风险提示全面且客观，不会削弱整体结论的可信度。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或忽视重要风险点。', 'solutions': '基于实际案例梳理常见风险类型，并针对特定行业补充额外注意事项。'}, {'step': 7, 'action': '制作图表与附注支持结论', 'output': '创建直观的图表（如调研热度柱状图、行业信息表格），并在必要处添加详细注释，帮助读者理解复杂数据。', 'completion_criteria': '图表简洁明了，注释详实，能够显著提升报告可读性。', 'common_issues': '图表设计冗余或缺乏关键标注。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，避免堆叠过多信息，并检查每个图表是否配有必要说明。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与展望', 'output': '在报告结尾部分概括核心发现，并对未来趋势给出预测或建议。', 'completion_criteria': '总结精炼且富有洞察力，展望内容具备指导意义。', 'common_issues': '总结流于表面，缺乏深度见解。', 'solutions': '回顾整个分析过程，提炼最具价值的观点作为总结要点。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:00:05", "modified_time": "2025-08-14 00:00:05", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "cef7a4b0222c4c07acb5a1e89f8ec4e5", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理宏观和行业新闻，确定近期最重要的经济和政策事件。', 'output': '一份包含宏观要闻和行业要闻的初步报告，明确核心事件和背景。', 'completion_criteria': '报告清晰呈现了当前最重要的经济和政策背景，能够为后续分析奠定基础。', 'common_issues': '信息冗余或不相关，无法突出重点。', 'solutions': '筛选最关键的信息，删除无关内容，确保每条信息都有助于整体分析。'}, {'step': 2, 'action': '收集和分析关键金融市场数据，包括利率、汇率、全球和本地市场表现。', 'output': '一组包含关键数据走势的图表和简要分析，直观展示市场状况。', 'completion_criteria': '图表清晰、数据准确，简要分析能够解释数据背后的趋势和原因。', 'common_issues': '数据来源不可靠或分析过于复杂。', 'solutions': '使用权威数据源，简化分析语言，确保非专业读者也能理解。'}, {'step': 3, 'action': '详细分析各行业表现，包括涨跌情况、资金流动和热门概念。', 'output': '一份详细的行业表现报告，列出表现最好的行业和资金流向。', 'completion_criteria': '报告能够清楚说明各行业的表现，并指出资金流动的主要方向。', 'common_issues': '忽略小众但潜力巨大的行业，导致分析片面。', 'solutions': '兼顾大行业和小众行业，确保分析全面。'}, {'step': 4, 'action': '识别并列出潜在风险因素，结合当前市场和政策环境进行评估。', 'output': '一份风险提示列表，详细说明每个风险的可能性和影响。', 'completion_criteria': '风险提示具体且有针对性，能够帮助读者提前做好准备。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏实际操作建议。', 'solutions': '细化风险提示，提供应对策略和建议。'}, {'step': 5, 'action': '撰写信息披露部分，确保报告透明性和合规性。', 'output': '一份完整的信息披露声明，包括研究员承诺、投资评级定义和免责条款。', 'completion_criteria': '信息披露部分符合监管要求，确保报告合法合规。', 'common_issues': '信息披露不完整或不符合规定。', 'solutions': '参照相关法规和公司规定，逐条检查信息披露内容。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:01:37", "modified_time": "2025-08-14 00:01:37", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "bd5c1b69875b4139865b26a5f6f7a8e1", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济与市场趋势分析、投资组合策略制定以及风险评估报告等任务，尤其适合需要结合定量和定性分析、历史数据与未来预测的复杂金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题与目标受众', 'output': '确定分析的核心主题（如盈利回升主线、降息条件成熟）及目标受众（如机构投资者、政策制定者），并基于此设计报告的整体结构。', 'completion_criteria': '核心主题清晰且与目标受众需求匹配，章节安排逻辑顺畅，能够引导读者逐步理解分析结论。', 'common_issues': '主题过于宽泛或偏离目标受众需求，导致信息冗余或难以聚焦。', 'solutions': '在撰写前进行受众调研，明确其关注点；通过头脑风暴提炼出最具价值的研究问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建历史数据分析框架', 'output': '从历史数据中提取关键指标（如ROE触底回升节点、行业轮动速度等），并用图表形式展示趋势性特征。', 'completion_criteria': '历史数据覆盖全面，分析方法科学合理，图表直观易懂，能有效支持后续论证。', 'common_issues': '数据选择不具代表性，或图表呈现方式不够清晰。', 'solutions': '优先选取权威公开数据源，利用专业工具优化图表设计，确保数据与结论紧密关联。'}, {'step': 3, 'action': '引入对比案例增强说服力', 'output': '通过对比相似历史事件（如2016年供给侧改革与本轮反内卷）来验证当前趋势的合理性，并突出差异点以说明独特性。', 'completion_criteria': '案例选择恰当，对比维度明确，能够帮助读者快速理解当前情境下的机会与挑战。', 'common_issues': '案例对比流于表面，缺乏深入洞察。', 'solutions': '采用多维度分析法（如政策侧重点、行业分布变化），并通过定量与定性结合提升分析深度。'}, {'step': 4, 'action': '分层次推导核心观点', 'output': '按照‘现象描述-原因剖析-影响预测’的逻辑顺序层层递进，逐步建立主要观点（如盈利回升是长期趋势）。同时，适时提出潜在风险因素作为补充。', 'completion Criteria': '每个层次之间逻辑连贯，核心观点突出，风险提示恰到好处，既不过度渲染也不忽视。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强，缺乏过渡性解释；风险提示过早或过晚影响整体阅读体验。', 'solutions': '使用小标题划分段落，每段开头简述本节主旨；将风险提示放在结论之前，避免削弱正面论点。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '综合运用定量数据（如GDP增速、PMI指数）与定性分析（如政策解读、市场情绪观察），确保两种信息类型相辅相成。', 'completion_criteria': '定量数据准确可靠，定性分析有理有据，两者比例适中，不会出现偏重某一方的情况。', 'common_issues': '定量分析过多显得枯燥，定性分析过多则缺乏客观支撑。', 'solutions': '根据受众偏好调整信息比重，例如机构投资者可能更注重定量分析，而普通投资者则更关注定性解读。'}, {'step': 6, 'action': '总结配置建议与风险提示', 'output': '基于前述分析，给出具体的投资配置建议（如上游资源品、非银金融等），并详细列出可能的风险因素。', 'completion_criteria': '配置建议具有可操作性，风险提示全面且具体，能够为决策提供实际指导。', 'common_issues': '配置建议空泛无针对性，风险提示模糊不清。', 'solutions': '结合行业特点细化配置方向，对风险因素分类列举并附上应对策略。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:02:56", "modified_time": "2025-08-14 00:02:56", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "713c23a060af4aeab7d764df08d92793", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、并购重组事件分析、投资标的动态跟踪及政策驱动型市场机会评估等任务，尤其是需要结合定量与定性信息进行系统化整合的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义清晰的研究主题和目标，例如本案例中聚焦于北交所并购活动的趋势、政策影响及企业资本运作策略。', 'how_to_judge_completion': '是否明确了具体的研究范围（如时间跨度、行业领域）、核心关注点（如政策红利、交易活跃度）以及预期输出内容（如数据汇总、趋势分析）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续工作缺乏方向性。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，细化研究目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与背景信息', 'output': '形成全面的数据集和背景资料库，包括历史交易数据、政策文件、行业动态及相关公司的公告。', 'how_to_judge_completion': '是否有足够覆盖研究主题的数据支持，且所有关键信息来源均经过验证和标注出处。', 'common_issues': '数据不完整或存在偏差，可能影响结论的准确性。', 'solutions': '建立多渠道数据采集机制，并对数据质量进行交叉核验。'}, {'step': 3, 'action': '设计报告结构并分配权重', 'output': '构建逻辑清晰的章节框架，合理安排信息展示顺序，确保重点突出且层次分明。', 'how_to_judge_completion': '各部分之间是否衔接紧密，核心结论是否能够快速被读者捕捉到。', 'common_issues': '结构松散或信息冗余，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '参考优秀模板，预先绘制内容地图，反复优化布局。'}, {'step': 4, 'action': '按模块展开深入分析', 'output': '针对不同维度（如政策解读、数据分析、案例剖析）分别进行详细阐述，使用图表辅助说明复杂关系。', 'how_to_judge_completion': '每个模块是否独立成篇但又服务于整体，是否能有效回答研究目标中的问题。', 'common_issues': '论证过程不够严谨，容易忽略次要但重要的细节。', 'solutions': '采用假设-验证的方法论，逐步推导结论，并补充边缘情境下的可能性探讨。'}, {'step': 5, 'action': '提炼核心观点与行动建议', 'output': '总结出简明扼要的核心洞见，并提出基于当前分析的实际操作建议。', 'how_to_judge_completion': '核心观点是否直击要害，行动建议是否具有可执行性和现实意义。', 'common_issues': '结论空洞或脱离实际，无法为决策提供价值。', 'solutions': '从用户视角出发，将理论转化为实践指南，避免过度抽象。'}, {'step': 6, 'action': '加入风险提示与不确定性管理', 'output': '识别潜在风险因素，评估其发生概率及影响程度，并在报告中以适当方式呈现。', 'how_to_judge_completion': '是否涵盖了主要风险点，且表述方式既专业又易于理解。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未能体现深度思考。', 'solutions': '结合历史案例与当前环境综合判断，增强说服力。'}, {'step': 7, 'action': '校对与格式调整', 'output': '确保语言表达精准、排版美观，同时检查引用数据和图表的一致性。', 'how_to_judge_completion': '文档是否达到专业出版标准，无明显语法错误或格式混乱现象。', 'common_issues': '忽视细节处理，降低报告可信度。', 'solutions': '引入第三方审阅者，用工具辅助查错。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:04:42", "modified_time": "2025-08-14 00:04:42", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "439f874a52b84a1ab2551afeaf6eafb7", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司财务业绩解读等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性信息、历史与预测数据，并对不确定性进行系统化处理的场景，例如季度财报分析、行业趋势评估或资本市场展望。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求', 'output': '清晰定义报告的目标（如解读东京电子FY1Q26财务表现）及主要受众（如机构投资者、分析师），确保后续内容聚焦。', 'completion_criteria': '目标是否具体化，是否明确了核心问题（如财务表现、市场前景、技术突破）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构松散。', 'solutions': '通过与客户或团队讨论，提炼出关键问题清单，确保每个问题都有对应章节覆盖。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从可靠来源获取相关财务数据（如净销售额、营业利润）、市场动态（如WFE预测）、技术进展（如XLO技术）等，形成数据表格或图表。', 'completion_criteria': '数据是否全面且准确，是否涵盖了定量（财务指标）和定性（技术突破）信息。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响分析的可信度。', 'solutions': '建立数据验证流程，例如交叉核对多个来源的数据，标注不确定性的范围。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以突出核心结论', 'output': '按照“事件-点评-风险”的逻辑组织章节，优先展示核心结论（如财务表现符合预期），再逐步展开细节（如产品线表现、区域销售构成）。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进原则，核心结论是否在前几段中明确呈现。', 'common_issues': '核心结论被埋没在细节中，读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '使用摘要或小标题明确标识每部分的核心内容，确保关键信息一目了然。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '将定量数据（如销售额、利润率）与定性分析（如技术突破的意义、市场需求韧性）有机结合，避免单一维度的信息过载。', 'completion_criteria': '是否合理分配了定量与定性信息的比例，是否通过图表或文字解释增强了可读性。', 'common_issues': '过度依赖数字而忽略背景分析，或反之。', 'solutions': '为每组数据提供简短的背景说明，同时用案例或趋势解释定性观点。'}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素并提出应对策略', 'output': '在适当位置（如分析末尾）列出主要风险（如需求疲软、竞争加剧），并结合实际情况说明其潜在影响及缓解措施。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面且具体，是否提供了可行的应对建议。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '针对每个风险点，引用实际案例或数据支持分析，并补充具体的观察指标或预警信号。'}, {'step': 6, 'action': '总结长期趋势与短期波动', 'output': '区分短期调整（如全年业绩预期下调）与长期驱动因素（如AI服务器推动尖端芯片升级），帮助读者理解整体格局。', 'completion_criteria': '是否清晰划分了短期与长期视角，是否通过数据或案例支撑了长期趋势判断。', 'common_issues': '混淆短期波动与长期趋势，导致结论不够稳健。', 'solutions': '为短期和长期分别设置独立的小节，使用时间轴图或对比表增强直观性。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '检查报告的语言简洁性和专业性，确保术语准确、逻辑清晰，并附上免责声明和利益冲突披露。', 'completion_criteria': '语言是否精炼无歧义，是否符合专业规范（如FINRA规则）。', 'common_issues': '语言冗长或存在歧义，可能引发误解。', 'solutions': '邀请同行审阅报告，并使用模板化的免责声明减少法律风险。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:06:17", "modified_time": "2025-08-14 00:06:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "87b1f97b29804f3aa43ede7454ca76af", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于短期市场分析报告、投资策略建议书、大势研判类研究报告等任务，尤其适合需要结合定量与定性分析、历史数据和未来预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '一份简短的问题定义文档，包括分析的核心目标（如：市场趋势判断、板块轮动分析）、目标受众（如：机构投资者、个人投资者）及其关注点（如：收益潜力、风险控制）。', 'completion_criteria': '问题定义文档清晰且涵盖所有关键要素，能够指导后续分析方向。', 'common_issues': ['目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏针对性。', '未充分考虑受众需求，可能导致最终报告实用性不足。'], 'solutions': ['通过前期调研或与利益相关方沟通，明确具体问题。', '将目标分解为可量化的小目标，例如‘评估未来6个月的市场走势’。']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '一张或多张数据表，包含市场指数、行业表现、概念板块、宏观经济指标等关键信息；以及重要的新闻和政策动态摘要。', 'completion_criteria': '数据完整、来源可靠，且经过初步清洗，便于后续分析使用。', 'common_issues': ['数据覆盖不全，遗漏重要变量（如：特定行业的政策变化）。', '数据质量不佳，存在错误或过时信息。'], 'solutions': ['建立标准化的数据采集流程，确保多源验证。', '定期更新数据，并记录更新时间和来源。']}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '一个详细的报告大纲，标明各部分的内容重点和逻辑顺序，例如：市场表现概述 → 板块排名 → 后市展望 → 风险提示。', 'completion_criteria': '大纲逻辑清晰，信息分布合理，核心结论突出，次要信息适度补充。', 'common_issues': ['章节安排混乱，导致读者难以抓住重点。', '信息堆砌过多，忽视了简洁性和可读性。'], 'solutions': ['采用‘总-分-总’结构，先概述整体情况，再展开细节，最后总结。', '限制每个章节的信息量，避免冗长描述。']}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '一组图表和文字说明，展示定量数据分析结果（如：指数涨跌幅、成交量变化）与定性分析观点（如：政策影响解读、市场情绪评估）。', 'completion_criteria': '分析全面且深入，既包括历史数据回溯，也涵盖未来趋势预测，同时有数据支撑的观点。', 'common_issues': ['过度依赖单一类型分析（如仅做定量分析而忽略定性因素）。', '缺乏对不确定性的讨论，使结论显得过于绝对。'], 'solutions': ['平衡定量与定性分析的比例，确保两者相辅相成。', '引入情景分析法，探讨多种可能性及其概率。']}, {'step': 5, 'action': '提出风险提示并制定应对策略', 'output': '一段专门的风险提示段落，列出可能影响市场的负面因素（如：海外经济超预期下滑、贸易摩擦恶化），并给出相应的避险建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且及时，提出的应对措施切实可行。', 'common_issues': ['风险提示过于笼统，缺乏实际操作意义。', '未充分考虑极端情景下的潜在威胁。'], 'solutions': ['针对不同风险分类讨论，提供具体的应对方案。', '参考历史类似事件的影响，增强风险预判能力。']}, {'step': 6, 'action': '撰写报告并优化表达形式', 'output': '一份完整的市场分析报告，包括标题、正文、图表、附录等内容，语言简洁明了，逻辑连贯流畅。', 'completion_criteria': '报告内容准确无误，格式规范统一，易于理解。', 'common_issues': ['报告内容晦涩难懂，专业术语过多。', '图表设计不够直观，降低了信息传递效率。'], 'solutions': ['尽量使用通俗易懂的语言，必要时添加注释。', '优化图表布局，确保关键信息一目了然。']}, {'step': 7, 'action': '审阅与反馈迭代', 'output': '修订后的终版报告，已根据内部审核或外部反馈做出调整。', 'completion_criteria': '报告经多方确认无误，符合发布标准。', 'common_issues': ['忽略审阅环节，导致低级错误未被发现。', '反馈意见处理不当，未能有效改进报告质量。'], 'solutions': ['设置严格的审阅流程，邀请领域专家参与审查。', '系统化记录反馈意见，并逐一回应修改情况。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:08:23", "modified_time": "2025-08-14 00:08:23", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "48fe13af68194489864d3a0ff9e22305", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资策略报告、主题投资机会挖掘以及风险评估等金融分析任务。该框架特别适合需要结合定量与定性分析、历史数据与未来预测的综合性研究报告，尤其是涉及政策解读、市场趋势判断和资产配置建议的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标与范围', 'output': '清晰定义分析的核心问题和目标受众，例如本次的目标是为投资者提供8月市场策略应对波动的建议。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括分析的主要目的，并列出关键变量（如市场波动、反内卷政策影响、行业细分机会）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析方向不聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈确认核心问题，确保目标具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据', 'output': '构建全面的数据集，包括宏观经济指标（如PMI）、行业数据（如创新药估值）、市场情绪指标（如涨停家数）以及政策动态（如反内卷政策）。', 'completion_criteria': '数据覆盖所有关键维度，来源可靠且经过初步清洗，形成结构化表格或图表。', 'common_issues': '数据缺失或质量不佳，可能影响结论的可信度。', 'solutions': '优先选择权威数据库（如万得），并通过交叉验证补充不足之处。'}, {'step': 3, 'action': '分解问题并建立逻辑框架', 'output': '按照从宏观到微观、从现状到未来的顺序组织内容，例如先复盘7月市场表现，再分析当前波动原因，最后提出应对策略。', 'completion_criteria': '每个部分之间有明确的逻辑递进关系，章节标题能体现整体思路。', 'common_issues': '逻辑跳跃或层次混乱，导致读者难以跟随。', 'solutions': '使用思维导图梳理章节结构，确保每部分内容服务于整体目标。'}, {'step': 4, 'action': '量化分析与定性描述相结合', 'output': '利用统计方法和图表展示关键发现（如静态估值分布、行业超额收益），同时配以文字解释其背后驱动因素。', 'completion_criteria': '定量结果与定性分析相互印证，避免单一依赖某一种形式。', 'common_issues': '过度强调数字而忽略背景解读，或者反之。', 'solutions': '在每个数据点后添加简短注释，说明其意义及对整体结论的支持作用。'}, {'step': 5, 'action': '引入时间维度进行动态分析', 'output': '区分短期波动（如近期赚钱效应松动）与长期趋势（如ROA-PB框架下的基本面修复路径），并分别阐述。', 'completion_criteria': '时间维度划分合理，不同阶段的变化规律得到充分阐释。', 'common_issues': '忽视时间序列的重要性，导致结论缺乏前瞻性。', 'solutions': '绘制时间轴图，标注关键事件及其影响，帮助识别周期性特征。'}, {'step': 6, 'action': '平衡确定性与不确定性', 'output': '针对已知事实给出明确结论（如“仅亏利润”优于“亏利润+亏现金流”），同时坦率承认未知领域（如海外货币政策节奏的不确定性）。', 'completion_criteria': '结论稳健且具有弹性，既不过分乐观也不过于保守。', 'common_issues': '对不确定性的表述含糊不清，降低报告的专业性。', 'solutions': '设置专门的风险提示章节，系统列举潜在风险并评估其概率与影响。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心观点并突出展示', 'output': '将最重要的结论置于显眼位置（如摘要部分），并通过加粗、图表等方式强化视觉效果。', 'completion_criteria': '核心观点一目了然，即使快速浏览也能抓住重点。', 'common_issues': '信息堆砌过多，令读者难以分辨主次。', 'solutions': '采用金字塔原则，先呈现高层次结论，再逐步展开细节支持。'}, {'step': 8, 'action': '撰写行动建议', 'output': '基于前述分析，提出具体的策略建议（如均衡配置、关注供需匹配行业），并附带实施路径。', 'completion_criteria': '建议切实可行，符合投资者的实际需求与能力。', 'common_issues': '建议空洞无物，无法落地执行。', 'solutions': '结合案例模拟操作步骤，增强建议的实操性。'}, {'step': 9, 'action': '审稿与优化表达', 'output': '检查语言是否简洁流畅，专业术语是否准确，格式是否统一。', 'completion_criteria': '报告整体风格一致，无明显语法或排版错误。', 'common_issues': '术语晦涩难懂，或格式混乱影响阅读体验。', 'solutions': '邀请同事或外部专家审阅初稿，收集反馈意见后改进。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:10:19", "modified_time": "2025-08-14 00:10:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "16106c5cb5744eaba721c1bda7a9b66c", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势研判类金融分析任务，尤其是需要结合宏观政策、市场热点和行业动态进行综合分析的场景。该框架特别适合在宏观经济事件（如政治局会议、美联储议息会议等）后对市场影响进行评估，并为投资者提供明确配置建议的情况。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定报告的核心观点和主要回答的问题，例如市场趋势判断、行业配置建议及风险提示。', 'criteria_for_success': '核心问题是否清晰且具有针对性，能否直接回应客户或市场的关注点。', 'common_issues': '问题定义过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solution': '通过团队讨论和市场调研，确保问题定义具体且与当前市场热点紧密相关。'}, {'step': 2, 'action': '搭建章节结构并分配优先级', 'output': '设计报告的逻辑框架，包括市场热点分析、行业配置建议和风险提示三大模块，并根据信息的重要性安排章节顺序。', 'criteria_for_success': '章节结构是否逻辑清晰，信息优先级是否合理，核心结论是否能在开头部分突出展示。', 'common_issues': '章节顺序混乱，次要信息占据过多篇幅，削弱了核心结论的影响力。', 'solution': '采用倒金字塔结构，将最重要的结论放在最前，随后逐步展开细节支持性内容。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '从公开渠道获取权威数据（如Wind、公司财报等），并对数据进行分类处理，区分历史数据、预测数据以及定性分析。', 'criteria_for_success': '数据来源是否可靠，数据是否经过交叉验证，定量与定性信息是否平衡分布。', 'common_issues': '数据陈旧或不准确，定性分析缺乏足够支撑，导致结论可信度降低。', 'solution': '建立数据核查机制，确保所有引用数据均来自权威渠道，并辅以专家访谈或行业调研补充定性分析。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑链', 'output': '针对每个市场热点或行业配置建议，逐层递进地提出论点、论据和推导过程，使用历史复盘、案例对比等方式增强说服力。', 'criteria_for_success': '论证路径是否环环相扣，是否有充分的数据和事实支撑，是否存在逻辑漏洞。', 'common_issues': '论证链条断裂或跳跃过大，使得读者难以理解结论的形成过程。', 'solution': '采用“总-分-总”结构，先概述总体观点，再分解为子论点逐一证明，最后总结强化核心结论。'}, {'step': 5, 'action': '识别并处理不确定性因素', 'output': '列出可能的风险因素，例如政策变化、经济基本面下行等，并说明其潜在影响及应对策略。', 'criteria_for_success': '风险提示是否全面且及时，是否提供了可行的应对措施。', 'common_issues': '忽视重大风险或低估其影响，导致建议缺乏稳健性。', 'solution': '引入情景分析法，模拟不同可能性下的市场表现，制定相应的投资策略调整预案。'}, {'step': 6, 'action': '提炼可操作的配置建议', 'output': '基于前述分析，给出具体的行业配置方向和个股推荐，同时明确买入/卖出时机。', 'criteria_for_success': '建议是否明确具体，是否具有可执行性，是否符合当前市场环境。', 'common_issues': '建议过于笼统，缺乏实操价值，或者脱离实际市场条件。', 'solution': '结合历史数据和当前市场特征，设定量化指标（如估值百分位、交易拥挤度等）作为行动依据。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告并优化表达', 'output': '完成报告初稿，检查语言表述是否简洁明了，图表是否直观易懂，整体排版是否美观。', 'criteria_for_success': '报告是否易于阅读，关键信息是否一目了然，视觉呈现是否专业。', 'common_issues': '文字冗长晦涩，图表复杂难懂，影响用户体验。', 'solution': '邀请非专业人士审阅报告，收集反馈意见并优化表达方式；使用统一模板规范排版格式。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:12:53", "modified_time": "2025-08-14 00:12:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0e3ad8ed45024e8c95567937198bb9e0", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场情绪评估类的金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，从多维度指标（如资产联动、市场配置、交易情绪等）展开综合性评估的工作场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '一份清晰的研究目标和关键问题清单，例如：‘当前市场交易情绪是否过热？’或‘股票资产相对于债券的配置价值如何？’', 'completion_criteria': '目标是否具体且可操作；问题清单是否涵盖所有关键变量。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，缺乏明确的研究方向。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通，明确分析的具体用途及决策需求，确保目标聚焦。'}, {'step': 2, 'action': '设计章节结构以逻辑递进组织信息', 'output': '一个包含大类指标分类及细分指标的框架，如‘资产联动指标→市场配置指标→市场交易/情绪指标→投资者行为’。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合从宏观到微观、从静态到动态的逻辑顺序；是否能有效引导读者逐步理解结论。', 'common_issues': '章节间逻辑断层或信息堆砌，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '在每个章节开头加入简短概述，说明本部分的核心内容及其对整体分析的意义。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示最核心的结论，并用数据支撑', 'output': '一张汇总表或图表，突出显示关键指标的历史分位数、当前值及变化趋势，例如‘股债相对收益率’和‘ERP’。', 'completion_criteria': '核心结论是否一目了然；支持数据是否准确且易于理解。', 'common_issues': '过多细节掩盖了主要发现，使重点不突出。', 'solutions': '采用可视化工具（如柱状图、折线图）呈现核心数据，并辅以简洁的文字解释。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，进行多层次论证', 'output': '每一类指标下既有历史数据对比，也有对未来可能走势的预测，例如‘持有股债收益差’的历史低点与当前水平比较。', 'completion_criteria': '定量数据是否充分验证定性观点；预测是否基于合理假设。', 'common_issues': '定量与定性信息失衡，导致论证力度不足。', 'solutions': '为每项定性判断提供至少两个定量数据点作为支撑，同时标注不确定性来源。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险提示，讨论不确定性和多种可能性', 'output': '专门的风险提示章节，列出潜在风险因素及其影响路径，例如‘海外局势演化超预期’。', 'completion_criteria': '风险提示是否全面覆盖关键领域；是否提供了应对策略建议。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未深入探讨实际影响。', 'solutions': '针对每种风险情景，设计具体的敏感性测试或压力测试，量化其潜在冲击。'}, {'step': 6, 'action': '总结全文，提炼行动建议', 'output': '一段总结段落，概括主要发现并提出具体的投资或政策建议，例如‘建议关注估值偏低的创业板指’。', 'completion_criteria': '总结是否言简意赅；建议是否具有可操作性。', 'common_issues': '总结空洞无物，未能提炼出实质性的行动指南。', 'solutions': '围绕核心结论，提炼出不超过三条的关键行动建议，并附上实施步骤。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:15:02", "modified_time": "2025-08-14 00:15:02", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ad9ddeafe40542e38166c4b4113046d7", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、资产配置分析、宏观经济与市场趋势预测等类型的金融分析任务，尤其适合需要综合定量和定性数据，结合政策、市场动态及全球宏观环境进行多维度评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与资产配置建议', 'output': '形成简洁清晰的核心观点，包括对权益、债券、商品市场的整体看法及具体资产配置建议。', 'completion_criteria': '核心观点逻辑清晰，能够直接指导投资决策；资产配置建议需基于当前经济周期、政策导向和市场情绪，具备可操作性。', 'common_issues': ['核心观点过于宽泛，缺乏针对性。', '未能充分结合最新市场数据或政策动态。'], 'solutions': ['在撰写核心观点时，优先引用关键数据（如PMI、就业数据）和事件（如政治局会议、贸易协定）作为支撑。', '确保观点与实际市场表现一致，避免过度推测。']}, {'step': 2, 'action': '回顾并整理全球大类资产表现', 'output': '提供涵盖权益、债券、商品、外汇等主要资产类别的周度回顾，包括涨跌幅、驱动因素及相互关系。', 'completion_criteria': '数据准确且来源可靠，解释各资产类别表现的核心驱动因素需明确，能够反映市场情绪与基本面变化。', 'common_issues': ['数据覆盖不全面，遗漏重要资产类别或关键驱动因素。', '对资产间相关性分析不足，导致结论缺乏全局视角。'], 'solutions': ['使用权威数据库（如同花顺、Wind）获取数据，确保准确性。', '通过图表展示资产间的跷跷板效应（如股债、商品与权益），增强直观性。']}, {'step': 3, 'action': '分析国内权益市场表现', 'output': '梳理风格轮动、行业涨跌幅及成交额变化，揭示市场热点及资金流向。', 'completion_criteria': '风格划分清晰，行业涨跌排序合理，能够体现市场偏好；成交额变化需与市场情绪相匹配。', 'common_issues': ['忽略中小盘股或冷门行业表现，导致分析片面。', '对资金流动方向的解读不够深入。'], 'solutions': ['采用申万一级行业分类标准，确保行业划分科学性。', '结合两融余额、基金仓位等指标，分析资金流向及市场情绪。']}, {'step': 4, 'action': '跟踪利率与汇率动态', 'output': '分析国内外利率走势、汇率波动及其背后驱动因素，评估流动性环境。', 'completion_criteria': '利率与汇率分析需结合央行货币政策、国际资本流动及市场预期，形成对未来趋势的判断。', 'common_issues': ['忽略短期扰动因素（如月末效应、季节性波动）的影响。', '对外部冲击（如关税政策、地缘政治）的敏感性不足。'], 'solutions': ['分阶段拆解影响因素，例如将跨月流动性压力单独列出。', '利用CME FedWatch工具监测美联储政策预期变化。']}, {'step': 5, 'action': '追踪大宗商品价格走势', 'output': '针对原油、黄金、金属铜等重点商品，分析供需格局、库存变化及价格波动原因。', 'completion_criteria': '商品价格分析需结合高频数据（如EIA库存、LME铜价）及宏观背景，揭示短期波动与长期趋势。', 'common_issues': ['仅关注价格本身，忽略产业链上下游联动。', '对突发事件（如地缘冲突、政策调整）反应滞后。'], 'solutions': ['引入远期现货指数、加工费等指标，全面刻画供需关系。', '实时更新突发事件信息，快速调整分析框架。']}, {'step': 6, 'action': '行业与主题高频数据跟踪', 'output': '汇总地产、消费、制造业等行业高频数据，识别结构性亮点与潜在风险。', 'completion_criteria': '高频数据选取具有代表性，能够反映行业景气度；分析需兼顾季节性与长期趋势。', 'common_issues': ['数据颗粒度过粗，无法捕捉细微变化。', '忽视区域差异或细分领域表现。'], 'solutions': ['细化数据维度，例如区分一二三线城市地产销售数据。', '增加专题分析，聚焦高成长性或政策扶持领域。']}, {'step': 7, 'action': '总结重要市场数据与政策动态', 'output': '提炼近期重大政策、经济数据及市场事件，分析其潜在影响。', 'completion_criteria': '政策解读需结合历史经验与当前环境，经济数据分析需突出边际变化。', 'common_issues': ['政策解读流于表面，缺乏实质性洞见。', '对经济数据的解读脱离实际市场反馈。'], 'solutions': ['对比历史类似政策的效果，增强预测可信度。', '结合市场交易行为验证经济数据的影响力。']}, {'step': 8, 'action': '提出风险提示与应对策略', 'output': '列举可能影响市场的不确定性因素，并给出相应的风险缓释措施。', 'completion_criteria': '风险提示需具体且有依据，应对策略需切实可行。', 'common_issues': ['风险提示过于笼统，缺乏针对性。', '应对策略过于保守或激进，不符合客户风险偏好。'], 'solutions': ['逐一列出风险点并量化其潜在影响。', '根据不同投资者类型设计差异化应对方案。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:17:11", "modified_time": "2025-08-14 00:17:11", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "01d2c435d16c48e69862f32a3d32a922", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场工具创新评估等任务，尤其是涉及创新型金融工具（如定向可转债）的分析场景。它能够帮助分析师系统性地组织信息、论证逻辑，并平衡定量与定性分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和背景，定义核心问题', 'output': '清晰的研究目标和背景描述，例如北交所定向可转债的制度特点、市场定位及其对企业和投资者的意义。', 'criteria_for_completion': '目标是否具体且具有针对性；背景信息是否充分支持后续分析展开。', 'common_issues': '研究目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构松散。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈确认研究的核心方向，并确保背景信息与目标高度相关。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构，安排信息优先级', 'output': '包含政策背景、产品特性、市场实践、展望与风险提示的完整章节框架，确保逻辑层次递进。', 'criteria_for_completion': '章节间是否有明确的逻辑关系；核心结论是否在早期章节突出展示。', 'common_issues': '章节之间缺乏连贯性，或者核心结论被淹没在细节中。', 'solutions': '使用金字塔原理组织内容，先呈现结论，再逐步展开支持性论据。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合定量与定性数据', 'output': '包括政策文件、市场数据、案例公司财务信息等在内的全面数据集，辅以图表展示关键发现。', 'criteria_for_completion': '数据是否准确、全面，且能有效支撑观点；图表是否直观易懂。', 'common_issues': '数据来源单一或不具代表性，图表设计复杂难懂。', 'solutions': '多渠道验证数据可靠性，简化图表设计，突出核心指标。'}, {'step': 4, 'action': '运用对比分析法，突出差异化优势', 'output': '通过横向（如北交所 vs 沪深市场）和纵向（如历史 vs 当前）对比，提炼出定向可转债的独特价值。', 'criteria_for_completion': '对比结果是否清晰呈现；差异化优势是否得到充分阐释。', 'common_issues': '对比维度选择不当，导致分析流于表面。', 'solutions': '基于研究目标选择最具代表性的对比维度，深入挖掘差异背后的原因。'}, {'step': 5, 'action': '构建论证路径，层层递进建立观点', 'output': '从政策推动到市场实践，再到未来展望，形成完整的论证链条，每一步都以前一步为基础。', 'criteria_for_completion': '论证是否环环相扣；每个环节是否都有充分的数据和逻辑支持。', 'common_issues': '论证跳跃性大，缺乏过渡性解释。', 'solutions': '增加过渡段落或小结，确保各部分之间的衔接自然流畅。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素，增强报告可信度', 'output': '在结论部分之后单独列出风险提示，涵盖宏观环境、数据误差、流动性不足等潜在风险。', 'criteria_for_completion': '风险提示是否全面且客观；是否与正文内容保持一致。', 'common_issues': '风险提示过于简略，或与正文脱节。', 'solutions': '结合实际案例补充风险说明，确保其与正文紧密关联。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与展望，提出具体建议', 'output': '对未来发展趋势进行预测，并给出针对企业、投资者及监管机构的具体行动建议。', 'criteria_for_completion': '展望是否基于现有数据和趋势；建议是否具有操作性。', 'common_issues': '展望空洞无物，建议泛泛而谈。', 'solutions': '结合数据分析提炼切实可行的建议，避免空谈概念。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 00:18:44", "modified_time": "2025-08-14 00:18:44", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "047cc27357e349d3b1d3877fcdd7358a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于涉及复杂国际贸易政策分析、关税动态跟踪及投资建议的金融分析任务，尤其是需要结合定量数据与定性评估，提供多维度市场洞察和策略建议的场景。例如：行业深度研究、宏观经济政策解读、投资标的筛选与配置建议等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义报告的核心关注点，如本次分析聚焦于美国对等关税政策动态及其对市场的潜在影响。', 'completion_criteria': '能够清晰回答‘本次分析要解决什么问题？’，并形成具体的目标陈述（如：评估关税政策变化对市场的影响）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏方向。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，确保目标具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理相关信息', 'output': '系统化地整理政策动态、历史数据、相关国家协议内容及市场反应信息，形成结构化的数据集。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且分类清晰，包括定量数据（如税率变化）和定性信息（如谈判进展）。', 'common_issues': '信息来源单一或数据不完整，可能导致结论偏差。', 'solutions': '使用多种权威来源（如政府公告、新闻媒体、行业报告）交叉验证，并标注信息可信度。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与信息优先级', 'output': '根据逻辑递进关系安排章节，优先展示关键背景信息（如政策时间线）、核心结论（如税率调整对市场的影响）及后续风险因素。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息优先级合理，读者能快速抓住重点。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或信息堆砌，导致报告难以阅读。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，先概述全局，再深入细节，最后总结关键点。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑与观点递进', 'output': '通过政策动态的时间线梳理，逐步推导出当前局势及其潜在影响，同时引入不同情景假设以应对不确定性。', 'completion_criteria': '观点层层递进，逻辑链条完整，能有效支撑最终结论。', 'common_issues': '论证过程跳跃过大或缺乏数据支持，削弱说服力。', 'solutions': '在每个论点后附上数据或案例佐证，确保逻辑严密且有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '结合历史数据（如过往税率变化）与定性分析（如谈判背景），确保两者比例适中且互为补充。', 'completion_criteria': '定量与定性信息分布均衡，既不过于枯燥也不失严谨。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息，导致分析片面或缺乏深度。', 'solutions': '设立检查清单，确保每部分内容都包含至少一个定量和定性元素。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素与应对策略', 'output': '在适当时机（如分析末尾）列出主要风险因素，并提供缓解措施或观察指标。', 'completion_criteria': '风险因素全面且具体，提出的应对策略具有可行性。', 'common_issues': '风险因素表述笼统或缺乏针对性，无法指导实际决策。', 'solutions': '针对每个风险点匹配具体的监控指标或行动方案。'}, {'step': 7, 'action': '提炼投资建议与行业配置策略', 'output': '基于前述分析，提出明确的投资建议（如重点关注硬科技领域龙头公司）及相关行业配置方向。', 'completion_criteria': '建议具体且可操作，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '建议泛泛而谈，缺乏实际落地价值。', 'solutions': '结合市场热点与客户需求，细化建议至具体行业或标的。'}, {'step': 8, 'action': '校验与优化报告呈现形式', 'output': '检查图表、数据格式及语言表达是否清晰准确，确保报告易于理解。', 'completion_criteria': '报告视觉效果良好，语言简洁明了，无明显错误。', 'common_issues': '图表混乱或语言冗长，影响阅读体验。', 'solutions': '邀请同行审阅并反馈，进行必要的修改与优化。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:19:19", "modified_time": "2025-08-14 01:19:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7d8e7c90a251433a96fdc7a64daa272a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势解读类任务。尤其适合需要结合定量数据分析（如市场表现、交易数据）和定性分析（如政策解读、产业趋势展望）的场景，同时需兼顾风险提示与不确定性管理。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众', 'output': '确定报告的核心主题（如本周市场回顾、产业趋势展望等），并基于受众需求设置信息优先级。', 'criteria_for_completion': '核心主题清晰且与当前市场热点高度相关；信息优先级合理，能快速抓住读者注意力。', 'common_issues': '主题过于宽泛或偏离受众需求，导致内容缺乏聚焦。', 'solutions': '在开篇部分直接点明报告目标，并通过小标题或摘要明确各部分内容与目标的关联性。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，确保逻辑递进', 'output': '按照“现状描述→数据分析→趋势展望→风险提示”的顺序安排章节，逐步从基础信息过渡到深层洞察。', 'criteria_for_completion': '章节间逻辑连贯，信息展示层次分明；核心结论在趋势展望部分得到充分支撑。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以跟随分析思路；结论缺乏数据支持。', 'solutions': '使用流程图或提纲提前规划章节结构，确保每一部分为下一阶段提供必要铺垫。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，平衡历史与预测视角', 'output': '将定量数据（如市场成交额、涨跌幅）与定性分析（如政策解读、产业趋势）相结合，同时覆盖历史表现与未来展望。', 'criteria_for_completion': '定量与定性信息比例适当，历史数据与预测分析互为补充；图表清晰直观，便于理解。', 'common_issues': '过度依赖某一种类型的信息，导致分析片面化；图表复杂难懂。', 'solutions': '对每种信息类型设置独立模块，并通过简短注释解释关键数据和趋势的意义。'}, {'step': 4, 'action': '突出核心结论，采用分层论证方法', 'output': '在趋势展望部分提炼出3-5个核心观点，并通过层层递进的论证路径（如从宏观到微观、从整体到局部）加以支撑。', 'criteria_for_completion': '核心结论明确且具有前瞻性；论证过程逻辑严密，能够说服读者接受观点。', 'common_issues': '核心结论模糊或缺乏新意；论证过程跳跃，无法形成闭环。', 'solutions': '在趋势展望部分设置总结性段落，用简练语言概括核心观点，并附上支撑论据的索引。'}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素，处理不确定性和多种可能性', 'output': '在报告末尾专门设置风险提示章节，列出潜在风险点及其可能影响，同时讨论应对策略。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且具体；不确定性被合理纳入分析框架，避免过度乐观或悲观。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或遗漏关键风险；未对多种可能性进行情景化分析。', 'solutions': '针对每个风险点设计假设情景，并说明不同情境下的潜在结果及应对措施。'}, {'step': 6, 'action': '优化信息展示形式，提升可读性', 'output': '通过图表、表格、重点标注等方式增强信息可视化效果，确保复杂数据易于理解。', 'criteria_for_completion': '图表与文字内容高度契合；视觉呈现简洁美观，无冗余信息。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息密度失衡；关键数据未被突出显示。', 'solutions': '为每个图表添加简短说明，强调其在整体分析中的作用；使用颜色或加粗标记关键数据。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:20:29", "modified_time": "2025-08-14 01:20:29", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "cd7e22d6d30f4fadab225d6ff8cee6d1", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据进行行业轮动模型构建和ETF组合推荐的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '确定报告的核心主题（如行业轮动模型构建及ETF组合推荐），并列出需要覆盖的关键内容模块（如模型介绍、历史回测、策略跟踪、情景分析、风险提示）。', 'evaluation': '是否清晰定义了分析目标，是否涵盖所有必要的内容模块。', 'common_issues': '目标模糊或遗漏关键模块。', 'solution': '在项目启动时通过团队讨论明确目标，并参考过往成功案例确保模块完整性。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取公开历史数据（如Wind数据库中的行业因子、收益率数据），并对数据进行清洗和标准化处理，确保数据质量。', 'evaluation': '数据是否完整、准确，是否经过清洗和标准化处理。', 'common_issues': '数据缺失或不一致。', 'solution': '建立数据检查清单，使用自动化脚本进行初步清洗，必要时手动校正异常值。'}, {'step': 3, 'action': '设计核心分析模型', 'output': '基于理论框架（如相似预期差因子和动态分析师预期因子）设计数学模型，明确变量定义和计算方法。', 'evaluation': '模型逻辑是否清晰，计算方法是否合理且可复现。', 'common_issues': '模型复杂度过高或变量定义不明确。', 'solution': '简化模型结构，优先选择易解释的变量，并通过同行评审验证合理性。'}, {'step': 4, 'action': '执行历史回测和绩效评估', 'output': '利用样本期内的历史数据对模型进行回测，生成IC统计、年化收益率、波动率、最大回撤等关键指标。', 'evaluation': '回测结果是否稳定，关键指标是否符合预期。', 'common_issues': '过拟合或样本外表现不佳。', 'solution': '采用交叉验证方法，避免过度优化参数，确保模型泛化能力。'}, {'step': 5, 'action': '制定行业配置策略', 'output': '根据模型输出推荐行业配置方案，提供月度或季度更新的具体行业名单及权重分配。', 'evaluation': '配置建议是否具有逻辑性和可操作性，是否与市场环境匹配。', 'common_issues': '配置过于集中或忽视短期市场变化。', 'solution': '引入多样化约束条件，定期调整配置以应对市场变化。'}, {'step': 6, 'action': '构建ETF组合', 'output': '筛选符合条件的ETF基金标的，列出基金代码、名称及相关信息，并形成最终投资组合。', 'evaluation': 'ETF组合是否覆盖所有推荐行业，是否满足流动性要求。', 'common_issues': '标的数量不足或流动性不足。', 'solution': '设置最低规模门槛（如基金份额>1亿），优先选择交易活跃的标的。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告并突出核心结论', 'output': '按照章节结构组织报告内容，优先展示核心结论（如最新配置观点、收益率表现），并通过图表辅助说明。', 'evaluation': '信息展示是否层次分明，核心结论是否一目了然。', 'common_issues': '内容冗长或重点不突出。', 'solution': '采用金字塔结构，先呈现结论再详细展开，每页PPT或段落聚焦一个主题。'}, {'step': 8, 'action': '加入情景分析和风险提示', 'output': '针对不同市场情景（如快速下跌、强劲反弹）测试策略表现，并列举潜在风险因素。', 'evaluation': '情景分析是否全面，风险提示是否充分。', 'common_issues': '忽略极端情况或低估风险。', 'solution': '模拟多种市场情景，邀请多方专家审阅风险提示部分。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:21:40", "modified_time": "2025-08-14 01:21:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ea6948b2900b4329b47fbc7798f17756", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融市场的短期走势分析、行业板块轮动研究、投资策略制定以及宏观经济与政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量数据（如市场指数、成交量）和定性信息（如政策解读、风险提示）的综合分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定本次分析的核心主题，例如市场走势研判、板块表现评估或政策影响分析，并定义关键问题（如：当前市场调整的原因是什么？未来可能的机会在哪里？）。', 'completion_criteria': '核心问题清晰且具有针对性，能够指导后续章节结构设计。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过客户沟通或团队讨论，明确分析的具体需求和优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取市场表现数据（如指数涨跌幅、成交量）、行业板块数据（如申万行业排名）、政策动态（如发改委新闻发布会内容）及外部环境信息（如美国PCE物价指数）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且覆盖全面，能够支持后续的定量和定性分析。', 'common_issues': '数据不完整或时效性不足，影响分析准确性。', 'solutions': '建立固定的数据源清单，确保及时更新；使用专业数据库（如iFinD）提高效率。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并安排信息优先级', 'output': '按照“市场表现→板块分析→后市展望→风险提示”的逻辑组织内容，确保核心结论（如短期调整但中期向好）在前段突出展示。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息分布合理，核心结论易于识别。', 'common_issues': '章节顺序混乱或信息堆砌，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先概述整体情况，再展开细节分析，最后总结观点。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对市场表现数据进行定量分析（如指数涨跌幅、成交额变化），结合定性信息（如政策解读、市场情绪）推导出趋势判断（如技术性调整、获利盘回吐压力）。', 'completion_criteria': '分析过程逻辑严密，定量与定性信息相互印证，得出可信的结论。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '在每个分析环节中，确保定量数据有定性解释支撑，反之亦然。'}, {'step': 5, 'action': '提出多层次的风险提示', 'output': '从宏观（如全球经济下滑）到微观（如板块回调风险）梳理潜在风险点，并提供应对建议（如关注机械设备、大消费板块）。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助投资者规避潜在损失。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或遗漏重要风险因素。', 'solutions': '参考历史案例和行业经验，系统化梳理风险清单，并结合当前市场环境进行筛选。'}, {'step': 6, 'action': '撰写最终报告并优化表达', 'output': '整合所有分析内容，形成完整的研究报告，包括图表展示、文字说明和评级建议（如板块配置建议）。', 'completion_criteria': '报告语言简洁明了，图表直观易懂，结论与分析紧密关联。', 'common_issues': '报告冗长或表述晦涩，影响阅读体验。', 'solutions': '采用模块化写作方式，每部分内容独立成段；邀请同事审阅以优化表达。'}, {'step': 7, 'action': '复核与合规检查', 'output': '检查报告中的数据准确性、逻辑一致性和合规性（如避免利益冲突声明）。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，符合公司内部审核标准和监管要求。', 'common_issues': '忽略合规细节，可能导致法律或声誉风险。', 'solutions': '建立标准化的复核清单，逐项核对报告内容。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:23:03", "modified_time": "2025-08-14 01:23:03", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "c76cf23c3e784e14a5adf51f98719339", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场表现评估等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，同时关注市场动态、政策变化及企业基本面的综合性研究报告制作场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和核心主题', 'output': '确定本次分析的核心关注点（如北交所市场表现、产业催化与中报高增标的），并列出关键问题清单（例如：市场表现如何？有哪些政策或行业新闻影响？哪些标的值得关注？）。', 'completion_criteria': '核心主题清晰，能够通过主题快速判断报告适用的读者群体（如机构投资者、个人投资者）。', 'common_issues': '目标过于宽泛，导致后续章节结构松散；应对方法是先聚焦于1-2个核心问题展开。', 'contextual_adaptation': '在不同场景下，可根据需求调整主题范围，如从单一市场扩展到跨市场比较，或从短期表现转向长期趋势分析。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序安排章节，通常包括市场表现回顾、行业新闻、观点分析、新股上市情况、投资建议和风险提示等部分。优先展示定量数据（如指数涨跌幅、成交额）以提供直观的市场概览，随后用定性分析（如政策解读、产业催化）补充背景。', 'completion_criteria': '章节结构清晰且信息分布合理，能够引导读者逐步深入理解分析内容。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，可能导致信息重复或遗漏；应对方法是提前绘制信息流图，确保每部分内容服务于整体目标。', 'contextual_adaptation': '根据任务需求调整章节权重，如在风险评估报告中可增加风险因素的篇幅，而在投资标的分析中则突出个股推荐理由。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '获取相关市场的历史数据（如指数走势、成交量）、最新行业动态（如政策公告、技术突破）以及公司基本面信息（如财务报表、估值水平）。将数据分类为历史/预测、定量/定性，并标注来源。', 'completion_criteria': '数据全面且准确，能够支持后续的观点论证；所有引用数据均标明出处。', 'common_issues': '数据过时或来源不可靠；应对方法是优先选择权威数据库（如Wind、iFinD）并交叉验证。', 'contextual_adaptation': '针对不同类型的任务，可以灵活调整数据侧重点，如在宏观经济分析中更注重时间序列数据，在个股分析中则侧重财务指标。'}, {'step': 4, 'action': '构建核心观点并进行分层论证', 'output': '基于数据分析提炼出核心观点（如“北证50指数回调压力明显”、“关注中报高增与产业催化共振标的”），并通过多层论证路径逐步建立可信度。例如，先陈述定量事实，再结合定性分析解释原因，最后提出行动建议。', 'completion_criteria': '观点明确且论据充分，能够自然过渡到投资建议或决策指导。', 'common_issues': '论证过程跳跃性太强，缺乏逻辑链条；应对方法是采用金字塔原理，逐层递进地展开论述。', 'contextual_adaptation': '根据不同场景调整论证深度，如面向专业投资者可增加技术细节，而面向普通读者则强调结论的易读性。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和风险因素', 'output': '识别潜在风险（如政策风险、流动性风险）并适时引入讨论，通常放在报告后半部分但需与前文形成呼应。使用概率语言描述不确定性（如“可能进一步加剧分歧”），并提供多种情景假设。', 'completion_criteria': '风险提示具体且具有针对性，不会让读者感到突兀或模糊。', 'common_issues': '忽略风险因素或表述过于笼统；应对方法是系统梳理内外部环境中的潜在威胁，并量化其影响。', 'contextual_adaptation': '在不同任务中，可以根据重要性调整风险提示的位置和篇幅，如在危机预警报告中将其置于开头。'}, {'step': 6, 'action': '总结并给出具体投资建议', 'output': '提炼全文精华，重申核心观点，并给出明确的操作指引（如“优先配置估值安全边际较高的标的”）。附上估值指标（如PE TTM）作为参考依据。', 'completion_criteria': '建议具体可行，能够直接转化为投资决策；估值指标计算无误。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际；应对方法是确保建议与前文分析紧密关联，并提供数据支撑。', 'contextual_adaptation': '根据受众需求调整建议风格，如对机构客户可用复杂模型，而对个人投资者则简化表达。'}, {'step': 7, 'action': '校验报告完整性和合规性', 'output': '检查报告是否符合内部规范（如免责声明、评级标准），并核对数据、图表和文字的一致性。确认所有引用资料均已注明来源。', 'completion_criteria': '报告内容完整且格式统一，无重大错误或遗漏。', 'common_issues': '忽略合规要求或格式混乱；应对方法是设立专门的校对环节，并使用模板化工具提高效率。', 'contextual_adaptation': '根据监管要求和客户偏好调整报告形式，如某些地区可能需要额外披露特定信息。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:25:05", "modified_time": "2025-08-14 01:25:05", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "74bfdd8b1acf461d8d53f33e7ffbaeea", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的策略报告撰写，包括但不限于行业深度研究、市场展望分析、投资组合管理建议、风险评估报告等。尤其适合需要结合宏观经济数据、政策变化和市场动态进行综合研判的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标与主题', 'output': '确定报告的核心主题（如市场震荡分析）以及目标受众（如机构投资者、个人投资者），并列出关键问题（如债市拐点、股市震荡原因等）。', 'completion_criteria': '能够清晰定义报告的主题、核心问题及目标读者群体，确保所有后续内容围绕这些要素展开。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确需求，优先选择当前市场热点或客户关注的重点问题作为切入点。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理相关数据', 'output': '从权威来源（如Wind、官方统计数据、政策文件等）获取定量数据（如GDP、PMI、利率）和定性信息（如政策声明、市场情绪），并对数据进行初步分类和标注。', 'completion_criteria': '形成一个结构化的数据集，包含历史数据、近期事件、未来预测三类信息，并确保数据来源可靠且具有时效性。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析的准确性。', 'solutions': '建立固定的数据更新机制，定期检查权威数据源，同时对多渠道信息交叉验证以提高可靠性。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节框架与逻辑路径', 'output': '根据报告目标设计章节结构，通常包括背景介绍、数据分析、市场展望、风险提示等部分，确保逻辑递进且重点突出。', 'completion_criteria': '章节安排合理，逻辑连贯，能够引导读者逐步理解复杂问题，同时核心结论在开头或显眼位置呈现。', 'common_issues': '章节之间逻辑断裂，或重要信息被埋没在次要内容中。', 'solutions': '采用“倒金字塔”结构，将最重要信息放在最前；使用过渡句连接各章节，确保阅读流畅性。'}, {'step': 4, 'action': '构建核心观点与论证链条', 'output': '基于数据提炼出核心观点，并通过层层递进的方式进行论证，例如从宏观环境到微观细节，从历史趋势到未来预测。', 'completion_criteria': '观点明确且有充分支持，论证过程条理清晰，避免跳跃式推理或未经验证的假设。', 'common_issues': '论证链条薄弱，无法有效支撑观点。', 'solutions': '引入更多维度的数据和案例补充论据，必要时加入专家访谈或模型测算结果增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性分析', 'output': '在报告中均衡分布定量分析（如图表、数据对比）和定性分析（如政策解读、市场情绪），并通过可视化工具强化展示效果。', 'completion_criteria': '定量与定性分析比例适当，图表简洁直观，文字说明精准到位，整体信息密度适中。', 'common_issues': '过度依赖某一种分析方式，导致报告单调乏味或难以理解。', 'solutions': '制定定量与定性内容配比规则，例如60%定量+40%定性，并严格遵循；使用专业制图软件优化图表表现形式。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素与不确定性处理', 'output': '识别潜在风险（如政策变动、地缘政治冲突），并在合适时机（如市场展望后）单独列出，同时提供应对策略或情景分析。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，涵盖多种可能性，且提出的解决方案切实可行。', 'common_issues': '风险因素表述笼统，缺乏针对性或实际操作价值。', 'solutions': '结合历史案例和市场现状细化风险描述，同时模拟不同情景下的应对措施，增加实用性。'}, {'step': 7, 'action': '总结与展望', 'output': '用简短段落总结核心发现，并对未来走势给出方向性建议，同时附上下一步重点关注事项。', 'completion_criteria': '总结言简意赅，展望具有前瞻性和指导意义，让读者快速抓住关键点。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题，展望空洞无物。', 'solutions': '限制总结字数，仅保留最关键信息；展望部分结合具体事件或时间节点，增强可操作性。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化', 'output': '检查报告的语言表达、数据准确性、格式规范性，确保内容无误且符合发布标准。', 'completion_criteria': '报告语言精炼，数据准确无误，排版美观，符合公司品牌风格。', 'common_issues': '存在语法错误、数据偏差或格式混乱等问题。', 'solutions': '实施双人校对制度，一人负责内容审核，另一人负责格式检查；利用自动化工具辅助纠错。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:26:24", "modified_time": "2025-08-14 01:26:24", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "52c0e3b88ec84e89a92f339057b8985c", "experience_type": "text", "when_to_use": "此框架适用于金融领域的行业深度研究、政策影响分析、市场动态跟踪及投资标的筛选等任务。尤其适合需要结合宏观政策、行业趋势和个股表现进行综合分析的场景，例如定期市场报告、政策解读与投资建议。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '确定本次分析的核心目标（如政策解读、市场表现评估）以及受众（如投资者、机构客户），并列出需要覆盖的关键主题。', 'completion_criteria': '目标清晰且与受众需求匹配，关键主题无遗漏。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏重点。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈细化目标，并制定初步主题清单。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理数据', 'output': '从权威来源（如政府文件、交易所公告、第三方数据库）获取定量和定性数据，包括政策文件、市场行情、公司公告等，并按类别（资本市场新闻、行业动态、市场表现等）分类整理。', 'completion_criteria': '数据全面、准确，分类清晰，来源可靠。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析质量。', 'solutions': '建立数据核查机制，优先使用官方发布的信息，并标注数据来源。'}, {'step': 3, 'action': '构建报告结构与信息优先级排序', 'output': '设计章节结构（如资本市场新闻、行业动态、市场表现、公司公告等），并将核心结论（如政策影响、市场趋势）置于显眼位置。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息展示优先级合理，核心结论突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，次要信息喧宾夺主。', 'solutions': '遵循“重要性递减”原则，确保前两章涵盖最关键内容。'}, {'step': 4, 'action': '撰写分析内容并平衡定量与定性信息', 'output': '在每个章节中结合定量数据（如市场涨跌幅、成交量）和定性分析（如政策解读、行业趋势），并通过图表直观展示定量信息。', 'completion_criteria': '定量与定性信息分布均衡，图表清晰且有说明性。', 'common_issues': '过度依赖定量数据或定性分析，导致信息失衡。', 'solutions': '在每章末尾加入总结性段落，提炼核心观点并补充定性分析。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进论证核心观点', 'output': '从宏观到微观逐步展开分析，先阐述政策背景，再分析行业动态，最后聚焦于个股表现，并通过逻辑链条强化观点。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，观点层层递进，逻辑链条完整。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡性解释。', 'solutions': '在章节之间增加过渡段落，明确前后内容的逻辑关系。'}, {'step': 6, 'action': '识别与披露风险因素', 'output': '在报告末尾列出主要风险因素（如政策不及预期、行业竞争加剧），并以客观语言描述其可能影响。', 'completion_criteria': '风险因素全面且表述客观，不影响整体分析的中立性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或偏向负面。', 'solutions': '结合具体案例说明风险，避免空洞表述。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '对报告进行语言润色、数据核对和格式统一，确保内容专业、排版美观。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，语言简洁专业，图表清晰。', 'common_issues': '语言冗长或格式不统一，影响阅读体验。', 'solutions': '指定专人负责审阅，使用模板规范格式。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:27:53", "modified_time": "2025-08-14 01:27:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "927590222bbe4bc29bc0b96f9f8b2c22", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势预测类的金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，评估市场表现、提出投资建议，并平衡风险提示的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '清晰的研究主题和具体问题，例如‘北交所市场7月表现及未来展望’。', 'criteria_for_completion': '能够用一句话概括分析的核心目标，并确保所有后续内容围绕这一目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '在开始时列出所有可能的问题点，通过团队讨论或初步数据分析筛选出最相关的核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据，包括历史数据、当前市场表现和预测数据', 'output': '一个包含定量（如指数涨跌幅、成交量、估值倍数）和定性信息（如政策导向、市场情绪）的数据集。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面且准确，来源可靠，能支持后续分析所需的所有维度。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响分析的可信度。', 'solutions': '优先使用权威数据库（如iFind、Wind），并通过交叉验证确保数据一致性；对缺失数据采用合理假设填补。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '报告框架，通常包括‘周观点’、‘市场表现’、‘新股动态’等部分，按重要性排序展示信息。', 'criteria_for_completion': '章节逻辑清晰，信息优先级合理，核心结论突出。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂，或次要信息占据过多篇幅。', 'solutions': '以‘从宏观到微观’或‘从整体到局部’为原则组织章节；将核心结论放在显眼位置，如每章开头或结尾。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量分析，结合图表呈现关键指标变化', 'output': '一系列可视化图表（如折线图、柱状图）及其对应的解读说明，例如‘北证50指数7月下跌1.68%’。', 'criteria_for_completion': '图表直观易懂，数据解读精准，能直接支撑观点。', 'common_issues': '图表设计复杂或难以理解，数据解读流于表面。', 'solutions': '简化图表设计，避免过多装饰；确保每张图表都有明确标题和注释，解读时注重挖掘背后的原因和意义。'}, {'step': 5, 'action': '进行定性分析，提炼行业趋势和投资机会', 'output': '基于细分行业表现和公司案例的投资建议，例如‘关注高端智造+泛科技产业链标的’。', 'criteria_for_completion': '分析深入且有洞察力，提出的建议具有可操作性。', 'common_issues': '建议泛泛而谈，缺乏针对性。', 'solutions': '结合具体公司的财务数据和业务特点，提供量化的支持依据；同时考虑不同投资者的需求分层给出建议。'}, {'step': 6, 'action': '识别并阐述潜在风险因素', 'output': '针对宏观经济环境、市场竞争等的风险提示，例如‘宏观经济环境变动风险’。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且适时，既不过于悲观也不忽视潜在威胁。', 'common_issues': '风险描述笼统，未与实际情况挂钩。', 'solutions': '列举具体事件或数据作为风险背景，例如政策调整、经济周期波动等；同时提供应对策略供参考。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与展望，强化核心结论', 'output': '一段简明扼要的文字，重申主要发现和投资建议，例如‘全年保持乐观态度，重点关注稀缺标的’。', 'criteria_for_completion': '总结简洁有力，令读者印象深刻。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题，未能有效突出重点。', 'solutions': '限制总结段落长度，仅保留最关键的观点；重复强调核心结论，增强记忆点。'}, {'step': 8, 'action': '校验报告内容的准确性与完整性', 'output': '经过多轮审核后的最终版本，确保无重大错误。', 'criteria_for_completion': '报告内容真实可靠，符合专业标准。', 'common_issues': '存在计算错误、遗漏重要内容等问题。', 'solutions': '设置多人交叉检查机制，特别是对数字和图表进行二次核对；邀请外部专家审阅以提高质量。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:29:26", "modified_time": "2025-08-14 01:29:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "526b31cd4bbd4765a3cda69dd167d918", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融行业中的宏观与微观综合分析任务，如行业深度研究、投资标的分析、政策影响评估、市场趋势预测等。尤其适合需要整合定量数据和定性观点，并在复杂信息中提炼核心结论的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '清晰定义报告的核心主题（如宏观经济政策、行业动态、市场表现）及其目标受众（如投资者、机构决策者）。', 'evaluation_criteria': '是否能够用一句话概括报告的核心问题或目标；是否能识别出受众的关键关注点。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过头脑风暴与团队讨论，细化目标并列出关键问题清单，确保每个部分都服务于最终目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理多维度数据', 'output': '从公开渠道（如政府公告、行业报告、市场数据）获取相关定量和定性信息，并按类别整理（如宏观经济、行业动态、市场表现）。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠；信息覆盖是否全面且与目标相关；是否有遗漏重要变量或事件。', 'common_issues': '数据冗余或不足，信息质量参差不齐。', 'solutions': '建立标准化的数据筛选流程，优先选择权威来源，剔除无关或低质量数据，并补充缺失信息。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与逻辑框架', 'output': '设计报告的章节结构，包括宏观背景、行业动态、市场表现、风险提示等模块，并确定各部分的内容优先级。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；是否突出核心结论；是否便于读者快速抓住重点。', 'common_issues': '章节顺序混乱，信息分布不均，核心结论被弱化。', 'solutions': '采用“倒金字塔”原则，将最重要信息放在前部，次要信息逐步展开；使用小标题和图表强化重点内容。'}, {'step': 4, 'action': '分析与论证核心观点', 'output': '基于数据与事实，通过定量分析（如趋势图、统计指标）和定性分析（如专家点评、政策解读）相结合的方式，层层递进建立核心观点。', 'evaluation_criteria': '论证是否严谨，数据支持是否充分；是否能清晰展示因果关系；是否考虑了多种可能性。', 'common_issues': '论证过程跳跃或缺乏逻辑性，忽略潜在的不确定性。', 'solutions': '使用“假设-验证”方法，逐一排除不合理假设；引入敏感性分析以应对不确定性。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在报告中合理分配定量数据（如图表、指标变化）与定性信息（如政策解读、专家观点），确保两者相辅相成。', 'evaluation_criteria': '定量信息是否直观易懂；定性信息是否具有洞察力；两者结合是否自然流畅。', 'common_issues': '定量数据过多导致阅读困难，或定性信息缺乏数据支撑。', 'solutions': '优化图表设计，确保清晰简洁；为定性观点提供具体案例或数据佐证。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素与不确定性', 'output': '在适当位置（通常为后半部分）引入风险提示，列出可能影响结论的关键风险因素，并分析其潜在影响。', 'evaluation_criteria': '风险提示是否全面且及时；是否对每种风险提供了应对建议。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后，未能引起足够重视。', 'solutions': '按照“可能性-影响程度”矩阵对风险进行分类，优先处理高可能性高影响的风险。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论与行动建议', 'output': '提炼报告的核心发现，形成简明扼要的总结，并针对不同受众提供具体的行动建议（如投资策略、政策建议）。', 'evaluation_criteria': '总结是否精炼且涵盖所有关键点；行动建议是否切实可行。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题，行动建议缺乏针对性。', 'solutions': '采用“3-5条关键点”法则，确保总结简洁有力；根据受众需求定制行动建议。'}, {'step': 8, 'action': '审查与优化报告形式', 'output': '检查报告的语言表达、图表设计、排版格式，确保整体专业性和可读性。', 'evaluation_criteria': '语言是否准确无误；图表是否直观美观；排版是否整齐统一。', 'common_issues': '语言晦涩难懂，图表信息过载或不清晰。', 'solutions': '邀请同行或非专业人士审阅，收集反馈并优化语言和图表设计。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:30:36", "modified_time": "2025-08-14 01:30:36", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "835a3dce35ed4090a86dcf7b1dd33a06", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济趋势与消费市场结合的综合报告。尤其适合需要整合多维度数据（如定量和定性信息）、平衡历史表现与未来预测，并提供明确投资建议的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如中国可选消费行业的2025年上半年回顾与下半年展望）及目标读者群体（如机构投资者、基金经理等），并制定清晰的大纲结构。', 'completion_criteria': '大纲结构逻辑清晰，涵盖宏观经济背景、行业细分领域分析、风险提示及选股逻辑，且符合目标受众的需求。', 'common_issues': '目标不明确可能导致内容散乱或偏离主题。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认需求，确保目标一致；定期检查内容是否紧扣主题。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理多源数据', 'output': '从官方统计（如国家统计局）、第三方数据库（如彭博、奥维云网）、企业财报及行业调研中获取定量和定性数据，并进行初步清洗与分类。', 'completion_criteria': '数据完整、准确，来源可靠，并按类别（如宏观、行业、公司）归档以便后续使用。', 'common_issues': '数据可能存在滞后性或偏差，影响分析结论的准确性。', 'solutions': '优先选择权威数据源，同时对异常值进行交叉验证；标注数据时间戳以提醒时效性限制。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，分配信息优先级', 'output': '按照‘总-分-总’模式组织内容：先概述整体趋势，再深入各子板块（如旅游、零售、服装、家电），最后总结核心观点与投资建议。', 'completion_criteria': '章节间逻辑连贯，重点突出；核心结论（如看好出海品牌、警惕价格战）在开篇即明确呈现。', 'common_issues': '信息堆砌导致关键结论被弱化。', 'solutions': '采用金字塔原理，将最重要的信息放在最前面，次要信息作为支撑材料逐步展开。'}, {'step': 4, 'action': '运用多层次论证路径建立观点', 'output': '针对每个子板块，从宏观驱动因素（如政策补贴、关税变化）到微观经营指标（如同店销售增长、毛利率波动），层层递进地推导出具体判断。', 'completion_criteria': '每项观点均基于充分的数据支持，且论证过程透明、合理，无跳跃式推理。', 'common_issues': '论据不足或逻辑链条断裂可能削弱说服力。', 'solutions': '为每个关键假设提供至少两个独立数据点支持；邀请同行评审补充潜在漏洞。'}, {'step': 5, 'action': '引入不确定性管理机制', 'output': '识别关键变量（如中美贸易摩擦、消费者信心指数）中的不确定性，提出多种情景假设（乐观/中性/悲观），并评估其对行业的影响。', 'completion_criteria': '所有主要风险均得到充分讨论，且有应对策略或观察指标供后续跟踪。', 'common_issues': '忽视极端情况可能导致决策失误。', 'solutions': '设置敏感性分析表，量化不同情境下的财务影响；动态更新假设条件以反映最新进展。'}, {'step': 6, 'action': '设计可视化工具强化表达', 'output': '制作图表（如同比增速曲线、市场份额分布图）辅助说明复杂数据关系，提升信息传递效率。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，与文字描述相辅相成，避免冗余或误导。', 'common_issues': '过度依赖图表可能掩盖细节问题。', 'solutions': '确保每张图表都有简短注释解释其意义，避免单纯罗列数字。'}, {'step': 7, 'action': '提炼投资建议与行动指南', 'output': '根据前述分析结果，筛选优质标的（如安踏、泡泡玛特），并提供具体的买入/持有/卖出评级及理由。', 'completion_criteria': '投资建议具有操作性，能够直接指导交易决策；评级依据清晰，便于复核。', 'common_issues': '推荐过于笼统缺乏实操价值。', 'solutions': '细化至个股层面，结合估值模型（如DCF、PE倍数）给出具体目标价区间。'}, {'step': 8, 'action': '撰写免责声明与披露声明', 'output': '详细列明分析师的利益冲突声明、数据来源合法性声明及相关法律条款，确保合规性。', 'completion_criteria': '声明覆盖全面，语言严谨，符合监管要求。', 'common_issues': '遗漏重要披露可能引发法律风险。', 'solutions': '参照模板逐条核对，必要时咨询法务团队协助审查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:32:20", "modified_time": "2025-08-14 01:32:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "4290c717f18e4db8b0147739a1093dfb", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量与定性数据，进行系统性论证并得出投资建议的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题，定义需要回答的关键问题（如：全面慢牛的条件是什么？当前A股是否符合这些条件？）。', 'output': '清晰的研究目标和问题清单。', 'completion_criteria': '目标明确且具体，问题涵盖所有关键变量（基本面、政策、流动性等）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析方向不明确。', 'solution': '通过团队讨论或客户需求确认，细化研究目标和范围。'}, {'step': 2, 'action': '收集相关历史数据和案例，构建分析框架的基础（如：美股全面慢牛的历史数据、A股快牛和结构性慢牛的历史经验）。', 'output': '整理出包含时间序列、经济指标、市场表现等多维度的历史数据集。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，时间跨度足够长，能够支持后续趋势分析和对比。', 'common_issues': '数据来源不一致或缺失关键变量。', 'solution': '优先使用权威数据库（如Wind、iFinD），并通过交叉验证确保数据质量。'}, {'step': 3, 'action': '对历史数据进行分类和归纳，提取驱动因素和规律（如：美股全面慢牛的核心驱动因素是基本面、分红、流动性；A股快牛的核心驱动因素是情绪、估值、政策）。', 'output': '形成驱动因素清单，并总结不同市场环境下的共性和差异。', 'completion_criteria': '驱动因素分类清晰，逻辑链条完整，能够解释历史走势的主要波动。', 'common_issues': '忽略次要但可能重要的驱动因素，导致结论片面。', 'solution': '采用多维度分析方法，结合专家意见反复验证假设。'}, {'step': 4, 'action': '将当前市场状况与历史经验进行对比，识别相似点和差异点（如：当前A股是否具备美股全面慢牛的条件？是否符合A股快牛或结构性慢牛的特征？）。', 'output': '生成对比分析表格或图表，突出当前市场的独特性和潜在机会/风险。', 'completion_criteria': '对比结果直观易懂，能够有效支撑后续结论推导。', 'common_issues': '过度依赖历史经验，忽视当前市场的新变化。', 'solution': '引入实时数据和动态模型，捕捉最新市场信号。'}, {'step': 5, 'action': '基于对比分析，提出中期和短期的投资策略建议（如：短期逢低布局科技成长和周期板块，中期关注反内卷政策带来的基本面修复）。', 'output': '详细的投资配置建议，包括行业选择、估值筛选、时机把握等。', 'completion_criteria': '建议具体可行，逻辑自洽，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '建议过于笼统，缺乏操作细节。', 'solution': '结合实际市场数据，提供量化标准（如PE分位数、换手率等）。'}, {'step': 6, 'action': '梳理潜在风险因素，制定应对方案（如：历史经验未来不一定适用、政策超预期变化、经济修复不及预期）。', 'output': '风险提示列表及相应的应对措施。', 'completion_criteria': '风险因素全面，应对措施合理，能够降低不确定性影响。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未充分考虑极端情况。', 'solution': '参考压力测试结果，设计多层次的风险管理计划。'}, {'step': 7, 'action': '撰写最终报告，组织信息展示结构（如：先阐述背景和方法论，再逐步展开分析，最后总结核心结论和建议）。', 'output': '完整的分析报告，包含章节划分、图表展示、核心结论突出。', 'completion_criteria': '报告逻辑清晰，信息分布均衡，重点突出，便于读者快速抓住要点。', 'common_issues': '章节安排不合理，信息过载或不足。', 'solution': '提前规划报告框架，邀请同事或客户反馈初稿以优化内容。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:33:58", "modified_time": "2025-08-14 01:33:58", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "682f68a6c6d34709919222628ad9cc9f", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于需要对金融市场动态（如机构调研、股东增持、公司回购等）进行深度分析并提出投资建议的场景。尤其适合于行业研究、投资标的筛选和风险评估报告制作，能够帮助分析师系统化地处理大量数据并提炼出清晰的投资逻辑。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定核心主题（如机构调研、股东增持、公司回购），以及分析的时间跨度（如本周、近30天或年初至今）。', 'how_to_judge_completion': '确认分析目标是否具体且可执行，例如是否明确了要覆盖的指标（如调研次数、增持金额、回购比例等）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续数据分析难以聚焦。', 'solutions': '在任务开始前与团队或客户确认分析的核心需求，确保目标具体化。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据', 'output': '获取目标时间段内的关键数据，包括定量数据（如调研次数、增持金额、回购金额）和定性信息（如评级机构家数、市场情绪等）。', 'how_to_judge_completion': '数据完整且来源可靠，能够覆盖所有分析维度。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，可能导致结论偏差。', 'solutions': '使用权威数据源（如Wind、Bloomberg等），并对数据进行交叉验证和清理。'}, {'step': 3, 'action': '分层次组织数据与信息', 'output': '将数据按时间、行业、公司规模等维度分类，并构建表格或图表展示关键指标。', 'how_to_judge_completion': '数据结构清晰，便于后续分析；表格和图表直观易懂。', 'common_issues': '数据堆砌过多，缺乏逻辑性，导致信息过载。', 'solutions': '优先展示最重要的数据，次要数据可通过附录形式补充。'}, {'step': 4, 'action': '提炼核心观点与投资逻辑', 'output': '基于数据分析，提炼出核心结论（如哪些公司值得关注、哪些行业资金流入明显），并结合历史/预测数据形成投资建议。', 'how_to_judge_completion': '结论清晰、逻辑严谨，能够直接支持投资决策。', 'common_issues': '观点分散或缺乏数据支撑，导致说服力不足。', 'solutions': '采用“数据+逻辑+案例”的方式逐步推导结论，确保每一步都有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '识别并披露潜在风险', 'output': '列出可能影响结论的关键风险因素（如市场波动、业绩不及预期等），并说明其可能的影响程度。', 'how_to_judge_completion': '风险提示全面且具体，能够帮助投资者理性决策。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '针对每个核心结论逐一分析可能的风险点，并提供应对策略。'}, {'step': 6, 'action': '撰写报告并优化呈现形式', 'output': '按照“投资要点-数据分析-投资建议-风险提示”的结构撰写报告，确保逻辑清晰、重点突出。', 'how_to_judge_completion': '报告结构合理，语言简洁明了，图表与文字相辅相成。', 'common_issues': '内容冗长或重点不突出，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '精简语言，优先展示核心内容，次要内容通过附录或注释补充。'}, {'step': 7, 'action': '复核与反馈', 'output': '检查报告中的数据准确性、逻辑一致性及表达清晰度，并根据反馈进行调整。', 'how_to_judge_completion': '报告经过多轮校对，无明显错误且符合客户需求。', 'common_issues': '因时间紧迫忽略细节，导致错误遗漏。', 'solutions': '设置专门的复核环节，邀请同事或专家审阅报告。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:35:23", "modified_time": "2025-08-14 01:35:23", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "907bf3f40e6f4c249a8cc3410d4fbd29", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于短期市场分析报告（如每日、每周市场研判）、投资策略建议、以及宏观经济与政策影响评估。特别适合需要结合定量数据和定性分析，快速形成观点并给出行动建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理核心市场数据', 'output': '生成清晰的市场表现表格，包括主要指数的收盘点位、涨跌幅、成交量等关键指标。', 'completion_criteria': '数据准确无误，覆盖所有主要指数，并能够直观反映市场整体走势。', 'common_issues': '数据缺失或延迟可能导致结论不准确；应对方法是设置备用数据源或延后发布时间以确保数据完整性。'}, {'step': 2, 'action': '进行板块和行业排名分析', 'output': '生成板块表现前五和后五的对比表格，标注出涨幅最大和跌幅最大的行业及概念板块。', 'completion_criteria': '排名逻辑清晰，数据来源可靠，且能突出当前市场的热点和冷门领域。', 'common_issues': '部分行业分类可能不够细化；应对方法是参考多个权威数据源进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '整合近期重要新闻和政策动态', 'output': '提炼出对市场有直接影响的关键消息，比如税收优惠政策、国际贸易动态、国内财政政策等。', 'completion_criteria': '信息全面且相关性强，能够解释市场走势的部分原因。', 'common_issues': '信息过载可能导致重点不突出；应对方法是优先筛选直接影响市场情绪和资金流向的消息。'}, {'step': 4, 'action': '构建市场展望和投资建议', 'output': '基于数据分析和新闻解读，提出对未来市场走势的判断，并给出具体的板块配置建议。', 'completion_criteria': '观点明确，逻辑严密，建议具有可操作性，能够为投资者提供清晰的方向指引。', 'common_issues': '建议过于笼统或缺乏依据；应对方法是结合历史数据和当前市场环境进行论证。'}, {'step': 5, 'action': '识别潜在风险并提出警示', 'output': '列出可能影响市场的内外部风险因素，如经济下滑、贸易摩擦、货币政策调整等。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助投资者提前做好心理准备和应对策略。', 'common_issues': '风险描述过于抽象或缺乏量化分析；应对方法是结合历史案例和模型预测进行补充说明。'}, {'step': 6, 'action': '撰写报告并优化信息展示结构', 'output': '形成最终报告文档，包含标题、章节划分、图表支持和结论摘要，确保信息层次分明。', 'completion_criteria': '报告内容条理清晰，信息展示优先级合理，核心结论易于理解。', 'common_issues': '章节安排混乱导致阅读体验差；应对方法是遵循“总-分-总”结构，先概述再详细展开最后总结。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:36:22", "modified_time": "2025-08-14 01:36:22", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "feb508c4477e45ffad24396d5b76665b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场策略报告等需要结合定量与定性分析的金融任务。尤其适合在市场波动较大或政策变化后，对市场趋势进行解读并提出配置建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '确定本次分析的核心议题（如：市场情绪反转的原因、政策落地后的市场影响），并列出关键问题清单。', 'completion_criteria': '核心议题清晰，所有相关方对分析目标达成一致；问题清单覆盖了市场表现、投资者情绪、政策影响等多个维度。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论和客户沟通，确保目标具体且可操作；优先筛选出最紧迫的问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '获取并清洗相关数据，包括市场指数、行业轮动指标、投资者情绪指数等，并生成初步数据图表。', 'completion_criteria': '数据完整、准确，图表清晰呈现关键趋势，能够支持后续分析。', 'common_issues': '数据来源不一致或数据缺失，影响分析质量。', 'solutions': '建立标准化的数据采集流程，使用可信来源，并设置数据校验机制。'}, {'step': 3, 'action': '分解市场表现并识别驱动因素', 'output': '从时间序列、风格、市值、行业等多个维度分析市场表现，提炼出主要驱动因素（如：政策预期、投资者情绪）。', 'completion_criteria': '每个维度的表现都被量化并解释清楚，驱动因素逻辑清晰，能与数据对应。', 'common_issues': '忽略某些维度或过度关注单一因素，导致分析片面。', 'solutions': '采用多维度分析框架，确保覆盖全面；通过交叉验证避免偏见。'}, {'step': 4, 'action': '构建高频数据跟踪模型', 'output': '设计并计算能够反映市场动态的高频指标（如：行业轮动速度、红利性价比），并用历史数据验证其有效性。', 'completion_criteria': '模型结果能够解释当前市场状态，并具备一定的预测能力。', 'common_issues': '模型复杂度高但实用性低，或缺乏历史数据支持。', 'solutions': '优先选择简单直观的指标；确保有足够的历史数据用于回测。'}, {'step': 5, 'action': '形成后市展望及投资观点', 'output': '基于前几步的分析，提出对未来市场的判断（如：政策真空期、景气交易回归），并给出具体的配置建议。', 'completion_criteria': '观点逻辑严密，建议具体可行，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '观点空洞或缺乏实操性，无法转化为实际操作。', 'solutions': '结合定量分析和定性判断，确保观点有据可依；建议需考虑实施难度和风险。'}, {'step': 6, 'action': '识别和评估潜在风险', 'output': '列出可能的风险因素（如：经济数据不及预期、地缘冲突），并评估其发生的可能性及影响。', 'completion_criteria': '风险因素全面且分类合理，评估方法透明。', 'commonissues': '忽视低概率但高影响事件，导致风险管理不足。', 'solutions': '采用情景分析法，模拟不同风险情境下的应对策略。'}, {'step': 7, 'action': '组织报告结构并优化信息展示', 'output': '按照“市场回顾→数据分析→未来展望→风险提示”的逻辑编排章节，突出核心结论，平衡定量与定性信息。', 'completion_criteria': '报告条理清晰，读者能快速抓住重点；图表和文字比例适当。', 'common_issues': '信息堆砌无序，核心结论被淹没。', 'solutions': '使用金字塔原理，先总结后展开；通过视觉化手段强化关键信息。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:37:35", "modified_time": "2025-08-14 01:37:35", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2d2b3845823f43449281eda6225ce3dc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场定期报告的编制，尤其是需要综合定量与定性信息、平衡历史数据和未来预测的场景。例如：市场表现评估、政策影响分析、行业趋势跟踪等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如北交所市场表现）和受众（如投资者、分析师），并制定内容大纲。', 'completion_criteria': '核心主题清晰，内容大纲覆盖所有关键模块（如资本市场新闻、行业动态、市场表现、公司公告、风险提示等）。', 'common_issues': '目标不明确可能导致内容冗长或偏离主题。', 'solutions': '在初期阶段与团队或客户确认报告的具体用途和优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据与信息', 'output': '获取定量数据（如市场成交额、指数涨跌幅）和定性信息（如政策文件、行业新闻），并分类存储。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且全面，信息分类清晰，涵盖资本市场、行业动态、公司公告等多个维度。', 'common_issues': '数据不足或信息过时可能影响分析质量。', 'solutions': '优先使用权威数据库（如ifind）和官方发布渠道，确保数据时效性和准确性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息权重', 'output': '按照逻辑顺序组织章节，优先展示核心结论和关键数据，随后逐步展开详细分析。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息优先级合理，核心结论突出（如北证50指数收涨0.96%放在开头）。', 'common_issues': '章节顺序混乱可能导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '遵循‘总-分-总’原则，先概述整体情况，再深入细节，最后总结关键点。'}, {'step': 4, 'action': '进行数据分析与论证', 'output': '对定量数据进行趋势分析和对比（如开户数同比环比增长），结合定性信息解释背后原因（如政策推动数字经济）。通过图表辅助说明。', 'completion_criteria': '分析逻辑严密，定量与定性信息结合紧密，图表直观且支持论点。', 'common_issues': '过度依赖单一数据源或忽略背景因素可能削弱论证力度。', 'solutions': '多角度验证数据，结合宏观经济、政策环境等背景信息进行综合分析。'}, {'step': 5, 'action': '识别并处理风险因素', 'output': '列出潜在风险（如个股盈利不及预期、贸易摩擦加剧），并提出应对策略或警示。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，时机恰当（通常在报告末尾）。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或遗漏重要风险点。', 'solutions': '参考类似案例的风险列表，并结合当前市场环境动态调整。'}, {'step': 6, 'action': '撰写报告并优化语言表达', 'output': '以简洁明了的语言撰写报告，避免专业术语堆砌，同时保持严谨性。确保图表与文字一致。', 'completion_criteria': '语言流畅，逻辑清晰，图表与正文匹配无误。', 'common_issues': '语言晦涩或图表错误可能降低报告可信度。', 'solutions': '由非专业人士审阅语言表达，团队交叉检查图表准确性。'}, {'step': 7, 'action': '审校与发布', 'output': '检查报告中的数据、图表、语言表达是否准确无误，并按需添加免责声明和评级标准。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，格式规范，符合发布要求。', 'common_issues': '遗漏审校环节可能导致低级错误。', 'solutions': '建立标准化审校流程，指定专人负责最终审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:39:08", "modified_time": "2025-08-14 01:39:08", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0c01b7373fdb49da9fdc7c711b557e30", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场策略报告等需要综合定量与定性信息的金融分析任务，尤其适合在市场波动较大或指数调整窗口期临近时进行预测和策略制定。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告的核心目标和受众', 'output': '清晰定义报告的主题（如北证50调仓窗口期临近）及主要受众（如专业投资者、机构客户），并确认核心结论需突出的内容（如指数基金规模增长、高β震荡应对策略）。', 'evaluation_criteria': '是否准确识别了报告的关键主题，并确保目标与受众需求一致。', 'common_issues': '可能忽略受众的具体需求，导致内容过于泛化或偏离实际应用。', 'solutions': '在初期阶段通过与客户或内部团队沟通，明确报告的目标和预期用途。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据', 'output': '从公开数据库（如Wind）、交易所公告和其他权威来源提取关键数据，包括指数成分股变化、交易量、估值水平、企业财务表现等。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面且准确，是否覆盖了所有必要的维度（如历史数据、预测数据、行业细分数据）。', 'common_issues': '数据遗漏或不一致可能导致分析偏差。', 'solutions': '建立标准化的数据采集流程，并引入多源交叉验证机制以提高数据质量。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配优先级', 'output': '根据逻辑顺序安排章节，通常从宏观背景切入（如市场整体表现），再到具体分析（如个股调入调出名单），最后提出策略建议。优先展示核心结论（如指数基金规模增长趋势）。', 'evaluation_criteria': '章节结构是否合理，信息分布是否符合读者的认知路径，核心结论是否得到充分突出。', 'common_issues': '章节安排可能过于松散或缺乏连贯性，影响阅读体验。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先概述全局情况，再深入细节，最后总结策略方向。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑并逐步推进观点', 'output': '通过层层递进的方式展开分析，例如从规则解读（如北证50样本调整规则）到定量计算（如市值排名筛选），再到定性评估（如稀缺性公司潜力）。同时选择适当时机提出风险因素（如高估值企业的业绩不及预期风险）。', 'evaluation_criteria': '论证是否严密，观点是否具有说服力，风险提示是否及时且恰当。', 'common_issues': '论证过程可能跳跃性较强，导致逻辑链条断裂；或对不确定性的处理不够谨慎。', 'solutions': '确保每一步推导都有充分依据，并通过图表、案例等辅助说明复杂问题。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '结合定量数据（如PE TTM、日均成交额）与定性描述（如行业分类估值分布），同时兼顾历史回顾（如过往涨跌幅）与未来展望（如下半年α收益挖掘）。确保信息呈现比例适当。', 'evaluation_criteria': '信息类型是否均衡，是否存在偏重某一方面而忽视其他重要维度的情况。', 'common_issues': '过度依赖单一信息类型（如仅关注定量指标）可能导致分析片面。', 'solutions': '定期检查各部分信息占比，并补充缺失视角以完善整体框架。'}, {'step': 6, 'action': '制作可视化材料增强表达效果', 'output': '利用图表（如折线图、柱状图、表格）直观展示关键数据（如指数基金规模变化、行业市盈率对比），并附注详细来源和计算方法。', 'evaluation_criteria': '图表是否简洁明了，是否能够有效支持文字叙述，是否便于快速理解。', 'common_issues': '图表设计可能过于繁琐或缺乏标注，降低信息传递效率。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，确保每个图表只传达一个核心信息点，并添加必要的解释性注释。'}, {'step': 7, 'action': '撰写最终报告并审校', 'output': '整合所有分析内容形成完整文档，包括标题、目录、正文、图表、附录等部分，并进行语言润色和格式统一。', 'evaluation_criteria': '报告是否条理清晰，表述是否精准，格式是否规范。', 'common_issues': '可能存在语法错误、术语不一致或排版混乱等问题。', 'solutions': '设置专门的校对环节，邀请同行评审或借助自动化工具优化文档质量。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:40:13", "modified_time": "2025-08-14 01:40:13", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "4d4e492891fc470690300e5be6a27337", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的策略报告撰写，包括但不限于指数化投资策略分析、市场风格轮动研究、行业/主题指数轮动策略评估以及可转债投资价值分析等任务。该框架尤其适合需要整合定量和定性信息、进行多维度数据分析并得出明确投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告的核心目标与受众需求', 'output': '定义报告的主要观点和结论（如中证全指的风险溢价百分位、市净率百分位等关键指标），并确保其与客户需求相关联。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且与数据支持一致，受众需求明确。', 'common_issues': '目标模糊或偏离客户需求。', 'solutions': '在开始前与利益相关方沟通确认目标，确保所有内容围绕核心需求展开。'}, {'step': 2, 'action': '设计章节结构以逻辑递进的方式呈现信息', 'output': '将报告分为宽基指数择时、市场风格轮动、行业/主题指数轮动、可转债指数增强等部分，每部分独立但相互关联。', 'completion_criteria': '章节安排合理，逻辑清晰，能够引导读者逐步理解核心结论。', 'common_issues': '章节间缺乏连贯性或信息冗余。', 'solutions': '通过大纲预览检查逻辑链条完整性，去除重复内容，强化过渡段落。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论，并辅以数据支撑', 'output': '在报告开头直接列出主要观点（如风险溢价百分位、市净率百分位等），并在后续章节详细解释这些结论的依据。', 'completion_criteria': '核心结论突出，数据支持充分，且易于快速抓取。', 'common_issues': '核心结论被埋没在细节中或缺乏数据支撑。', 'solutions': '使用图表、表格等形式直观展示数据，同时在正文开头总结关键发现。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，历史与预测数据', 'output': '结合历史数据（如近6个月表现）与当前状态（如最新时点的乖离率），并提出未来可能的趋势（如成长风格占优）。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例适当，历史与预测数据分布均衡。', 'common_issues': '过于依赖单一类型数据或忽视预测的重要性。', 'solutions': '建立标准化模板，强制要求每个部分包含定量与定性分析，并加入对未来趋势的讨论。'}, {'step': 5, 'action': '采用层次化的论证路径，逐步推导观点', 'output': '从基础指标（如风险溢价百分位）到复杂策略（如双动量轮动策略），逐层深入分析，形成完整的逻辑链条。', 'completion_criteria': '论证过程条理清晰，每一步都有明确的数据或理论支持。', 'common_issues': '论证跳跃过大或缺乏中间步骤。', 'solutions': '为每个论点提供详细的计算公式或参考文献，确保逻辑严密。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素并提供应对建议', 'output': '在分析过程中穿插风险提示（如宏观经济变化、行业增长不及预期等），并针对不同情景提出具体建议（如淡化估值因素影响）。', 'completion_criteria': '风险提示全面且有针对性，建议切实可行。', 'common_issues': '忽略潜在风险或建议空泛无操作性。', 'solutions': '设立专门的风险评估模块，系统梳理可能的风险点，并结合实际案例制定应对措施。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过对比不同市场风格（如成长 vs 价值）、不同属性品种（如偏股性 vs 偏债性）的表现，识别最优选择，同时承认其他可能性的存在。', 'completion_criteria': '对不确定性有清晰的认识，且能提供多种备选方案。', 'common_issues': '对不确定性避而不谈或过度简化。', 'solutions': '利用敏感性分析工具量化不确定性范围，并在结论中明确说明假设条件。'}, {'step': 8, 'action': '整理参考资料和声明法律合规性', 'output': '附上数据来源、免责声明、分析师声明等内容，确保报告合法合规。', 'completion_criteria': '所有引用数据均有可靠来源，法律声明完整无遗漏。', 'common_issues': '数据来源不透明或法律声明缺失。', 'solutions': '设置统一的格式模板，自动插入必要的法律声明和参考文献列表。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:41:41", "modified_time": "2025-08-14 01:41:41", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "36d42110047a4ed78adc61c3b64771ff", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、大类资产配置分析、政策影响评估以及宏观经济与市场联动分析等任务，尤其在需要结合国内外政策动态、金融市场表现和风险因素进行综合研判的场景中具有高度适用性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义分析的核心主题（如政策对市场的影响、资产轮动趋势）及关键问题（如政策导向如何影响权益、固收、外汇等市场）。', 'completion_criteria': '形成清晰的问题清单和分析框架，确保所有相关维度（政策、经济数据、市场表现）被覆盖。', 'common_issues': '可能忽略某些关键变量或低估跨领域影响。', 'solutions': '通过团队头脑风暴或参考类似成功案例，确保全面性。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '从可靠来源获取定量数据（如PMI、非农就业数据、利率变化）和定性信息（如政策声明、会议纪要），并按时间线或主题分类整理。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且无重大遗漏，关键指标有明确的时间序列对比。', 'common_issues': '数据来源不一致或更新滞后。', 'solutions': '优先使用权威数据库（如Wind、Bloomberg），并设置数据校验机制。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序组织章节，通常包括政策要闻、市场回顾、政策影响分析、未来展望与风险提示；确保核心结论（如政策导向对市场的影响）优先展示。', 'completion_criteria': '章节安排符合“从宏观到微观”的递进逻辑，核心结论突出且易于理解。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或信息分布失衡。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先概述全局再细化分析，最后总结核心观点。'}, {'step': 4, 'action': '进行多层次论证与风险评估', 'output': '通过历史对比、定量分析与定性推导逐步建立观点；在适当时机引入风险因素（如地缘政治不确定性、政策执行风险）并提供应对策略。', 'completion_criteria': '论证链条完整，观点层层递进，风险提示具体且具有可操作性。', 'common_issues': '论证过于片面或忽视潜在风险。', 'solutions': '引入多方视角验证假设，并设置专门章节讨论不确定性和多种可能性。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '合理分配定量数据（如图表、统计结果）与定性分析（如政策解读、专家观点），确保两者相辅相成。', 'completion_criteria': '定量信息支撑定性结论，且呈现形式直观易懂（如图表辅助说明）。', 'common_issues': '定量数据过多导致冗长，或定性分析缺乏数据支撑。', 'solutions': '限定每个部分的数据量，确保每张图表都有明确的解读和结论。'}, {'step': 6, 'action': '提出可操作的展望与建议', 'output': '基于当前分析，对未来市场走势或政策效应给出具体预测与建议（如资产配置方向、风险规避策略）。', 'completion_criteria': '展望具有前瞻性且建议切实可行，能为决策者提供明确指导。', 'common_issues': '建议过于笼统或脱离实际。', 'solutions': '结合历史经验与当前环境，提出具体情境下的行动方案。'}, {'step': 7, 'action': '审查与优化报告内容', 'output': '检查报告的语言表达是否准确、逻辑是否连贯、格式是否统一，并根据反馈进行修改完善。', 'completion_criteria': '报告内容无明显错误，语言精炼且专业性强，适合目标受众阅读。', 'common_issues': '细节错误或表述模糊。', 'solutions': '采用多人交叉审阅机制，借助工具检查语法与格式问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:42:47", "modified_time": "2025-08-14 01:42:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "54c16ba9bfe14765a079649af8948679", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于需要对行业分红政策、股息率变化及其影响进行深度研究的金融分析任务，例如银行股分红策略分析、投资标的分红潜力评估、股息率变动预测等。也适用于涉及定量与定性数据结合、历史与预测趋势对比的复杂研究报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和分析目标', 'output': '提炼出报告的核心结论，例如‘中报分红将显著提升股息率’，并围绕其构建整体逻辑框架。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且具有实际指导意义；目标读者能够快速理解报告的重点。', 'common_issues': '核心观点可能过于笼统或缺乏数据支持。', 'solutions': '确保核心观点基于初步数据分析，并在后续章节逐步验证。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，划分信息优先级', 'output': '按照‘背景→问题→分析→结论’的顺序安排章节，确保每部分逻辑递进。例如：第1章介绍分红对股息率的影响机制，第2章分析近期股息率下降原因，第3章预测未来分红对股息率的提升。', 'completion_criteria': '章节内容逻辑清晰，信息分布合理，优先展示关键结论和支撑数据。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或信息重复。', 'solutions': '使用大纲工具提前梳理章节间关系，避免冗余内容。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '从公开渠道获取分红金额、股息率、股价等数据，并结合监管政策、市场趋势等定性信息形成数据集。', 'completion_criteria': '数据准确、全面，来源可靠；定性信息与定量数据相辅相成。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，定性信息难以量化。', 'solutions': '交叉验证数据来源，通过假设和敏感性分析补充不确定性。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证路径，分解复杂问题', 'output': '将复杂问题拆解为多个子问题，逐层分析。例如：先计算分红对股息率的影响系数，再结合不同银行的分红节奏预测未来股息率变化。', 'completion_criteria': '论证过程条理清晰，每个子问题都有明确的数据或逻辑支持。', 'common_issues': '论证链条断裂或逻辑跳跃。', 'solutions': '确保每个步骤有明确的输入和输出，必要时增加中间推导环节。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过情景分析（如保守、中性、乐观假设）和敏感性测试评估不同结果的可能性。例如：预测2026年分红规模时，采用复合增速和最低增速作为区间。', 'completion_criteria': '不确定性得到充分讨论，结论稳健且具备弹性。', 'common_issues': '忽略极端情况或过度依赖单一假设。', 'solutions': '引入多维度假设，明确每种情景的概率和影响。'}, {'step': 6, 'action': '设计图表和可视化工具，突出关键信息', 'output': '制作直观的图表（如柱状图、折线图、表格），清晰展示关键数据和趋势。例如：用柱状图对比不同银行的分红金额占比。', 'completion_criteria': '图表简洁明了，能有效辅助文字说明，增强可读性。', 'common_issues': '图表过于复杂或信息过载。', 'solutions': '遵循‘一图一意’原则，避免在一个图表中展示过多信息。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出风险提示', 'output': '汇总主要发现，强调未来股息率提升的具体时间和幅度，同时列出潜在风险因素（如分红规模偏差、市场波动）。', 'completion_criteria': '结论简明扼要，风险提示全面且具体。', 'common_issues': '忽视风险提示或表述模糊。', 'solutions': '系统梳理所有可能的风险点，并提供应对建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:44:20", "modified_time": "2025-08-14 01:44:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f1c44f1c5a1c47a2adca638d4fee2a7f", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的策略绩效评估报告、投资组合分析、ESG相关研究以及量化投资策略的阶段性表现总结。这类任务通常需要结合定量与定性分析，突出超额收益、风险控制和策略逻辑，并向专业投资者提供清晰的决策支持。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标与关键信息优先级', 'output': '确定报告的核心结论（如超额收益数据）及优先展示的信息层次（如策略表现、相对基准的优劣势）。', 'completion_criteria': '核心观点部分清晰呈现了本周策略表现的关键指标（如超额收益、夏普比率），并以简洁语言概述背景逻辑。', 'common_issues': '信息堆砌过多，未能快速聚焦到核心结论。', 'solutions': '在撰写前梳理出最重要的3-5个数据点，确保这些内容在报告开头部分直接呈现。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并合理分布内容', 'output': '设计报告目录，将内容分为策略表现、数据分析、附录和支持材料等模块，确保逻辑清晰且层次分明。', 'completion_criteria': '每个章节的内容围绕特定主题展开，避免重复或跳跃式叙述；图表与文字说明紧密结合。', 'common_issues': '章节之间缺乏连贯性，导致阅读体验割裂。', 'solutions': '采用‘总-分’结构：先总体概述策略逻辑，再逐步深入细节，最后通过附录补充技术性说明。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，平衡历史与预测视角', 'output': '提供详实的定量数据（如收益率统计表）的同时，辅以定性解释（如策略背后的理论依据），并兼顾短期表现与长期趋势。', 'completion_criteria': '定量数据覆盖多个时间维度（如最近1个月、6个月、成立以来），定性分析能够有效支撑数据解读。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，忽略对不确定性的讨论。', 'solutions': '在每组数据后添加简短注释，阐明其意义及潜在影响；对于未来展望，明确提及假设条件和可能偏差。'}, {'step': 4, 'action': '建立递进式论证路径，强化逻辑链条', 'output': '从策略理念出发，逐步推导至具体表现数据，并通过对比基准指数验证策略有效性。', 'completion_criteria': '每一层论证都建立在前一层基础上，形成完整闭环；例如，从ESG筛选方法论到实际收益结果，再到风险提示。', 'common_issues': '论证过程断裂，缺乏对因果关系的充分阐述。', 'solutions': '使用‘因为→所以→因此’的逻辑模板，确保每一步推导都有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素，处理不确定性', 'output': '在报告末尾设置专门的风险提示章节，系统列举可能影响策略表现的因素，并提出应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示不仅列出问题，还包含对可能性大小的评估及缓解措施。', 'common_issues': '风险因素被轻描淡写或完全忽略。', 'solutions': '提前制定风险清单，根据历史数据和市场环境动态调整权重；同时，用案例说明类似情境下的后果。'}, {'step': 6, 'action': '优化视觉呈现，提升信息传递效率', 'output': '利用图表直观展示复杂数据，配以精准的文字标注，帮助读者快速抓住重点。', 'completion_criteria': '所有图表均配有标题、来源声明和必要的图例说明；视觉元素与正文内容高度契合。', 'common_issues': '图表设计混乱，难以理解。', 'solutions': '遵循‘一图一意’原则，确保每张图表只表达一个核心思想；尽量减少颜色种类，保持风格统一。'}, {'step': 7, 'action': '复核与润色，确保报告质量', 'output': '检查语法错误、数据准确性以及格式一致性，最终生成正式版本。', 'completion_criteria': '报告无明显错漏，整体排版美观，便于打印或电子传播。', 'common_issues': '低级错误频现，损害专业形象。', 'solutions': '安排至少两名团队成员交叉校对，重点关注数字和公式计算是否正确。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:46:18", "modified_time": "2025-08-14 01:46:18", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9d7eddd85f8a481483239b9229e1dbc6", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于需要综合分析宏观经济、行业动态和资本市场表现的金融研究报告制作，例如投资策略报告、行业深度研究、政策影响评估或区域经济分析等。尤其适合涉及多层次数据整合（如宏观与微观）、多维度信息展示（如定量与定性）以及复杂论证逻辑的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '清晰定义报告的核心目标（如提供投资参考、解读政策影响），并根据受众特点（如机构投资者、企业决策者）确定内容深度与风格。', 'evaluation_criteria': '是否准确识别了核心目标与受众需求，并在后续步骤中保持一致性。', 'common_issues': '目标模糊或偏离实际需求，导致内容冗余或重点不突出。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认目标，建立明确的提纲以确保方向一致。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构与信息优先级', 'output': '设计一个逻辑清晰的目录结构，按照从宏观到微观、从政策到市场的顺序组织内容；优先展示对决策最具影响力的结论与数据。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系，关键信息是否在显眼位置呈现。', 'common_issues': '章节间衔接不流畅，信息分布失衡，次要内容占据过多篇幅。', 'solutions': '采用“倒金字塔”原则，将核心结论前置，同时利用小标题和图表增强可读性。'}, {'step': 3, 'action': '收集与整理数据及政策信息', 'output': '系统搜集全国及区域层面的最新政策文件、统计数据、市场表现等资料，分类归档为定量（如PMI指数）与定性（如政策解读）两类。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠，覆盖范围是否全面且时效性强。', 'common_issues': '数据更新滞后或片面依赖单一来源，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '使用多样化的数据源（如官方统计、第三方数据库），并注明引用出处以提高透明度。'}, {'step': 4, 'action': '逐步建立观点与论证路径', 'output': '基于数据与政策信息，分层次提出主要观点，并运用因果分析、对比分析等方法进行支撑，形成层层递进的论证链条。', 'evaluation_criteria': '观点是否具有逻辑连贯性，论证过程是否充分且无明显漏洞。', 'common_issues': '论证跳跃过大或证据不足，使读者难以信服。', 'solutions': '每项观点都应辅以具体案例或数据支持，必要时加入专家意见作为补充。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的比重', 'output': '合理分配历史回顾、现状描述与未来预测的内容比例，确保既体现当前趋势又展望未来发展潜力。', 'evaluation_criteria': '各部分信息量是否均衡，是否存在过度偏向某一方面的情况。', 'common_issues': '历史背景过长或预测过于乐观/悲观，影响整体客观性。', 'solutions': '设定固定篇幅限制，严格控制历史与预测部分的占比，强调实证分析。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性与多种可能性', 'output': '针对风险因素与未知变量，采用情景分析法（如基准、乐观、悲观三种情景）予以阐述，并结合敏感性测试说明潜在影响。', 'evaluation_criteria': '是否全面识别了关键风险点，并提供了合理的应对建议。', 'common_issues': '忽视潜在风险或仅简单提及，未深入探讨解决方案。', 'solutions': '设立专门的风险模块，详细讨论各种可能情况及其缓解措施。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与投资建议', 'output': '提炼核心发现，给出明确的操作指引（如买入、持有或卖出评级），并附带适用条件与注意事项。', 'evaluation_criteria': '总结是否简洁有力，建议是否具体可行且贴合实际情况。', 'common_issues': '建议泛化或脱离实际，无法直接指导投资决策。', 'solutions': '结合具体标的与市场环境，制定差异化建议，避免一刀切。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表达形式', 'output': '检查语言表述是否准确、图表是否直观，并调整格式以提升视觉效果与阅读体验。', 'evaluation_criteria': '报告是否易于理解，是否存在语法错误或排版问题。', 'common_issues': '术语晦涩难懂或图表信息混乱，降低专业性与可信度。', 'solutions': '邀请同行评审，模拟目标受众反馈，持续改进内容质量。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:47:50", "modified_time": "2025-08-14 01:47:50", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "aa54bedbd1a44423a5d8bedbc07059dc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司财务与业务前景评估等任务。尤其适合需要结合定量与定性分析，同时涵盖历史数据、当前表现和未来预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心主题和关键问题，例如：公司业绩增长驱动因素、行业趋势或投资评级建议。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括报告的核心目标，并列出3-5个关键问题。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关方（如客户或团队）沟通，提炼出最紧迫的问题作为分析重点。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '完整的数据集，包括公司财务数据（如收入、利润、毛利率等）、行业数据（如市场规模、增长率）和外部环境信息（如政策、技术趋势）。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠且经过初步清洗，确保无明显错误或遗漏。', 'common_issues': '数据不完整或质量不高，影响后续分析的准确性。', 'solutions': '优先使用权威来源（如公司财报、行业协会报告），并对数据进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与逻辑框架', 'output': '报告的大纲，包含引言、数据分析、结论与建议等部分，各部分逻辑清晰且层层递进。', 'completion_criteria': '每章节有明确的目标和内容范围，整体结构符合“问题-分析-解决方案”的逻辑。', 'common_issues': '章节安排不合理，导致信息冗余或逻辑断裂。', 'solutions': '参考成功案例的结构设计，确保每一部分都服务于核心目标。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量分析与定性评估', 'output': '对财务指标、市场数据等进行详细分析，结合行业趋势、公司战略等定性信息得出初步结论。', 'completion_criteria': '定量分析结果准确，定性评估有据可依，两者结合能够有效支持核心观点。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，无法形成统一的结论。', 'solutions': '在分析过程中不断回顾核心问题，确保两种分析方法相互补充。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素与不确定性分析', 'output': '识别主要风险点（如市场波动、政策变化、技术迭代）并评估其潜在影响。', 'completion_criteria': '风险因素全面且具体，分析方法科学合理（如情景分析、敏感性分析）。', 'common_issues': '忽视潜在风险或分析过于笼统，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '从历史数据中寻找类似案例，结合行业专家意见细化风险分析。'}, {'step': 6, 'action': '形成最终结论与投资建议', 'output': '基于前文分析得出明确的投资评级（如“推荐”或“回避”）及具体理由。', 'completion_criteria': '结论与分析过程一致，建议具有可操作性且符合目标受众需求。', 'common_issues': '结论与分析脱节，或建议过于模糊。', 'solutions': '在撰写结论时反复核对分析结果，确保逻辑严密且语言简洁明了。'}, {'step': 7, 'action': '优化信息展示与视觉呈现', 'output': '图表、文字排版清晰，重点信息突出，便于读者快速抓住核心内容。', 'completion_criteria': '报告易于阅读，关键数据和结论一目了然。', 'common_issues': '信息堆砌过多，缺乏层次感和重点。', 'solutions': '使用分层标题、加粗字体和图表标注等方式突出核心信息。'}, {'step': 8, 'action': '复核与校正', 'output': '经过校正的最终版本，确保内容无误且格式规范。', 'completion_criteria': '报告无事实性错误，语言表达流畅，符合公司或机构的标准。', 'common_issues': '忽略细节错误（如拼写、单位不一致），影响专业形象。', 'solutions': '采用多人交叉检查机制，确保每个细节都被仔细审查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:49:59", "modified_time": "2025-08-14 01:49:59", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3cbb13bf56684cf78210d29623d0d1ce", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济政策解读、资本市场趋势分析等任务，尤其是需要结合政策导向、经济数据和市场动态进行综合研判的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与核心问题', 'output': '定义报告的核心主题（如本次为“落实落细政策，巩固经济与资本市场回升向好势头”）及关键问题（如当前经济形势、下半年政策部署等）。', 'criteria_for_completion': '报告主题清晰，能够准确反映客户需求或市场关注点；关键问题覆盖全面且逻辑关联紧密。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '主题过于宽泛或模糊。', '解决方案': '通过初步调研锁定核心议题，并与团队讨论确认聚焦方向。'}}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础信息', 'output': '系统性收集相关数据（如GDP增长率、CPI、PPI等）、政策文件（如政治局会议纪要）、权威观点（如官方媒体解读）以及历史案例。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠，涵盖定量与定性信息；政策内容完整无遗漏；历史案例具有代表性。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '数据不全或过时。', '解决方案': '确保使用最新公开数据，并交叉验证多个来源以提高准确性。'}}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与优先级排序', 'output': '根据逻辑递进关系安排章节顺序，例如先分析宏观形势，再提出具体政策部署，最后提示风险。', 'criteria_for_completion': '章节结构合理，符合读者认知习惯；信息展示优先级突出重点，避免冗余。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '章节间逻辑断裂或重复。', '解决方案': '采用思维导图工具梳理各部分之间的逻辑联系，剔除冗余内容。'}}, {'step': 4, 'action': '构建论证路径与分解核心结论', 'output': '逐层推导观点，从宏观环境到微观领域逐步展开，同时提炼出每部分的核心结论（如“保持政策连续性稳定性，增强灵活性预见性”）。', 'criteria_for_completion': '论证过程严谨，观点层层递进；核心结论明确易懂，便于快速抓住重点。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '论证缺乏说服力或跳跃式推理。', '解决方案': '引用权威数据支撑每个论点，并确保前后衔接自然流畅。'}}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '将定量数据（如经济指标表）与定性分析（如政策解读）有机结合，同时兼顾历史回顾与未来预测。', 'criteria_for_completion': '各类信息比例均衡，既不过于偏重某一方面，又能有效补充彼此不足。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '信息失衡导致理解困难。', '解决方案': '定期审视各部分内容占比，必要时增加图表或注释辅助说明。'}}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险提示与不确定性处理', 'output': '在适当位置（通常靠近结尾）加入风险因素分析（如政策落实进度不及预期），并提供可能的情景假设。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面但不过度渲染；情景假设基于现实可能性而非主观臆测。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '风险描述过于笼统或忽视潜在隐患。', '解决方案': '结合实际案例细化风险描述，并参考专家意见完善情景假设。'}}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与投资建议', 'output': '概括全文核心发现，并给出具体的行动指南（如“增强国内资本市场的吸引力和包容性”）。', 'criteria_for_completion': '总结简明扼要，直击要害；投资建议切实可行且针对性强。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '建议空洞或脱离实际。', '解决方案': '确保建议来源于前述分析结果，避免泛泛而谈。'}}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表达', 'output': '检查语言是否专业规范，图表是否清晰直观，整体排版是否美观整洁。', 'criteria_for_completion': '文本无语法错误，术语运用得当；图表设计简洁明了，易于理解。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '表达晦涩难懂或格式混乱。', '解决方案': '邀请同行评审，采纳反馈意见改进表达方式与视觉呈现。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:51:54", "modified_time": "2025-08-14 01:51:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "401ec7b598604f818ec01315a4beefb6", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要从宏观到微观逐步展开的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理相关市场数据，包括但不限于指数表现、成交量、行业涨跌幅等。', 'output': '生成初步数据表格或图表，确保信息准确且来源可靠。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，无明显遗漏；来源标注清晰。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠。', 'solutions': '优先使用权威数据源（如Wind、同花顺iFinD），并交叉验证数据一致性。'}, {'step': 2, 'action': '撰写市场回顾，概述当天市场的整体表现，突出核心结论（如指数涨跌幅、量能变化）。', 'output': '一段简洁的文字描述，附带关键数据支持。', 'completion_criteria': '核心结论清晰，且有数据支撑；语言简练易懂。', 'common_issues': '过于冗长或缺乏数据支撑。', 'solutions': '提炼核心信息，避免过多细节；确保每个结论都有数据佐证。'}, {'step': 3, 'action': '列出主要风险因素，提前揭示潜在市场扰动。', 'output': '一段简短但明确的风险提示，涵盖政策、国际环境等关键变量。', 'completion_criteria': '风险提示具有前瞻性，且与后续分析逻辑一致。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或与后续分析脱节。', 'solutions': '结合最新政策和市场动态，确保风险提示具体且相关。'}, {'step': 4, 'action': '整理当日重要新闻和政策动态，筛选对市场有重大影响的事件。', 'output': '一份精选的新闻摘要，附带简要分析其对市场的影响。', 'completion_criteria': '新闻选择精准，分析逻辑清晰。', 'common_issues': '新闻选择不够聚焦或分析流于表面。', 'solutions': '优先选择与市场表现直接相关的新闻，并结合数据进行深入解读。'}, {'step': 5, 'action': '分析指数、板块和资金表现，结合图表展示数据。', 'output': '一系列图表和文字分析，涵盖指数涨跌幅、板块轮动、资金流向等。', 'completion_criteria': '图表直观，文字分析逻辑清晰且与图表一致。', 'common_issues': '图表信息过载或文字分析与图表不符。', 'solutions': '精简图表内容，确保每张图表只传递一个核心信息；文字分析紧扣图表数据。'}, {'step': 6, 'action': '总结并展望，提出对未来市场的预测性分析。', 'output': '一段总结性文字，包含对未来趋势的判断及潜在风险。', 'completion_criteria': '预测性分析基于已有数据和逻辑推导，避免主观臆断。', 'common_issues': '预测过于绝对或缺乏依据。', 'solutions': '采用假设情景分析法，列举多种可能性并说明其概率。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:54:07", "modified_time": "2025-08-14 01:54:07", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5bf886d5178f4b64a4437ec9be04b075", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势研判类金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性信息进行综合评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '定义清晰的研究主题和目标（如：A股市场走势综述及后市研判），并确定核心关注点（如：市场表现、行业热点、投资机会）。', 'how_to_judge_completion': '是否明确了具体的研究范围和目标，并能用简洁语言概括核心问题。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '目标过于宽泛或模糊', 'solution': '通过细化问题（如限定时间范围、特定行业或指数）来聚焦分析方向。'}}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '收集市场表现数据（如主要指数涨跌幅、成交量）、行业分类数据（如中信一级行业涨跌幅分布）以及宏观经济背景信息（如美联储议息会议结果）。', 'how_to_judge_completion': '是否涵盖了所有必要的数据维度，且数据来源可靠、更新及时。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '数据不完整或过时', 'solution': '确保使用权威数据库（如Wind）并验证数据的时效性，补充缺失信息。'}}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序组织内容，通常包括市场综述、数据分析、后市研判及投资建议等部分，优先展示核心结论（如短期震荡上行趋势）。', 'how_to_judge_completion': '是否遵循从整体到局部的逻辑结构，核心结论是否在前几段突出呈现。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '信息堆砌无重点', 'solution': '先提炼关键发现，再围绕其展开详细分析，避免冗长描述。'}}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析相结合', 'output': '结合定量指标（如市盈率、成交量）与定性判断（如政策影响、资金流入趋势）得出综合结论。', 'how_to_judge_completion': '是否实现了定量与定性分析的平衡，且两者之间有清晰的逻辑关联。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '定量与定性脱节', 'solution': '确保每项定性观点都有相应的定量数据支撑，同时解释数据背后的意义。'}}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素并探讨不确定性', 'output': '列出可能的风险点（如海外超预期衰退、国内政策变化），并在合理时机提出应对策略。', 'how_to_judge_completion': '是否全面覆盖了潜在风险，且风险提示出现在结论之后以保持客观性。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '风险提示不足或过于笼统', 'solution': '针对每个风险点提供具体案例或数据支持，并说明其对市场的潜在影响。'}}, {'step': 6, 'action': '形成投资建议并总结核心观点', 'output': '基于前述分析，给出明确的投资方向（如科技成长+周期制造双主线）及相关行业推荐（如光伏设备、医药、银行）。', 'how_to_judge_completion': '是否提出了可操作性强的投资建议，且总结能够复盘全文要点。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '建议缺乏针对性或可行性', 'solution': '根据分析结果筛选出最具潜力的标的，并附上简明理由。'}}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告表达', 'output': '检查语言表述是否精炼准确，图表是否直观易懂，格式是否统一规范。', 'how_to_judge_completion': '是否达到专业水准，无明显语法错误，且图表与文字相辅相成。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '表达冗长或图表复杂难懂', 'solution': '删减冗余内容，简化图表设计，并增加注释帮助理解。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:55:25", "modified_time": "2025-08-14 01:55:25", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9ca54fdbe46d4235aea989ec1fae3a5b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于大类资产配置分析、投资策略报告撰写、市场趋势预测等金融分析任务，尤其适合需要综合定量和定性信息、结合宏观与微观视角的复杂场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '清晰界定研究主题（如A股、港股、美股、黄金等）及时间跨度（如月度或季度），并确定输出形式（如报告、图表或模型）。', 'how_to_judge_success': '目标是否具体且具有可操作性；范围是否覆盖所有关键变量；输出形式是否符合受众需求。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '目标过于宽泛导致难以聚焦。', '解决方案': '通过初步数据扫描和团队讨论，缩小研究范围至核心问题。'}}, {'step': 2, 'action': '构建多维度分析框架', 'output': '设计包含基本面、资金面、国际面、估值面和技术面等维度的综合分析框架，并分配权重。', 'how_to_judge_success': '框架是否全面覆盖影响市场的关键因素；各维度权重分配是否合理且有依据。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '某些重要维度可能被忽略。', '解决方案': '参考历史成功案例，确保涵盖所有相关维度，并根据最新市场动态调整权重。'}}, {'step': 3, 'action': '收集与处理数据', 'output': '从可靠来源获取宏观经济指标、行业数据、市场情绪指标等，并进行清洗和标准化处理。', 'how_to_judge_success': '数据是否准确、完整且及时；处理后的数据是否便于后续建模和分析。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '数据质量参差不齐或缺失。', '解决方案': '采用插值法填补缺失值，或使用替代指标补充不足的数据点。'}}, {'step': 4, 'action': '建立量化模型', 'output': '基于选定框架开发低频和高频择时模型，计算各维度得分并汇总为综合信号。', 'how_to_judge_success': '模型结果是否与历史表现高度吻合；是否能有效捕捉市场变化趋势。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '模型可能出现过度拟合。', '解决方案': '增加交叉验证环节，避免单一时间段内的偶然性干扰。'}}, {'step': 5, 'action': '整合定性分析', 'output': '结合政策解读、事件驱动分析、地缘政治风险等因素，对量化结果进行补充说明。', 'how_to_judge_success': '定性分析是否逻辑严密并与量化结论一致；是否揭示了潜在风险和机会。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '定性分析缺乏深度或偏离主题。', '解决方案': '引入专家意见或外部研究报告作为支持材料，增强分析说服力。'}}, {'step': 6, 'action': '形成核心结论', 'output': '提炼出简洁明了的核心观点（如“震荡后重振旗鼓”），并辅以详细论证路径。', 'how_to_judge_success': '结论是否直击要点；是否能够指导实际投资决策。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '结论模糊或冗长。', '解决方案': '反复打磨语言表达，确保每句话都服务于核心论点。'}}, {'step': 7, 'action': '可视化展示与优先级排序', 'output': '制作直观易懂的图表（如收益率统计、风险趋势图），并将核心结论置于显眼位置。', 'how_to_judge_success': '图表是否清晰传达信息；优先级排序是否符合受众关注重点。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '图表过于复杂导致理解困难。', '解决方案': '遵循“少即是多”的原则，仅保留最关键的信息元素。'}}, {'step': 8, 'action': '提出风险提示与应对措施', 'output': '识别潜在风险（如政策不确定性、突发事件），并给出针对性建议。', 'how_to_judge_success': '风险提示是否全面且具前瞻性；应对措施是否切实可行。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '风险提示流于表面。', '解决方案': '结合情景模拟和压力测试，提供具体的预警指标和触发条件。'}}, {'step': 9, 'action': '复盘与优化', 'output': '回顾整个分析过程，总结经验教训，记录改进方向。', 'how_to_judge_success': '是否有明确的改进建议；是否为未来类似项目积累了宝贵经验。', 'common_problems_and_solutions': {'问题': '复盘环节被忽视。', '解决方案': '设置固定时间窗口专门用于反思和总结，形成制度化习惯。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:57:20", "modified_time": "2025-08-14 01:57:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "54263c8e791c44a1978fd9991cf82f66", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、跨市场关联性分析、投资策略制定等任务，尤其是需要结合历史数据、定量与定性分析、风险因素评估的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心问题和目标', 'output': '定义清晰的研究主题（如中美股市能否逐渐脱钩），确定研究的核心结论方向。', 'completion_criteria': '核心问题是否明确、目标是否具体且可验证。', 'common_issues': '问题过于宽泛或模糊。应对方法：通过初步讨论或文献回顾聚焦问题范围。', 'example': '明确研究主题为中美股市相关性及未来可能的脱钩趋势。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理历史数据', 'output': '整理关键历史事件和数据（如美股剧烈波动期间A股的表现、日美股市的历史相关性数据）。', 'completion_criteria': '数据是否覆盖了足够长的时间跨度，是否具有代表性。', 'common_issues': '数据不完整或时间跨度不足。应对方法：补充缺失数据或扩大数据来源。', 'example': '整理2000年以来美股剧烈波动期A股的表现数据，以及日美股市的相关性数据。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构和信息优先级', 'output': '设计报告的章节结构，确保逻辑清晰且信息展示优先级合理（如先呈现核心结论，再展开详细分析）。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合从整体到局部的逻辑顺序，核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节逻辑混乱或重点不突出。应对方法：重新梳理章节结构，确保结论先行。', 'example': '将核心结论放在开头，随后分为历史数据分析、案例对比、当前市场判断等部分。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '结合定量数据（如涨跌幅统计）和定性分析（如经济背景、政策影响）得出阶段性结论。', 'completion_criteria': '定量与定性分析是否平衡，结论是否有充分的数据支持。', 'common_issues': '过度依赖定性分析或忽略定量支持。应对方法：增加数据图表，强化论证。', 'example': '通过2000年以来美股剧烈波动期A股表现的统计数据，结合估值差异和经济背景得出中美股市可能脱钩的结论。'}, {'step': 5, 'action': '引入对比案例以增强论证', 'output': '选择合适的对比案例（如日本股市与美股的历史关系），用以支持核心观点。', 'completion_criteria': '案例是否贴合主题，是否能有效增强论证。', 'common_issues': '案例选择不当或缺乏相关性。应对方法：重新筛选更具代表性的案例。', 'example': '通过日美股市在1965-1980年和1990-2000年的背离案例，说明股市脱钩的可能性。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素并评估不确定性', 'output': '列出主要风险因素（如房地产下行风险、美股剧烈波动），并评估其对结论的影响。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面，是否提供了合理的应对建议。', 'common_issues': '忽视潜在风险或评估过于乐观。应对方法：增加敏感性分析或情景假设。', 'example': '指出房地产超预期下行和美股剧烈波动可能导致历史规律失效的风险。'}, {'step': 7, 'action': '总结并提出配置建议', 'output': '基于分析结果，提出具体的市场配置建议（如增配非银金融、周期股等）。', 'completion_criteria': '建议是否具体且可操作，是否与分析结论一致。', 'common_issues': '建议过于笼统或脱离实际。应对方法：细化建议内容，提供具体标的或策略。', 'example': '建议增加弹性配置，重点关注非银金融、有色金属等行业。'}, {'step': 8, 'action': '制作可视化图表', 'output': '根据分析内容制作图表（如涨跌幅对比图、估值差异图），以直观展示数据和结论。', 'completion_criteria': '图表是否清晰易懂，是否能有效支持分析内容。', 'common_issues': '图表信息过载或难以理解。应对方法：简化图表设计，突出关键信息。', 'example': '制作A股与美股估值差异图，直观展示中美股市脱钩的可能性。'}, {'step': 9, 'action': '撰写最终报告并审核', 'output': '整合所有章节内容，完成报告撰写，并进行内部审核以确保质量。', 'completion_criteria': '报告是否逻辑清晰、内容完整，是否经过严格校对。', 'common_issues': '内容存在遗漏或错误。应对方法：组织多轮审阅，确保准确性。', 'example': '完成《中美股市能否逐渐脱钩》的策略周报，并提交团队审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 01:59:34", "modified_time": "2025-08-14 01:59:34", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0e568c9a28904496a8a1cc66b721bf6c", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、投资标的筛选及风险评估报告等金融分析任务。它特别适合需要结合定量与定性信息，从多维度解读市场动态并提出投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求', 'output': '一份清晰的研究目标文档，包括分析的核心问题、目标受众（如投资者、管理层）以及预期成果形式（如日报、专题报告）。', 'criteria_for_success': '目标是否具体且可操作，能否准确反映受众的关注点和决策需求。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '目标过于宽泛或模糊', 'solution': '通过与利益相关方沟通，明确核心问题和优先级。例如，本次案例中聚焦于宏观经济数据对市场的潜在影响。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集和整理关键数据', 'output': '一个包含定量和定性数据的数据集，涵盖宏观指标（如PMI指数）、行业动态（如房地产销售数据）以及市场表现（如A股指数、成交额等）。', 'criteria_for_success': '数据是否全面、准确且来源可靠，是否能支持后续分析。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据缺失或不完整', 'solution': '利用替代数据源或补充历史数据，并在分析中注明局限性。例如，本次案例中引用了国家统计局和Wind数据平台的权威数据。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '一个逻辑清晰的章节框架，按重要性排序展示核心结论、支撑数据和背景信息。', 'criteria_for_success': '章节结构是否符合“结论先行”原则，是否能引导读者快速抓住重点。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '信息堆砌导致重点不突出', 'solution': '采用倒金字塔结构，先呈现核心结论，再逐步展开细节。例如，本次案例中首先列出7月PMI数据及其影响，随后深入分析原因。'}]}, {'step': 4, 'action': '进行分层论证，建立观点链条', 'output': '一系列层层递进的论证段落，每一段均围绕一个子主题展开，并通过数据和逻辑推导得出结论。', 'criteria_for_success': '论证是否连贯且具有说服力，是否能有效回应初始问题。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证逻辑断裂或缺乏数据支持', 'solution': '确保每个观点都有数据或事实支撑，并使用过渡句连接不同段落。例如，本次案例中通过季节性因素、天气影响和出口数据变化解释PMI下降原因。'}]}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '一篇综合使用图表、统计数据和文字分析的报告，既能直观展示趋势，又能深入探讨背后的原因。', 'criteria_for_success': '定量与定性信息是否相辅相成，是否能帮助读者全面理解问题。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '过度依赖单一类型信息', 'solution': '确保每一页内容都包含至少一种定量数据（如图表）和一段定性分析（如专家点评）。例如，本次案例中结合了PMI数据和政策解读。'}]}, {'step': 6, 'action': '识别并讨论风险因素', 'output': '一个专门的风险提示部分，列出可能影响分析结论的关键风险，并提供应对建议。', 'criteria_for_success': '风险因素是否全面且有实际意义，是否能为决策提供参考。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险描述过于笼统或忽视特定场景', 'solution': '结合具体行业和市场环境，细化风险描述。例如，本次案例中提到政策力度不及预期和中美关系升温等风险。'}]}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '一段简洁明了的总结段落，提炼核心发现并给出具体的投资或决策建议。', 'criteria_for_success': '总结是否简练有力，建议是否具有可操作性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论冗长或建议模糊', 'solution': '用一句话概括核心结论，并附上1-2条明确的行动建议。例如，本次案例中建议关注制造业景气度和房地产政策调整方向。'}]}, {'step': 8, 'action': '校验报告质量和合规性', 'output': '一份经过校对和审核的最终报告，确保内容无误且符合监管要求。', 'criteria_for_success': '报告是否无语法错误、数据准确且符合信息披露规范。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '忽略合规性审查', 'solution': '设立独立审核环节，检查报告是否符合公司内部合规标准和外部监管要求。例如，本次案例中附有免责条款和研究员声明。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 02:01:21", "modified_time": "2025-08-14 02:01:21", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "54711ce54ae44877b4b12bdd4b18e878", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、投资标的筛选及市场趋势跟踪等金融分析任务，尤其在涉及宏观政策解读与微观企业受益分析相结合的场景中具有高度适用性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心主题', 'output': '确定报告的核心主题（如“两新”政策对北交所相关企业的影响），并列出关键问题（如哪些企业将受益于政策、市场表现如何等）。', 'criteria_for_completion': '核心主题清晰，问题列表全面且具体，能够覆盖政策背景、市场表现、企业受益情况等多个维度。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过团队讨论或与客户沟通，明确分析目标和优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理政策信息及相关数据', 'output': '系统梳理相关政策文件、统计数据和市场动态，形成结构化信息表（如政策支持范围、资金规模、实施时间表等）。', 'criteria_for_completion': '政策内容完整无遗漏，数据来源权威可靠，信息结构化便于后续引用和分析。', 'common_issues': '数据来源不一致或信息碎片化，难以支撑全面分析。', 'solutions': '建立统一的数据采集标准，并使用权威渠道（如政府官网、行业协会数据）确保信息准确性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节框架并安排信息优先级', 'output': '根据分析逻辑设计章节结构（如政策背景→市场表现→企业受益→风险提示），确保信息展示逻辑清晰、层层递进。', 'criteria_for_completion': '章节结构合理，信息优先级符合读者需求（政策背景优先，核心结论突出，次要信息补充说明）。', 'common_issues': '章节安排混乱，信息优先级不符合逻辑，导致阅读体验差。', 'solutions': '在初稿完成后邀请同事或客户审阅，调整章节顺序以优化逻辑性。'}, {'step': 4, 'action': '定量与定性信息结合分析', 'output': '通过图表、数据对比等方式展示定量信息（如销售额增长、市盈率变化），同时辅以定性分析（如政策驱动逻辑、企业竞争力评估）。', 'criteria_for_completion': '定量信息准确且直观，定性分析有理有据，两者结合能够有效支持核心结论。', 'common_issues': '定量与定性信息割裂，无法形成有力论证。', 'solutions': '在每部分分析中设置小结，确保定量与定性信息有机结合。'}, {'step': 5, 'action': '提出核心观点并逐层论证', 'output': '基于数据分析提炼核心观点（如“两新”政策显著推动消费与投资），并通过多角度论证（如历史数据对比、行业趋势分析、企业案例研究）。', 'criteria_for_completion': '核心观点明确且有充分数据支持，论证路径清晰，能够引导读者逐步接受结论。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强，缺乏连贯性，导致说服力不足。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先提出观点，再分层次论证，最后总结强化结论。'}, {'step': 6, 'action': '引入风险提示并讨论不确定性', 'output': '在适当位置（通常为报告末尾）引入风险提示（如宏观经济波动、市场竞争加剧），并讨论可能的应对策略。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且客观，不确定性分析合理，能够帮助读者理解潜在挑战。', 'common_issues': '风险提示过于简略或偏乐观，未能充分揭示潜在问题。', 'solutions': '参考类似报告的风险提示部分，确保覆盖所有可能风险因素。'}, {'step': 7, 'action': '制作图表和可视化工具辅助展示', 'output': '根据分析内容设计图表（如柱状图、折线图、饼图等），确保数据直观易懂，同时标注数据来源以增强可信度。', 'criteria_for_completion': '图表设计简洁美观，信息传达高效，与正文内容紧密配合。', 'common_issues': '图表过多或过少，信息冗余或不足，影响整体阅读体验。', 'solutions': '在设计阶段预览图表效果，确保其与正文内容相辅相成。'}, {'step': 8, 'action': '撰写结论与建议', 'output': '总结核心发现（如受益企业名单、市场估值变化），并提供具体投资建议（如关注特定行业或标的）。', 'criteria_for_completion': '结论精炼且具有操作性，建议明确且符合分析逻辑。', 'common_issues': '结论空洞或建议不切实际，无法指导决策。', 'solutions': '在撰写前回顾分析过程，确保结论与建议基于充分证据。'}, {'step': 9, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '对报告进行语言润色、格式调整和逻辑校验，确保内容专业、表达流畅、排版规范。', 'criteria_for_completion': '报告无明显语法错误，逻辑通顺，格式统一。', 'common_issues': '语言表达不够精准，格式不一致，影响专业性。', 'solutions': '邀请同事或外部专家进行审阅，重点检查语言和格式问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 02:03:03", "modified_time": "2025-08-14 02:03:03", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5ce865408a1e4e84947efe96cc62edb8", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济与市场策略报告的撰写。尤其适合需要结合宏观政策、行业动态、市场数据和投资建议，向专业投资者提供决策支持的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如本次为‘AI技术发展与经济环境分析’）及目标受众（如机构投资者、企业高管），并列出需涵盖的关键内容模块（如宏观政策解读、行业动态、市场表现）。', 'completion_criteria': '核心主题清晰，关键模块无遗漏，目标受众需求明确。', 'common_issues': '可能忽略某些重要模块或未充分考虑受众需求。', 'solutions': '通过头脑风暴列出所有潜在模块，并根据目标受众筛选优先级；参考类似成功案例进行校验。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础信息', 'output': '搜集相关宏观政策、行业动态、市场数据等信息，分类整理为定量（如PMI指数、企业利润数据）和定性（如政策解读、专家观点）两类。', 'completion_criteria': '信息来源权威且全面，数据准确无误，分类清晰便于后续使用。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠，分类混乱。', 'solutions': '优先选择官方统计数据和权威机构发布的信息，建立标准化的数据分类模板。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与逻辑框架', 'output': '设计报告的章节结构，通常包括资讯要闻、市场概览、投资建议、风险提示等部分，确保逻辑层次分明（从宏观到微观、从现状到展望）。', 'completion_criteria': '章节安排合理，逻辑连贯，能有效引导读者理解核心结论。', 'common_issues': '章节顺序不合理或重点内容被弱化。', 'solutions': '先绘制章节逻辑图，反复推敲各部分之间的衔接关系；将核心结论提前突出展示。'}, {'step': 4, 'action': '分析与提炼关键信息', 'output': '对收集的数据和信息进行深入分析，提炼出核心结论（如‘装备制造业支撑作用突出’、‘AI技术赋能产业升级’），并形成初步观点。', 'completion_criteria': '分析过程严谨，结论基于数据支持，观点鲜明且有说服力。', 'common_issues': '分析过于浅显或缺乏数据支撑，观点模糊。', 'solutions': '采用对比分析、趋势分析等方法强化论证；确保每个观点都能追溯到具体数据或事实依据。'}, {'step': 5, 'action': '撰写正文内容', 'output': '按照章节结构撰写报告正文，优先展示核心结论（如‘7月制造业PMI回落但大型企业保持韧性’），并通过图表、案例等形式增强可读性。', 'completion_criteria': '内容详略得当，语言简洁明了，图表与文字相辅相成。', 'common_issues': '内容冗长或图表过多影响阅读体验。', 'solutions': '严格控制篇幅，删除冗余内容；确保每张图表都有明确的说明和价值。'}, {'step': 6, 'action': '提出投资建议与风险提示', 'output': '基于分析结果提出具体的投资建议（如关注AI算力、创新药等领域），并系统梳理潜在风险因素（如政策变化、市场波动）。', 'completion_criteria': '建议具有实操性，风险提示全面且客观。', 'common_issues': '建议泛化或缺乏针对性，风险提示流于形式。', 'solutions': '结合实际市场情况细化建议；以情景分析法评估不同风险的可能性及其影响。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '检查报告的语言表达、数据准确性、逻辑连贯性，调整格式使其更符合专业标准。', 'completion_criteria': '报告无语法错误，数据核对无误，整体呈现专业美观。', 'common_issues': '存在低级错误或格式不统一。', 'solutions': '组织团队交叉审阅，使用工具辅助校对；制定统一的格式规范。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 02:04:35", "modified_time": "2025-08-14 02:04:35", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "4928dafbbf1d44618ad50ae869662f4f", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于短期市场分析报告（如日报、周报）的制作，尤其在需要快速总结市场动态、提供投资建议和风险提示的场景下。也可用于其他需要结合定量与定性分析的金融任务，例如行业趋势跟踪或投资组合监控。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取当日主要指数涨跌幅、行业表现、板块表现等核心数据，并将其分类整理为表格或图表形式。', 'completion_criteria': '数据完整且准确，涵盖所有主要指数、行业和概念板块的表现；图表清晰展示涨跌幅分布。', 'common_issues': '数据来源不一致可能导致误差；部分数据可能缺失。', 'solutions': '确保使用权威数据源（如Wind），并设置备用数据渠道；对缺失数据进行标注并在后续补充。'}, {'step': 2, 'action': '分析市场整体表现', 'output': '撰写市场回顾部分，描述三大股指涨跌情况、个股涨跌分布及成交额变化，突出市场整体趋势。', 'completion_criteria': '能够用简洁语言概括市场整体表现，明确指出上涨或下跌的主要驱动因素。', 'common_issues': '信息过于冗长或缺乏重点，未能有效突出核心结论。', 'solutions': '遵循“总-分”结构，先概述整体趋势，再分点说明具体表现；优先展示影响最大的指标。'}, {'step': 3, 'action': '深入分析行业和板块表现', 'output': '按行业和概念板块分别分析领涨和领跌领域，结合数据说明其表现原因，形成详细的文字描述和图表支持。', 'completion_criteria': '行业和板块分析逻辑清晰，能够解释涨跌背后的原因；图表直观展示关键数据。', 'common_issues': '分析深度不足，未能揭示行业或板块表现的根本原因。', 'solutions': '结合宏观经济、政策变化或市场热点，提供背景分析；引用相关事件或数据支持观点。'}, {'step': 4, 'action': '提出风险提示', 'output': '在报告末尾单独列出风险提示部分，强调市场不确定性及潜在风险，提醒投资者谨慎决策。', 'completion_criteria': '风险提示内容简明扼要，涵盖主要风险因素（如市场波动、政策变化等）。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '结合当日市场表现，具体指出可能的风险点；避免泛泛而谈，提供实际案例或数据支持。'}, {'step': 5, 'action': '组织报告结构并优化展示', 'output': '按照“投资要点→市场回顾→风险提示”的顺序组织报告内容，确保逻辑清晰、层次分明；添加目录和图表索引以增强可读性。', 'completion_criteria': '报告结构合理，信息展示优先级明确；核心结论突出，读者能快速抓住重点。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '遵循固定模板，保持章节顺序一致性；通过标题、小节划分和图表辅助提升信息展示效果。'}, {'step': 6, 'action': '审阅和校正', 'output': '检查报告中的数据准确性、语言表达流畅性和格式规范性，确保无明显错误。', 'completion_criteria': '报告无数据错误、语言清晰、格式统一；符合公司内部质量标准。', 'common_issues': '遗漏细节错误或格式不统一。', 'solutions': '采用双人交叉校对机制；制定标准化格式指南并严格执行。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 02:06:10", "modified_time": "2025-08-14 02:06:10", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "818f425d0cd54288a20c784c08ca3c0a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于制作金融市场的日常分析报告、行业动态跟踪、短期市场预测及风险提示等任务，尤其适合需要结合定量与定性分析、快速响应市场变化的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众', 'output': '确定报告的核心目标（如市场回顾、风险提示、投资建议等）以及目标受众（如机构投资者、个人投资者或内部决策层）。', 'evaluation': '目标是否清晰且符合受众需求；报告框架是否围绕目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或偏离受众需求。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认目标，确保报告内容聚焦于关键信息。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据', 'output': '从公开数据源（如Wind、国家统计局等）获取市场行情、行业表现、资金流向等数据，并进行初步清洗和分类。', 'evaluation': '数据是否全面、准确且及时；是否涵盖了定量和定性信息。', 'common_issues': '数据来源单一或数据更新滞后。', 'solutions': '建立多渠道数据采集机制，定期核查数据质量和时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照“行情回顾→当日要闻→指数及板块表现→资金流动→风险提示”的顺序组织内容，确保核心结论（如市场下跌原因、风险因素）优先展示。', 'evaluation': '章节安排是否逻辑清晰；核心结论是否突出且易于理解。', 'common_issues': '信息堆砌导致重点不突出。', 'solutions': '使用图表、加粗标题等方式突出核心结论，避免冗长描述。'}, {'step': 4, 'action': '撰写行情回顾与数据分析', 'output': '详细描述市场整体表现（如三大指数涨跌幅、成交量等），结合历史数据对比分析趋势变化。', 'evaluation': '是否准确反映了市场动态；是否提供了足够的背景信息支持分析。', '常见问题': '缺乏历史对比或忽略细节波动。', '应对方法': '引入同比/环比分析，补充关键时间节点的市场表现。'}, {'step': 5, 'action': '整合当日要闻并提炼影响', 'output': '筛选重要新闻事件（如经济数据、政策变动），简要说明其对市场的潜在影响。', 'evaluation': '新闻选择是否相关且具有代表性；影响分析是否合理。', 'common_issues': '新闻过多导致冗余，或分析流于表面。', 'solutions': '精选3-5条最具影响力的新闻，深入剖析其与市场的关联。'}, {'step': 6, 'action': '可视化数据以增强可读性', 'output': '将关键数据（如指数涨跌幅、板块表现、资金流向）转化为图表形式，便于读者快速理解。', 'evaluation': '图表是否直观且信息完整；是否有助于提升报告的专业性。', 'common_issues': '图表设计复杂或信息缺失。', 'solutions': '遵循简洁原则，标注数据来源和单位，确保图表自解释性强。'}, {'step': 7, 'action': '提出风险提示与不确定性分析', 'output': '基于当前市场环境，列出可能的风险因素（如经济数据不及预期、国际关系紧张），并评估其概率与影响。', 'evaluation': '风险提示是否全面且具体；是否包含应对策略建议。', 'common_issues': '风险提示泛化或缺乏实际操作指导。', 'solutions': '结合历史案例和专家意见，提供针对性的风控建议。'}, {'step': 8, 'action': '审核与优化报告内容', 'output': '检查报告的语言表达、逻辑连贯性和数据准确性，确保无明显错误。', 'evaluation': '报告是否专业、严谨且无低级错误；是否满足发布标准。', 'common_issues': '语言表述模糊或存在数据错误。', 'solutions': '实行双人交叉校对制度，必要时引入外部专家审阅。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 02:07:26", "modified_time": "2025-08-14 02:07:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ffcffc8454274a3594439bcbb1f0341d", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资策略报告撰写、资产配置建议制定等金融分析任务。尤其是需要结合宏观与微观视角，同时兼顾定量和定性分析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题与目标受众', 'output': '确定分析的核心主题（如PPI修复、科技板块机会）及其目标受众（如专业投资者），并以此为基础设计报告框架。', 'completion_criteria': '核心主题清晰，目标受众明确，框架逻辑连贯且符合受众需求。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续内容难以聚焦。', 'solutions': '通过初步市场调研和团队讨论，提炼出最具价值的主题方向，并用一句话概括报告的核心目标。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '根据逻辑递进原则划分章节，将最重要的结论和支撑性论据放在前半部分，次要支持性信息（如历史数据、补充图表）放在后半部分。', 'completion_criteria': '章节安排合理，信息优先级符合“结论先行”的原则，读者能快速抓住关键点。', 'common_issues': '章节间逻辑跳跃过大或信息堆砌无序，影响阅读体验。', 'solutions': '采用金字塔原理，确保每一章都有明确的小标题，并通过提纲检查各章节间的逻辑衔接是否流畅。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理数据与案例', 'output': '从公开数据库、内部资源及第三方渠道获取相关数据，筛选出最能支持核心观点的关键指标和案例。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，能够有效支撑主要论点；案例选择具有代表性。', 'common_issues': '数据不完整或缺乏权威性，案例与主题关联度不高。', 'solutions': '建立数据验证机制，优先使用Wind、Bloomberg等权威平台的数据，并对案例进行多维度筛选以确保相关性。'}, {'step': 4, 'action': '开展多层次论证，形成观点链条', 'output': '基于定量分析（如M1同比变化、PPI趋势）和定性判断（如政策解读、市场情绪），逐层递进建立观点链条，确保每个推论都有充分依据。', 'completion_criteria': '观点层次分明，论证路径清晰，所有假设和推论均得到数据或理论支持。', 'common_issues': '论证过程存在逻辑漏洞或过度依赖单一变量解释复杂现象。', 'solutions': '引入敏感性分析方法，测试不同假设下的结果稳健性；同时引用多种独立证据增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息分布', 'output': '在报告中合理分配定量数据（如图表）、定性描述（如政策解读）、历史回顾（如周期复盘）和未来预测（如盈利预期），避免某一方面占比过高。', 'completion合理性标准': '各类信息比例协调，整体叙事节奏顺畅，既不过于枯燥也不流于空泛。', '常见问题': '信息失衡导致部分章节显得冗长或单薄。', '解决方案': '设定每类信息的篇幅上限，并通过交叉审阅调整内容密度，确保重点突出但不偏颇。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理风险因素', 'output': '在适当位置（通常为后半部分）提出潜在风险（如政策超预期变动、地缘政治恶化），并提供应对建议或预警信号。', 'completion合理性标准': '风险揭示全面且客观，不掩盖核心结论，同时给出具体的应对措施。', '常见问题': '风险提示过于笼统或被忽略，削弱报告可信度。', '解决方案': '设置专门的风险评估环节，要求分析师列出至少三项可能影响结论的重大风险，并逐一讨论其发生概率和潜在影响。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼出报告的核心发现，并据此提出具体的投资配置建议（如科技+军工+反内卷方向）。确保建议可操作性强，便于实施。', 'completion合理性标准': '结论简洁明了，建议切实可行，与前面的分析保持一致。', '常见问题': '结论与正文脱节，或建议过于抽象难以执行。', '解决方案': '重新审视全文，确保结论是对前文的高度概括；建议应包含明确的行业/标的推荐以及时间窗口指引。'}, {'step': 8, 'action': '进行最终校验与优化', 'output': '由团队成员交叉审阅报告，检查语言表达准确性、数据计算正确性、图表美观性等细节，同时确认是否满足合规要求。', 'completion合理性标准': '报告无明显错误，格式统一规范，符合监管和公司内部标准。', '常见问题': '因疏忽遗漏重要信息或违反披露规定。', '解决方案': '制定详细的校验清单，涵盖语言、数据、图表、合规等多个维度，确保每项都经过严格审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:04:36", "modified_time": "2025-08-14 03:04:36", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3e4dff13668f4f809e150f09b263461d", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及估值报告撰写等金融分析任务。尤其适合需要对全球及特定市场（如A股）进行多维度估值跟踪与对比的场景，包括但不限于：宽基指数、行业赛道、新兴产业及热门概念的估值分析及性价比评估。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围，确定关键指标', 'output': '清晰定义报告的目标（如全球估值收敛趋势分析）、覆盖范围（如全球主要市场、A股宽基指数、一级行业、新兴产业等），并列出核心指标（PE、PB、PS、PCF及其分位数）。', 'evaluation_criteria': '目标是否具体且可操作；范围是否全面但不过度扩展；指标是否能够有效支撑结论。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点；忽略某些重要指标，影响结论的完整性。', 'solutions': '通过团队讨论或专家评审确认目标和范围；确保指标选取符合行业惯例，并能反映当前市场动态。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据，构建统一的数据框架', 'output': '从合规渠道获取历史和最新数据（如WIND、Bloomberg），并以表格形式整理各市场的估值水平、涨跌幅及分位数情况，形成结构化数据库。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否可靠；数据是否完整、准确；是否便于后续分析使用。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响分析质量；未及时更新最新数据，导致结论滞后。', 'solutions': '建立数据校验机制，定期核查数据完整性；采用自动化工具提升数据处理效率。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构，设计信息展示优先级', 'output': '按照“宏观→中观→微观”的逻辑安排内容顺序：先分析全球市场整体表现，再深入A股宽基指数、一级行业及赛道，最后聚焦于新兴领域及热门概念。核心结论通过图表突出显示。', 'evaluation_criteria': '章节结构是否逻辑清晰；核心结论是否直观易懂；不同类型信息（定量/定性、历史/预测）是否平衡分布。', 'common_issues': '章节间衔接不够流畅；重点信息被次要内容掩盖；图表过多或过少，影响阅读体验。', 'solutions': '提前绘制内容大纲，邀请同行审阅；合理控制图表数量，确保每张图表都有明确意义。'}, {'step': 4, 'action': '运用多层次论证路径，逐步推导观点', 'output': '从市场整体表现切入，结合涨跌幅与估值变化，逐层递进到细分领域的估值性价比分析。例如，通过比较PE、PB、PS、PCF的长期分位数，揭示必选消费行业的估值优势。', 'evaluation_criteria': '论证是否层层递进、环环相扣；风险因素是否在适当时机提出；不确定性和多种可能性是否得到妥善处理。', 'common_issues': '论证跳跃过大，读者难以跟随思路；忽视潜在风险，降低报告可信度；未充分讨论不确定性，显得主观片面。', 'solutions': '增加过渡段落解释逻辑关系；在合适位置加入风险提示；用情景假设方法探讨不同可能性。'}, {'step': 5, 'action': '制作可视化图表，增强信息传达效果', 'output': '生成静态与动态相结合的图表，包括折线图、热力图、柱状图等，用于展示估值分位数、涨跌幅变化及行业对比情况。', 'evaluation_criteria': '图表是否简洁明了；是否能快速传递关键信息；是否与文字内容相辅相成。', 'common_issues': '图表复杂难懂；颜色搭配混乱，干扰视线；图表与正文脱节。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，减少冗余元素；选择高对比度配色方案；确保图表标题与正文呼应。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心发现，提炼投资建议', 'output': '基于前述分析，提炼出具有实际指导意义的结论，如“必选消费行业估值性价比凸显”，并附上具体的投资评级建议。', 'evaluation_criteria': '结论是否紧扣分析内容；建议是否切实可行；语言是否简练有力。', 'common_issues': '结论空洞无物，缺乏支撑；建议脱离现实，难以落地；表述冗长拖沓。', 'solutions': '反复打磨结论部分，确保言之有物；参考过往成功案例优化措辞；请同事或客户反馈意见。'}, {'step': 7, 'action': '复核报告内容，完善细节', 'output': '检查报告中的数据、图表、文字描述是否存在错误，补充必要的免责声明和分析师承诺。', 'evaluation_criteria': '报告是否无明显错误；格式是否统一规范；法律声明是否齐全。', 'common_issues': '遗漏重要信息；格式不统一，显得杂乱；法律声明不足，埋下隐患。', 'solutions': '设立专门的校对环节，由多人交叉检查；制定标准化模板，统一格式要求；咨询法务部门完善声明条款。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:06:20", "modified_time": "2025-08-14 03:06:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "eac51cc13051418b890ed3dcfa58e9ae", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场策略报告等任务，尤其是需要结合宏观经济政策、市场数据和行业趋势进行综合分析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与目标受众', 'output': '提炼出报告的核心观点（如短期调整不改中期牛市趋势），并明确目标受众（如机构投资者、高净值客户）。', 'evaluation_criteria': '核心观点是否清晰、具有逻辑性且能吸引目标受众；是否能直接回应市场热点或客户需求。', 'common_issues': '核心观点过于模糊或缺乏吸引力；未能准确定位目标受众的需求。', 'solutions': '通过团队讨论和市场反馈迭代优化核心观点；深入调研目标受众的投资偏好。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构与信息优先级', 'output': '设计章节结构（如摘要、正文、投资建议、风险提示），并将核心结论前置展示，确保读者快速抓住重点。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否逻辑清晰、层次分明；核心结论是否突出且易于理解。', 'common_issues': '信息分布不均，次要内容喧宾夺主；核心结论埋没在细节中。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现核心结论再逐步展开支撑论据；通过图表和标题强化关键信息。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合多维度数据', 'output': '整合定量数据（如市场指数、融资余额）和定性信息（如政策解读、市场情绪），形成全面的数据支持体系。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠；定量与定性信息是否平衡且相互印证。', 'common_issues': '数据陈旧或片面；定性分析缺乏深度或与定量数据脱节。', 'solutions': '优先选择权威数据库（如Wind、同花顺）；通过交叉验证确保数据一致性；结合专家访谈补充定性分析。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑与递进路径', 'output': '从短期现象切入，逐步过渡到中期趋势判断，并通过政策、资金流向、市场风格切换等多角度论证。', 'evaluation_criteria': '论证是否层层递进、逻辑严密；是否能有效引导读者接受最终结论。', 'common_issues': '论证跳跃或缺乏连贯性；未能充分解释复杂现象。', 'solutions': '使用因果关系图梳理论证路径；每一步骤都应有明确的数据或理论支撑。'}, {'step': 5, 'action': '识别并处理不确定性和风险因素', 'output': '在适当时机提出潜在风险（如政策不及预期、地缘政治事件），并通过情景假设分析多种可能性。', 'evaluation_criteria': '风险因素是否全面覆盖；是否提供应对策略或概率评估。', 'common_issues': '忽视重要风险点；仅简单罗列风险而未深入探讨影响。', 'solutions': '利用历史案例对比分析当前风险；引入敏感性分析量化不确定性的影响。'}, {'step': 6, 'action': '总结投资建议与行动指南', 'output': '基于前述分析，给出具体的投资建议（如关注军工、资源品等主线）以及操作时点提示。', 'evaluation_criteria': '建议是否具体可行；是否与前期分析保持一致。', 'common_issues': '建议空泛无实际指导意义；与分析脱节导致可信度下降。', 'solutions': '结合市场热点细化建议；确保建议有充分的分析依据支持。'}, {'step': 7, 'action': '完善视觉化表达与附录补充', 'output': '通过图表、图片等形式直观展示关键数据；在附录中补充详细计算过程或参考文献。', 'evaluation_criteria': '图表是否简洁明了、辅助理解；附录是否详实且便于查阅。', 'common_issues': '图表冗余或难以读懂；附录缺失导致信息不完整。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，精选关键图表；规范整理附录内容以提升专业性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:07:34", "modified_time": "2025-08-14 03:07:34", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "370cbb2fe13e4cff93da5220180cc68a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的策略周报、市场分析报告或投资建议类任务，尤其是需要对市场数据进行量化与定性结合分析，并提供投资建议和风险提示的场景。例如：行业深度研究、指数表现跟踪、投资标的筛选及风险评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理基础市场数据', 'output': '生成上周主要指数涨跌幅、行业板块表现、全市场交易数据（成交数量、金额、涨跌家数）以及历史新高新低数据的汇总表格。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且完整，覆盖所有关键指标；表格清晰呈现，无遗漏或错误。', 'common_issues': '数据来源不一致可能导致误差；解决方法是统一使用权威数据库（如Wind、iFinD）并交叉验证。', 'adaptation_guidance': '根据不同任务需求调整数据范围，如增加特定行业或个股的数据。'}, {'step': 2, 'action': '分析市场整体表现和行业板块动态', 'output': '形成对上周市场表现的总结，包括指数走势、行业涨跌幅排名、资金流向等。', 'completion_criteria': '分析逻辑清晰，结论基于数据支持；能够准确识别市场热点和冷门板块。', 'common_issues': '可能忽略某些小众但重要的行业变化；解决方法是通过多维度数据分析补充遗漏信息。', 'adaptation_guidance': '在更长期的趋势分析中加入历史对比，或针对特定行业做深入解读。'}, {'step': 3, 'action': '评估市场情绪和技术指标', 'output': '提供市场情绪相关数据（如创新高/新低股票数量）、两融余额变动情况，以及估值水平（市盈率百分位）的分析。', 'completion_criteria': '技术指标计算准确，解释合理；能有效反映当前市场情绪和估值状态。', 'common_issues': '单一时间窗口可能导致偏差；解决方法是采用多个时间截面进行对比分析。', 'adaptation_guidance': '根据具体任务扩展技术指标种类，如MACD、RSI等，以增强分析深度。'}, {'step': 4, 'action': '提出投资建议', 'output': '基于以上分析，给出明确的投资方向建议，包括关注低估值区域、规避高风险板块等。', 'completion_criteria': '建议具有可操作性，逻辑连贯，与前期分析紧密衔接；避免空泛或脱离实际。', 'commonissues': '建议可能过于保守或激进；解决方法是结合历史经验和当前市场环境平衡推荐。', 'adaptationguidance': '针对不同客户群体调整建议内容，如机构投资者偏好宏观视角，而个人投资者更关注个股选择。'}, {'step': 5, 'action': '揭示潜在风险因素', 'output': '列出可能影响市场的风险点，如市场波动风险、政策风险等，并说明其时机和应对方式。', 'completioncriteria': '风险提示全面且及时，表述客观；能够让读者充分理解潜在威胁。', 'commonissues': '风险描述可能过于笼统；解决方法是结合具体案例或数据支撑。', 'adaptationguidance': '在复杂环境中细化风险分类，如区分系统性风险与非系统性风险。'}, {'step': 6, 'action': '撰写最终报告并审校', 'output': '完成包含摘要、正文、图表、附录等内容的完整报告文档。', 'completioncriteria': '报告结构层次分明，语言流畅，图表规范；符合公司内部质量标准。', 'commonissues': '可能存在排版混乱或内容冗余；解决方法是严格遵循模板并多次校对。', 'adaptationguidance': '根据受众调整报告形式，如简化版本供快速阅读，详尽版本用于深度研究。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:08:58", "modified_time": "2025-08-14 03:08:58", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "210c34ce7e754ce49b06479ee4f7b74a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势研判类金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性信息进行综合评估并提出投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '确定研究的核心主题（如A股市场走势及投资建议），定义分析的时间跨度和关注的重点行业或板块。', 'completion_criteria': '分析目标清晰且具体，涵盖市场综述、后市研判及投资建议三大核心模块。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通，明确优先级最高的问题，并将其作为分析的切入点。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取市场指数表现、行业涨跌幅分布、资金流向等定量数据，以及宏观经济政策、行业动态等定性信息。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，能够支持后续的分析逻辑推导。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析的准确性和时效性。', 'solutions': '建立固定的数据采集渠道（如Wind、Bloomberg等），定期更新数据库，并交叉验证数据的准确性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '设计报告结构，包括市场综述、数据分析、后市研判及投资建议；确保核心结论（如短期震荡上行趋势）在开头部分突出展现。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息展示符合“先总后分”的原则，重点内容（如市场走势、投资机会）优先呈现。', 'common_issues': '信息堆砌无序，导致读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '使用金字塔原理组织内容，优先展示结论，再逐步展开支撑细节。'}, {'step': 4, 'action': '定量与定性分析相结合', 'output': '结合历史数据（如市盈率变化、成交量趋势）和当前市场环境（如政策导向、流动性状况）进行综合分析，得出市场运行特征。', 'completion_criteria': '定量分析与定性分析相辅相成，能够有效解释市场现象并预测未来趋势。', 'common_issues': '过度依赖单一类型数据，导致分析片面化。', 'solutions': '确保每项结论都有至少一个定量指标和一个定性因素共同支撑，避免单一维度的推测。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进论证观点', 'output': '从短期市场走势（如低开高走）到中长期趋势（如科技成长与周期制造主线），逐步展开逻辑链条，提出明确的投资建议。', 'completion_criteria': '论证过程环环相扣，每一层结论都基于前一层的推导，最终形成完整的投资建议。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏连贯性，使结论显得牵强。', 'solutions': '采用“现状描述→原因分析→未来展望”的三步论证路径，确保逻辑严密。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理风险因素', 'output': '在适当时机引入风险提示（如海外衰退、国内政策不及预期等），并通过情景假设等方式探讨多种可能性。', 'completion_criteria': '风险提示全面且适时，能够帮助投资者理性决策，同时提供应对策略。', 'common_issues': '忽视潜在风险或仅在结尾简单提及，未能充分引起重视。', 'solutions': '将风险因素融入整体分析框架，在关键节点（如行业选择、投资建议）针对性地讨论其影响。'}, {'step': 7, 'action': '总结并提炼核心结论', 'output': '以简明扼要的语言概括市场走势、投资机会及注意事项，形成易于理解的行动指南。', 'completion_criteria': '总结内容高度凝练，能够快速传递核心信息，便于投资者执行。', 'common_issues': '总结冗长或重复，无法直接指导行动。', 'solutions': '采用“一句话总结+具体操作建议”的格式，确保结论简洁实用。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:10:05", "modified_time": "2025-08-14 03:10:05", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7e024753abf04c82bdfe0608fceaf984", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、ESG投资分析、政策影响评估以及风险与机遇综合报告等金融任务，尤其适合需要整合定量和定性数据的复杂分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标与受众', 'output': '清晰定义分析的核心目标（如揭示ESG热点趋势、评估政策影响）及主要受众（如投资者、政策制定者），并据此确定信息优先级。', 'completion_criteria': '目标与受众定义明确，且能指导后续章节结构设计与信息筛选。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致信息过载或偏离主题。', 'solution': '通过头脑风暴和团队讨论，聚焦于3-5个核心问题，并确保所有内容围绕这些问题展开。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑框架与章节结构', 'output': '根据目标划分章节，通常包括背景介绍、事件梳理、数据分析、学术前沿、风险提示等模块，确保信息层次分明。', 'completion_criteria': '各章节之间逻辑连贯，能够自然推进至核心结论；章节标题准确反映内容重点。', 'common_issues': '章节安排不合理，导致重要信息被弱化或遗漏。', 'solution': '采用倒推法：从最终结论出发，逆向思考支撑结论所需的证据链，确保关键信息得到充分覆盖。'}, {'step': 3, 'action': '收集与整理多源数据', 'output': '系统性地搜集政策文件、市场动态、学术研究成果等多维度数据，并按时间线或主题分类整理成表格或图表形式。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，涵盖定量与定性信息，且经过初步清洗以去除冗余或无关内容。', 'common_issues': '数据不完整或质量参差不齐，影响分析可信度。', 'solution': '建立数据审核机制，对每项数据标注来源并进行交叉验证；优先选择权威机构发布的公开数据。'}, {'step': 4, 'action': '提炼核心观点与论证路径', 'output': '通过归纳法或演绎法，将零散信息转化为具有洞察力的观点，并用具体案例或数据支持每个论点。', 'completion准则': '观点鲜明且有充分证据支撑，论证过程层层递进，无明显逻辑漏洞。', 'common_issues': '观点缺乏深度或过于表面化，未能触及本质问题。', 'solution': '结合SWOT分析或PESTEL模型，深入剖析内外部因素如何共同作用于现状。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史与预测信息', 'output': '在展示当前状况的同时，引入未来趋势预测，例如政策走向、技术突破或资本流动方向，并说明其潜在影响。', 'completion_criteria': '历史数据分析详实，预测部分基于合理假设，且包含多种可能性的探讨。', 'common_issues': '过度依赖历史数据，忽视前瞻性视角；或反之，预测缺乏依据。', 'solution': '采用情景分析法，分别设定乐观、中性和悲观三种情景，并为每种情景提供可能性评估。'}, {'step': 6, 'action': '识别与呈现风险因素', 'output': '在适当位置（通常接近结论部分）提出主要风险点，并附上缓解措施建议。', 'completion_criteria': '风险描述具体且切合实际，提出的应对策略可操作性强。', 'common_issues': '风险披露不足或流于形式，未引起足够重视。', 'solution': '参考类似项目的失败案例，从中提取共性风险，并结合本次分析的具体情境调整表述。'}, {'step': 7, 'action': '突出核心结论与行动建议', 'output': '总结全文的主要发现，并给出针对不同受众的具体行动指南（如投资建议、政策建议等）。', 'completion_criteria': '核心结论简明扼要，易于理解；行动建议切实可行，符合受众需求。', 'common_issues': '结论泛泛而谈，缺乏针对性或实用性。', 'solution': '邀请目标受众代表参与评审，确保结论和建议贴合他们的实际关切。'}, {'step': 8, 'action': '优化信息展示方式', 'output': '利用图表、时间轴、对比表等可视化工具增强信息表达效果，同时保持整体布局简洁美观。', 'completion_criteria': '信息展示直观易懂，视觉元素与文字内容相辅相成。', 'common_issues': '图表设计过于复杂，反而干扰了信息传递。', 'solution': '遵循“少即是多”原则，仅保留最关键的数据点，并使用统一的颜色和字体风格。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:11:48", "modified_time": "2025-08-14 03:11:48", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "1d7045e6bc8a4dad84e41ea225aab634", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于短期市场分析报告（如日报、周报）、行业动态跟踪、投资决策支持等任务。尤其适合需要快速整合数据、提炼核心结论并为投资者提供即时指导的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求', 'output': '定义报告的核心主题（如市场回顾、行业表现）和受众关注点（如投资者短期交易决策）。', 'completion_criteria': '能够清晰回答‘报告的主要目的是什么？’以及‘目标读者最关心哪些信息？’。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续内容组织缺乏焦点。', 'solutions': '在开始分析前与团队或客户确认核心需求，并列出具体问题清单作为分析方向。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取市场指数、行业板块、个股涨跌幅、成交量等定量数据，并分类标注来源。', 'completion_criteria': '所有关键指标完整且准确，数据来源可靠（如Wind、交易所官方数据）。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响后续分析可信度。', 'solutions': '建立标准化的数据采集流程，优先使用权威数据库，并设置交叉验证机制。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以突出核心结论', 'output': '确定报告逻辑框架：从整体市场表现到细分领域分析再到风险提示；确保核心结论（如涨幅领先的板块）优先呈现。', 'completion_criteria': '章节安排符合‘从宏观到微观’的原则，且每个部分都有明确的信息传递目标。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用‘倒金字塔’结构，将最重要的信息放在开头，次要信息依次递进。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性结合的深度分析', 'output': '对市场指数、行业涨跌情况进行量化分解，同时辅以政策、事件驱动等定性因素解释。', 'completion_criteria': '定量分析覆盖全面，定性分析逻辑严密且有据可依。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，无法形成统一叙事。', 'solutions': '通过图表展示定量结果，并用简短注释补充定性解读，确保两者紧密衔接。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史回顾与未来预测', 'output': '总结当日市场表现（历史），并对次日或近期趋势提出合理推测（预测）。', 'completion_criteria': '历史数据描述详实，预测基于明确假设且留有余地。', 'common_issues': '过度依赖历史数据而忽视未来可能性，或预测过于武断。', 'solutions': '引入多种情景假设，并注明每种情况的概率及触发条件。'}, {'step': 6, 'action': '识别并阐述潜在风险', 'output': '在报告末尾单独设立‘风险提示’章节，列举可能影响市场的负面因素。', 'completion_criteria': '风险提示全面、客观，避免夸大或隐瞒。', 'common_issues': '风险披露不足或措辞含糊，削弱报告专业性。', 'solutions': '参考监管要求和行业惯例，按重要性排序列出主要风险点。'}, {'step': 7, 'action': '优化信息展示形式', 'output': '利用表格、图表等形式直观呈现复杂数据，减少纯文字叙述比例。', 'completion_criteria': '图表设计简洁美观，能快速传达关键信息。', 'common_issues': '图表冗长或难以理解，分散读者注意力。', 'solutions': '遵循‘一图一意’原则，每张图表只表达一个核心观点，并配以简明标题和注释。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结性投资建议', 'output': '根据前述分析提炼出具体操作建议（如增持某行业、规避高波动板块）。', 'completion_criteria': '建议具有可执行性，且与分析内容高度一致。', 'common_issues': '建议空洞无物，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '基于数据分析结果推导建议，确保逻辑链条完整。'}, {'step': 9, 'action': '审阅与校正', 'output': '检查报告语言是否精炼、数据是否准确、格式是否规范。', 'completion_criteria': '无语法错误、数据误差或排版问题。', 'common_issues': '因时间紧迫忽略细节，导致报告质量下降。', 'solutions': '预留充足时间进行多轮审核，必要时引入第三方校对。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:13:12", "modified_time": "2025-08-14 03:13:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "38b603b013e24877ae12dc2d31d2ccaf", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资策略报告、市场环境分析及风险评估等金融分析任务，特别是需要结合宏观经济、政策导向与资本市场动态的综合性研究报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标和受众需求', 'output': '清晰定义报告的核心目标（如：8月行情研判）、受众（如：机构投资者）以及关键结论的呈现形式（如：震荡整固中夯实上行基础）。', 'criteria_for_completion': '报告的目标和受众需求明确，且能贯穿后续章节的组织逻辑。', 'common_problems': '目标模糊或偏离受众需求，导致内容结构松散。', 'solutions': '通过初步调研和内部讨论确认报告的核心问题，并围绕此设计提纲。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节框架并分配信息优先级', 'output': '按照“总-分-总”逻辑设计章节结构，确保信息展示从宏观到微观层层递进。例如：先总结市场表现（总），再分析国内外经济环境（分），最后回归市场研判（总）。', 'criteria_for_completion': '章节安排合理，信息优先级符合逻辑（如：先展示核心数据和结论，后展开详细分析）。', 'common_problems': '章节之间缺乏连贯性，或信息分布不均。', 'solutions': '在每章开头设置简短引言，明确本章重点；使用表格、图表等形式平衡定量与定性信息。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合多维度数据', 'output': '整合宏观经济指标（如GDP、PMI）、资本市场表现（如指数涨跌幅、两融余额）以及政策动态（如政治局会议、美联储议息会议）等多维度数据。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠，覆盖全面，且能够有效支撑观点论证。', 'common_problems': '数据缺失或过时，导致分析不够深入。', 'solutions': '建立常用数据库清单，定期更新关键指标；引用权威数据源（如IMF、Wind）。'}, {'step': 4, 'action': '运用多层次论证逻辑推导结论', 'output': '通过“现状描述→原因分析→未来预测”的路径层层递进。例如：先说明7月市场表现，再分析内外部因素影响，最后得出8月行情展望。', 'criteria_for_completion': '论证过程清晰，逻辑链条完整，避免跳跃式推论。', 'common_problems': '论证过于简单或缺乏深度，无法说服读者。', 'solutions': '引入对比分析法（如历史与当前数据对比）、因果分析法（如政策对市场的影响）增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合图表（如指数走势、行业涨跌幅）展示定量数据，辅以政策解读、专家观点等定性分析。', 'criteria_for_completion': '定量与定性信息比例适中，互为补充，增强报告可读性和专业性。', 'common_problems': '过度依赖某一种类型信息，导致内容单一或枯燥。', 'solutions': '根据受众偏好调整信息比重，增加可视化元素提升吸引力。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险提示并处理不确定性', 'output': '在核心结论之后，单独列出风险提示部分，涵盖外部冲击（如美国关税政策变动）、内部结构性矛盾等潜在威胁。', 'criteria_for_completion': '风险提示具体且有针对性，同时提供应对建议。', 'common_problems': '忽略风险因素或表述含糊，削弱报告可信度。', 'solutions': '采用情景假设法（如乐观/悲观情景）分析多种可能性，并给出相应策略。'}, {'step': 7, 'action': '优化视觉呈现和语言表达', 'output': '通过图表、插图、颜色标注等方式突出核心结论；使用简洁明了的语言传递复杂信息。', 'criteria_for_completion': '报告排版美观，语言精炼，便于快速阅读和理解。', 'common_problems': '视觉效果差或语言冗长，降低用户体验。', 'solutions': '统一图表风格，控制文字密度，邀请同事进行交叉审阅。'}, {'step': 8, 'action': '复盘验证与反馈改进', 'output': '完成初稿后，邀请同行评审，收集意见并优化报告内容。', 'criteria_for_completion': '修改后的版本显著优于初稿，满足客户或团队期望。', 'common_problems': '忽视反馈环节，导致最终成果存在瑕疵。', 'solutions': '制定标准化反馈表单，记录并跟踪每项改进建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:14:42", "modified_time": "2025-08-14 03:14:42", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "10758fc8f580460eb2c4964547192187", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势评估类任务，特别是需要结合宏观政策、行业动态与个股/标的财务表现进行综合分析的场景。例如：有机硅行业景气度分析、北交所化工新材料行业表现评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题并定义核心问题', 'output': '确定研究的具体方向和目标，例如有机硅行业的景气上行趋势及北交所相关标的筛选。', 'completion_criteria': '核心问题清晰，能用一句话概括（如‘有机硅行业景气上行，关注北交所硅烷科技、华密新材等标的’）。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过政策文件、行业数据和市场热点缩小范围，确保研究主题具有实际意义且可操作性强。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础信息', 'output': '获取政策文件（如工信部通知）、行业数据（如多晶硅产能、化工品价格走势）和公司公告（如戈碧迦终止项目、利通科技购房计划）。', 'completion_criteria': '信息全面覆盖政策、行业和公司层面，且来源可靠（如Wind、工信部公告、公司财报）。', 'common_issues': '信息不完整或来源不可靠，导致分析基础薄弱。', 'solutions': '优先选择权威数据源，并交叉验证关键数据点；建立标准化信息采集模板。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告结构，包括行业背景（政策与市场）、核心标的分析（如硅烷科技、华密新材）、市场表现（如北交所化工新材行业涨跌幅）和风险提示。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息分布合理，核心结论在开头部分突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，信息堆砌而无重点。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，先概述行业趋势，再深入分析核心标的，最后总结关键结论和风险。'}, {'step': 4, 'action': '展开定量与定性分析', 'output': '对行业趋势（如有机硅产业链）、公司财务表现（如硅烷科技毛利率、华密新材研发费用占比）和市场表现（如化工新材二级行业涨跌幅）进行量化分析，同时结合定性判断（如政策影响、技术优势）。', 'completion_criteria': '定量数据准确且可视化清晰，定性分析逻辑严谨并有数据支持。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，数据图表无法有效支撑观点。', 'solutions': '确保每张图表或数据都直接服务于核心论点，并配以简明扼要的文字说明。'}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素并处理不确定性', 'output': '识别宏观经济环境变动、市场竞争和技术迭代等潜在风险，并提出应对建议（如关注募投项目进展、优化成本结构）。', 'completion_criteria': '风险因素全面且具体，提出的建议具有可操作性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或忽视关键风险。', 'solutions': '结合行业特点和公司实际情况，逐一列出可能的风险点，并参考历史案例提出解决方案。'}, {'step': 6, 'action': '撰写结论并提炼投资建议', 'output': '总结行业趋势和公司表现，明确推荐标的（如硅烷科技、华密新材），并给出具体的投资评级（如‘买入’或‘增持’）。', 'completion_criteria': '结论简洁有力，投资建议与分析内容一致且具有实操性。', 'common_issues': '结论与分析内容脱节，投资建议缺乏依据。', 'solutions': '确保结论部分回扣前文分析，避免引入未经论证的新观点。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '检查报告语言是否简洁、数据是否准确、图表是否清晰，并调整格式以便阅读。', 'completion_criteria': '报告整体逻辑清晰，语言专业且易懂，图表美观且标注规范。', 'common_issues': '语言冗长、图表混乱或排版不统一。', 'solutions': '制定报告审阅清单，逐项检查内容和形式问题，并邀请同事进行交叉审阅。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:16:01", "modified_time": "2025-08-14 03:16:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "bee43d980b944111a34c8f4ab9959660", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及股票组合推荐报告等金融分析任务。尤其适合需要结合宏观经济环境、行业趋势、个股基本面分析及市场数据，向专业投资者提供决策支持的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心结论', 'output': '清晰界定报告的目标（如股票组合推荐），并提前提炼出核心结论（如8月行情研判：震荡整固中夯实上行基础）。', 'completion_criteria': '目标是否明确；核心结论是否具有指导性且能够贯穿全文。', 'common_issues': '目标模糊或结论缺乏支撑。', 'solutions': '在撰写前进行头脑风暴，确保团队对目标和结论达成一致，并检查是否有足够的数据支持结论。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并安排信息优先级', 'output': '按照从宏观到微观的逻辑构建报告结构，依次包括市场回顾、行情研判、个股分析及风险提示。', 'completion_criteria': '章节是否层次分明；信息展示是否符合“先全局后局部”的逻辑顺序。', 'common_issues': '信息堆砌无序，关键内容被次要信息掩盖。', 'solutions': '采用倒金字塔原则，优先呈现最重要的结论和数据，再逐步展开细节。'}, {'step': 3, 'action': '收集与整理定量与定性数据', 'output': '获取最新的市场数据（如指数涨跌幅、个股表现）、财务指标（如EPS预测值、市盈率）及行业动态（如政策变化、技术创新）。', 'completion$criteria': '数据是否准确、全面且及时更新；是否覆盖历史、当前及未来预测。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '多渠道验证数据可靠性，同时关注权威机构发布的最新统计与预测数据。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑并递进观点', 'output': '通过分层论证逐步强化观点，例如从宏观经济环境切入，过渡到行业趋势，最后聚焦于具体公司业务亮点。', 'completion_criteria': '论证路径是否连贯；每个论点是否有充分的数据或案例支持。', 'common_issues': '论证跳跃过大或缺乏中间环节。', 'solutions': '使用图表、对比数据等可视化工具辅助说明，确保逻辑链条完整。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息分布', 'output': '合理分配定量（如财务数据）与定性（如管理层战略）信息的比例，并兼顾历史回顾、现状描述与未来展望。', 'completion_criteria': '各类信息比例是否均衡；是否存在偏重某一方面的情况。', 'common_issues': '过于依赖单一类型信息，忽视其他维度。', 'solutions': '制定信息配比表，强制要求每部分都包含一定比例的定量与定性信息。'}, {'step': 6, 'action': '突出不确定性与风险因素', 'output': '在适当时机（如个股分析后）提出潜在风险，并用客观语言表述可能的影响。', 'completion_criteria': '风险提示是否全面且不夸大；是否避免影响整体正面基调。', 'common_issues': '忽略重要风险或措辞过于消极。', 'solutions': '设立专门的风险评估模块，邀请多方专家参与讨论以确保全面性。'}, {'step': 7, 'action': '总结与行动建议', 'output': '基于前述分析给出明确的投资建议（如买入/增持评级），并附带具体操作指引（如目标价、时间周期）。', 'completion_criteria': '建议是否具体可行；是否与前文分析保持一致性。', 'common_issues': '建议空泛或与分析脱节。', 'solutions': '将建议细化为可执行步骤，并再次核对与分析内容的一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:17:09", "modified_time": "2025-08-14 03:17:09", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "249ace8fce0a4cf6a009ef374856a736", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于制作金融市场的日常分析报告、行业动态解读、宏观经济事件影响评估，以及短期投资策略建议等任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，快速响应市场变化并提供清晰结论的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众', 'output': '确定报告的核心目的（如解读市场表现、分析特定事件影响）及目标读者（如机构投资者、个人投资者）。', 'criteria_for_success': '目标清晰且与受众需求匹配，能够指导后续内容组织。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致内容缺乏聚焦。', 'solutions': '在开始撰写前，列出3-5个关键问题，确保报告内容能够回答这些问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '从权威来源（如Wind、国家统计局、交易所公告）获取定量数据，并结合新闻、政策文件等定性信息。', 'criteria_for_success': '数据全面、准确且来源可靠，涵盖市场表现、行业动态、宏观经济指标等多维度。', 'common_issues': '数据缺失或来源不可靠，导致分析基础薄弱。', 'solutions': '建立常用数据源清单，并定期更新；对关键数据进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '设计报告结构', 'output': '按照“总-分-总”逻辑组织章节：开篇概述核心结论，中间部分详细展开分析，结尾总结并提出建议。', 'criteria_for_success': '结构清晰，信息展示优先级合理，核心结论突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，信息堆砌而无重点。', 'solutions': '使用思维导图提前规划章节内容，确保每部分服务于整体目标。'}, {'step': 4, 'action': '撰写行情回顾和市场表现', 'output': '描述当日市场走势（如指数涨跌、板块轮动），并辅以图表和数据支持。', 'criteria_for_success': '内容简洁明了，能够快速传递市场全貌。', 'common_issues': '过度关注细节，忽略整体趋势。', 'solutions': '聚焦于主要指数和关键板块的表现，避免过多技术性细节。'}, {'step': 5, 'action': '分析驱动因素', 'output': '结合当日要闻（如非农数据、政策变动）解释市场表现，运用因果逻辑递进建立观点。', 'criteria_for_success': '论证路径清晰，能够将事件与市场表现关联起来。', 'common_issues': '因果关系不明确，分析流于表面。', 'solutions': '逐一分析每个事件的影响路径，并用数据或案例支持论点。'}, {'step': 6, 'action': '评估风险因素', 'output': '识别潜在风险（如国际市场扰动、政策变化），并在适当位置提出预警。', 'criteria_for_success': '风险提示时机恰当，表述客观且具有前瞻性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后。', 'solutions': '结合历史数据和当前环境，具体说明风险发生的可能性及影响范围。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过情景分析或概率评估，讨论不同假设下的市场走向。', 'criteria_for_success': '分析全面，能够帮助读者理解潜在变数。', 'common_issues': '忽略小概率事件，导致分析片面。', 'solutions': '列出所有可能的情景，并为每种情景分配合理的权重。'}, {'step': 8, 'action': '总结并提出建议', 'output': '提炼核心结论，给出明确的投资建议或操作指引。', 'criteria_for_success': '结论简明扼要，建议具体可行。', 'common_issues': '建议空洞或缺乏依据。', 'solutions': '基于前面的分析推导出建议，确保逻辑连贯。'}, {'step': 9, 'action': '审阅和优化报告', 'output': '检查报告的语言表达、数据准确性、格式一致性，并添加必要的免责声明。', 'criteria_for_success': '报告专业、规范，无明显错误。', 'common_issues': '语言冗长或存在低级错误。', 'solutions': '邀请同事审阅，重点关注易被忽视的细节。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:18:23", "modified_time": "2025-08-14 03:18:23", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6a31120373cc44918a22face17425019", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融政策分析、货币政策解读、宏观经济趋势预测等需要结合定量与定性信息，同时需处理高度不确定性和多维度变量的分析任务。典型场景包括央行会议声明解读（如FOMC会议）、经济数据点评、政策影响评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心议题和目标受众', 'output': '清晰定义报告的核心主题（如本次为“7月FOMC会议声明解读”）及目标受众（如机构投资者、政策研究者等）。', 'completion_criteria': '核心议题无歧义，且能通过标题和摘要直接传达给目标受众。', 'common_issues': '议题范围过于宽泛或模糊，导致后续分析失去焦点。', 'solution': '在初步调研阶段，列出3-5个关键问题作为报告的核心关注点，并确保这些问题直接服务于目标受众的需求。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据和背景信息', 'output': '汇总所有相关的定量数据（如GDP增速、通胀率、失业率等）和定性信息（如政策声明、记者会问答等），并进行分类整理。', 'completion_criteria': '数据完整、来源可靠，且已按照时间线或逻辑关系排列，便于后续引用。', 'common_issues': '数据缺失或信息过时，导致分析缺乏说服力。', 'solution': '优先从权威机构（如美联储官网、CME工具）获取最新数据，并标注数据发布时间以确保时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，合理安排信息优先级', 'output': '根据分析目标设计章节结构（如本次为“核心观点—相关背景—市场反应—风险提示”），并确定信息展示的优先级（如先呈现核心结论，再展开详细论证）。', 'completion_criteria': '章节结构逻辑清晰，信息优先级符合“金字塔原理”，即重要信息优先呈现。', 'common_issues': '章节之间逻辑不连贯，或信息优先级混乱导致读者难以抓住重点。', 'solution': '使用“倒金字塔”原则，将核心结论放在最前面，随后依次展开背景、细节和延伸讨论。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进建立论证逻辑', 'output': '围绕核心议题，逐步展开论证（如本次从经济增长放缓、通胀压力、政策分歧等角度分别论述），并通过数据和事实支持每个论点。', 'completion_criteria': '每个论点均有明确的数据或事实支撑，且论点之间的逻辑链条完整。', 'common_issues': '论证过程跳跃性过大，或缺乏足够的数据支持。', 'solution': '为每个论点单独列出支撑数据和案例，并确保论点之间的过渡自然流畅。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息，突出不确定性', 'output': '在分析中合理分配定量（如GDP增速、失业率）和定性（如政策声明措辞变化）信息，并通过专门章节讨论不确定性（如本次对关税传导、降息预期的分析）。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例均衡，且不确定性部分有独立章节或段落进行深入探讨。', 'common_issues': '定量信息过多导致分析枯燥，或定性描述缺乏数据支持显得主观。', 'solution': '制定信息分布计划，例如60%定量+40%定性，并在不确定性部分引入多种情景假设。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素并给出应对建议', 'output': '识别潜在风险（如本次提到“美联储货币政策超预期”、“美国经济下行超预期”），并提供针对性的风险管理建议。', 'completion_criteria': '风险因素全面覆盖主要变量，且建议具有可操作性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，或缺乏具体应对措施。', 'solution': '采用“风险-应对”矩阵，逐一列出风险因素及其对应的缓解策略。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并展望未来', 'output': '提炼出报告的核心结论（如本次为“9月不降息概率上升”），并基于当前分析对未来趋势做出简要展望。', 'completion_criteria': '核心结论简洁明了，且展望部分能够激发进一步思考或行动。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题，展望部分缺乏实际意义。', 'solution': '限制总结篇幅至2-3句话，并在展望部分提出1-2个具体的研究方向或投资建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:19:31", "modified_time": "2025-08-14 03:19:31", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "793119f4581c412ea08715b3fece7e56", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济与大类资产月报、投资策略建议报告以及跨市场分析等任务，尤其适合需要结合定量数据和定性趋势的综合性金融分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众', 'output': '确定报告的核心目标（如提供投资建议、揭示市场趋势）及主要受众（如机构投资者、政策制定者），并据此设计报告结构。', 'criteria_for_success': '报告的目标清晰，且章节安排能有效满足目标受众的信息需求。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '目标过于宽泛或模糊', 'solution': '在开始撰写前，通过与团队或客户沟通，明确核心问题和预期成果。'}}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从权威数据源（如WIND、官方统计机构）获取最新的宏观经济指标、行业数据和市场动态，并分类整理为定量和定性两类信息。', 'criteria_for_success': '数据全面且来源可靠，能够支持后续分析。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '数据缺失或质量不佳', 'solution': '优先选择权威数据源，并在必要时使用替代数据或标注不确定性。'}}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息权重', 'output': '按照“回顾-分析-建议-风险提示”的逻辑顺序组织内容，确保历史数据、当前分析和未来预测的平衡分布。', 'criteria_for_success': '章节间逻辑连贯，信息展示优先级合理，核心结论突出。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '章节间逻辑不清晰或重点不突出', 'solution': '在编写前绘制内容大纲，确保每部分有明确的功能定位（如“回顾”用于铺垫，“建议”用于行动指导）。'}}, {'step': 4, 'action': '进行数据分析与趋势解读', 'output': '对关键经济指标（如PMI、CPI、就业数据等）进行深入分析，结合图表展示其变化趋势，并用简明语言解释其背后的驱动因素。', 'criteria_for_success': '分析深入且可视化效果直观，能够帮助读者快速理解复杂数据。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '分析过于冗长或缺乏洞察', 'solution': '聚焦于对核心结论影响最大的数据点，避免过度堆砌细节。'}}, {'step': 5, 'action': '提出投资策略与建议', 'output': '基于前期分析，提出具体的投资标的推荐（如股票、债券、大宗商品）和操作建议（如买入、卖出、持有），并附上支撑论据。', 'criteria_for_success': '建议具有可操作性，且与前期分析紧密关联。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '建议与分析脱节或缺乏依据', 'solution': '逐一检查每条建议是否能在分析部分找到明确支持点。'}}, {'step': 6, 'action': '识别并披露潜在风险', 'output': '列出可能影响投资决策的关键风险因素（如政策变化、地缘政治风险），并在适当位置（如章节末尾）进行详细说明。', 'criteria_for_success': '风险提示全面且表述中立，能够帮助读者权衡利弊。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '风险提示过于笼统或遗漏重要风险', 'solution': '参考历史案例和当前市场动态，确保覆盖所有相关风险点。'}}, {'step': 7, 'action': '校对与优化呈现形式', 'output': '检查报告的语言表达、图表格式和整体排版，确保信息传递准确且视觉效果专业。', 'criteria_for_success': '报告内容无明显错误，且易于阅读和理解。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '图表混乱或文字冗长', 'solution': '邀请同事或外部专家审阅，重点关注信息密度和视觉效果。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:20:54", "modified_time": "2025-08-14 03:20:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "08dc2e7344fb47109e4543ec97888309", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于需要基于多维数据进行深度分析的任务，例如行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理背景信息和宏观数据（如天气监测、区域性降水量等）。', 'output': '生成一组背景数据图表，为后续分析奠定基础。', 'completion_criteria': '背景信息完整且相关性强，能够为后续分析提供逻辑起点。', 'common_issues': '数据来源不一致或数据质量不高。', 'solutions': '确保数据来源权威可靠，并对异常值进行清洗和标注。'}, {'step': 2, 'action': '筛选关键变量并构建核心分析框架（如水电站的水位、流量等技术指标）。', 'output': '列出核心变量清单，并绘制相关图表展示其趋势和关系。', 'completion_criteria': '核心变量覆盖全面，图表清晰直观，能够反映主要影响因素。', 'common_issues': '变量选择过于宽泛或遗漏关键指标。', 'solutions': '结合领域知识和数据分析结果，聚焦于高影响力的变量。'}, {'step': 3, 'action': '分层次展示数据（从区域性数据到具体标的物的技术指标）。', 'output': '生成一组按层级排列的数据图表，展示从宏观到微观的变化趋势。', 'completion_criteria': '数据展示逻辑清晰，层次分明，便于读者理解。', 'common_issues': '图表过多导致信息过载，或图表太少缺乏细节支持。', 'solutions': '根据目标受众的需求调整图表数量，保持重点突出。'}, {'step': 4, 'action': '基于历史数据验证模型准确性，并提出预测数据。', 'output': '生成历史数据与预测数据的对比表格或图表，标注误差范围。', 'completion_criteria': '预测数据合理且有据可依，误差范围明确。', 'common_issues': '模型误差过大或预测数据缺乏可信度。', 'solutions': '引入更多验证数据，优化模型参数，提高预测精度。'}, {'step': 5, 'action': '总结核心结论并提出风险提示。', 'output': '撰写一段简短的文字说明，突出核心结论，并列出潜在风险因素。', 'completion_criteria': '核心结论明确且具有指导意义，风险提示全面。', 'common_issues': '核心结论模糊或风险提示过于笼统。', 'solutions': '结合具体案例和数据支撑核心结论，细化风险描述。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:22:11", "modified_time": "2025-08-14 03:22:11", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e15041c8e84a4bffaa95200661a9c343", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、区域经济解读、行业深度研究以及投资标的筛选与评估等任务，尤其是需要结合定量数据和定性分析来形成全面结论的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '清晰定义报告的核心目的（如解读深圳市2025年上半年经济运行情况）及受众（如投资者、政策制定者），并列出需要回答的关键问题。', 'criteria_for_completion': '目标明确且具体，关键问题涵盖经济运行的主要维度（如GDP、外贸、工业生产、消费、金融等）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或未考虑受众需求。', 'solutions': '通过初步调研和内部讨论确认目标，并以受众视角审视问题清单。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '从权威来源（如统计局、金融机构、行业协会）获取相关定量数据，并补充背景信息（如政策变化、市场动态）。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面，来源可靠，时间跨度合理（如半年度数据对比年度趋势），并按主题分类整理。', 'common_issues': '数据缺失或来源不可靠。', 'solutions': '优先选择官方统计数据，必要时结合第三方数据库，并注明数据局限性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与逻辑框架', 'output': '根据分析目标设计报告结构，包括摘要、核心指标解读、细分领域分析、风险提示等模块，并确定各部分优先级。', 'criteria_for_completion': '结构清晰，内容安排符合逻辑递进关系，重要信息（如核心结论）优先展示。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或重点不突出。', 'solutions': '使用思维导图梳理逻辑，确保每部分内容服务于整体目标。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对数据进行统计分析，结合图表可视化呈现趋势；同时加入定性判断（如政策影响、市场情绪）以补充数据不足。', 'criteria_for_completion': '分析方法科学，图表直观易懂，定性与定量信息平衡分布。', 'common_issues': '过度依赖数据或定性分析缺乏依据。', 'solutions': '采用交叉验证法，将多种数据源与专家意见结合，避免单一视角偏差。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素与不确定性处理', 'output': '在适当位置（如章节末尾或独立部分）讨论潜在风险（如海外市场波动），并提供应对策略或情景假设。', 'criteria_for_completion': '风险因素覆盖全面，表述客观中立，解决方案切实可行。', 'common_issues': '忽略风险或夸大负面因素。', 'solutions': '基于历史案例和当前环境预测可能风险，并用概率语言描述不确定性。'}, {'step': 6, 'action': '撰写总结与建议', 'output': '提炼核心发现，形成简明扼要的结论，并针对不同受众提出具体行动建议（如投资方向、政策调整）。', 'criteria_for_completion': '总结凝练，建议具有针对性和可操作性。', 'common_issues': '结论冗长或建议空洞无物。', 'solutions': '聚焦关键洞察，确保建议与分析结果高度关联。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '检查报告的语言表达、数据准确性和格式规范，并邀请同行评审以完善内容。', 'criteria_for_completion': '报告无重大错误，语言专业流畅，图表美观一致。', 'common_issues': '遗漏低级错误或排版混乱。', 'solutions': '建立标准化校对流程，利用工具辅助检查语法和数据一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:23:17", "modified_time": "2025-08-14 03:23:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2a4cd34ae7b642d794404f0dd5cf52e4", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业景气度评估、PMI相关解读以及政策影响分析等任务。尤其适合需要结合定量数据与定性分析，输出综合结论的金融研究场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和核心问题', 'output': '定义报告的核心主题和目标受众（如：制造业与非制造业景气度分析），并列出关键问题（如需求、供给、价格、库存等维度的变化及原因）。', 'how_to_judge_completion': '核心问题清晰且覆盖全面，能够引导后续章节结构设计。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '问题过于宽泛或不聚焦', 'solution': '通过团队讨论或参考历史成功案例，细化研究范围，确保每个问题可量化或可分析。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从可靠来源获取最新数据（如PMI指数、供需变化、价格指数等），并将其分类为定量数据（如时间序列指标）和定性信息（如政策解读、市场预期）。', 'how_to_judge_completion': '数据完整且经过验证，涵盖所有关键变量，并附有来源标注。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据缺失或质量不足', 'solution': '利用替代数据源或补充说明数据局限性，同时注明不确定性对分析的影响。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '根据研究目标设计章节结构，通常包括宏观事件综述、核心观点提炼、分项指标分析（需求、供给、价格、库存等）、风险提示和结论展望。', 'how_to_judge_completion': '章节安排合理，优先展示最重要的信息，确保读者快速抓住重点。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节顺序混乱或内容重复', 'solution': '采用倒金字塔原则，先呈现核心结论，再逐步展开细节；每部分内容应有独立价值且避免冗余。'}]}, {'step': 4, 'action': '逐层递进地展开分析', 'output': '按照需求→供给→价格→库存的逻辑顺序，逐一分析各维度的变化趋势及背后的驱动因素，并辅以图表支持。', 'how_to_judge_completion': '每个部分逻辑连贯，论点有充分的数据支撑，图表与文字内容高度匹配。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证过程薄弱或缺乏深度', 'solution': '增加对比分析（如同比、环比、三年均值）和多维度解释（如政策、季节性因素）。'}]}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在数据分析基础上加入定性解读（如政策效应、市场情绪），并通过差值计算（如供需差、利润差）突出潜在风险或机会。', 'how_to_judge_completion': '定量数据与定性分析比例均衡，既提供直观数据，又给出深层次洞察。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '过度依赖定量数据导致分析单一', 'solution': '引入专家访谈或行业动态作为补充材料，增强分析的全面性和说服力。'}]}, {'step': 6, 'action': '识别并揭示风险因素', 'output': '在适当位置（如分析末尾或单独章节）提出可能的风险点（如经济周期下行、上游价格波动），并说明其潜在影响。', 'how_to_judge_completion': '风险描述具体、客观，且与正文分析紧密关联，未遗漏重大隐患。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险提示流于形式或缺乏针对性', 'solution': '结合实际数据和外部环境（如政策、天气、国际局势）进行情景模拟，提升预警价值。'}]}, {'step': 7, 'action': '形成总结性观点与未来展望', 'output': '基于前文分析提炼核心结论，预测短期趋势（如9月出口反弹），并提出应对策略（如政策建议或投资方向）。', 'how_to_judge_completion': '总结简洁明了，展望具有操作性，能为决策者提供明确指导。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论空洞或缺乏前瞻性', 'solution': '结合历史规律和当前形势推导可能性，避免单纯陈述现状。'}]}, {'step': 8, 'action': '优化表达与可视化呈现', 'output': '将复杂数据转化为易于理解的图表（如折线图、柱状图），并在正文中嵌入关键数据点，确保信息传达高效。', 'how_to_judge_completion': '图表设计美观、直观，与正文内容无缝衔接，无歧义。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表过多或信息过载', 'solution': '筛选最具代表性的数据制作图表，其他次要信息可通过附录或脚注呈现。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:24:45", "modified_time": "2025-08-14 03:24:45", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "da6e18000e6e4bcfb525e0193aaa5486", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于宏观经济数据解读与行业分析类任务，例如PMI、GDP、CPI等经济指标的点评报告，以及基于这些指标对特定行业或市场趋势进行的深度研究。此框架也适合用于政策导向型分析（如政府会议及国际经贸谈判的经济影响评估）和风险提示场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和目标受众', 'output': '确定报告的核心主题（如2025年7月PMI数据点评），并定义目标受众（如机构投资者、企业高管、政策制定者）。', 'how_to_judge_completion': '主题清晰且具有针对性，能够回答受众关心的关键问题（如景气度变化、政策影响、未来趋势）。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '主题过于宽泛或模糊，无法聚焦。', 'solution': '通过团队讨论或客户反馈，明确最需要解决的问题，并围绕这一问题构建主题。'}}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从权威来源（如Wind、官方统计机构）获取定量数据，并结合定性信息（如政策文件、新闻报道）形成全面的数据集。', 'how_to_judge_completion': '数据覆盖全面，包括历史趋势、当前表现和预测展望；数据来源可靠，格式统一便于后续分析。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '数据缺失或不一致。', 'solution': '使用替代数据源填补空白，或标注数据局限性以避免误导。'}}, {'step': 3, 'action': '分解关键变量并建立分析框架', 'output': '将核心主题拆解为多个维度（如制造业、服务业、建筑业），每个维度进一步细分为子指标（如生产指数、新订单指数、价格指数）。', 'how_to_judge_completion': '分析框架逻辑清晰，各维度之间相互独立但又共同支撑整体结论。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '维度划分不合理，导致重复或遗漏。', 'solution': '参考类似成功案例，确保维度设置符合行业惯例和数据分析需求。'}}, {'step': 4, 'action': '逐层递进地展开分析', 'output': '从宏观到微观逐步深入：先概述总体趋势（如制造业PMI回落至49.3%），再分板块解析原因（如淡季效应、外需波动），最后聚焦具体行业或企业规模差异。', 'how_to_judge_completion': '分析层次分明，每一部分都自然衔接，且能有效支持最终结论。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '分析跳跃性强，缺乏连贯性。', 'solution': '采用“总-分-总”结构，用小标题和过渡句增强逻辑流畅性。'}}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在定量分析中融入定性解释（如政策背景、市场情绪），并通过图表直观展示数据趋势。', 'how_to_judge_completion': '定量与定性内容比例适中，图表设计简洁明了，帮助读者快速理解复杂信息。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '过度依赖数字而忽略背后逻辑，或反之。', 'solution': '根据受众偏好调整内容权重，同时确保所有观点都有数据支撑。'}}, {'step': 6, 'action': '突出核心结论和行动建议', 'output': '提炼出主要发现（如“制造业仍处收缩区间，但预期改善”），并提出具体可行的行动建议（如“关注高技术制造业投资机会”）。', 'how_to_judge_completion': '核心结论简明扼要，建议切实可行，能够直接指导决策。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '结论泛泛而谈，缺乏实际价值。', 'solution': '结合具体案例和数据验证建议的合理性与可行性。'}}, {'step': 7, 'action': '识别并处理不确定性', 'output': '列出潜在风险因素（如“国内政策落地不及预期”），并探讨多种可能性及其应对策略。', 'how_to_judge_completion': '风险提示全面且客观，未夸大或低估其影响；应对方案具备操作性。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '忽视不确定性或表述含糊。', 'solution': '系统梳理可能的风险点，并提供详尽的假设情景分析。'}}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化报告呈现', 'output': '检查语言表达是否准确、专业，图表是否规范，排版是否美观，并附上必要的声明（如免责条款）。', 'how_to_judge_completion': '报告整体质量高，无明显错误，阅读体验良好。', 'common_problems_and_solutions': {'problem': '细节疏漏（如拼写错误、图表错位）。', 'solution': '安排多人交叉校对，并预留充足时间进行最终修订。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:26:13", "modified_time": "2025-08-14 03:26:13", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3f6c64d0940e437a844510ca6119b354", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、大类资产配置分析、宏观经济周期与政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，进行跨周期、多维度分析的金融研究报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和核心目标，确定分析的核心问题和受众需求。', 'output': \"形成清晰的研究主题和目标，例如'从经济四周期视角分析大类资产配置'。\", 'completion_criteria': '研究主题与目标是否能直接指导后续章节结构设计；是否明确了受众（如投资者、政策制定者）的需求。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过头脑风暴或与团队讨论，提炼出最核心的问题，并用一句话概括研究目标。'}, {'step': 2, 'action': '构建报告的总体结构，按照逻辑顺序组织章节，确保内容层层递进。', 'output': '形成完整的章节框架，例如：摘要、背景介绍、周期定义、政策分析、市场展望等。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；是否能够引导读者逐步理解核心结论。', 'common_issues': '章节之间缺乏连贯性，或信息分布不均。', 'solutions': '绘制思维导图，检查各章节之间的逻辑联系，确保每部分内容都服务于整体目标。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理数据，区分定量和定性信息，为分析提供坚实基础。', 'output': '形成包含历史数据、预测模型、政策文件、市场动态等的综合数据库。', 'completion_criteria': '数据是否全面且准确；是否能够支持后续的论证和结论。', 'common_issues': '数据来源单一或不够权威，影响分析可信度。', 'solutions': '优先选择公开可验证的数据源，如官方统计机构、权威第三方数据库，并标注数据来源。'}, {'step': 4, 'action': '运用周期理论和其他分析工具，对数据进行深度解读，建立核心观点。', 'output': '形成基于周期理论的分析框架，例如基钦周期、朱格拉周期等的叠加作用解释市场变化。', 'completion_criteria': '核心观点是否清晰且有数据支撑；是否能够回答研究主题中的关键问题。', 'common_issues': '分析过于表面化，未能深入挖掘数据背后的逻辑。', 'solutions': '采用对比分析法，将当前周期特征与历史周期进行对比，找出相似性和差异点。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素和不确定性，并在适当位置融入分析中，避免突兀。', 'output': '形成关于风险因素的详细说明，例如政策执行力度、国际市场波动等。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面且合理；是否在不影响整体逻辑流畅性的前提下被提及。', 'common_issues': '风险因素被孤立处理，未与核心分析有机结合。', 'solutions': '在每个主要章节末尾加入简短的风险提示，确保风险分析贯穿全文。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论，并给出具体的投资建议或政策启示。', 'output': \"形成简洁明了的核心结论和行动指南，例如'大宗商品价格有望在年底前迎来主升浪'。\", 'completion_criteria': '核心结论是否突出且具有可操作性；是否能够满足受众的实际需求。', 'common_issues': '结论过于笼统，缺乏具体指导意义。', 'solutions': '结合实际案例或数据，将抽象结论转化为具体的行动建议。'}, {'step': 7, 'action': '优化信息展示方式，平衡定量与定性信息，增强报告的可读性。', 'output': '形成图文并茂的报告，例如图表展示周期波动、文字阐述政策影响。', 'completion_criteria': '报告是否易于阅读和理解；是否能够吸引受众注意力。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息呈现失衡。', 'solutions': '根据内容重点分配图表比例，确保每张图表都有明确的解读说明。'}, {'step': 8, 'action': '审阅和校对报告，确保语言表达准确、格式规范。', 'output': '形成最终版本的报告，无语法错误、排版问题或数据遗漏。', 'completion_criteria': '报告是否达到专业标准；是否能够直接交付给客户或发布。', 'commonissues': '语言表达不够精炼，或存在低级错误。', 'solutions': '邀请同行或编辑进行交叉审阅，重点关注语言流畅性和数据准确性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:27:28", "modified_time": "2025-08-14 03:27:28", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "79de1a59cfb34066b0b232c5821f2363", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济形势分析、政策建议报告以及房地产等支柱产业的专项研究。它特别适合需要结合定量与定性分析，同时提出系统性解决方案的任务场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和范围，确定核心问题及输出需求（如：研判当前房地产形势并提出政策建议）。', 'output': '清晰的研究目标说明，包括研究主题、关键问题和预期成果。', 'criteria_for_success': '研究目标是否聚焦且可操作；是否明确了受众群体及其信息需求。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过头脑风暴或与利益相关者沟通，细化研究目标，并确保其与实际需求一致。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据，构建定量分析框架，包括历史趋势、现状指标和预测模型。', 'output': '包含关键数据的表格、图表和初步分析结论（如房价走势、销售面积变化、投资增速等）。', 'criteria_for_success': '数据来源可靠且覆盖全面；分析框架逻辑清晰，能有效支持后续论证。', 'common_issues': '数据不完整或过时，导致分析结果失真。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的最新数据，并在必要时补充专家访谈或市场调研数据。'}, {'step': 3, 'action': '进行定性分析，识别问题根源及潜在风险，结合定量数据形成综合判断。', 'output': '对核心问题的深入剖析，包括因果关系推导、风险因素识别和情景假设（如房价下跌的原因及可能后果）。', 'criteria_for_success': '定性分析是否基于充分的事实依据，且逻辑链条完整；风险提示是否具体且具有前瞻性。', 'common_issues': '定性分析缺乏数据支撑，或过于主观。', 'solutions': '将定性分析与定量数据紧密结合，避免空泛论述；引入多方观点以增强客观性。'}, {'step': 4, 'action': '设计章节结构，按“背景—问题—解决方案”的顺序组织内容，确保逻辑递进。', 'output': '完整的报告目录及各章节的核心内容提纲（如本文分为四部分：形势研判、问题分析、底部信号、政策建议）。', 'criteria_for_success': '章节安排是否符合逻辑顺序；信息展示是否突出重点。', 'common_issues': '章节结构混乱，信息堆砌而无层次感。', 'solutions': '遵循“总分总”原则，先概述全局，再逐层展开细节，最后总结归纳。'}, {'step': 5, 'action': '撰写核心章节，使用“数据+案例+理论”三重论证方法强化观点表达。', 'output': '详细阐述每个核心章节的内容，包括数据支持、案例佐证和理论引用（如房价止跌回稳的内在支撑分析）。', 'criteria_for_success': '论证是否严密且多样化；信息分布是否平衡（定量与定性、历史与预测）。', 'common_issues': '论证单一化，缺乏说服力。', 'solutions': '结合多种论证手段，确保每一点都有数据、案例或理论作为支撑。'}, {'step': 6, 'action': '提炼政策建议，确保方案具备可行性、针对性和系统性。', 'output': '针对核心问题提出的政策建议清单，涵盖短期应对措施和长期改革方向（如设立房地产稳定基金、优化限购政策等）。', 'criteria_for_success': '建议是否具体且可执行；是否兼顾短期与长期目标。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际。', 'solutions': '结合实际情况制定具体实施路径，并参考成功案例验证其可行性。'}, {'step': 7, 'action': '审阅和优化报告，检查语言表达、数据准确性和格式规范性。', 'output': '经过校对后的最终版本报告，确保内容无误且易于阅读。', 'criteria_for_success': '报告是否简洁明了；是否存在错误或遗漏。', 'common_issues': '语言冗长或专业术语过多，影响理解。', 'solutions': '简化语言表达，增加图表辅助说明；邀请同行评审以发现潜在问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:28:48", "modified_time": "2025-08-14 03:28:48", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "76e2cc92b938463abc354088290e6384", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、投资标的评估以及风险评估报告等金融分析任务。尤其适合需要结合定量和定性数据，对复杂经济现象进行多层次论证的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心研究问题与目标', 'output': '清晰的研究主题和目标，例如本案例中聚焦于‘反内卷’政策对制造业和非制造业价格分化的具体影响。', 'criteria_for_success': '研究问题是否具体且可操作，目标是否明确，并能通过后续分析回答。', 'common_issues': '研究问题过于宽泛或模糊，导致分析缺乏焦点。', 'solutions': '在开始阶段与团队或客户充分沟通，确保研究问题具有实际意义并符合需求。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构，组织信息优先级', 'output': '逻辑清晰的章节结构，如本案例分为‘制造业PMI连涨的两重因素’、‘制造业价格端亮点与分化’、‘非制造业内部价格背离’三大模块。', 'criteria_for_success': '章节安排是否遵循从宏观到微观、从整体到局部的逻辑顺序，是否便于读者理解。', 'common_issues': '章节内容重复或信息分布不均，导致报告冗长或重点不突出。', 'solutions': '提前绘制思维导图，明确各章节的核心内容及彼此关系，避免重复和遗漏。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理数据，平衡定量与定性信息', 'output': '全面的数据支持，包括定量指标（如PMI指数、购进价格指数）和定性分析（如政策解读、行业动态），如本案例中的PMI数据与‘反内卷’政策解读相结合。', 'criteria_for_success': '数据来源是否权威可靠，定量与定性信息是否有机结合，是否能有效支撑论点。', 'common_issues': '数据不足或来源不可靠，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '优先使用官方统计数据和权威第三方数据，同时结合专家访谈或行业调研补充定性信息。'}, {'step': 4, 'action': '建立层层递进的论证路径', 'output': '逐步推导出核心结论，如本案例中首先分析极端天气和订单回流对PMI的影响，再深入探讨价格端的变化及其背后的‘反内卷’逻辑。', 'criteria_for_success': '论证是否逻辑严密，观点是否能够自然衔接，是否能引导读者逐步接受核心结论。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡，导致读者难以跟随思路。', 'solutions': '在每一步推导后加入小结，帮助读者理解当前结论与下一步的关系。'}, {'step': 5, 'action': '识别并提出关键风险因素', 'output': '明确的风险提示，如本案例中提到‘消费者信心修复偏慢’、‘政策落地不及预期’等潜在风险。', 'criteria_for_success': '风险因素是否全面且切中要害，是否能在不影响整体逻辑的情况下被合理引入。', 'common_issues': '风险因素被忽略或过于笼统，无法为决策提供参考。', 'solutions': '在分析过程中预留专门环节讨论不确定性，并结合历史案例或情景模拟进行说明。'}, {'step': 6, 'action': '可视化展示关键数据与趋势', 'output': '图表与文字相结合的呈现方式，如本案例中通过折线图展示PMI变化趋势、柱状图对比价格端指标。', 'criteria_for_success': '图表是否直观易懂，是否能有效突出核心信息，是否与文字分析形成互补。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息过载或表达不足。', 'solutions': '根据内容重要性选择关键图表，确保每张图表都有明确的解读说明。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并展望未来', 'output': '简洁明了的核心结论，如本案例中指出‘反内卷’政策对价格端的阶梯式传导效应，以及对基建景气度的乐观展望。', 'criteria_for_success': '总结是否凝练有力，是否能有效回应研究问题，是否对未来趋势给出合理预测。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题，未能提炼出关键洞察。', 'solutions': '在撰写总结时回顾研究目标，确保每个结论都能直接回答最初的问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:30:28", "modified_time": "2025-08-14 03:30:28", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0662f87831404beab37c06dabd96495b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济专题分析、行业深度研究或投资策略报告等需要结合定量与定性数据，进行多层次论证并得出核心结论的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '定义报告的核心主题（如：7月出口韧性、供需动态变化等）及关键问题（如：哪些因素支撑出口？供需如何演变？）。', 'how_to_judge_completion': '通过清晰的主题声明和问题清单判断是否完成。例如，‘7月出口或有韧性’这一主题明确，并列出供需、价格、地产、流动性等多个维度。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '在初期阶段与团队或客户确认核心目标，确保问题具体化。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '根据逻辑顺序组织章节，通常从宏观到微观，从供需到价格再到特定领域（如地产、出口）。优先展示最能支持核心结论的信息。', 'how_to_judge_completion': '章节标题直接对应核心问题，信息优先级明确（如：先讨论供需再谈价格），且图表目录清晰反映内容分布。', 'common_issues': '章节之间逻辑不连贯，信息堆砌而无层次感。', 'solutions': '使用‘总-分-总’结构，先概述整体趋势，再细分领域，最后总结回扣主题。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '针对每个章节，系统性地搜集历史数据、当前指标及预测模型结果，同时结合政策、市场情绪等定性因素。', 'how_to_judge_completion': '每部分均包含充足的数据支持，且数据来源可靠（如Wind、开源证券研究所），并配有可视化图表。', 'common_issues': '数据覆盖不足或仅依赖单一来源，导致论证不够全面。', 'solutions': '建立标准化数据采集流程，确保多维度验证；定期更新数据库以提高时效性。'}, {'step': 4, 'action': '设计论证路径并建立观点递进关系', 'output': '通过层层递进的方式展开论证，例如从供需弱化→商品价格波动→地产成交低迷→出口韧性的逻辑链条，逐步推导最终结论。', 'how_to_judge_completion': '各章节间的过渡自然，观点环环相扣，能够引导读者理解核心结论的形成过程。', 'common_issues': '论证跳跃性大，缺乏连贯性，使读者难以跟随思路。', 'solutions': '为每个章节设定小结句，帮助承上启下，增强逻辑流畅度。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '将定量数据（如开工率、价格指数）与定性分析（如政策解读、市场预期）合理搭配，避免过度偏向某一方面。', 'how_to_judge_completion': '每个章节既有表格、图表等量化证据，又有文字描述阐释背后原因及影响。', 'common_issues': '过分倚重某一类信息，造成分析失衡。', 'solutions': '采用‘1+1模式’，即每段文字至少配一个相关图表，确保信息互补。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险提示并处理不确定性', 'output': '在接近尾声时，集中说明潜在风险（如大宗商品价格波动超预期、政策力度超预期），并提供多种可能性情景。', 'how_to_judge_completion': '风险提示独立成章，涵盖主要变量的波动范围，并给出应对建议。', 'common_issues': '忽略风险提示或将其置于不起眼位置，削弱报告可信度。', 'solutions': '将风险提示作为固定模块纳入报告模板，确保其重要性得到体现。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论并突出展示', 'output': '在开头摘要部分简明扼要地呈现核心结论（如：7月出口或仍有韧性），并在正文中多次呼应。', 'how_to_judge_completion': '摘要凝练且直击要点，正文反复提及核心结论，强化记忆点。', 'common_issues': '核心结论埋没于细节中，未能快速抓住读者注意力。', 'solutions': '撰写摘要时采用‘金字塔原理’，先亮出结论，再逐步展开支持论据。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:31:57", "modified_time": "2025-08-14 03:31:57", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9c544d334adf440a8e5a1133538dca97", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济深度研究报告、行业趋势分析、政策影响评估等需要结合定量和定性信息进行综合研判的场景，尤其适合涉及复杂因素（如国内外经济联动、产业链传导机制、政策干预效果）的研究任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和核心问题', 'output': '清晰界定研究范围和核心问题，例如本报告中聚焦于‘低通胀’的原因及其对经济的影响。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括研究目标，并列出至少3个关键子问题。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊。', 'solutions': '通过初步文献调研和数据浏览，缩小研究范围，确保主题具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并安排逻辑顺序', 'output': '设计包含背景、成因、影响和风险提示的章节框架，确保逻辑递进，例如本报告先分析‘低通胀’的表现及成因，再探讨其经济影响。', 'completion_criteria': '每个章节有明确的任务分工，且整体结构符合‘现象-原因-结果-对策’的经典分析路径。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或内容重复。', 'solutions': '绘制章节间的逻辑图，确保每部分内容服务于整体目标，避免冗余。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理数据与资料', 'output': '搜集定量数据（如CPI、PPI、社零增速）和定性信息（如政策文件、专家观点），并按主题分类整理。', 'completion_criteria': '形成完整的数据表和文献清单，数据覆盖时间跨度足够长以支持趋势分析。', 'common_issues': '数据来源单一或缺乏权威性。', 'solutions': '优先选择官方统计机构、权威数据库（如Wind）和可信第三方报告作为数据来源。'}, {'step': 4, 'action': '数据分析与验证假设', 'output': '利用统计方法（如相关性分析、回归分析）验证假设，例如本报告中计算生产资料与生活资料价格的相关性。', 'completion_criteria': '得出明确的数据结论，并能用图表直观展示分析结果。', 'common_issues': '分析方法不当或过度依赖单一指标。', 'solutions': '采用多种分析方法交叉验证，并结合定性信息解释定量结果。'}, {'step': 5, 'action': '撰写正文并突出核心结论', 'output': '按照章节结构撰写报告，优先展示核心结论，并辅以数据支持，例如本报告开篇即点明‘低通胀’的核心成因。', 'completion_criteria': '核心结论在前言或摘要部分明确呈现，正文内容围绕结论展开。', 'common_issues': '信息堆砌，缺乏重点。', 'solutions': '使用金字塔原理组织内容，确保每段文字都有明确的目的性和逻辑性。'}, {'step': 6, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '合理分配定量数据和定性分析的比例，例如本报告中既有详实的统计数据，也有对政策影响的解读。', 'completion_criteria': '定量数据占比不低于40%，定性分析提供必要的背景和解释。', 'common_issues': '定量与定性信息失衡，导致论证不够全面。', 'solutions': '根据研究目标调整两类信息的比例，确保两者相辅相成。'}, {'step': 7, 'action': '提出风险提示与不确定性分析', 'output': '在报告末尾专门设置‘风险提示’部分，列举可能的风险因素及其潜在影响，例如本报告提到海外通胀韧性、地缘政治局势等。', 'completion_criteria': '风险提示涵盖主要外部变量，并提供应对建议或情景分析。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或缺乏针对性。', 'solutions': '结合研究主题，识别关键风险点，并引用权威预测或案例支持分析。'}, {'step': 8, 'action': '图表制作与信息可视化', 'output': '将复杂数据转化为清晰易懂的图表，例如本报告中使用折线图展示CPI与PPI的变化趋势。', 'completion_criteria': '每张图表有明确标题和注释，且与正文内容紧密相关。', 'common_issues': '图表过多或信息杂乱。', 'solutions': '遵循‘少而精’原则，确保每张图表都能传递一个核心信息点。'}, {'step': 9, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '检查报告的语言是否简洁准确，术语是否规范，例如本报告中对专业术语（如实际利率、名义利率）的定义清晰。', 'completion_criteria': '无语法错误，术语使用一致，语言风格正式且易于理解。', 'common_issues': '表述冗长或术语滥用。', 'solutions': '邀请同行或编辑进行语言润色，确保报告的专业性和可读性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:34:14", "modified_time": "2025-08-14 03:34:14", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5e7461f008af46228b4d4091df959c06", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等任务，尤其在需要综合定量与定性信息、历史与预测数据，并提出政策影响和市场趋势判断的场景中具有高度适用性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '确定本次分析的核心主题（如宏观经济运行情况），并列出需要解答的关键问题（如经济增长动力、政策效果、未来风险点）。', 'completion_criteria': '能够清晰界定分析范围和目标，确保所有后续章节和内容都围绕这些目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过头脑风暴或与利益相关方沟通，提炼出最具价值的核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '构建一个包含关键经济指标（如GDP、工业增加值、固定资产投资等）的表格，并标注数据来源和时间范围。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面、来源权威且格式统一，便于后续分析和可视化。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高，导致分析结论不可靠。', 'solutions': '优先选择官方统计机构发布数据，并对异常值进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告的章节框架，包括摘要、宏观经济与行业运行情况、价格与就业分析、财政与信用环境、政策环境等部分，并明确每部分的重点。', 'completion_criteria': '章节安排逻辑清晰，信息展示顺序符合“从整体到局部、从宏观到微观”的原则，核心结论在摘要中突出呈现。', 'common_issues': '章节间内容重复或逻辑混乱，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '使用思维导图工具梳理章节间的逻辑关系，确保每部分内容独立且互为补充。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对数据进行趋势分析（如同比增速变化）、结构性分析（如出口产品占比调整）以及因果分析（如政策对消费的影响），并结合图表展示结果。', 'completion_criteria': '分析过程严谨，结论基于数据支持，且能揭示潜在的风险和机会。', 'common_issues': '分析过于依赖单一维度，忽略多因素交互作用。', 'solutions': '采用SWOT分析法或多变量回归模型，综合考虑多种影响因素。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '识别主要风险因素（如关税冲击、内需疲软），并提出不同情景假设下的应对策略（如政策加码、企业转型）。', 'completion_criteria': '风险因素表述具体且时机恰当，情景假设合理并附有可行建议。', 'common_issues': '对不确定性描述笼统，缺乏实际操作指导。', 'solutions': '引入专家访谈或模拟推演，增强分析的前瞻性和实用性。'}, {'step': 6, 'action': '撰写摘要和总结核心观点', 'output': '提炼报告中的关键发现（如经济增长动力放缓、政策边际效应递减）和未来展望（如三、四季度增速可能回落），形成简洁有力的摘要。', 'completion_criteria': '摘要内容精炼，涵盖核心结论且语言通俗易懂，适合不同背景的读者快速理解。', 'common_issues': '摘要冗长或偏离主题，未能有效传递核心信息。', 'solutions': '采用金字塔原理，先陈述结论再逐步展开支撑论据。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表', 'output': '根据分析内容生成折线图、柱状图和饼图等可视化图表，标注关键趋势和数据点。', 'completion_criteria': '图表清晰直观，标题和注释准确传达信息，避免过度复杂化。', 'common_issues': '图表设计不当，导致信息传递不准确或难以解读。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，去除冗余元素，突出核心数据。'}, {'step': 8, 'action': '审阅和优化报告', 'output': '检查报告的语言流畅性、数据一致性以及逻辑连贯性，确保无明显错误或遗漏。', 'completion_criteria': '报告经过至少两轮校对，内容准确无误，表达专业规范。', 'common_issues': '因时间紧迫导致质量下降，出现低级错误。', 'solutions': '预留充足时间进行审阅，必要时邀请同行评审。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:35:33", "modified_time": "2025-08-14 03:35:33", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "de680a9f2c3844a2b9468ba348845e50", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观策略分析、大类资产配置建议、大宗商品投资机会评估等金融研究任务。尤其适合需要结合宏观经济数据、政策导向、市场情绪和行业基本面的复杂分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰定义本次分析的目标，例如：地缘局势对市场的影响、政策变化对资产价格的作用等；列出关键问题清单（如：地缘冲突是否会升级？中美经贸谈判结果如何影响外需？）。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括分析的核心目标，并形成具体的研究问题列表。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或与客户沟通，确保目标明确且具有可操作性。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与信息', 'output': '构建宏观经济指标跟踪表，涵盖GDP、PMI、CPI、PPI、进出口、社会融资规模等核心数据；同时搜集相关政策声明、市场新闻和行业动态。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，时间跨度合理（如过去一年至未来一年预测），并以表格形式呈现关键数据趋势。', 'common_issues': '数据来源不一致或更新滞后，影响分析准确性。', 'solutions': '优先选择权威数据库（如Wind、Bloomberg），并设定固定时间节点检查最新数据。'}, {'step': 3, 'action': '分解主要矛盾与驱动因素', 'output': '识别当前市场的核心矛盾（如地缘局势、贸易谈判、国内政策调整）及其对资产价格的主要驱动逻辑；将矛盾按短期、中期、长期分类。', 'completion_criteria': '每个核心矛盾均有明确的时间维度划分，以及对应的资产类别影响路径说明。', 'common_issues': '忽略次要矛盾可能引发的风险扰动，导致结论片面化。', 'solutions': '在主要矛盾之外保留次要矛盾的简要分析，作为风险提示部分补充。'}, {'step': 4, 'action': '搭建章节结构与内容布局', 'output': '设计报告框架，包括前期市场回顾、当前宏观环境分析、资产表现特征总结、未来展望及具体品种观点；确保各部分内容逻辑连贯，重点突出。', 'completion_criteria': '每章内容有明确的主题和信息分布，无重复冗余，且核心结论易于提取。', 'common_issues': '章节安排缺乏层次感，重要信息被淹没。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现核心结论，再逐步展开支撑论据。'}, {'step': 5, 'action': '定量与定性分析相结合', 'output': '利用历史数据绘制趋势图（如铜金比、油金比），并通过统计方法验证假设；结合政策解读与市场情绪分析解释数据背后的逻辑。', 'completion_criteria': '图表与文字分析相辅相成，定量结论有定性支持，反之亦然。', 'common_issues': '过度依赖单一类型的分析，导致论证不够充分。', 'solutions': '强制要求每项结论至少包含一个定量证据和一个定性推导过程。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性与多种可能性', 'output': '针对不确定事件（如地缘冲突升级概率、关税谈判结果）设置情景假设（乐观/中性/悲观），并给出不同情景下的市场反应预判。', 'completion_criteria': '每种情景假设均附带发生概率估算和对应的投资策略建议。', 'common_issues': '忽略极端情景的可能性，低估潜在风险。', 'solutions': '引入压力测试方法，模拟极端条件下的市场表现。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论与行动建议', 'output': '总结出未来1-2个月的关键投资主题（如“反内卷”政策落地、美元弱势震荡），并为不同资产类别提供具体的配置建议（如超配科技成长板块、关注低位多玻璃空纯碱策略）。', 'completion_criteria': '核心结论简洁明了，行动建议具体可行，便于投资者执行。', 'common_issues': '结论过于抽象，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '增加案例或模拟交易示例，帮助读者理解策略实施方式。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化输出格式', 'output': '检查语言表达是否准确流畅，图表是否清晰美观，整体排版是否专业规范；添加免责声明和分析师信息。', 'completion_criteria': '最终文档符合公司标准模板，无语法错误或排版混乱现象。', 'common_issues': '忽视细节问题，降低报告的专业形象。', 'solutions': '设立独立校对环节，邀请非作者人员进行交叉审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:36:44", "modified_time": "2025-08-14 03:36:44", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "672b519550694b809eaff4b76b354210", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于政策解读与宏观经济分析类任务，尤其是针对中央政治局会议、经济工作会议等重要政策事件的点评和展望。同时，也可用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告中涉及宏观环境部分的工作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确事件背景与核心议题', 'output': '撰写事件描述段落，包括会议时间、参与方、主要内容概述。', 'evaluation_criteria': '是否清晰界定事件背景及核心议题；是否为后续分析奠定基础。', 'common_issues': '遗漏关键信息或对背景理解不足。', 'solutions': '通过多渠道验证事件细节，确保全面掌握公开资料。'}, {'step': 2, 'action': '梳理数据支持的核心结论', 'output': '整理并展示定量数据（如GDP增速、出口贡献等）以支撑核心观点，并结合定性分析说明政策满意度及目标达成可能性。', 'evaluation_criteria': '数据是否准确且具有代表性；定量与定性分析是否平衡分布。', 'common_issues': '数据选择不够严谨或缺乏解释。', 'solutions': '引用权威来源数据，辅以图表增强可视化效果。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑递进的论证路径', 'output': '分层次阐述政策方向及其背后的逻辑信号，如灵活性和预见性的具体含义及应用场景。', 'evaluation_criteria': '论证是否层层递进，逻辑链条是否完整。', 'common_issues': '逻辑跳跃或论点分散。', 'solutions': '采用总分结构，先提出总体方向再细化到具体措施。'}, {'step': 4, 'action': '识别并讨论潜在风险因素', 'output': '在合适时机提出风险提示，例如中美关税谈判未落地可能带来的出口不确定性。', 'evaluation_criteria': '风险提示是否及时且针对性强；是否提供应对方案。', 'common_issues': '忽视风险或处理过于笼统。', 'solutions': '基于历史案例和当前形势预判风险，给出具体情境下的应对建议。'}, {'step': 5, 'action': '制定具体工作抓手与行动指南', 'output': '围绕促消费、扩投资、防风险等方面列出具体政策措施及其实现路径。', 'evaluation_criteria': '是否覆盖主要领域；每项抓手是否有可操作性。', 'common_issues': '内容空泛，缺乏落地指导。', 'solutions': '结合实际需求设计政策工具箱，注重跨部门协调。'}, {'step': 6, 'action': '总结全文并突出核心结论', 'output': '重申短期稳增长与长期结构转型并重的主题，强调五位一体政策安排的重要性。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否鲜明突出；总结是否呼应开头。', 'common_issues': '结尾冗长或偏离主题。', 'solutions': '精炼语言，用一句话概括核心发现。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:38:11", "modified_time": "2025-08-14 03:38:11", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "30bfa6ee028e42bb88c80988ffd69a5a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济数据分析、行业深度研究、投资决策支持报告以及风险评估等金融分析任务。尤其在需要结合定量与定性数据，进行趋势预测和政策影响评估的场景下具有高度适用性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰界定分析的核心目标（如非农就业数据对美联储政策的影响），并列出关键问题清单（如就业总量变化、薪资增速趋势及其经济含义）。', 'how_to_judge_completion': '是否能用一句话概括分析的核心目标，并确保所有后续章节围绕此目标展开。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：目标过于宽泛或模糊。应对方法：通过与利益相关方沟通，聚焦于具体问题，例如‘非农数据如何影响货币政策’。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从可靠来源（如美国劳工部、iFinD 数据库）获取定量数据（如新增就业人数、失业率）和定性信息（如市场情绪、政策预期），并分类整理为结构化表格或图表。', 'how_to_judge_completion': '数据覆盖全面，且经过交叉验证以确保准确性；能够直观展示数据的时间序列或结构性特征。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：数据不完整或来源不可靠。应对方法：优先选择权威机构发布的数据，并注明数据来源及潜在局限性。'}, {'step': 3, 'action': '分解核心指标，构建逻辑框架', 'output': '将核心指标（如非农就业、薪资增速）分解为多个维度（总量、行业结构、人口特征等），并设计章节结构以反映这些维度的递进关系。', 'how_to_judge_completion': '每个章节均围绕一个明确的子主题展开，且章节间逻辑连贯，逐步深化分析。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：章节安排杂乱无章。应对方法：先绘制思维导图，确保各部分之间的逻辑关系清晰后再撰写正文。'}, {'step': 4, 'action': '量化分析与定性解读相结合', 'output': '对定量数据进行趋势分析（如同比、环比变化），并通过定性解读揭示其背后的经济意义（如劳动力市场疲软可能预示经济衰退）。', 'how_to_judge_completion': '每组数据分析均附有清晰的结论，且结论与数据紧密关联；避免单纯罗列数字而缺乏解释。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：过度依赖数据而忽略背景信息。应对方法：引入专家观点或历史案例作为补充，增强分析的说服力。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素与不确定性', 'output': '识别分析中的主要风险点（如上游价格快速上涨、通胀不及预期）和不确定性（如未来政策路径的多种可能性），并在适当位置予以提示。', 'how_to_judge_completion': '风险提示既不过于笼统也不过于分散，而是集中于最可能影响核心结论的关键变量上。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：风险讨论被边缘化或忽视。应对方法：设置专门章节讨论风险，并将其与核心结论形成对照。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并给出建议', 'output': '提炼出最重要的发现（如‘就业降温叠加薪资韧性暗示经济动能减弱’），并提供基于分析的具体行动建议（如押注降息的概率提升）。', 'how_to_judge_completion': '核心结论简洁明了，易于理解；建议具有操作性，能够直接指导投资决策或其他实际应用。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：结论冗长或含糊不清。应对方法：采用‘三句话法则’——用不超过三句话概述核心结论，同时辅以图表支持。'}, {'step': 7, 'action': '可视化呈现与报告优化', 'output': '利用图表（如柱状图、折线图）和文字说明相结合的方式，突出关键数据和趋势；调整排版以提高可读性（如标题加粗、段落分隔）。', 'how_to_judge_completion': '读者无需仔细阅读正文即可快速抓住重点信息；图表设计美观且信息量充足。', 'common_issues_and_solutions': '常见问题：图表过多导致信息过载。应对方法：筛选最具代表性的图表，删除冗余内容，保持页面整洁。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:39:20", "modified_time": "2025-08-14 03:39:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "be3ae9fb058645d68b18f42d04f55e83", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要对宏观经济政策（如央行利率决策）进行深度分析的任务，尤其是涉及政策解读、市场预期管理以及不确定性评估的场景。例如：货币政策点评、宏观经济展望报告、投资策略制定等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定本次分析的核心问题和目标，例如：美联储是否降息、政策背后的逻辑及市场影响。', 'completion_criteria': '核心问题清晰且具有可操作性，能够指导后续分析。', 'common_issues': '问题过于宽泛或模糊，可能导致分析失去焦点。', 'solutions': '在任务初期与利益相关方确认分析目标，确保问题具体化。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理关键数据和信息', 'output': '整理定量数据（如利率水平、通胀率、就业数据）和定性信息（如政策声明、官员讲话），并标注信息来源和可靠性。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，包含历史趋势、当前状态和未来预测；信息来源权威且标注清晰。', 'common_issues': '数据不完整或过时，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '建立数据更新机制，优先使用权威机构（如美联储、IMF）发布的最新数据。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告结构，通常包括背景介绍、政策解读、市场影响分析、风险因素讨论和结论建议，并明确信息展示的优先级。', 'completion_criteria': '章节结构逻辑清晰，信息优先级合理，核心结论突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用“倒金字塔”原则，将最重要信息放在开头，次要信息逐步展开。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进论证核心观点', 'output': '通过定量分析（如经济数据对比）和定性分析（如政策意图解读）结合，层层递进建立观点，例如从政策声明到市场反应再到长期影响。', 'completion_criteria': '论证逻辑严密，每一层观点都有数据或事实支持。', 'common_issues': '论证跳跃或缺乏数据支持，削弱可信度。', 'solutions': '每一步推理都需明确引用数据或事实，避免主观推测。'}, {'step': 5, 'action': '识别与评估风险因素', 'output': '列出主要风险因素（如政策不确定性、外部冲击），并分析其可能的影响路径和概率。', 'completion_criteria': '风险因素全面且评估客观，能够为决策提供参考。', 'common_issues': '忽略潜在风险或评估过于乐观，导致分析失真。', 'solutions': '引入情景分析法，考虑多种可能性及其对应影响。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过情景假设（如基准情形、乐观情形、悲观情形）分析不同政策路径的可能性及其影响。', 'completion_criteria': '情景假设合理，能够涵盖主要可能性，且分析有据可依。', 'common_issues': '情景假设过于简单或脱离实际，缺乏实用性。', 'solutions': '基于历史数据和专家意见，设定合理的假设范围。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼核心结论，明确政策方向和市场预期，并提出具体的投资建议或应对策略。', 'completion_criteria': '结论简洁明了，建议具体可行，能够直接指导实践。', 'common_issues': '结论过于笼统或建议缺乏操作性。', 'solutions': '结合客户需求和市场环境，提出量身定制的建议。'}, {'step': 8, 'action': '可视化呈现与信息补充', 'output': '制作图表（如趋势图、对比图）以直观展示数据，并附上详细注释和数据来源。', 'completion_criteria': '图表清晰易懂，信息补充完整，增强报告可读性。', 'common_issues': '图表复杂或信息缺失，影响理解。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，确保图表简洁且信息充分。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:41:20", "modified_time": "2025-08-14 03:41:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "95e2cb4a83c34eb7ba93c84567cf10fe", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、货币政策解读以及投资决策支持相关的深度研究报告，尤其是需要结合定量与定性信息、处理复杂政策博弈和评估多种不确定性的情境。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题与核心问题', 'output': '确定报告的核心问题（如美联储政策立场及其影响），并将其分解为若干子问题（如政策背景、经济数据解读、未来风险点等）。', 'evaluation': '核心问题是否清晰且具有针对性；子问题是否全面覆盖了研究目标。', 'common_issues': '核心问题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过初步文献回顾或团队讨论明确研究范围，并用一句话概括核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理关键数据与背景信息', 'output': '涵盖宏观经济指标（如GDP、就业数据）、政策声明（如FOMC会议纪要）、历史对比数据（如联储主席任期反对票统计）以及相关图表。', 'evaluation': '数据是否权威可靠；是否涵盖了定量与定性信息；是否能有效支持后续分析。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，导致分析基础薄弱。', 'solutions': '优先选择官方或权威机构发布的数据，并确保涵盖多维度信息（如历史趋势与当前动态）。'}, {'step': 3, 'action': '构建报告的章节结构与逻辑框架', 'output': '按照“背景-现状-分析-展望”的顺序组织内容，先铺垫政策背景，再解读当期经济数据，接着分析政策逻辑，最后提出未来风险与潜在影响。', 'evaluation': '章节安排是否符合读者认知路径；逻辑是否层层递进。', 'common_issues': '章节之间逻辑跳跃或重复，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '绘制逻辑流程图，确保每一部分紧密衔接且无冗余。'}, {'step': 4, 'action': '深入解读核心数据与政策信号', 'output': '对关键数据（如PDFP增速、GDP分项贡献）进行详细拆解，并结合政策声明（如鲍威尔讲话）分析其背后的隐含意义。', 'evaluation': '是否挖掘出数据背后的趋势与矛盾点；是否将政策信号与数据分析有机结合。', 'common_issues': '停留在表面描述，未能揭示深层次含义。', 'solutions': '采用对比法（如历史与当前对比）和假设推演法（如不同政策情景下的影响）提升分析深度。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息的展示', 'output': '在定量分析（如GDP增速、失业率）基础上，加入定性判断（如对鲍威尔鹰派立场的评价），并通过图表直观呈现。', 'evaluation': '定量与定性信息是否均衡分布；图表是否简洁明了且具说服力。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息，导致结论片面。', 'solutions': '制定信息分类清单，确保每种类型的信息都有适当权重。'}, {'step': 6, 'action': '识别并阐述主要风险因素', 'output': '列出可能影响未来发展的关键风险（如中东局势、特朗普政策不确定性），并说明其潜在传导路径。', 'evaluation': '风险因素是否全面且具体；是否提供了应对思路。', 'common_issues': '风险提示流于形式，缺乏实际指导价值。', 'solutions': '针对每个风险因素设计简要情景模拟，增强实用性。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心观点并突出行动建议', 'output': '提炼出报告的核心结论（如鲍威尔鹰派立场的长期影响），并给出明确的投资或政策建议（如关注9月降息可能性）。', 'evaluation': '核心观点是否清晰易懂；建议是否可行且具有操作性。', 'common_issues': '结论过于笼统，无法直接指导实践。', 'solutions': '使用金字塔原理，从具体到抽象逐步归纳核心观点。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表达方式', 'output': '检查语言表述是否精准，避免歧义；调整图表布局以提高可读性。', 'evaluation': '整体表达是否流畅且专业；是否符合目标受众需求。', 'common_issues': '术语过多或表述晦涩，影响理解。', 'solutions': '邀请非专业人士试读，收集反馈并优化语言风格。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:42:42", "modified_time": "2025-08-14 03:42:42", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "24c543f0e95c4d699bc69820a96cde2d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、投资标的评估以及政策影响分析等任务。它尤其适合需要结合定量和定性数据，从多维度解读经济指标或市场动态的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与核心问题', 'output': '确定分析的核心目标（如解释PMI数据变化原因）和关键问题（如供需两端表现、价格预期变化等），并列出需回答的具体问题清单。', 'completion_criteria': '核心问题清晰且具有针对性，能够直接指导后续数据收集和分析。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通，明确报告受众需求，并将目标细化为具体问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '获取权威数据来源（如WIND数据库、彭博预期值），并对数据进行清洗和分类，确保数据准确性和完整性；同时整理相关政策、市场动态等定性信息。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，包括历史数据、当前数据和预测数据，且所有数据经过验证无误。', 'common_issues': '数据来源单一或数据质量不高，影响分析可信度。', 'solutions': '优先选择权威数据源，交叉验证数据一致性，并补充专家访谈或行业调研作为定性支持。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与信息展示逻辑', 'output': '根据分析目标，划分章节结构，例如按“现状描述→深层原因分析→未来展望”顺序组织内容，确保逻辑清晰、层层递进。', 'completion_criteria': '章节安排合理，能够引导读者逐步理解核心结论，且各部分之间衔接自然。', 'common_issues': '章节之间存在重复或跳跃，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '提前绘制逻辑框架图，检查每部分内容是否服务于整体目标，避免冗余或脱节。'}, {'step': 4, 'action': '开展定量分析与定性论证', 'output': '对定量数据进行趋势分析、对比分析（如PMI指数环比变化、分项指标分解），结合定性信息（如政策导向、极端天气影响）解释数据变动背后的原因。', 'completion_criteria': '分析结果清晰呈现数据变化规律，并能有效关联至宏观背景或微观现象。', 'common_issues': '定量分析与定性论证脱节，无法形成有力支撑。', 'solutions': '在每个分析点中，明确指出定量数据如何反映定性判断，确保两者紧密结合。'}, {'step': 5, 'action': '识别风险因素并提出应对策略', 'output': '基于数据分析，归纳潜在风险（如外需走弱、企业利润承压），并在适当位置（如章节末尾或单独段落）提出应对建议。', 'completion_criteria': '风险因素表述客观且有据可依，应对策略具体可行，能够为决策提供参考。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性或操作性。', 'solutions': '结合实际案例说明风险可能的影响路径，并从政策、市场等角度提出多层次解决方案。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并突出行动建议', 'output': '提炼全文核心观点（如“内需复苏不稳，外需回落加剧”），并以简明语言概括主要发现及行动方向（如“政策需加力巩固内需恢复趋势”）。', 'completion_criteria': '核心结论一目了然，行动建议具体且贴合实际，便于读者快速抓住重点。', 'common_issues': '结论冗长或偏离主题，难以引起读者关注。', 'solutions': '采用金字塔原则，先亮明结论再展开佐证，确保表达简洁有力。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表与附注说明', 'output': '针对关键数据和分析结果，制作清晰直观的图表（如折线图、柱状图），并添加详细的数据来源说明和注释。', 'completion_criteria': '图表设计美观易懂，能够辅助读者快速理解复杂数据关系。', 'common_issues': '图表过多或过少，信息密度不均，降低阅读效率。', 'solutions': '控制图表数量，确保每张图表都有明确目的，并配以简短文字说明其意义。'}, {'step': 8, 'action': '撰写免责声明与格式校对', 'output': '编写免责声明，声明报告仅供交流使用，不构成投资建议；同时检查全文格式、语法和引用规范。', 'completion_criteria': '文档格式统一，语言流畅，引用标注完整，符合专业出版标准。', 'common_issues': '格式错误或语言不够严谨，影响报告专业性。', 'solutions': '设立专门审核环节，由不同人员分别负责内容和格式审查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:44:25", "modified_time": "2025-08-14 03:44:25", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "67794954d3cc4cff99a33c24f8e217ac", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要进行区域经济分析、投资机会评估、政策影响解读的金融分析任务，尤其是涉及跨区域经济数据对比和政策导向的研究场景。例如：行业深度研究、宏观经济趋势预测、区域投资策略制定等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '清晰界定报告的核心主题（如区域经济表现、消费提振效果等），并确定覆盖的地理范围和时间跨度。', 'criteria_for_completion': '核心主题明确，范围无遗漏且符合实际需求；例如：涵盖所有31个省份的2024年上半年经济数据。', 'common_issues': '范围过于宽泛导致信息冗余，或过于狭窄使结论缺乏代表性。', 'solutions': '根据客户需求和数据可用性调整范围，并确保关键变量（如GDP、固定资产投资、消费等）被纳入分析。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理多维度数据', 'output': '从官方统计、政府报告、行业数据库等渠道获取定量和定性数据，并按类别（如GDP、投资、消费、出口）进行分类整理。', 'criteria_for_completion': '数据完整、准确且来源可靠；数据结构化便于后续分析，例如表格形式展示各省份GDP增速。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，导致分析基础薄弱。', 'solutions': '使用交叉验证方法核实数据准确性，必要时通过专家访谈补充定性信息。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与优先级', 'output': '根据分析逻辑安排章节顺序，通常以宏观总览开篇，逐步细化至具体领域（如GDP、投资、消费、出口等），并在最后提出风险提示。', 'criteria_for_completion': '章节逻辑清晰，信息展示优先级合理；例如：先呈现整体经济表现，再深入分省数据分析。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以理解核心结论。', 'solutions': '遵循“总-分-总”结构，确保每个章节围绕一个核心主题展开，并在开头和结尾强化核心结论。'}, {'step': 4, 'action': '构建多层次论证逻辑', 'output': '采用层层递进的方式建立观点，从数据描述到因果分析再到政策建议，结合定量和定性分析支持结论。', 'criteria_for_completion': '论证链条完整，逻辑严密；例如：广东经济承压的原因被分解为房地产调整、出口压力等具体因素。', 'common_issues': '论证过程跳跃，缺乏充分的数据支撑。', 'solutions': '每一步论证都需引用具体数据或案例，避免主观推测。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '在分析中穿插图表、统计数据与政策解读，既突出关键数字又提供背景解释。', 'criteria_for_completion': '定量与定性信息分布均衡，图表直观易懂；例如：用柱状图展示各省GDP增速，同时附上政策解读说明差异原因。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，导致分析偏颇或说服力不足。', 'solutions': '根据不同受众需求调整信息比例，注重图表设计以增强视觉效果。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素与不确定性讨论', 'output': '在核心结论后单独设立风险提示部分，详细列出潜在风险（如政策落实不及预期、外部贸易环境变化等）及其可能影响。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且具有针对性；例如：提及海南、山西等地完成全年增长目标的压力较大。', 'common_issues': '忽略风险因素，导致分析显得片面。', 'solutions': '提前识别主要风险点，并结合历史数据和政策趋势进行预判。'}, {'step': 7, 'action': '总结行动建议与未来展望', 'output': '基于前文分析提炼出可操作的政策建议或投资方向，并展望下一阶段的发展重点（如“十五五”规划编制）。', 'criteria_for_completion': '建议具体可行，展望紧扣当前形势；例如：针对经济大省提出科技创新、产业升级的具体路径。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际，无法指导决策。', 'solutions': '结合区域特点和国家政策导向，确保建议具备落地性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:45:42", "modified_time": "2025-08-14 03:45:42", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "22261cf600024c32b0ef2b6696658be6", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资策略制定以及政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，对经济运行状况或市场趋势进行全面解读的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并收集核心数据', 'output': '形成清晰的研究问题和全面的数据清单，包括宏观经济指标（GDP、CPI、PPI等）、行业细分数据（固定资产投资、消费、出口等）以及政策动态。', 'completion_criteria': '确保所有关键数据来源可靠且覆盖全面；能够回答研究问题所需的核心变量是否已涵盖。', 'common_issues': ['数据不完整或过时可能导致结论偏差。', '忽略某些重要变量会削弱分析的全面性。'], 'solutions': ['优先选择权威机构发布的最新数据，例如国家统计局、Wind等。', '通过交叉验证补充遗漏的关键变量。']}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，按逻辑顺序安排内容', 'output': '设计一个层次分明的报告框架，通常从整体到局部展开，先呈现宏观背景，再逐步深入至具体领域（如产业、消费、投资等）。', 'completion_criteria': '各部分之间逻辑连贯，信息分布合理，能引导读者快速抓住重点。', 'common_issues': ['章节间缺乏衔接，导致阅读体验割裂。', '信息堆砌无序，难以突出核心观点。'], 'solutions': ['采用总-分-总的结构：开篇概述全局情况，中间详细拆解各子领域，结尾总结主要发现。', '用图表辅助说明复杂数据，增强可读性。']}, {'step': 3, 'action': '构建论证路径，层层递进支持核心观点', 'output': '基于历史数据、当前表现及未来预测，建立严谨的因果链条，从现象描述到原因剖析再到趋势展望。', 'completion_criteria': '每个论点都有充分证据支撑，且前后推导自然流畅。', 'common_issues': ['论证过程跳跃，缺少必要的过渡。', '过度依赖单一类型数据（如仅使用定量数据），忽视多维度视角。'], 'solutions': ['引入定性和定量相结合的方法，比如结合统计数据与专家访谈。', '在每一步骤后加入简短的小结，强化逻辑连接。']}, {'step': 4, 'action': '平衡不同类型信息的展示权重', 'output': '将定量数据（如同比增速、环比变化）与定性分析（如政策解读、市场情绪）有机结合，并根据不同受众调整比重。', 'completion_criteria': '各类信息比例协调，既不过于枯燥也不流于表面，满足目标受众需求。', 'common_issues': ['过于偏重某一类信息，使报告失衡。', '未能针对特定受众优化内容表达方式。'], 'solutions': ['根据受众背景决定技术术语的使用程度。', '利用可视化工具（如折线图、柱状图）提升数据直观性。']}, {'step': 5, 'action': '识别并妥善处理不确定性因素', 'output': '明确指出潜在风险点及其可能影响，并提出应对方案或情景假设。', 'completion_criteria': '风险因素被适时提及且表述客观，不夸大也不隐瞒。', 'common_issues': ['风险披露不足，低估负面事件的可能性。', '缺乏实际可行的应对建议。'], 'solutions': ['提前梳理可能的风险来源（如政策变动、外部环境冲击）。', '提供多种情景模拟，帮助决策者理解不同结果的概率。']}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论并突出展示', 'output': '以简洁的语言总结关键发现，并通过标题、加粗字体或专门的“小结”部分加以强调。', 'completion_criteria': '核心结论一目了然，即使非专业读者也能迅速把握。', 'common_issues': ['核心结论淹没在大量细节中，不易察觉。', '语言冗长，无法精准传达核心思想。'], 'solutions': ['为每节设置明确的主题句，提示本节主旨。', '使用列表或框图形式突出重点内容。']}, {'step': 7, 'action': '添加免责声明和后续行动建议', 'output': '在报告末尾附上法律声明，同时给出基于分析的具体行动指南（如投资方向、政策建议等）。', 'completion_criteria': '免责声明措辞合规，行动建议具有操作性。', 'common_issues': ['免责声明缺失或表述模糊，增加法律风险。', '行动建议空泛，缺乏落地价值。'], 'solutions': ['参考同类报告模板完善免责声明。', '结合实际案例细化行动建议，例如推荐具体标的或策略。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:47:20", "modified_time": "2025-08-14 03:47:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "90121f71c2ac4785a78182ee7bc62795", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济政策解读、投资环境分析、行业趋势研究以及风险评估报告等任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，从宏观到微观层层递进分析的任务场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和目标受众', 'output': '确定分析的核心主题（如本次为‘中央政治局会议要点解读’）及目标受众（如投资者、政策制定者或企业高管），形成清晰的问题定义。', 'completion_criteria': '问题定义具体且与实际需求高度相关；能够准确识别目标受众的关键关注点。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通，明确最紧迫的问题，并围绕其构建分析框架。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与背景信息', 'output': '整合定量数据（如GDP增速、产业增加值等）和定性信息（如政策声明、国际经贸动态），并分类标注来源和时效性。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠，时间跨度合理，且信息经过初步筛选和验证。', 'common_issues': '数据冗余或缺失关键信息，导致分析不完整。', 'solutions': '建立标准化的数据采集模板，确保涵盖所有必要维度（如历史对比、预测假设）。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架并组织章节结构', 'output': '设计分析的逻辑路径（如从现状描述到风险分析再到政策建议），并按优先级安排章节顺序，确保核心结论前置。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，逻辑连贯，信息分布合理，重点突出。', 'common_issues': '章节之间逻辑断裂，或次要信息喧宾夺主。', 'solutions': '采用‘倒金字塔’结构，先呈现核心结论，再逐步展开支持性细节。'}, {'step': 4, 'action': '定量与定性分析结合，逐层递进建立观点', 'output': '通过定量数据分析揭示趋势（如GDP增速、物价水平），结合定性信息解释成因（如政策调整、外部环境变化），并提出可能的影响。', 'completion_criteria': '数据分析结果与定性解释相互印证，观点层次分明，论证充分。', 'common_issues': '定量与定性分析脱节，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '在每一步分析中，明确定量数据如何支撑定性判断，避免孤立呈现数据或主观推测。'}, {'step': 5, 'action': '识别并评估潜在风险因素', 'output': '系统梳理可能的风险点（如外需放缓、房地产市场调整），并结合情景分析探讨其影响范围和程度。', 'completion_criteria': '风险评估全面且客观，包含多种可能性及其应对策略。', 'common_issues': '忽视小概率高影响事件，或风险分析过于笼统。', 'solutions': '使用情景模拟方法，设定乐观、中性和悲观三种情景，分别评估其发生概率和潜在后果。'}, {'step': 6, 'action': '提出可操作的政策或投资建议', 'output': '基于前文分析，提出针对性建议（如降息、促消费政策），并说明其实施路径和预期效果。', 'completion_criteria': '建议具体可行，与分析结论紧密关联，且具有较强的可操作性。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际，难以落地执行。', 'solutions': '确保每条建议都有明确的执行主体、时间节点和量化目标。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并优化信息展示', 'output': '提炼全文核心观点，以简洁语言概括主要发现和建议，并通过图表、关键数据等形式增强可视化效果。', 'completion_criteria': '核心结论清晰易懂，信息展示直观高效，便于受众快速抓住重点。', 'common_issues': '总结过于冗长或缺乏视觉辅助，削弱传播效果。', 'solutions': '使用‘一句话总结法’提炼核心结论，并配合可视化工具强化表达效果。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:48:30", "modified_time": "2025-08-14 03:48:30", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2273fdd582524e298932d934dcd4e0f7", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于需要全面分析政策、市场或行业动态的任务，尤其是涉及多维度信息整合、风险评估和未来预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求', 'output': '一份简要的目标清单，包括核心问题、关键变量和预期成果。', 'evaluation_criteria': '是否清晰定义了分析范围和目标？是否考虑了受众的关注点？', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊。', 'solutions': '通过头脑风暴或与利益相关者沟通，细化分析目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '按时间线或主题分类的数据表格，涵盖定量和定性信息。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面、准确且来源可靠？是否覆盖了所有关键变量？', 'common_issues': '数据缺失或质量不高。', 'solutions': '使用多重数据源交叉验证；必要时补充专家访谈或调研数据。'}, {'step': 3, 'action': '提炼核心结论并构建逻辑框架', 'output': '一个分层的逻辑框架，包含核心结论、支持论据和次要细节。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否突出？逻辑是否清晰连贯？', 'common_issues': '结论不够聚焦或逻辑跳跃。', 'solutions': '反复推敲核心结论，确保每一步推理都有充分依据。'}, {'step': 4, 'action': '撰写报告初稿，按模块组织内容', 'output': '一份初步报告，包含形势分析、政策解读、风险评估和未来展望等模块。', 'evaluation_criteria': '各模块是否条理清晰？信息展示是否符合优先级？', 'common_issues': '模块之间衔接不流畅或信息重复。', 'solutions': '使用过渡句连接模块；删除冗余信息。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和风险因素', 'output': '针对不确定性和风险的专项分析，附带应对策略。', 'evaluation_criteria': '是否全面识别了潜在风险？应对策略是否可行？', 'common_issues': '风险分析流于表面或缺乏解决方案。', 'solutions': '引入情景分析法，模拟不同可能性下的结果。'}, {'step': 6, 'action': '审阅和优化报告', 'output': '最终版本的报告，语言精炼、逻辑严密、格式规范。', 'evaluation_criteria': '是否达到专业标准？是否满足受众需求？', 'common_issues': '语言冗长或图表不直观。', 'solutions': '邀请同行评审；优化图表设计以提升可读性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:49:57", "modified_time": "2025-08-14 03:49:57", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d3d7ae8f6e9649cf842a926e8c410b40", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观市场周报、行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等金融分析任务。它特别适合需要整合多维度经济数据、政策动态、市场表现并提出配置建议的场景，如宏观经济环境下的资产配置策略制定。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众需求', 'output': '确定报告的核心目的（如为投资者提供短期资产配置建议），以及受众的核心关注点（如股票、债券、外汇等市场的走势）。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰定义了报告的目标和受众，并将其贯穿于后续章节的设计中。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '目标不明确可能导致信息堆砌而缺乏重点。', 'solution': '在开始撰写前，与团队或客户确认核心目标，并以该目标为导向筛选信息。'}}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并安排信息优先级', 'output': '形成清晰的章节框架，通常包括：本周小结及下周配置建议、国内外经济数据概览、资本市场表现分析、重要新闻事件解读、风险因素提示。', 'how_to_judge_completion': '章节逻辑是否连贯，是否按照从宏观到微观的顺序展开，且信息优先级是否合理（如关键结论和配置建议前置）。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '章节之间内容重复或逻辑混乱。', 'solution': '使用思维导图工具预先梳理章节关系，确保每个部分有明确的主题和递进逻辑。'}}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '汇总国内外经济数据（如PMI、GDP、利率变动）、资本市场表现（如股指期货、国债收益率）以及政策动态（如政治局会议、央行操作）。', 'how_to_judge_completion': '是否全面覆盖了相关领域的核心指标，且数据来源可靠、更新及时。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '数据不足或过时导致分析失准。', 'solution': '建立数据追踪机制，定期更新关键数据源，并交叉验证数据准确性。'}}, {'step': 4, 'action': '进行分层论证，构建观点链条', 'output': '从宏观经济环境切入，逐步深入至具体市场表现和资产类别分析；通过历史数据对比、趋势预测、政策解读等方式支持观点。', 'how_to_judge_completion': '是否形成了层层递进的论证路径，每一步是否有充分的数据或理论支撑。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '论证过程跳跃性强，缺乏逻辑衔接。', 'solution': '采用“总-分-总”结构，先概述整体背景，再逐一分析细节，最后总结归纳。'}}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '结合定量数据（如经济指标变化）和定性分析（如政策解读），历史数据（如过去一周的市场表现）与前瞻性预测（如下周配置建议）。', 'how_to_judge_completion': '是否在各部分均匀分布了定量与定性信息，避免过度依赖单一类型数据。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '定量数据过多导致可读性差，或定性分析过多显得空洞。', 'solution': '设定每部分内容的比例限制，例如70%定量+30%定性，确保两者有机结合。'}}, {'step': 6, 'action': '识别并处理不确定性和多种可能性', 'output': '对潜在风险因素（如关税谈判结果、货币政策调整）进行情景假设分析，提出不同情况下的应对策略。', 'how_to_judge_completion': '是否全面列举了主要风险因素，并对其影响进行了量化或定性评估。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '忽视极端情景导致策略缺乏弹性。', 'solution': '引入压力测试或敏感性分析方法，模拟最坏/最好情景下的市场反应。'}}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论并突出展示', 'output': '将核心结论（如配置建议、市场展望）放在显眼位置（如开头或结尾），并通过图表、加粗字体等形式增强视觉效果。', 'how_to_judge_completion': '读者能否快速抓住报告的核心要点，无需逐字阅读即可理解。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '核心结论淹没在大量文字中难以发现。', 'solution': '设计单独的摘要页或结论框，集中呈现关键信息。'}}, {'step': 8, 'action': '校验并优化语言表达与格式排版', 'output': '检查报告的语言是否简洁明了，图表是否清晰易懂，格式是否统一美观。', 'how_to_judge_completion': '是否存在语言歧义或图表错误，格式是否符合专业标准。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '语言冗长或图表复杂降低阅读体验。', 'solution': '邀请外部审阅者提供反馈，并根据意见优化表达方式和视觉设计。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:51:06", "modified_time": "2025-08-14 03:51:06", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8566ba34468148b89ba9286cf86af46b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济数据分析、行业深度研究、投资标的分析及风险评估报告等任务，尤其是需要结合定量数据和定性分析的金融报告制作场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心关注点（如：PMI数据波动的原因、经济景气度变化趋势等），并列出需要解答的关键问题。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括报告的核心结论方向，并列出至少3个具体问题作为后续分析的切入点。', 'common_issues': '分析目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构松散。', 'solutions': '在开始前，与利益相关方确认报告的用途和受众需求，确保目标聚焦。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据', 'output': '从权威来源（如iFinD、Wind）获取相关数据，包括历史数据、当前数据以及预测数据，并以表格或图表形式初步展示。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且准确，时间序列完整，关键指标（如制造业PMI、非制造业PMI）及其分项数据均有呈现。', 'common_issues': '数据来源不一致或缺失关键分项数据。', 'solutions': '制定数据收集清单，优先选择官方或权威第三方数据源，并进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并安排信息优先级', 'output': '根据分析目标，将报告分为若干章节（如：制造业PMI分析、非制造业PMI分析、风险提示等），并确定各章节的信息展示逻辑。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息优先级合理，核心结论能够在前两章中突出呈现。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，或次要信息占据过多篇幅。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先概述整体趋势，再深入细分领域，最后总结核心观点及建议。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑与递进关系', 'output': '通过层层递进的方式展开分析，从宏观到微观、从总体到分项，逐步揭示现象背后的驱动因素。', 'completion_criteria': '每个分项分析均能回答上一层次提出的问题，并自然引出下一层次的讨论。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡性说明。', 'solutions': '使用连接句或小标题明确各部分之间的逻辑关系，确保读者能够顺畅理解分析路径。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '结合定量数据（如PMI数值变化）和定性分析（如季节性因素、政策影响），对主要发现进行解释。', 'completion_criteria': '定量数据支持定性判断，两者比例协调，避免单一维度过度倾斜。', 'common_issues': '定性分析过于主观，或定量数据堆砌无解读。', 'solutions': '为每组数据提供简短但精准的解读，同时引用权威观点或案例增强说服力。'}, {'step': 6, 'action': '识别与处理不确定性', 'output': '针对数据中的异常值或潜在风险因素（如极端天气、政策落地不及预期），单独设立章节详细讨论。', 'completion_criteria': '所有可能影响结论的不确定因素均被提及，并给出应对策略或情景假设。', 'common_issues': '忽略或低估关键风险，导致结论过于乐观。', 'solutions': '建立风险评估矩阵，按可能性和影响程度分类，逐一分析。'}, {'step': 7, 'action': '可视化数据与提炼核心结论', 'output': '制作直观的图表（如折线图、柱状图）辅助说明，并在文末提炼出3-5条核心结论。', 'completion_criteria': '图表清晰易懂，核心结论简洁明了，便于快速抓住重点。', 'common_issues': '图表过于复杂或冗余，核心结论淹没在细节中。', 'solutions': '遵循“少即是多”的原则，只保留最关键的数据和图表，确保每张图表都服务于一个明确的目的。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '检查全文逻辑是否流畅，术语是否专业，语言是否精炼，确保符合目标受众的阅读习惯。', 'completion_criteria': '报告内容无明显逻辑漏洞，语言风格统一且专业。', 'common_issues': '术语使用不当或表述冗长晦涩。', 'solutions': '邀请同行评审，重点关注术语准确性与语言流畅性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:52:21", "modified_time": "2025-08-14 03:52:21", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "33caa447b0f74da2bbfa54222cbc2aa1", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济周报、行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等需要综合定量和定性信息的金融分析任务。尤其适合需要平衡历史数据与预测、政策解读与市场反应、资产配置建议与风险管理的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求，确定报告的核心主题（如宏观趋势、政策影响、资产配置建议）。', 'output': '一份清晰的分析大纲，包含报告的主要章节标题及每个部分的目标。', 'completion_criteria': '核心主题明确，章节结构逻辑清晰，能够覆盖受众关注的重点问题。', 'common_issues': '主题过于宽泛或缺乏针对性，导致后续内容难以聚焦。', 'solutions': '通过与客户或团队讨论，明确报告的核心目标和受众需求，确保主题集中且实用。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据和信息，包括政策动态、经济指标、市场表现和行业新闻。', 'output': '一份初步数据汇总表，涵盖关键指标（如GDP、通胀、就业数据）和图表素材（如股市指数、利率曲线、商品价格走势）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，信息全面且更新及时，图表清晰直观。', 'common_issues': '数据缺失或过时，图表展示不够直观，无法有效支持分析结论。', 'solutions': '优先使用权威数据源（如彭博、万得），并通过多渠道验证数据准确性；优化图表设计以突出关键趋势。'}, {'step': 3, 'action': '对数据进行分类和分层分析，形成定量和定性结合的初步结论。', 'output': '一份初步分析文档，按章节结构组织，包含高频数据观察、宏观经济数据解读、政策影响分析等内容。', 'completion_criteria': '数据分析逻辑清晰，定量结论有数据支撑，定性分析基于合理假设和背景知识。', 'common_issues': '分析过于表面化，未能深入挖掘数据背后的驱动因素。', 'solutions': '结合行业专家意见和历史案例，对数据异常点进行深入探讨，提出可能的原因和影响。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑，逐层递进地推导出核心观点，并提出潜在风险和不确定性。', 'output': '一份完整的论证框架，明确核心观点、支持证据、风险提示和应对策略。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，观点层层递进，风险提示全面且具有前瞻性。', 'common_issues': '论证逻辑断裂，风险提示不足或过于笼统。', 'solutions': '采用“数据→趋势→影响→风险”的递进式论证方法，确保逻辑连贯；对不确定性和多种可能性进行情景分析。'}, {'step': 5, 'action': '撰写报告正文，注重信息优先级和展示方式，确保核心结论突出且易于理解。', 'output': '一份初稿报告，包含摘要、章节内容、图表和附录，信息优先级合理分布。', 'completion_criteria': '核心结论在摘要和章节开头明确呈现，不同类型信息（定量/定性、历史/预测）平衡分布。', 'common_issues': '信息堆砌，重点不突出，读者难以快速抓住核心内容。', 'solutions': '将核心结论放在显眼位置，通过图表和小标题强化视觉引导，避免冗长描述。'}, {'step': 6, 'action': '审阅和优化报告，确保语言简洁、逻辑严谨、格式统一。', 'output': '一份最终版报告，经过校对和排版，符合专业标准。', 'completion_criteria': '报告无语法错误，逻辑流畅，格式规范，图表清晰。', 'common_issues': '语言啰嗦或术语过多，影响可读性；格式不统一。', 'solutions': '邀请同事或外部专家进行审阅，提供反馈意见；使用模板工具统一格式。'}, {'step': 7, 'action': '发布报告并跟踪反馈，根据受众反应调整后续分析方向。', 'output': '一份反馈总结，记录受众的主要疑问和建议。', 'completion_criteria': '反馈信息完整，能够为后续分析提供参考。', 'common_issues': '忽视反馈或未及时响应，导致分析方向偏离实际需求。', 'solutions': '建立定期沟通机制，主动收集反馈并快速调整分析策略。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:53:36", "modified_time": "2025-08-14 03:53:36", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ff5cc54461e14c719ffe03f2e74826fe", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于复杂的宏观经济分析任务，包括但不限于行业深度研究、政策影响评估、投资标的分析、风险评估报告等场景。尤其适合涉及多国经济数据对比、政策谈判影响、金融市场反应的综合分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和范围，定义分析的核心问题及所需回答的关键问题。', 'output': '清晰的研究目标声明，例如：评估美国贸易协议对全球经济的影响，或预测下半年主要经济体GDP增长趋势。', 'completion_criteria': '确保所有团队成员对目标有统一理解，且目标具体、可量化。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，可能导致分析方向偏离。应对方法是通过与利益相关者沟通确认核心需求。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，包括定量（如GDP增长率、CPI、失业率）和定性信息（如政策声明、市场情绪）。', 'output': '包含时间序列数据、政策文件、市场指标的综合数据库，按章节需求分类整理。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠，格式统一便于后续处理。', 'common_issues': '数据缺失或不一致。应对方法是提前制定数据采集计划，并设置备用数据源。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，按照逻辑顺序组织内容，通常从宏观背景到具体分析再到展望未来。', 'output': '初步章节框架，例如：摘要→各经济体GDP表现→关税政策影响→央行货币政策→未来展望。', 'completion_criteria': '章节安排合理，层次分明，能够有效引导读者理解分析结论。', 'common_issues': '章节间逻辑衔接不紧密。应对方法是多次审阅调整顺序，确保过渡自然。'}, {'step': 4, 'action': '分析数据以建立观点，使用定量模型（如回归分析）和定性推理（如政策解读）相结合的方式。', 'output': '详细的数据分析结果，包括图表、关键指标变化趋势及背后驱动因素解释。', 'completion_criteria': '分析过程透明，结论基于数据且具有说服力。', 'common_issues': '过度依赖单一类型数据导致结论片面。应对方法是平衡定量与定性分析权重。'}, {'step': 5, 'action': '突出核心结论，将最重要的发现放在显眼位置，例如摘要部分或每章开头的小结。', 'output': '提炼出的关键洞察，例如“美国经济增速因贸易协议而提升”或“欧盟制造业面临长期萎缩风险”。', 'completion_criteria': '核心结论简明扼要，能够快速抓住读者注意力。', 'common_issues': '结论埋没在细节中未被突出。应对方法是设计专门的总结模块强调重点。'}, {'step': 6, 'action': '讨论不确定性及潜在风险，说明不同情景下的可能性及其影响。', 'output': '针对不确定性的详细讨论，例如关税政策延期的可能性及其对市场的连锁反应。', 'completion_criteria': '涵盖主要风险点，提供多种假设条件下的预测路径。', 'common_issues': '忽略次要但可能重要的风险。应对方法是系统化梳理所有潜在变量。'}, {'step': 7, 'action': '提出建议或展望，结合分析结果为决策者提供行动指南。', 'output': '具体的政策建议或投资策略，例如“建议投资者关注美元指数区间震荡机会”。', 'completion_criteria': '建议切实可行，与分析结论直接相关。', 'common_issues': '建议脱离实际或缺乏依据。应对方法是确保建议来源于扎实的分析基础。'}, {'step': 8, 'action': '校对与优化语言表达，检查技术术语准确性及整体行文流畅度。', 'output': '最终版本报告，无语法错误，语言专业且易读。', 'completion_criteria': '报告经过至少一轮同行评审，反馈意见已全部采纳。', 'common_issues': '语言晦涩难懂或存在表述歧义。应对方法是邀请非专业人士试读并提供建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:54:49", "modified_time": "2025-08-14 03:54:49", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d8dfb7b169c043359a436ed7ce1aa021", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观市场分析、大类资产配置建议、地缘政治与经济政策影响评估等综合金融研究任务，尤其在需要结合定量与定性分析、历史回顾与未来预测的情境下。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和核心受众', 'output': '一份清晰的研究问题定义，包括报告的核心主题（如特朗普新政对全球经济的影响）、目标受众（如机构投资者、政策制定者）以及预期成果（如资产配置建议）。', 'completion_criteria': '报告目标与受众需求高度匹配，能够通过内部团队或客户反馈验证内容的相关性和实用性。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节组织混乱。', 'solutions': '在初期阶段与利益相关方确认目标，并通过头脑风暴细化核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '一个逻辑清晰的章节框架，包括背景回顾、现状分析、资产市场表现、中期配置建议等部分，确保核心结论（如资产配置建议）在报告末尾突出呈现。', 'completion_criteria': '章节结构层次分明，信息分布合理，读者能够快速定位关键结论。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或信息冗余。', 'solutions': '使用逆向设计法，从最终结论反推所需支持信息，避免无关内容堆砌。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '一组经过筛选和分类的数据集，涵盖宏观经济指标（如GDP、CPI）、金融市场表现（如利率、汇率）、政策动态（如关税调整）等，辅以图表展示。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且具有时效性，图表清晰直观，能够有效支撑观点。', 'common_issues': '数据过时或缺乏权威性，图表设计复杂难以理解。', 'solutions': '优先选择权威数据库（如Wind、Bloomberg），并遵循“一图一意”原则优化图表设计。'}, {'step': 4, 'action': '分层论证核心观点', 'output': '逐层递进的论证路径，例如从政策变化到经济影响，再到金融市场反应，最后落脚于资产配置建议，每个环节均基于前一步骤的分析结果。', 'completion_criteria': '论证链条完整，逻辑严密，读者能轻松跟随分析思路得出结论。', 'common_issues': '论证跳跃性过大，忽略中间步骤。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，每部分开头概述主要论点，结尾总结关键发现。'}, {'step': 5, 'action': '识别并评估风险因素', 'output': '对潜在风险的系统梳理，包括政策不确定性、通胀压力、地缘政治冲突等，结合情景分析探讨其可能影响。', 'completion_criteria': '风险因素全面覆盖，评估方法科学合理，能够为决策提供参考。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，缺乏具体量化分析。', 'solutions': '引入敏感性分析或蒙特卡洛模拟工具，量化不同情景下的风险敞口。'}, {'step': 6, 'action': '平衡历史回顾与未来预测', 'output': '将历史数据与未来趋势相结合的分析框架，例如通过历史数据验证假设，再利用预测模型（如时间序列分析）展望未来。', 'completion_criteria': '历史数据与预测模型互为补充，预测结果具备一定可信度。', 'common_issues': '过度依赖历史数据或模型预测，忽视现实约束条件。', 'solutions': '结合专家访谈、行业调研等多种方法校准预测结果。'}, {'step': 7, 'action': '提出具体的资产配置建议', 'output': '基于前述分析形成的大类资产配置方案，包括超配、中配、低配的具体标的及其理由，同时列出主要风险因素。', 'completion_criteria': '建议操作性强，符合当前市场环境，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '建议过于理论化，缺乏实际可执行性。', 'solutions': '结合客户投资偏好和市场流动性状况调整配置比例。'}, {'step': 8, 'action': '撰写报告并进行质量控制', 'output': '一份格式规范、语言精炼、逻辑严谨的完整研究报告，附带必要的免责声明和引用说明。', 'completion_criteria': '报告内容准确无误，表达流畅，符合专业标准。', 'common_issues': '文字表述晦涩难懂，格式不符合要求。', 'solutions': '邀请同事或外部专家审阅初稿，根据反馈修改完善。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:56:24", "modified_time": "2025-08-14 03:56:24", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0cde05a126dc4950b9d6e62510d9f8d5", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资策略制定以及风险评估报告等任务，特别是需要结合定量与定性数据，对经济趋势、政策变化和市场动态进行综合研判的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定本次分析的核心议题，例如滞涨风险、货币政策调整预期等，并列出需要解答的关键问题（如：美联储是否会降息？失业率和通胀如何演变？）。', 'completion_criteria': '核心议题清晰，关键问题具体且可操作，能够直接指导后续数据收集与分析。', 'common_issues': ['问题定义过于宽泛或模糊。', '未能聚焦于实际决策需求。'], 'solutions': ['通过与利益相关方沟通，明确分析目的。', '分解复杂问题为更小的具体子问题。']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据', 'output': '从权威来源（如Wind、官方统计数据）获取定量数据（如PMI、CPI、就业数据等），同时搜集定性信息（如政策声明、企业反馈等）。将数据分类存储，便于后续分析。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，包括历史趋势、当前状态及预测指标；数据质量高，来源可靠。', 'common_issues': ['数据缺失或不完整。', '数据更新滞后，无法反映最新情况。'], 'solutions': ['建立多渠道数据采集机制，确保及时性。', '使用替代指标填补空白（如用生产者价格指数PPI补充消费者价格指数CPI）。']}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，组织逻辑框架', 'output': '根据分析目标设计报告结构，通常按以下顺序展开：宏观背景→核心数据解读→细分领域分析→风险因素讨论→结论与展望。确保每一部分紧密衔接，逐步递进。', 'completion_criteria': '章节安排合理，逻辑流畅，各部分内容围绕核心议题展开，没有冗余或遗漏。', 'common_issues': ['章节之间缺乏连贯性。', '信息堆砌而无逻辑推导。'], 'solutions': ['在每章开头设置引导段落，说明该部分的目的。', '采用总分总结构，先概述后深入再总结。']}, {'step': 4, 'action': '解析核心数据，提炼关键洞察', 'output': '对核心数据（如PMI、GDP增速、就业指数等）进行详细解读，结合历史趋势和理论模型，揭示其背后的经济含义。例如，服务业PMI接近临界值表明经济增长动能减弱。', 'completion_criteria': '数据解读准确，与实际情况吻合，能有效支撑后续观点。', 'common_issues': ['过度依赖单一数据点。', '忽略异常值或特殊事件的影响。'], 'solutions': ['交叉验证多个数据源，避免片面结论。', '标注异常值并分析其成因（如季节性波动或政策冲击）。']}, {'step': 5, 'action': '引入定性信息，增强论证力度', 'output': '引用专家观点、企业反馈或政策声明，补充定量分析的不足。例如，引用鲍威尔讲话解释美联储可能的政策路径。', 'completion_criteria': '定性信息与定量数据相互印证，共同支持核心结论。', 'common_issues': ['定性信息与定量分析脱节。', '引用内容权威性不足。'], 'solutions': ['优先选择权威来源，如央行官员发言或知名机构报告。', '确保定性信息与数据分析结果一致。']}, {'step': 6, 'action': '评估风险因素，提出应对建议', 'output': '识别潜在风险（如滞涨风险、关税影响等），分析其发生概率及影响程度，并给出相应的对策建议。例如，针对滞涨风险，建议投资者关注防御性资产。', 'completion_criteria': '风险因素全面覆盖，分析透彻，建议具有可操作性。', 'common_issues': ['忽视低概率但高影响的风险。', '建议空泛，缺乏针对性。'], 'solutions': ['运用情景分析法，模拟不同风险情景下的结果。', '结合客户偏好和市场环境，定制化建议。']}, {'step': 7, 'action': '撰写结论与展望，突出核心观点', 'output': '总结主要发现，强调核心结论（如“预计美联储年内两次降息”），并提供未来观察重点（如Jackson Hole会议）。', 'completion_criteria': '结论简明扼要，与前面分析呼应，展望方向明确。', 'common_issues': ['结论模糊或与分析不符。', '展望过于笼统，缺乏实质内容。'], 'solutions': ['提前归纳分析中的关键点，确保结论有据可依。', '展望应包含具体的监测指标或时间节点。']}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化报告呈现形式', 'output': '检查报告的语言表达是否清晰，图表是否直观，布局是否美观，并根据受众需求调整内容深度。', 'completion_criteria': '报告整体专业性强，易于理解，视觉效果良好。', 'common_issues': ['语言晦涩难懂。', '图表信息过载或不清晰。'], 'solutions': ['邀请非专业人士试读，测试易读性。', '简化图表内容，突出关键信息。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:57:37", "modified_time": "2025-08-14 03:57:37", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "409b1be6bf844add9c9bb6d48a588317", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济数据分析、行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量和定性信息进行综合判断的金融分析任务，尤其是涉及政策影响、市场预期变化以及数据修订对市场信心冲击的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰定义本次分析的核心议题（如：美国就业市场降温是否预示降息转折点）及其对市场的潜在影响。', 'completion_criteria': '核心问题被明确界定，并能直接关联到当前市场关注点或决策需求。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solution': '通过团队讨论或客户沟通，提炼出具体的分析目标，确保其具有实际意义。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取权威来源的最新数据（如BLS非农就业数据），并对数据进行初步清洗和分类（如按部门拆分新增就业和时薪增速）。', 'completion_criteria': '数据完整且来源可靠，能够覆盖分析所需的关键维度（历史/预测、定量/定性）。', 'common_issues': '数据不完整或存在滞后性，影响分析时效性和准确性。', 'solution': '优先选择官方统计机构发布的高频数据，并建立数据更新机制以确保实时性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告框架，通常包括事件背景、核心观点、细分领域分析（如生产部门和服务部门表现）、风险提示及结论。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息展示顺序符合“从整体到局部”的原则，核心结论在开头部分突出呈现。', 'common_issues': '章节安排混乱，次要信息占据过多篇幅，削弱了核心观点的表达。', 'solution': '采用倒金字塔结构，将最重要的发现放在最前面，并控制每个子章节的字数占比。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进论证核心观点', 'output': '通过对比历史数据（如5-7月非农数据下修幅度）和当前趋势（如服务业驱动增长但生产疲软），逐步推导出核心结论（如就业市场加速降温可能推动美联储降息）。', 'completion_criteria': '论证链条严密，每一步逻辑都能找到数据支持，且无明显跳跃式推理。', 'common_issues': '论证过程缺乏数据支撑，或忽视反面证据。', 'solution': '为每个论点配备充分的数据佐证，并主动提及可能的反驳意见及应对理由。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '结合定量分析（如新增就业人数、时薪增速环比变化）和定性解读（如移民政策减少劳动力供给），同时兼顾历史回顾与未来预测（如库存周期切换对就业的影响）。', 'completion_criteria': '各类信息比例合理，既不过于依赖单一类型数据，也不偏废长期或短期视角。', 'common_issues': '过度侧重某一种信息类型，导致分析片面化。', 'solution': '制定检查清单，确保定量与定性、历史与预测的信息均得到体现。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在合适时机揭示关键风险（如关税政策导致通胀超预期、就业数据下行过快），并通过图表或文字说明其潜在影响路径。', 'completion_criteria': '风险因素被客观陈述，且与整体分析内容自然衔接，不会显得突兀或夸大其词。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后，无法有效预警。', 'solution': '提前规划风险提示的位置，并结合具体情境提供量化评估或情景模拟。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对不确定性（如9月是否降息），列出不同假设条件下的可能结果（如通胀大幅上行则按兵不动；否则可能降息25bp）。', 'completion_criteria': '所有可能性均被考虑，且有合理的概率分配或触发条件描述。', 'common_issues': '忽略某些极端情况或未明确触发条件，导致建议不够全面。', 'solution': '引入决策树模型或敏感性分析工具，系统梳理各种情景及其发生概率。'}, {'step': 8, 'action': '总结并提炼行动建议', 'output': '基于前述分析，给出明确的投资建议或政策展望（如市场降息预期升温可能利好黄金资产）。', 'completion_criteria': '建议具体可行，与分析内容紧密相关，且具备可操作性。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际分析内容。', 'solution': '确保每条建议都有对应的分析支撑，并尽量细化至可执行层面。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 03:59:10", "modified_time": "2025-08-14 03:59:10", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8f09b912cc794a8e9b8fb715f55543bd", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于宏观经济数据分析、行业深度研究、投资决策支持报告等需要结合定量与定性分析的金融任务，尤其是涉及政策解读、市场趋势评估和风险预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义分析的核心目标（如劳动力市场降温对美联储政策的影响）以及需要解答的关键问题（如就业数据如何影响降息预期）。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：目标是否具体且可操作，关键问题是否覆盖了所有相关维度（如数据、政策、市场预期等）。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '目标过于宽泛或模糊。', 'solution': '通过细化问题范围（如聚焦于非农就业数据的具体指标），确保目标具体化。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据和信息', 'output': '系统性地收集定量数据（如新增非农就业人数、失业率、薪资增速等）和定性信息（如政策声明、市场情绪指标），并进行初步清洗和分类。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：数据是否全面覆盖所需维度，是否有遗漏重要变量，数据质量是否可靠。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '数据来源不一致或存在偏差。', 'solution': '优先使用权威机构发布的数据，并注明数据来源及潜在局限性。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '根据逻辑递进关系组织内容，先从宏观数据切入（如新增非农就业数据），再深入到细分领域（如行业分布、薪资变化），最后总结为政策建议或市场展望。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：章节结构是否符合‘由表及里’的原则，信息展示是否突出核心结论，次要信息是否合理补充。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '信息堆砌导致重点不突出。', 'solution': '在每个章节开头明确本部分的核心观点，并用图表直观呈现关键数据。'}]}, {'step': 4, 'action': '逐层展开论证并引入多维度视角', 'output': '通过逐步拆解关键指标（如新增就业下行原因、薪资增速背后驱动因素），结合历史对比、跨行业分析以及政策背景，形成多层次论证。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：论证路径是否清晰，是否兼顾了定量与定性分析，不同维度之间的衔接是否自然流畅。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '论证过程单一，缺乏多维度支撑。', 'solution': '引入额外视角（如国际局势对通胀的影响），增强论证的全面性。'}]}, {'step': 5, 'action': '识别并处理不确定性与风险因素', 'output': '在适当位置（如章节末尾或单独的风险提示部分）讨论可能的不确定性和风险（如通胀超预期、政策反复等），并提供应对策略。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：是否充分识别了主要风险点，提出的解决方案是否具有可行性。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '风险提示流于形式，未提出具体应对措施。', 'solution': '针对每项风险设计针对性预案，例如关注未来特定时间节点的数据发布。'}]}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论并制定行动建议', 'output': '基于前述分析提炼出简洁明了的核心结论（如“美国劳动力市场正在走软”），并转化为具体的投资或政策建议（如“维持4季度首次降息判断”）。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：核心结论是否直击主题，行动建议是否具备实操性。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '结论过于笼统，缺乏实际指导意义。', 'solution': '将结论与具体场景挂钩，例如明确降息时间窗口或资产配置方向。'}]}, {'step': 7, 'action': '优化报告呈现形式以提升传播效果', 'output': '通过图表、数据可视化工具以及简练的语言表达，提升报告的专业性和易读性。', 'how_to_judge_completion': '判断是否完成：图表是否直观易懂，文字描述是否精炼准确，整体布局是否美观。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '图表过多导致阅读负担加重。', 'solution': '精选最具代表性的图表，避免冗余信息干扰核心内容。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:00:14", "modified_time": "2025-08-14 04:00:14", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "dd142bf8b42b45079a573735ce292d29", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济高频数据分析、投资标的评估以及风险提示报告等金融分析任务。尤其适合需要从生产端、需求端、价格端等多个维度综合评价经济运行状况的场景，同时需兼顾定量与定性信息，并结合历史数据和未来预测进行论证。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '清晰界定分析的核心主题（如：7月高频经济数据跟踪），确定需要回答的关键问题（如：生产端开工率变化趋势、需求端地产市场表现等）。', 'completion_criteria': '核心问题是否具体且可量化；目标是否能指导后续章节结构设计。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，缺乏明确的聚焦点。', 'solutions': '通过头脑风暴或与团队讨论，提炼出最紧迫或最具价值的问题作为切入点。'}, {'step': 2, 'action': '设计章节结构并分配优先级', 'output': '根据分析目标划分主要模块（如生产端、需求端、价格端），并以逻辑顺序组织章节（通常按产业链上下游或经济活动流程排序）。', 'completion_criteria': '章节是否覆盖所有核心问题；是否存在重复或遗漏；逻辑是否连贯。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或信息分布不均。', 'solutions': '绘制思维导图确保各部分紧密衔接，避免重叠内容。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取相关领域的高频数据（如开工率、库存、价格指数等），并对数据进行初步清洗和分类，形成结构化数据库。', 'completion_criteria': '数据是否全面且准确；是否涵盖定量与定性信息；是否包含历史对比和最新动态。', 'common_issues': '数据来源单一或更新滞后，导致结论偏差。', 'solutions': '多渠道验证数据可靠性，必要时补充专家访谈或第三方调研数据。'}, {'step': 4, 'action': '逐层展开分析，建立观点支撑体系', 'output': '在每个章节中，先展示关键指标的变化趋势，再结合背景因素解释原因，最后提出可能的影响路径（如：钢铁开工率改善→基建实物量加速形成）。', 'completion_criteria': '观点是否有充分的数据支持；因果关系是否合理；是否体现多层次分析。', 'common_issues': '分析停留在表面描述，缺乏深入洞察。', 'solutions': '引入宏观政策、行业周期等外部变量增强解释力，使用图表辅助说明复杂关系。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的比重', 'output': '确保定量数据（如开工率、库存增速）与定性判断（如消费升温、电影票房修复）有机结合；历史回顾与未来预测比例适当。', 'completion_criteria': '信息分布是否均衡；读者能否快速抓住重点。', 'common_issues': '过度依赖某类信息，忽略其他视角。', 'solutions': '制定信息权重表，为每种类型设定合理占比。'}, {'step': 6, 'action': '突出核心结论并强化表达', 'output': '将最重要的发现置于摘要或开篇位置，通过加粗字体、颜色标注等方式强调；结合图表直观呈现结果。', 'completion_criteria': '核心结论是否一目了然；是否便于决策者快速理解。', 'common_issues': '核心结论埋没在细节中，难以被注意到。', 'solutions': '采用金字塔原则，先呈现结论后展开论述。'}, {'step': 7, 'action': '识别风险因素并提出应对建议', 'output': '在分析过程中适时提及潜在风险（如政策落地不及预期、海外政策超预期），并在结尾集中总结风险提示。', 'completion_criteria': '风险是否全面覆盖；是否提供可行的应对策略。', 'common_issues': '风险提示流于形式，缺乏实质性内容。', 'solutions': '基于情景模拟或敏感性分析，给出具体的预警信号和行动指南。'}, {'step': 8, 'action': '校验逻辑一致性并优化语言表达', 'output': '检查全文是否存在矛盾之处，调整措辞使语言更加精准简练，同时保持专业性和客观性。', 'completion_criteria': '逻辑是否严密；语言是否通俗易懂但不失专业水准。', 'common_issues': '表述冗长或含糊不清，降低阅读体验。', 'solutions': '邀请同行评审或利用AI工具进行语法和风格优化。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:01:40", "modified_time": "2025-08-14 04:01:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "57eb38e1a1ed4428bf816d8abc45acc8", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观和大类资产配置分析、投资策略制定、政策影响评估等综合性金融研究报告的制作场景，尤其适合需要结合宏观经济数据、政策动态、市场表现及风险因素进行多维度分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与核心观点', 'output': '确定报告的核心结论（如资产配置建议）和主要关注点（如宏观经济趋势、政策变化对市场的影响）。', 'criteria_for_completion': '核心观点清晰且能贯穿整个报告，所有章节内容围绕核心结论展开。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '核心观点模糊或缺乏逻辑一致性。', '解决方案': '在撰写前召开内部讨论会，确保团队对核心观点达成一致，并列出支持观点的关键论据。'}}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，分配信息优先级', 'output': '设计报告框架，包括宏观背景、数据解读、资产表现回顾、配置建议、风险提示等部分，并明确各部分的重点。', 'criteria_for_completion': '章节安排合理，信息展示的优先级符合逻辑顺序，核心结论突出且易于理解。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '章节结构混乱，信息分布不均。', '解决方案': '使用金字塔原理，先呈现核心结论，再逐步展开支持性细节；通过图表和表格直观展示关键数据。'}}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '从权威来源获取宏观经济指标、市场表现数据、政策文件及相关研究，并按主题分类整理。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠且覆盖全面，定量与定性信息比例均衡，能够有效支撑分析。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '数据缺失或过时。', '解决方案': '建立数据更新机制，定期跟踪官方统计机构和主流财经媒体发布的最新信息。'}}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑，分层递进表达观点', 'output': '采用“现象-原因-影响-对策”的路径，逐层深入分析经济趋势、政策变化及其对市场的潜在影响。', 'criteria_for_completion': '每一层逻辑紧密衔接，论证过程条理清晰，观点具有说服力。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '论证跳跃性大，缺乏连贯性。', '解决方案': '为每个观点提供充分的数据和案例支持，避免直接跳跃到结论；引入过渡句以增强逻辑流畅度。'}}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素并评估不确定性', 'output': '识别可能影响资产价格的风险事件（如通胀上行、地缘政治复杂化），并结合情景分析探讨其发生概率和潜在后果。', 'criteria_for_completion': '风险提示具体且有针对性，同时包含应对不确定性的策略建议。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '风险提示泛泛而谈，缺乏实际意义。', '解决方案': '针对不同时间窗口（短期、中期、长期）分别列举具体风险因素，并提供相应的缓解措施。'}}, {'step': 6, 'action': '总结并形成最终资产配置建议', 'output': '基于上述分析，给出明确的大类资产配置顺序（如股票 > 大宗商品 > 债券 > 货币），并附上操作指南。', 'criteria_for_completion': '配置建议具体可行，与前期分析高度契合，便于投资者理解和执行。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '配置建议过于笼统或脱离分析。', '解决方案': '将配置建议与报告中的数据分析和风险提示逐一对应，确保每项建议都有据可依。'}}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '检查报告的语言是否简洁明了，术语是否准确，图表是否直观易懂。', 'criteria_for_completion': '报告整体专业性强，无明显语法错误或表述歧义，图表注释完整。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '术语晦涩难懂，图表标注不清。', '解决方案': '邀请非专业人士试读报告，收集反馈意见；对图表添加详细说明文字，确保读者无需额外解释即可理解。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:03:04", "modified_time": "2025-08-14 04:03:04", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "b6f92c5eb07c478bbfc3b79863fd73e7", "experience_type": "text", "when_to_use": "此框架适用于行业深度研究、政策影响分析、宏观经济趋势解读以及投资标的筛选等场景。尤其适合需要结合定量和定性信息，进行多维度数据整合与风险评估的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定分析主题（如育儿福利政策推进、反内卷政策对生产行业的影响）及覆盖的产业链环节（上游、中游、下游）。', 'completion_criteria': '目标清晰且可量化；范围界定合理，能够涵盖关键变量而不失焦点。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通确认核心关注点，并列出具体问题清单以指导后续工作。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取相关行业的历史数据、当前市场表现、政策文件及图表支持（如开工率、价格指标、信用利差等），并按分类存储。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，已初步清洗并标注时间戳和单位。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，可能影响分析的准确性。', 'solutions': '优先选择权威数据库（如iFind），并通过交叉验证补充不足部分；对异常值进行标记处理。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息权重', 'output': '设计报告框架，包括总览、分行业分析、图表展示及结论建议，确保信息层次分明，核心结论突出。', 'completion_criteria': '各章节逻辑连贯，信息分布均衡，重点内容得到充分展开。', 'common_issues': '章节安排混乱，次要信息喧宾夺主，削弱了核心观点的说服力。', 'solutions': '采用金字塔原理组织内容，先呈现最重要的结论，再逐步展开支撑细节；利用标题和小结强化关键点。'}, {'step': 4, 'action': '结合定量与定性方法论证观点', 'output': '使用统计数据分析趋势（如价格同比变化、开工率波动），同时引用政策文件和专家意见解释背后的驱动因素。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，证据链完整，能够有效回答设定的研究问题。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息（仅定量或仅定性），导致分析片面化。', 'solutions': '为每个主要发现提供至少一种定量和一种定性支持；定期检查是否遗漏重要视角。'}, {'step': 5, 'action': '识别并嵌入风险因素', 'output': '在适当位置引入潜在风险（如经济政策超预期调整、地缘政治冲突），说明其对预测结果的可能影响。', 'completion_criteria': '风险提示时机恰当，表述客观中立，不会引发不必要的恐慌情绪。', 'common_issues': '忽视风险或将其作为附录草草带过，降低报告可信度。', 'solutions': '将风险分析融入主体内容而非单独列出；用情景模拟法探讨不同可能性。'}, {'step': 6, 'action': '制作可视化图表辅助表达', 'output': '根据数据特点选择合适的图表形式（如折线图展示趋势、柱状图对比差异），并统一格式风格。', 'completion_criteria': '图表简洁直观，注释详尽，能直接传递核心信息。', 'common_issues': '图表复杂冗长，缺乏必要说明，读者难以理解。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，每张图表只传达一个核心信息；添加简短但精准的注释文字。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与建议', 'output': '提炼主要发现，提出基于分析的具体行动指南（如关注育儿福利政策带来的长期机会，规避地产销售低迷的风险）。', 'completion_criteria': '总结概括性强，建议具有操作性，能直接应用于决策。', 'common_issues': '总结流于表面，未能提炼出实质性洞见；建议空洞无物。', 'solutions': '重新审视分析过程中的高亮点，提炼最具价值的信息；建议需结合实际情况给出具体实施路径。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '通读全文，检查语言流畅性、逻辑严密性及格式规范性，修正错误并优化措辞。', 'completion Criteria': '报告无语法错误，逻辑顺畅，排版美观。', 'common_issues': '忽略细节问题，如错别字、标点符号错误，影响专业形象。', 'solutions': '邀请同事或外部专家审阅，从第三方角度发现问题；使用工具（如Grammarly）辅助校对。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:04:35", "modified_time": "2025-08-14 04:04:35", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "1655215da6c241df9a5f80f108ed4c1b", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、政策解读与市场趋势预测相结合的深度研究报告，尤其是涉及多维度数据整合（定量+定性）、政策影响评估以及中长期经济展望的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和核心问题', 'output': '确定报告的核心主题和关键问题，例如本次报告聚焦于政治局会议政策解读及其对经济的影响。', 'criteria_for_completion': '核心问题清晰且具有明确的研究方向；能够指导后续章节结构设计。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '研究目标过于宽泛或模糊。', '解决方案': '通过初步阅读相关背景资料，提炼出2-3个具体的研究子问题，确保研究范围可操作。'}}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与政策信息', 'output': '形成数据表格、图表及政策文本摘要，涵盖宏观经济指标、行业动态、政策文件等。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面，来源可靠（如Wind数据库）；政策文件解读准确，并标注出处。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '数据缺失或不一致。', '解决方案': '优先选择权威数据源，对异常值进行交叉验证；必要时补充说明数据局限性。'}}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架，安排章节结构', 'output': '设计报告结构，包括摘要、主要章节（如政策解读、数据分析、市场展望）和附录。', 'criteria_for_completion': '章节顺序符合逻辑递进关系，优先展示核心结论和高价值信息。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '章节内容重复或层次混乱。', '解决方案': '制定详细提纲，每部分内容限定在单一主题下，避免交叉重叠。'}}, {'step': 4, 'action': '撰写核心章节，突出重点分析', 'output': '完成各章节初稿，包含政策解读、经济数据变化、行业影响等内容，辅以图表支持。', 'criteria_for_completion': '观点表达清晰，论证充分；图表与文字紧密结合，直观呈现关键发现。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '论述冗长或偏离主题。', '解决方案': '严格控制篇幅，围绕核心论点展开，删除无关细节；使用小标题分隔不同部分。'}}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素与不确定性讨论', 'output': '在适当位置加入对潜在风险的分析，如政策实施力度、外部环境变化等。', 'criteria_for_completion': '风险讨论时机恰当，既不过早导致读者困惑，也不过晚削弱报告严谨性。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '风险描述过于笼统或缺乏针对性。', '解决方案': '结合具体场景列举可能情景，并提供应对策略建议，增强实用性。'}}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论，提出行动建议', 'output': '提炼全文要点，给出明确的投资或决策建议。', 'criteria_for_completion': '总结简明扼要，建议切实可行；能为读者提供直接参考价值。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '建议空洞或脱离实际。', '解决方案': '基于前文分析结果推导建议，确保逻辑连贯；引用案例增加说服力。'}}, {'step': 7, 'action': '审校与优化语言表达', 'output': '检查语法、格式、术语一致性，调整语言风格以匹配目标受众需求。', 'criteria_for_completion': '报告无明显错误，语言流畅，专业术语使用得当。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '术语晦涩难懂或表述啰嗦。', '解决方案': '邀请同行评审，简化复杂概念；针对非专业读者添加注释。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:05:42", "modified_time": "2025-08-14 04:05:42", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "792e4c6398284ba2aaabf247f4bb3ff2", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、宏观经济形势分析、投资决策支持等需要整合多源数据并推导未来趋势的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标和受众', 'output': '确定报告的核心问题（如‘美联储是否会提前降息’）及目标读者群体（如机构投资者或政策制定者）。', 'criteria_for_success': '核心问题清晰且聚焦；目标受众需求明确。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '问题过于宽泛导致无法深入分析。', 'solution': '将大问题分解为小问题，例如从整体经济状况细化到具体数据变化。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据', 'output': '获取最新的定量数据（如就业、通胀数据）和定性信息（如政策声明、专家评论）。', 'criteria_for_success': '数据来源权威且时效性强；涵盖所有必要的维度（如历史、当前、预测）。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不足或不一致。', 'solution': '利用多种渠道验证数据准确性，必要时注明数据局限性。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架', 'output': '设计报告结构，包括引言、数据分析、结论和风险提示。', 'criteria_for_success': '各部分衔接自然，逻辑清晰；重点突出，便于快速抓住核心信息。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结构松散导致阅读困难。', 'solution': '采用经典三段式结构，确保每部分内容服务于整体目标。'}]}, {'step': 4, 'action': '逐层展开分析', 'output': '先描述现状（如最新数据表现），再解释原因（如政策效应），最后推测未来趋势（如降息概率）。', 'criteria_for_success': '每个步骤有充分的数据或理论支撑；过渡平滑无跳跃感。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证不够严密，缺乏说服力。', 'solution': '引入更多实证案例或引用权威观点加强论据。'}]}, {'step': 5, 'action': '可视化呈现关键发现', 'output': '制作图表（如柱状图、折线图）直观展示重要数据。', 'criteria_for_success': '图表简洁明了，能够独立传达核心信息。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表复杂难以理解。', 'solution': '简化图表元素，仅保留最关键的信息，并添加简短注释。'}]}, {'step': 6, 'action': '总结与展望', 'output': '提炼核心结论（如‘降息可能提前’），并列出主要风险因素。', 'criteria_for_success': '结论明确且具有操作性；风险提示全面但不过分悲观。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论模糊或偏向单一方向。', 'solution': '同时考虑多种可能性，并用条件语句表达不同情景下的结果。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:06:59", "modified_time": "2025-08-14 04:06:59", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f95f06e2189c47e792c5504e0bc26bdc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济政策分析、资本市场策略研究、行业趋势预测以及投资标的评估等任务。尤其适合需要结合定性与定量分析，涵盖中长期战略展望与短期市场动态的综合报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰界定分析的核心主题和关键问题，例如本次案例中的政治局会议对经济形势的判断及政策方向。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括分析目标，并确保所有后续章节都围绕该目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析偏离主题。', 'solutions': '在开始前，列出3-5个关键问题，确保每个章节都能回答其中至少一个问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建结构化框架，分层递进组织内容', 'output': '形成从宏观到微观、从现状到未来的逻辑递进结构，如‘形势判断 → 战略重心 → 指导思想 → 战略布局’。', 'completion_criteria': '每个部分之间有明确的逻辑衔接，且整体结构能被快速理解。', 'common_issues': '章节间缺乏逻辑连贯性，导致信息分散。', 'solutions': '使用思维导图工具提前梳理框架，确保每一部分都有明确的上下文关系。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论，突出关键信息', 'output': '将最重要的判断和结论放在显眼位置（如开篇总结或章节开头），并辅以数据支持。', 'completion_criteria': '读者能在3分钟内抓住报告的核心观点和主要依据。', 'common_issues': '核心结论被埋没在细节中，导致信息传递效率低下。', 'solutions': '采用‘倒金字塔’结构，先呈现结论，再逐步展开论证和细节。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，合理分布历史与预测', 'output': '结合具体数据（如GDP增速、指数走势）和政策解读，同时涵盖历史背景与未来展望。', 'completion_criteria': '定量数据准确无误，定性分析有充分依据；历史与预测的比例适中，避免偏重某一方面。', 'common_issues': '数据冗长或缺乏解释，定性分析过于主观。', 'solutions': '为每个数据点添加简短注释，说明其意义；定性分析引用权威来源或政策文件作为支撑。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立观点，提出风险因素并处理不确定性', 'output': '通过多层论证路径（如从数据到趋势，从趋势到政策影响）逐步建立观点，同时在适当时机引入风险提示。', 'completion_criteria': '观点建立过程清晰，风险提示不突兀且融入整体逻辑。', 'common_issues': '风险提示过早或过晚，影响整体流畅性。', 'solutions': '在论述正面趋势后，紧接着讨论潜在风险，保持逻辑连贯。'}, {'step': 6, 'action': '提供跨场景适应指导，优化语言表达与可视化', 'output': '根据不同受众调整语言风格（如专业术语 vs. 简化表述），并利用图表、表格增强信息传达效果。', 'completion_criteria': '报告内容易于理解，图表设计直观且相关。', 'common_issues': '图表过多或无关，语言晦涩难懂。', 'solutions': '每张图表附带简短说明，确保其直接支持文本内容；针对不同受众版本化报告。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:08:28", "modified_time": "2025-08-14 04:08:28", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "bc4a33fe1b444016a47543c67af441ef", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于政策解读类金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性方法进行深度解析的场景，例如中央政策会议解读、宏观经济形势研判、行业政策影响评估等。该框架也适合用于需要借助AI模型进行语义量化分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '形成清晰的研究问题和目标，例如本次任务中明确了‘捕捉下半年政策边际变化’的目标。', 'evaluation_criteria': '目标是否具体且可操作，是否能指导后续步骤。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏方向。', 'solution': '通过团队讨论或与客户沟通，细化研究问题并明确输出形式（如报告、图表等）。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与文本材料', 'output': '获取政策原文、历史对比数据、市场相关指标等，例如本次任务中的政治局会议通稿、关键词词频统计、国债收益率数据等。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面、准确，能否支持后续分析。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，导致分析结果可信度不足。', 'solution': '建立多渠道数据采集机制，确保数据覆盖广度和质量。'}, {'step': 3, 'action': '设计分析框架与方法论', 'output': '制定分析逻辑与工具使用方案，例如本次任务中采用‘国信自主量化’框架结合DeepSeek模型进行语义量化。', 'evaluation_criteria': '框架是否系统化，方法是否科学合理且可复用。', 'common_issues': '框架设计过于复杂或缺乏灵活性，难以适应不同任务需求。', 'solution': '参考过往成功案例，提炼通用分析框架，并根据具体任务微调。'}, {'step': 4, 'action': '执行定量分析与定性解读', 'output': '完成数据处理与模型运行，例如本次任务中的政策强度打分、关键词频次跟踪及趋势分析。', 'evaluation_criteria': '定量结果是否准确，定性解读是否深入且符合逻辑。', 'common_issues': '定量与定性部分脱节，未能有效结合。', 'solution': '在分析过程中保持两者的互动，用定量结果支撑定性结论，同时用定性解读解释定量异常。'}, {'step': 5, 'action': '构建章节结构与信息优先级', 'output': '组织报告内容，例如本次任务按‘事项-评论-风险提示’的顺序展开，突出核心结论（如政策基调转向‘提质促转型’）。', 'evaluation_criteria': '结构是否逻辑清晰，核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节安排杂乱无章，重要信息被淹没。', 'solution': '采用金字塔原理，先呈现核心结论，再逐步展开细节。'}, {'step': 6, 'action': '平衡不同类型信息分布', 'output': '合理分配定量与定性、历史与预测信息的比例，例如本次任务中既有基于历史数据的环比同比分析，也有对未来政策方向的预测。', 'evaluation_criteria': '信息分布是否均衡，是否兼顾事实描述与前瞻判断。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息，导致分析片面化。', 'solution': '设定各类型信息占比范围，确保分析全面性。'}, {'step': 7, 'action': '提出风险因素与不确定性管理', 'output': '识别潜在风险并提出应对建议，例如本次任务中提到的‘AI大模型的不稳健性’‘海外市场波动’等风险。', 'evaluation_criteria': '风险因素是否全面且切中要害，应对措施是否可行。', 'common_issues': '忽视风险或提出的应对措施空洞无物。', 'solution': '基于数据分析识别风险点，并结合专家经验提出具体解决方案。'}, {'step': 8, 'action': '撰写报告并优化可视化呈现', 'output': '生成最终报告，包括文字内容、图表和附录，例如本次任务中的词频统计图、政策得分趋势图等。', 'evaluation_criteria': '报告是否简洁易懂，图表是否直观美观。', 'common_issues': '文字冗长或图表混乱，影响阅读体验。', 'solution': '遵循‘少即是多’原则，精简文字，优化图表布局。'}, {'step': 9, 'action': '校对与审核', 'output': '完成报告校对，确保无语法错误、数据准确且逻辑严密。', 'evaluation_criteria': '报告是否无明显错误，是否达到专业水准。', 'common_issues': '忽略校对环节，导致低级错误频发。', 'solution': '设立独立审核流程，邀请同事或外部专家审阅。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:10:03", "modified_time": "2025-08-14 04:10:03", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7e2332efc7af427697b185c4bcea2b6b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、政策影响评估以及跨领域经济数据整合的报告撰写任务。特别适合包含定量与定性分析结合、历史数据分析与未来趋势预测的任务场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和目标受众', 'output': '定义清晰的研究主题（如生育补贴政策对经济的影响）和目标受众（如机构投资者、政策制定者），确保内容逻辑服务于受众需求。', 'how_to_judge_completion': '主题是否聚焦，受众定位是否明确；可以通过检查报告标题、目录和开头段落确认。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '主题过于宽泛或模糊', 'solution': '在初期收集背景信息时，通过头脑风暴和问题清单缩小范围，确保每个章节都围绕核心主题展开。'}}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计清晰的章节结构（如政策解读、行业分析、风险提示等），优先展示核心结论和关键数据，后续章节逐步展开详细分析。', 'how_to_judge_completion': '章节逻辑是否连贯，核心结论是否在前几页突出呈现；通过快速浏览目录和摘要即可获取主要观点。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '章节内容重复或信息分布不均', 'solution': '使用思维导图工具梳理各章节的核心要点，避免内容重叠，并确保每部分内容有独立的价值贡献。'}}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，平衡历史与预测数据', 'output': '在每一章节中结合历史数据（如PMI指数变化）、当前政策（如生育补贴方案）和未来预测（如杠杆效应测算），并通过图表直观展示。', 'how_to_judge_completion': '数据是否充分支持观点，预测是否有合理依据；通过交叉验证数据来源和模型假设判断合理性。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '数据支撑不足或预测过于乐观', 'solution': '引入第三方权威数据源（如OECD统计数据）进行补充，并在预测部分明确列出假设条件和不确定性范围。'}}, {'step': 4, 'action': '层层递进建立论证逻辑', 'output': '从基础事实出发（如政策实施细节），逐步推导出短期和长期影响（如GDP拉动作用、人口增长预期），并在过程中引用相关案例或学术研究支持。', 'how_to_judge_completion': '论证路径是否清晰，观点是否有层次感；通过检查段落间的过渡句和总结句确认逻辑连贯性。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '论证跳跃过大或缺乏说服力', 'solution': '增加中间步骤的解释（如政策如何转化为具体经济行为），并通过引用权威文献提升可信度。'}}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素并处理不确定性', 'output': '在报告后半部分单独设置风险提示章节，列举可能的风险点（如政策效果不及预期、外部经济环境恶化），并提供情景化分析应对多种可能性。', 'how_to_judge_completion': '风险讨论是否全面且具有前瞻性；通过对比其他类似报告的风险提示部分评估完整性。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '风险提示过于简略或忽略重要变量', 'solution': '采用SWOT分析法系统梳理潜在风险，并结合蒙特卡洛模拟等方法量化不确定性影响。'}}, {'step': 6, 'action': '制作可视化图表以增强信息传达效果', 'output': '为关键数据和结论设计高质量图表（如柱状图、折线图、回归分析图），并确保图表标题、注释和单位清晰易懂。', 'how_to_judge_completion': '图表是否直接支持核心观点，视觉呈现是否专业；通过非专业人士测试阅读反馈确认理解难度。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '图表复杂难以解读或信息冗余', 'solution': '遵循“一图一意”原则，去除不必要的装饰元素，只保留最核心的信息点。'}}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '对全文进行语言润色，确保术语准确、表述简洁，并针对不同受众调整语言风格（如更通俗的语言面向大众媒体发布版本）。', 'how_to_judge_completion': '语言是否流畅且无歧义；通过同行评审或多轮校对发现并修正错误。', 'common_issues_and_solutions': {'issue': '术语过多导致理解困难', 'solution': '添加术语表或脚注解释专业词汇，同时用类比或比喻帮助读者理解复杂概念。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:12:16", "modified_time": "2025-08-14 04:12:16", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d273667ddf6b442a84f51a497bcdae42", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的深度分析任务，如利率走势预测、投资策略制定、宏观经济政策影响评估等。尤其适合需要结合定量与定性信息、平衡历史数据和未来预测的任务场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与目标受众', 'output': \"清晰的核心观点陈述（如'10年期利率维持在特定走廊内波动'）以及对目标受众需求的理解。\", 'how_to_judge_completion': '核心观点简洁明了，能够涵盖报告的主要结论，并符合目标受众的专业背景和关注点。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '核心观点过于模糊或宽泛。', 'solution': '通过多次提炼和聚焦，确保观点具体且有实证支持。'}, {'problem': '忽略目标受众的需求差异。', 'solution': '在撰写前明确受众特征，例如机构投资者更注重政策解读，而个人投资者可能更关注市场情绪。'}]}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照逻辑递进的顺序安排章节，例如从宏观背景到具体分析再到风险提示。', 'how_to_judge_completion': '章节结构层次分明，信息展示由浅入深，优先呈现核心结论和关键数据。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '章节结构混乱，导致读者难以抓住重点。', 'solution': \"采用'问题-分析-解决'的经典逻辑框架，确保每一部分都有明确的目标。\"}, {'problem': '信息堆砌过多，缺乏筛选和优先级排序。', 'solution': '根据受众需求和分析目标，剔除非必要信息，突出关键论据和结论。'}]}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，形成论证链条', 'output': '通过历史数据验证理论模型，同时结合定性分析解释潜在驱动因素（如政策预期、市场情绪）。', 'how_to_judge_completion': '论证过程严谨，定量数据支撑定性判断，且两者之间的关联清晰可追溯。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '定量分析与定性分析脱节，无法有效互证。', 'solution': '确保每项定性分析都有对应的定量数据支持，反之亦然。'}, {'problem': '数据分析过于复杂，超出目标受众理解范围。', 'solution': '简化复杂模型，使用图表直观展示关键结果，并辅以简明的文字说明。'}]}, {'step': 4, 'action': '引入风险提示并处理不确定性', 'output': '列出主要风险因素及其可能的影响路径，同时讨论多种可能性及应对策略。', 'how_to_judge_completion': '风险提示全面且具有前瞻性，未遗漏重大风险；不确定性的处理方式合理，避免过度悲观或乐观。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '风险提示流于形式，缺乏实际意义。', 'solution': '针对每个风险因素提供具体的触发条件和潜在后果分析。'}, {'problem': '忽视不确定性，导致结论过于单一。', 'solution': '引入情景分析，探讨不同假设下的可能结果，并提出灵活应对方案。'}]}, {'step': 5, 'action': '总结与展望，形成闭环', 'output': '回顾核心结论，强调其现实意义，并为下一步行动提供建议。', 'how_to_judge_completion': '总结部分呼应开头，强化核心观点，同时给出明确的后续行动计划或观察指标。', 'common_problems_and_solutions': [{'problem': '总结内容空洞，未能有效提升报告价值。', 'solution': '将总结作为升华全篇的机会，提炼出最具操作性的建议。'}, {'problem': '缺乏对未来趋势的预判，显得被动。', 'solution': '基于现有分析，推测未来可能的变化方向，并提出动态调整策略。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:13:36", "modified_time": "2025-08-14 04:13:36", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8b08fe9e1a684c44a62af4091ac968d7", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资策略报告等需要结合定量与定性信息的任务。尤其适合涉及政策解读、经济指标分析和市场趋势预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心关注点，例如本次分析的核心问题是“PMI数据变化对经济的影响”。', 'completion_criteria': '核心问题被明确界定，并能够指导后续章节结构设计。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析重点分散。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通，聚焦于最紧迫的经济或市场问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取权威来源的关键数据（如官方PMI指数、高频数据），并按类别整理（如生产、需求、库存、价格等）。', 'completion_criteria': '数据完整且分类清晰，能够支持后续分项指标的深入解读。', 'common_issues': '数据来源不权威或数据覆盖不全面。', 'solutions': '优先选择国家统计局、Wind等权威渠道，确保数据时效性和准确性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构以突出逻辑递进', 'output': '按照“总-分-总”模式组织内容：开头概述整体趋势，中间分解为供需、库存、非制造业等具体领域，最后总结经济压力及政策展望。', 'completion_criteria': '章节结构层次分明，信息展示符合从宏观到微观的递进逻辑。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或重复，影响阅读流畅性。', 'solutions': '在撰写前绘制思维导图，确保各部分既独立又相互关联。'}, {'step': 4, 'action': '优先展示核心结论', 'output': '开篇直接呈现关键数据（如PMI指数及其变化），并结合预期值说明主要趋势（如“小幅回落”、“经济压力加大”）。', 'completion_criteria': '读者能在第一段快速把握报告主旨，无需翻阅全文即可了解核心观点。', 'common_issues': '核心结论埋藏在细节中，未及时传递给读者。', 'solutions': '采用倒金字塔写作法，将最重要信息放在最前面。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在每个分项指标中，先列出具体数值变化，再辅以定性描述（如“供需两端放缓”、“关税负面影响显现”）。', 'completion_categories': '定量数据与定性分析相辅相成，共同支撑观点。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息，导致论证单薄。', 'solutions': '设定比例限制，例如每段至少包含一个核心数据点和一段解释性文字。'}, {'step': 6, 'action': '引入风险因素并提出应对策略', 'output': '在分析经济下行压力时，提及潜在风险（如“抢出口透支效应”、“内需走弱”），同时给出政策建议（如“托而不举”）。', 'completion_criteria': '风险因素被充分识别，并提供可行的应对措施。', 'common_issues': '忽略风险或提出的解决方案缺乏操作性。', 'solutions': '结合历史案例和当前政策环境，提出具体且可实施的建议。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对未来走势，列举多种情景假设（如“经贸谈判进展顺利/恶化”），并评估其概率和影响。', 'completion_criteria': '不确定性被坦诚面对，且不同情景下的应对策略清晰。', 'common_issues': '对不确定性避而不谈或过于乐观/悲观。', 'solutions': '使用概率语言（如“可能”、“大概率”）表达不确定性，并引用多方观点增强说服力。'}, {'step': 8, 'action': '添加可视化图表以辅助理解', 'output': '插入相关图表（如PMI趋势图、分项指标柱状图），并将图表与正文内容紧密结合。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，且与文本论述形成互补。', 'common_issues': '图表冗余或与正文脱节。', 'solutions': '仅保留能显著提升信息传达效率的图表，并在正文中明确指向图表内容。'}, {'step': 9, 'action': '审校与优化语言表达', 'output': '检查报告的语言是否简洁专业，避免冗长句式或歧义表述。', 'completion_criteria': '报告语言精炼，术语使用准确，无明显语法错误。', 'common_issues': '语言晦涩难懂或存在低级错误。', 'solutions': '邀请同行评审，并利用工具进行语法校验。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:15:08", "modified_time": "2025-08-14 04:15:08", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d4a2e34085df46389037100210b1af17", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济政策分析、行业深度研究及资本市场趋势解读等任务。尤其适合需要结合定量数据与定性分析，对政策方向、市场预期和风险因素进行综合评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和报告目标', 'output': '形成一段简洁的核心观点总结，直接点明报告的主要结论和政策信号。', 'completion_criteria': '核心观点应清晰、简练，并能概括全文重点；判断标准是读者仅通过核心观点即可快速了解报告主旨。', 'common_issues': ['核心观点过于冗长或模糊', '缺乏明确的结论导向'], 'solutions': ['提炼关键信息，避免过多细节', '确保观点与后续章节内容高度一致']}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配优先级', 'output': '设计一个逻辑清晰的目录，按重要性和递进关系排列章节内容，确保从宏观到微观逐步展开。', 'completion_criteria': '章节安排合理，能够引导读者从整体到细节逐步深入理解；每个章节有明确的主题和信息分布。', 'common_issues': ['章节间逻辑不连贯', '信息堆砌而无层次感'], 'solutions': ['在编写前绘制思维导图，明确各章节间的逻辑关系', '每章开头用一句话概述本章重点']}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，形成论证基础', 'output': '使用图表、数据和政策表述支持核心观点，确保历史数据与预测分析相结合。', 'completion_criteria': '定量信息准确且来源可靠，定性分析逻辑严密；图表与正文内容相辅相成，增强说服力。', 'common_issues': ['数据陈旧或来源不可靠', '定性分析缺乏政策依据'], 'solutions': ['优先选择权威机构发布的最新数据', '引用官方文件或权威媒体作为定性分析支撑']}, {'step': 4, 'action': '层层递进建立论证逻辑', 'output': '按照总分结构展开论述，先提出总体判断，再通过具体事实和数据逐一验证。', 'completion_criteria': '论证过程条理清晰，逻辑链条完整；每一步推导都有充分的事实依据。', 'common_issues': ['论证跳跃性强，缺乏过渡', '忽略反向假设或不确定性'], 'solutions': ['在每段落之间增加过渡句，保持流畅性', '主动讨论潜在风险和多种可能性']}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险提示，平衡乐观预期', 'output': '在报告末尾专门设置“风险提示”部分，列出可能影响结论实现的关键风险因素。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具有针对性，既不过度悲观也不避重就轻；语言表达中立客观。', 'common_issues': ['风险提示过于笼统', '未充分考虑外部环境变化'], 'solutions': ['针对不同风险分类阐述，提供具体应对建议', '定期更新外部动态以补充风险评估']}, {'step': 6, 'action': '撰写总结并优化呈现方式', 'output': '制作精炼的摘要、图表目录和附录，方便读者快速获取核心信息。', 'completion_criteria': '报告结构紧凑，内容易于检索；图表和文字比例适当，视觉效果良好。', 'common_issues': ['摘要冗长，无法突出重点', '图表设计复杂难懂'], 'solutions': ['将摘要控制在3-5句话内，直击要点', '简化图表设计，突出关键数据']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:16:33", "modified_time": "2025-08-14 04:16:33", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "fd58a598dad54327b1efb75f65a0435a", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济和行业动态分析、政策影响评估、投资策略制定等任务，特别是需要结合国内外经济数据、政策变化及市场趋势的综合性金融分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定报告的核心主题（如国内政策解读、海外经济动态）和覆盖的时间段（如一周大事记、月度数据点评）。', 'criteria_for_completion': '主题清晰，时间范围明确，能够指导后续章节设计和数据收集。', 'common_issues': '分析目标过于宽泛或模糊，导致内容组织散乱。', 'solutions': '在初步规划阶段与团队讨论并确认核心问题和受众需求。'}, {'step': 2, 'action': '构建结构化的章节框架', 'output': '将报告分为逻辑清晰的章节，比如‘一周大事记’、‘高频数据’、‘下周重点关注’，确保各部分信息有序呈现。', 'criteria_for_completion': '章节划分合理，每部分有明确的内容定位，且整体叙述流畅。', 'common_issues': '章节之间存在重复或脱节现象，影响阅读体验。', 'solutions': '采用思维导图工具提前规划章节关系，避免内容重叠，并通过过渡句增强连贯性。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示关键结论与核心观点', 'output': '在每个子主题开头直接提出主要发现或判断（如‘工业企业利润同比有望止跌企稳’），然后展开详细论述。', 'criteria_for_completion': '核心结论突出，读者能快速抓住重点，同时支持论据充分。', 'common_issues': '过多背景铺垫掩盖了核心结论，降低了可读性。', 'solutions': '遵循“结论先行”原则，在撰写时先列出要点再补充细节。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息的比例', 'output': '结合具体数据（如GDP增长率、CPI变化）与专家解读（如政策效果预测），使分析既具实证基础又富洞察力。', 'criteria_for_completion': '定量数据准确且来源可靠，定性分析逻辑严密并与数据相互印证。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，导致分析缺乏全面性。', 'solutions': '建立标准化模板，要求每部分内容都包含一定比例的定量与定性内容。'}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素并适时提示不确定性', 'output': '在适当位置（如政策实施效果展望或海外市场前景）提及潜在风险（如欧盟内部分歧、通胀压力增大），并说明其可能的影响路径。', 'criteria_for_completion': '风险提示及时且客观，未夸大也未忽视潜在威胁。', 'common_issues': '风险因素被忽略或处理不当，削弱报告权威性。', 'solutions': '设立专门环节审查风险点，确保所有重大假设均经过验证。'}, {'step': 6, 'action': '整合图表与文字描述以提升可视化效果', 'output': '插入高频数据表、趋势图等辅助材料（如布伦特原油价格走势图），帮助读者直观理解复杂数据。', 'criteria_for_completion': '图表设计简洁明了，与文字描述相辅相成，无冗余信息。', 'common_issues': '图表过多或过少，难以有效支撑文本内容。', 'solutions': '根据内容复杂度选择合适的图表数量，并统一风格以保持专业感。'}, {'step': 7, 'action': '总结未来关注焦点与行动建议', 'output': '列出短期内值得关注的关键事件（如下周重要经济数据发布）及相应的操作指引（如调整资产配置策略）。', 'criteria_for_completion': '总结言简意赅，建议切实可行，便于决策参考。', 'common_issues': '总结流于形式，未能提炼出真正有价值的行动方向。', 'solutions': '邀请资深分析师参与最终审稿，确保总结部分紧扣核心议题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:17:46", "modified_time": "2025-08-14 04:17:46", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "18c0f851c95a4400979d833ccc0e2594", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济和金融市场的深度分析任务，尤其是涉及货币政策预测、就业数据解读、资产价格影响评估等场景。此框架特别适合包含定量与定性信息结合的复杂分析，例如美联储政策展望、劳动市场数据分析以及基于多维度经济指标的投资建议。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '形成清晰的研究问题或假设，例如‘当前劳动数据是否支持9月降息’。', 'completion_criteria': '研究问题具体化，能够直接指导后续数据分析方向。', 'common_issues': '问题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈细化问题范围，确保研究目标可操作且具有实际意义。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，包括定量和定性信息', 'output': '生成一份全面的数据清单，涵盖关键经济指标（如非农就业、失业率、薪资增速）及背景信息（如季节性调整、问卷回收率）。', 'completion_criteria': '数据覆盖所有相关领域，来源可靠且标注清晰。', 'common_issues': '数据遗漏或质量不足，可能导致结论偏颇。', 'solutions': '采用多源验证法，交叉核对官方统计数据与其他独立来源；提前识别潜在数据质量问题并记录疑点。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构，优先展示核心结论', 'output': '设计报告框架，将最重要的发现放在开头部分，随后按逻辑顺序展开详细分析。', 'completion_criteria': '读者能够在前几段快速理解主要观点及其依据。', 'common_issues': '信息堆砌无序，核心结论被次要细节淹没。', 'solutions': '使用倒金字塔写作原则，先呈现关键结论，再逐步深入解释支撑论据。'}, {'step': 4, 'action': '分解数据趋势并进行对比分析', 'output': '提供图表和文字说明，揭示数据变化背后的驱动因素，例如新增就业下修的主要原因。', 'completion_criteria': '每个数据点的变化都有合理解释，且与整体逻辑一致。', 'common_issues': '忽略异常值或未能充分解释数据波动。', 'solutions': '针对显著异常值单独设立小节剖析，引用专家观点或历史案例增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '构建多层次论证路径，从宏观到微观递进阐述', 'output': '通过层层递进的方式，从经济增长动能弱化到劳动市场表现，再到资产价格反应，搭建完整的逻辑链条。', 'completion_criteria': '每一步推导均建立在前一步基础上，逻辑连贯。', 'common_issues': '论证跳跃过大，缺乏过渡性连接。', 'solutions': '引入过渡句或段落，确保各部分之间自然衔接；适当增加背景知识介绍以帮助读者理解。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素，强调不确定性和多种可能性', 'output': '列出可能影响结论的风险因素，并探讨不同情境下的结果分布。', 'completion_criteria': '风险提示全面且不偏颇，避免过度乐观或悲观。', 'common_issues': '风险提示不足或过于笼统，削弱报告可信度。', 'solutions': '分类列举风险因素，并提供具体应对策略；参考同行研究补充盲点。'}, {'step': 7, 'action': '平衡定量与定性信息，优化信息展示方式', 'output': '利用图表、表格等形式直观呈现定量数据，同时辅以定性分析阐释其意义。', 'completion_criteria': '信息展示形式多样但不冗余，便于读者快速获取关键信息。', 'common_issues': '过分依赖某一类信息，导致内容失衡。', 'solutions': '定期检查各类信息占比，必要时调整篇幅分配；邀请外部审阅者提供建设性意见。'}, {'step': 8, 'action': '总结核心观点并给出行动建议', 'output': '提炼出简明扼要的结论，并为决策者提供具体操作指南。', 'completion_criteria': '结论明确，建议可行性强，能直接应用于实践。', 'common_issues': '结论空洞或建议脱离实际。', 'solutions': '结合行业经验和客户需求制定建议；多次迭代完善语言表达。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:19:15", "modified_time": "2025-08-14 04:19:15", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "a3592de638374c0aa7ef7c41922c1d71", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于短期市场分析、投资标的分析、行业动态跟踪等需要快速响应的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确市场现象，提炼核心结论', 'output': '一段简短的文字，概述当前市场表现及初步判断。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括市场现状，并提出核心结论。', 'common_issues': ['核心结论模糊', '缺乏量化支持'], 'solutions': ['确保结论具体且有数据支撑', '避免过多技术术语']}, {'step': 2, 'action': '分析宏观背景，解释现象成因', 'output': '对国内外宏观经济事件的解读，说明其对市场的直接影响。', 'completion_criteria': '宏观分析与市场现象之间存在明确因果关系。', 'common_issues': ['宏观分析过于宽泛', '与市场脱节'], 'solutions': ['聚焦关键事件', '结合具体市场数据']}, {'step': 3, 'action': '深挖基本面，验证核心结论', 'output': '详细的供需分析，包括定量数据和定性判断。', 'completion_criteria': '基本面分析能有效支撑核心结论。', 'common_issues': ['数据陈旧', '忽略潜在变量'], 'solutions': ['引用最新权威数据', '考虑多种情景']}, {'step': 4, 'action': '综合评估，提出未来展望', 'output': '对未来趋势的预测，以及短期内的关键观察点。', 'completion_criteria': '展望具备合理性和操作指导意义。', 'common_issues': ['展望空洞无依据', '忽略反向可能性'], 'solutions': ['基于现有分析推导', '列举多情景假设']}, {'step': 5, 'action': '列出风险因素，完善报告完整性', 'output': '分类列出下行和上行风险，并简要说明触发条件。', 'completion_criteria': '风险提示覆盖全面且条理清晰。', 'common_issues': ['遗漏重要风险', '表述含糊'], 'solutions': ['参考历史案例', '采用标准化格式']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:20:59", "modified_time": "2025-08-14 04:20:59", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9163e78a73b24ab99c814b126893a1fe", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策导向型投资分析、跨部门协同规划解读等任务，尤其在五年规划或长期战略分析中具有较高的适用性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和时间框架', 'output': '确定报告的核心目标（如解析‘十五五’规划的产业趋势）及时间节点（如2024-2026年的规划进度）。', 'how_to_judge_completion': '核心目标是否清晰，时间节点是否与实际政策推进节奏一致。', 'common_issues': '目标过于宽泛或时间节点不明确。', 'solutions': '通过政策文件和历史数据锁定关键主题，梳理官方发布的具体时间表。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理多源信息', 'output': '汇总来自各部委、地方政府、国际组织的公开课题、政策文件及相关统计数据。', 'how_to_judge_completion': '信息覆盖全面，来源权威且无重大遗漏。', 'common_issues': '信息冗余或关键数据缺失。', 'solutions': '使用关键词检索和交叉验证方法筛选高相关性内容，并标注数据来源以确保可靠性。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架和章节结构', 'output': '设计报告的整体结构，包括宏观背景、细分领域分析、区域差异解读、未来方向预测等模块。', 'how_to_judge_completion': '章节安排合理，层次分明，能够引导读者逐步深入理解主题。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或重点偏移。', 'solutions': '根据信息优先级调整章节顺序，确保核心结论贯穿全文。'}, {'step': 4, 'action': '定量与定性结合分析', 'output': '对历史数据进行量化分析（如GDP增长率、研发投入占比），同时结合定性描述（如政策导向、技术突破点）形成综合判断。', 'how_to_judge_completion': '定量数据支持定性推论，两者相辅相成。', 'common_issues': '数据孤立或缺乏解释。', 'solutions': '为每个关键数据提供上下文说明，并用图表直观呈现趋势变化。'}, {'step': 5, 'action': '识别风险因素并提出应对策略', 'output': '列出潜在风险（如政策不确定性、国际市场波动），并针对每项风险给出缓解方案。', 'how_to_judge_completion': '风险因素覆盖全面，应对措施切实可行。', 'common_issues': '忽视次要但可能爆发的风险。', 'solutions': '采用情景模拟法评估不同可能性，确保预案多样化。'}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论并突出展示', 'output': '总结关键发现（如重点关注科技、金融、农业、能源四大领域），并通过摘要、图示等方式强化表达效果。', 'how_to_judge_completion': '核心结论简洁有力，易于记忆和传播。', 'common_issues': '结论模糊或过于复杂。', 'solutions': '运用金字塔原理提炼要点，确保信息传递高效。'}, {'step': 7, 'action': '撰写附录和免责声明', 'output': '补充详细数据表格、参考文献及法律声明，增强报告的专业性和可信度。', 'how_to_judge_completion': '附录内容详实，免责声明符合监管要求。', 'common_issues': '附录内容杂乱或免责条款不充分。', 'solutions': '分类整理附录资料，定期更新合规条款模板。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:22:04", "modified_time": "2025-08-14 04:22:04", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5ac6c898375042ba82ca47b54288f4f2", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策对经济影响的分析、关税或贸易政策对微观经济传导的研究，以及宏观经济与微观企业/消费者行为交叉分析的场景。此框架尤其适合在数据有效性受到挑战时，通过结合宏观和微观视角进行综合推导的研究任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和核心问题', 'output': '定义清晰的研究主题和方向，例如‘美国关税政策对物价传导的影响’。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括研究的核心问题，并确定其对投资者或决策者的实际意义。', 'common_issues': '研究目标过于宽泛或模糊。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈，聚焦于一个具体且有实际应用价值的问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告的逻辑框架，包括宏观现状、微观线索、展望及风险提示等部分。', 'completion_criteria': '每个章节都有明确的信息承载功能，且章节间逻辑连贯。', 'common_issues': '章节内容重复或信息分布不均。', 'solutions': '根据信息类型（定量/定性、历史/预测）合理分配章节篇幅，确保层次分明。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量数据', 'output': '从权威来源获取相关数据，如海关数据、企业财报、消费品价格跟踪等，并进行初步计算和趋势分析。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且计算准确，能够支持后续分析。', 'common_issues': '数据来源不可靠或数据缺失。', 'solutions': '优先选择官方或权威第三方数据源，并对缺失数据进行合理假设或补充说明。'}, {'step': 4, 'action': '结合定性分析补充定量数据', 'output': '利用草根调研、专家访谈、企业声明等方式，验证和丰富定量数据的结论。', 'completion_criteria': '定性分析能解释定量数据中的异常点或趋势变化。', 'common_issues': '定性分析缺乏实证支持。', 'solutions': '确保定性分析引用的事实或案例具有代表性，并与定量数据形成互补。'}, {'step': 5, 'action': '建立多层次论证逻辑', 'output': '从政策维度、行业维度、企业维度到消费者维度，逐层递进分析关税影响。', 'completion_criteria': '每层论证都围绕核心问题展开，且逻辑链条完整。', 'common_issues': '论证跳跃过大，缺乏过渡。', 'solutions': '使用图表、案例或具体数据作为论据，增强逻辑连贯性。'}, {'step': 6, 'action': '识别和评估不确定性与风险', 'output': '列出可能的风险因素（如国际局势复杂化、流动性收紧），并评估其对主要结论的影响。', 'completion_criteria': '风险因素被充分考虑，且有应对策略建议。', 'common_issues': '忽略潜在风险或低估其影响。', 'solutions': '邀请外部专家审阅报告，或参考类似情境下的历史经验。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼关键洞察，形成简洁明了的核心结论，并为投资者或决策者提供可操作的建议。', 'completion_criteria': '核心结论突出且易于理解，行动建议具体可行。', 'common_issues': '结论冗长或建议空泛。', 'solutions': '通过模拟读者反馈优化结论表述，确保语言精炼且直击要点。'}, {'step': 8, 'action': '制作可视化材料辅助表达', 'output': '将复杂数据转化为直观的图表（如时间序列图、对比柱状图等），并在报告中嵌入。', 'completion_criteria': '图表清晰美观，能有效传递信息。', 'common_issues': '图表过多导致信息过载，或图表质量不高。', 'solutions': '控制图表数量，仅保留最能支撑观点的部分，并统一风格提升专业感。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:23:25", "modified_time": "2025-08-14 04:23:25", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "422c3f8da2ce47c5b67b6970af57c671", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观金融分析、行业深度研究、投资策略报告以及政策影响评估等任务。尤其适合需要整合多维度信息（如宏观经济数据、政策动态、市场情绪）并形成明确投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与核心问题', 'output': \"确定报告的核心主题和关键问题，例如本次报告围绕'短期情绪反复，商品高位波动加大'展开，聚焦于国内外经济形势及政策变化对市场的潜在影响。\", 'how_to_judge_completion': '是否清晰定义了核心议题，并能用一句话概括报告的目标。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏焦点。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确最紧迫的问题，确保目标具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据与信息', 'output': '系统性地搜集定量数据（如GDP增长率、PMI指数、就业数据）和定性信息（如政策声明、市场情绪），并按主题分类归档，例如海外经济、国内经济、专题分析等。', 'how_to_judge_completion': '数据覆盖全面且来源可靠，能够支持后续分析；信息分类逻辑清晰。', 'common_issues': '数据遗漏重要变量或信息来源不可靠。', 'solutions': '建立固定的数据源清单，定期更新并交叉验证数据质量。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排优先级', 'output': '根据信息的重要性和逻辑递进关系设计章节结构。例如，先分析海外经济（关税、美联储政策、非农数据），再转向国内经济（PMI、政治局会议），最后得出综合结论。', 'how_to_judge_completion': '章节安排合理，符合从宏观到微观、从外部到内部的逻辑顺序；核心结论在开头部分突出。', 'common_issues': '章节之间逻辑不连贯，或核心结论被埋没在细节中。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，优先呈现最重要的结论，再逐步展开详细分析。'}, {'step': 4, 'action': '展开分项分析并提出假设', '输出': '针对每个子主题进行深入分析，结合数据和图表说明现状、趋势和潜在风险。例如，在分析美国关税政策时，列出税率清单并探讨其对贸易的影响；在分析非农数据时，解读新增就业人数下降的原因及其经济意义。', 'how_to_judge_completion': '每项分析都有充分的数据支撑，观点清晰且有逻辑推导过程；图表与文字内容高度匹配。', 'common_issues': '分析流于表面，缺乏深度或过度依赖单一数据点。', 'solutions': '引入对比分析方法，将当前数据与历史趋势、市场预期进行比较，增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '在定量与定性、历史与预测之间保持平衡。例如，既展示过去几个月的非农就业数据，又基于当前趋势预测未来失业率的变化；既引用官方政策文件，又结合专家观点补充解读。', 'how_to_judge_completion': '定量与定性信息比例适中，预测内容有依据且不过度夸大不确定性。', 'common_issues': '过度依赖定量数据而忽略定性分析，或反之。', 'solutions': '制定标准模板，确保每类信息占据适当篇幅，并辅以案例说明其实际意义。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理风险因素', 'output': '适时引入风险因素讨论，避免过早或过晚提及。例如，在分析美国经济韧性后指出劳动力市场走软的风险；在国内经济分析中强调下半年下行压力。', 'how_to_judge_completion': '风险因素得到全面覆盖，且与上下文紧密衔接；表述客观中立，未引发不必要的恐慌。', 'common_issues': '风险描述过于笼统或偏离主题。', 'solutions': '使用具体数据和场景模拟来量化风险，并提供应对建议。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提供建议', 'output': \"提炼出具有行动指导意义的核心结论。例如，本次报告总结为'短期情绪反复，商品高位波动加大'，并建议关注既有政策落实情况及未来增量政策出台的可能性。\", 'how_to_judge_completion': '核心结论简洁明了，建议切实可行；读者能够快速抓住重点。', 'common_issues': '结论冗长或建议空洞无物。', 'solutions': '通过问答形式测试结论的实用性，确保每条建议都能直接应用于决策。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表达', 'output': '检查语言是否精炼准确，图表是否直观易懂，格式是否统一规范。例如，调整表格布局使其更易读，修正术语错误以提升专业性。', 'how_to_judge_completion': '文档整体风格一致，无明显语法或排版错误；图表标注清晰。', 'common_issues': '语言啰嗦或图表复杂难懂。', 'solutions': '邀请同事或外部专家进行交叉审阅，收集反馈意见并改进。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:24:40", "modified_time": "2025-08-14 04:24:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "47515e88b1f14b9aab70e000e950bb3b", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、季度经济预测报告以及政策影响评估等场景。尤其适合需要结合定量与定性数据进行综合判断的任务，例如GDP预测、通胀分析、社融信贷趋势评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '清晰界定报告的核心主题（如三季度宏观经济展望）及需覆盖的关键指标（如GDP、CPI、工业增加值等），并列出数据需求清单。', 'completion_criteria': '是否明确了所有关键变量及其对应的分析维度；是否列出了所需数据来源。', 'common_issues': '目标过于宽泛或缺乏具体指标；数据需求不明确。', 'solutions': '通过团队讨论细化目标，并提前整理历史数据以确认所需信息的完整性。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理高频及低频数据', 'output': '从公开数据库（如Wind）、政府统计报告或其他权威渠道获取历史数据和最新高频数据（如PMI、港口吞吐量等），并对数据进行清洗和标准化处理。', 'completion_criteria': '数据是否完整且经过验证；是否有异常值被标记和处理。', 'common_issues': '数据缺失或格式不统一；未及时更新最新数据。', 'solutions': '建立自动化数据采集脚本，定期检查数据质量，并设置数据审核流程。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架并组织章节结构', 'output': '根据分析目标设计报告框架，优先展示核心结论，随后按逻辑顺序展开各分项分析（如工业增加值→社零→固定资产投资→贸易→通胀→GDP→社融信贷）。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节之间逻辑断裂；次要信息喧宾夺主。', 'solutions': '使用思维导图工具梳理整体框架，确保每部分服务于最终结论。'}, {'step': 4, 'action': '逐项分析并提出假设', 'output': '针对每个关键变量（如CPI、PPI、出口同比增速等），结合高频数据和定性因素（如政策变化、天气扰动）提出合理假设，并计算预测值。', 'completion_criteria': '假设是否基于充分证据支持；预测结果是否具有一致性和合理性。', 'common_issues': '假设脱离实际或缺乏依据；忽略重要外部变量。', 'solutions': '引入专家评审机制，对假设进行多轮验证，同时参考同行研究成果。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在分析中穿插图表（如PMI季节性比较图）与文字描述，既展现数据趋势，又解释背后驱动因素（如“反内卷”政策对大宗商品价格的影响）。', 'completion_criteria': '图表是否直观易懂；定性分析是否补充了定量数据的不足。', 'common_issues': '图表冗余或难以解读；定性分析流于表面。', 'solutions': '优化图表设计，减少冗余信息；深入挖掘数据背后的经济逻辑。'}, {'step': 6, 'action': '识别风险因素并提出应对策略', 'output': '在适当位置（通常为报告后半段）讨论潜在风险（如政策不确定性、海外地缘政治风险），并给出可能的情景分析。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面且具有针对性；情景分析是否覆盖主要可能性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统；未提供具体的应对建议。', 'solutions': '采用SWOT分析法系统梳理风险点，并制定分级预警机制。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与展望', 'output': '提炼核心观点，概括未来趋势，并为决策者提供简明扼要的操作建议（如“预计三季度GDP同比约4.9%，建议关注消费和基建支撑作用”）。', 'completion_criteria': '总结是否精炼准确；建议是否具备可操作性。', 'common_issues': '总结冗长或偏离重点；建议空洞无物。', 'solutions': '邀请非专业读者审阅总结部分，确保语言通俗易懂且直击要害。'}, {'step': 8, 'action': '校验与发布', 'output': '完成初稿后，由团队成员交叉校验数据准确性、逻辑连贯性和表达规范性，最终生成正式版本。', 'completion_criteria': '报告是否无明显错误；格式是否符合公司标准。', 'common_issues': '校验环节遗漏错误；排版不符合要求。', 'solutions': '实施双人复核制度，确保每一环节都经过严格审查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:25:53", "modified_time": "2025-08-14 04:25:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3206313f44b34c8aa197597656fc8531", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要对宏观经济政策（如央行货币政策会议）进行深度解读，并结合市场反应和未来展望的分析任务，例如：行业深度研究、投资标的分析、资产配置建议报告或风险评估报告等。尤其适合在面对复杂信息环境时，需将定量与定性分析相结合，并平衡短期波动与长期趋势的情境。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰的目标陈述，包括本次分析的核心关注点（如美联储政策声明的影响、市场预期的变化等）。', 'completion_criteria': '目标是否具体且可操作；是否涵盖了关键驱动因素（如经济数据、政策信号）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关者沟通确认优先级，确保目标直接服务于决策需求。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据和背景信息', 'output': '全面的数据集和背景资料，包括政策声明原文、关键经济指标（如就业、通胀）、市场反应数据（如资产价格变动）以及相关历史对比。', 'completion_criteria': '数据覆盖范围是否完整；是否包含最新的官方发布信息和权威第三方来源。', 'common_issues': '数据遗漏或过时，影响分析的准确性。', 'solutions': '建立标准化的数据采集清单，定期更新数据源，并交叉验证其可靠性。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构以逻辑递进方式展开分析', 'output': \"初步的章节框架，按照'现状描述→事件解读→市场反应→未来展望'的顺序安排内容。\", 'completion_criteria': '章节间逻辑连贯，信息呈现符合从已知到未知的认知路径；重点突出核心结论。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以抓住主线。', 'solutions': '使用逆向设计法，先确定最终结论，再倒推支撑材料的布局顺序。'}, {'step': 4, 'action': '逐层拆解政策声明和市场动态，形成观点链条', 'output': '详细解析政策声明中的关键词句变化及其潜在含义；结合市场反应（如资产价格波动）论证这些变化的实际影响。', 'completion_criteria': '观点是否层层递进，每一步都有数据或逻辑支持；是否有效揭示了政策与市场之间的因果关系。', 'common_issues': '论证跳跃性大，缺乏中间环节的衔接。', 'solutions': \"采用'现象-原因-结果'三段式推理模式，确保每个观点都有充分依据。\"}, {'step': 5, 'action': '识别并处理不确定性因素', 'output': '列出所有可能影响未来发展的不确定因素（如政治压力、通胀走势），并提供不同情景下的假设分析。', 'completion_criteria': '是否全面考虑了各种可能性；是否为每种情景提供了合理的概率评估和应对策略。', 'common_issues': '忽略极端情况或低估风险，导致分析过于乐观或悲观。', 'solutions': '引入敏感性分析工具，量化关键变量的影响范围，增强结论的稳健性。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼出简洁明了的核心结论，附带具体的资产配置或交易建议，同时强调主要风险点。', 'completion_criteria': '结论是否直击要害，建议是否具有实操性；是否兼顾了收益潜力与风险控制。', 'common_issues': '结论冗长或含糊不清，无法指导实际操作。', 'solutions': '用一句话概括核心发现，并辅以可视化图表强化表达效果。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告格式和语言风格', 'output': '经过润色的最终报告，确保语言流畅、专业性强，且视觉呈现直观易懂。', 'completion_criteria': '是否无语法错误；图表是否清晰标注；整体排版是否美观。', 'common_issues': '语言晦涩难懂，图表信息过载。', 'solutions': '邀请非专业人士试读，获取反馈后调整表述方式和图表设计。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:27:14", "modified_time": "2025-08-14 04:27:14", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ebfc198a9a20496e9b30e3a0ede49172", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要对宏观经济、政策影响及资本市场表现进行深度分析的任务，例如行业深度研究、政策解读报告、资本市场展望或风险评估报告。尤其适合在政策变化密集期（如中央政治局会议后）快速生成高质量的分析材料。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心议题', 'output': '确定报告的核心主题和关键问题，例如本次报告聚焦于中央政治局会议对经济形势、政策方向及资本市场的综合影响。', 'completion_criteria': '能够清晰定义报告的目标受众和解决的主要问题，确保所有后续内容围绕这些主题展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构散乱。', 'solutions': '通过团队讨论或头脑风暴，将目标细化为具体的研究问题，例如‘政策如何影响内需’或‘资本市场未来走势的可能性’。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '设计章节顺序以反映从宏观到微观、从现状到未来的逻辑递进。例如：形势判断 → 工作基调 → 宏观政策 → 扩内需 → 产业政策 → 资本市场。', 'completion_criteria': '每个章节之间具有明确的逻辑联系，且整体结构能够自然引导读者理解核心结论。', 'common_issues': '章节安排缺乏层次感，信息堆砌而非逐步递进。', 'solutions': '使用‘总-分-总’结构，先概述背景与形势，再逐层深入具体领域，最后总结核心观点并提出行动建议。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论与关键数据', 'output': '在每一章节开头或段落首句突出核心结论，并辅以定量数据支持。例如，在‘形势判断’部分直接指出‘GDP同比增长5.3%’，并附上相关图表。', 'completion_criteria': '核心结论能够在阅读报告前几页时被快速捕捉，且数据与结论高度一致。', 'common_issues': '核心结论埋藏在细节中，未及时吸引读者注意力。', 'solutions': '采用‘倒金字塔’写作法，优先展示最重要的信息，并用图表直观呈现数据趋势。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定性与定量分析', 'output': '结合历史数据（定量）与政策解读（定性），形成全面视角。例如，引用GDP增速、居民收入信心指数等定量指标，同时分析政策措辞的变化及其潜在影响。', 'completion_criteria': '定量数据与定性分析相互支撑，避免单一维度导致结论偏颇。', 'common_issues': '过度依赖某一种类型的信息，导致分析失衡。', 'solutions': '建立检查清单，确保每部分内容都包含定量与定性两方面信息，并定期校验两者是否匹配。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '通过逐步推导的方式建立观点，例如从‘政策连续性稳定性’到‘增强灵活性预见性’，再到具体的财政与货币政策措施。', 'completion_criteria': '每个新观点都有前文作为铺垫，且不存在跳跃式推理。', 'common_issues': '论证过程跳跃或缺乏连贯性，使读者难以跟随。', 'solutions': '采用‘如果-那么’逻辑链，确保每个新论点都能从前文推导出来。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险提示与不确定性管理', 'output': '在适当位置（如章节末尾或报告结尾）提出可能的风险因素，并说明应对策略。例如，提及‘全球贸易下滑’和‘宏观经济不确定性’，但同时强调政策储备的重要性。', 'completion_criteria': '风险提示既不过早分散注意力，也不过晚削弱可信度；同时提供解决方案或缓解措施。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或仅停留在负面描述，未能给出建设性意见。', 'solutions': '针对每项风险，列出至少一条可行的应对方案，例如‘通过灵活调整政策储备来应对外部冲击’。'}, {'step': 7, 'action': '多情境适应指导与跨任务复用准备', 'output': '总结报告中的通用方法论，例如如何解读政策语言、如何优化数据可视化，以便在其他场景中复用。', 'completion_criteria': '提炼出的方法论能够脱离当前案例的具体背景，应用于类似任务。', 'common_issues': '方法论总结过于具体，无法迁移到其他任务中。', 'solutions': '聚焦于高层次的分析框架和原则，而非特定案例的细节操作。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:28:53", "modified_time": "2025-08-14 04:28:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d089d3ebcb194c34b16820bf37a622db", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策解读、投资标的分析、风险评估报告等需要系统化论证和多维度信息整合的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确任务背景与核心目标', 'output': '撰写一段简短但精炼的引言，概述事件/主题背景及其重要性。', 'criteria_for_completion': '背景描述是否能快速让读者理解任务的核心价值；目标是否清晰且具有指导意义。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '背景信息冗长或模糊', 'solution': '限制字数，仅保留最关键的事实和数据，确保语言简洁有力。'}]}, {'step': 2, 'action': '梳理并划分主要内容模块', 'output': '根据任务需求，将报告分为若干逻辑清晰的模块（如政策解读可分为宏观政策、内需驱动、改革动能等）。', 'criteria_for_completion': '各模块之间是否有明确界限，是否存在重复或遗漏；每个模块是否围绕单一主题展开。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '模块划分不够合理', 'solution': '参考成功案例，结合任务特点重新调整模块顺序，确保逻辑连贯。'}]}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性信息', 'output': '针对每个模块，搜集相关统计数据、历史案例及专家观点，并标注来源。', 'criteria_for_completion': '信息是否准确无误；是否能够有效支撑模块内的论点；是否做到定量与定性信息的均衡分布。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '信息不足或质量不高', 'solution': '利用权威公开资源补充数据，必要时引用第三方专业机构的研究成果。'}]}, {'step': 4, 'action': '构建模块内部论证逻辑', 'output': '采用‘问题—对策—效果’路径，对每个模块进行详细阐述。', 'criteria_for_completion': '论证过程是否层次分明；对策是否切实可行；效果预测是否合乎逻辑。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证缺乏说服力', 'solution': '增加对比分析或引用成功案例，增强论证的可信度。'}]}, {'step': 5, 'action': '集中讨论风险因素与不确定性', 'output': '设置专门模块讨论潜在风险，并提出应对策略。', 'criteria_for_completion': '风险因素是否全面覆盖；应对策略是否具体且具备操作性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险讨论过于笼统', 'solution': '细化风险分类，针对不同风险制定差异化解决方案。'}]}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论与行动建议', 'output': '以简短段落形式总结全文主要发现，并提出下一步行动计划或建议。', 'criteria_for_completion': '总结是否提炼出所有关键要点；建议是否符合实际执行条件。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '总结过于泛泛', 'solution': '回溯前文，提炼最核心的观点，确保总结部分高度概括且重点突出。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:30:10", "modified_time": "2025-08-14 04:30:10", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5bd17379ed924eeeb269fede05f48ef3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、流动性研究、投资策略制定以及风险评估报告等任务。尤其适合需要结合定量数据和定性分析，对复杂金融现象进行结构化拆解的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心问题与研究目标', 'output': '定义清晰的研究主题和目标（如：美国流动性状况及其潜在风险）。', 'evaluation': '是否准确识别了市场关注的核心问题，并将其转化为可操作的研究目标。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通，确保目标具体且具有实际意义。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据与背景信息', 'output': '汇总关键数据（如超额准备金水平、国债利率、回购市场流动性等）以及相关政策和市场事件背景。', 'evaluation': '数据是否全面覆盖研究所需的关键变量，背景信息是否足够支持后续分析。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，可能导致分析偏差。', 'solutions': '多渠道验证数据准确性，优先使用权威机构（如FFIEC、FDIC）的数据。'}, {'step': 3, 'action': '构建分析框架并组织章节结构', 'output': '设计逻辑清晰的章节结构，通常包括现状描述、数据解读、风险分析和结论建议。', 'evaluation': '章节安排是否符合从现象到本质的递进逻辑，是否便于读者理解。', 'common_issues': '章节间逻辑跳跃过大或重复内容过多。', 'solutions': '提前绘制思维导图，确保各部分紧密衔接且无冗余。'}, {'step': 4, 'action': '展开定量分析并辅以可视化展示', 'output': '利用图表（如超额准备金趋势图、资产负债表构成图等）直观呈现数据变化，结合文字解释关键发现。', 'evaluation': '图表是否清晰传达核心信息，文字说明是否补充了图表未尽之意。', 'common_issues': '图表过于复杂或与文字脱节，影响阅读体验。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，每张图表只传递一个核心观点，并配以简洁注释。'}, {'step': 5, 'action': '深入剖析定性因素与潜在风险', 'output': '基于定量分析结果，探讨政策、市场情绪及其他非量化因素的影响，并提出可能的风险点。', 'evaluation': '是否全面考虑了多种情景下的不确定性，风险提示是否合理且有依据。', 'common_issues': '忽视某些重要假设条件，导致分析片面。', 'solutions': '采用“假设-推演-验证”的方法，逐一检验不同假设下的可能性。'}, {'step': 6, 'action': '形成核心结论与行动建议', 'output': '提炼主要发现为简明扼要的结论，并提供针对性的策略建议（如关注信用创造效率、警惕资产泡沫化）。', 'evaluation': '结论是否直击要害，建议是否具备实操性。', 'common_issues': '结论空洞或建议脱离实际。', 'solutions': '将结论与初始研究目标对照，确保两者一致；邀请行业专家审阅建议部分。'}, {'step': 7, 'action': '撰写风险提示与免责声明', 'output': '列出可能影响分析结果的外部因素及不确定性，并附上法律声明保护公司权益。', 'evaluation': '风险提示是否覆盖所有重大不确定因素，声明是否符合监管要求。', 'common_issues': '遗漏某些高概率风险，或声明措辞不够严谨。', 'solutions': '参考类似报告模板，确保条款详尽无遗。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:31:32", "modified_time": "2025-08-14 04:31:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e65115f38f16450db1b7518383d47968", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等任务，特别是需要结合定量与定性数据进行多层次论证的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和目标受众', 'output': '确定分析的核心问题（如制造业PMI回落的原因及影响）以及目标受众（如投资者、政策制定者或企业高管）。', 'completion_criteria': '核心主题清晰且能用一句话概括；目标受众的需求被明确列出。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过初步调研和与利益相关者的沟通，明确核心问题并细化分析范围。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从权威来源（如国家统计局、WIND数据库）获取定量数据，并结合定性信息（如政策变化、行业动态）形成初步数据集。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，包括历史趋势、当前状态和未来预测；数据来源可靠且标注清晰。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠，导致分析结论缺乏可信度。', 'solutions': '优先选择权威数据源，并对数据进行交叉验证以确保准确性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '根据分析逻辑设计章节结构，通常包括背景介绍、核心数据分析、细分领域拆解、风险提示和总结展望。', 'completion_criteria': '章节结构逻辑清晰，信息分布合理，核心结论在前两章突出展示。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '采用“倒金字塔”原则，将最重要信息前置，并通过图表辅助说明复杂数据。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进展开论证', 'output': '通过定量指标（如PMI指数）和定性因素（如政策影响）相结合的方式，逐步建立观点并支持结论。', 'completion_criteria': '每一步论证都有数据支撑，逻辑链条完整且无跳跃性推论。', 'common_issues': '论证过程缺乏连贯性，或忽略关键变量的影响。', 'solutions': '使用假设检验法逐一排除干扰因素，并补充敏感性分析以增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '在报告中合理分配定量（如指数变化）、定性（如政策解读）和预测信息的比例，避免某一类型信息过度集中。', 'completion_criteria': '报告内容均衡，各部分信息相互补充且无冗余。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，导致分析视角局限。', 'solutions': '提前规划信息比例，并在撰写过程中多次检查调整。'}, {'step': 6, 'action': '识别和处理不确定性', 'output': '明确指出可能影响结论的不确定因素（如经济增长放缓、外部环境变化），并提供多种情景假设下的预测。', 'completion_criteria': '不确定性被充分讨论，且有应对策略或建议。', 'common_issues': '忽视潜在风险或未提供解决方案，导致报告实用性降低。', 'solutions': '引入专家意见或模拟模型，为不确定性提供量化参考。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表', 'output': '利用雷达图、折线图等形式直观展示关键数据，并附简短注释帮助理解。', 'completion_criteria': '图表清晰易懂，能够独立传递信息且与正文内容呼应。', 'common_issues': '图表过多或设计复杂，反而增加阅读负担。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，仅保留最能支持核心观点的图表。'}, {'step': 8, 'action': '总结核心发现并提出行动建议', 'output': '提炼出主要结论，并针对不同受众提供具体的行动指南或投资建议。', 'completion_criteria': '总结简洁有力，建议具有可操作性且符合目标受众需求。', 'common_issues': '总结流于表面，未能提炼出真正有价值的洞见。', 'solutions': '反复提炼语言，确保每个结论都经过严格验证。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:33:01", "modified_time": "2025-08-14 04:33:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "4ed40cd446a2448ab4d218c7ba47f357", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于政策解读与宏观经济分析类任务，尤其是涉及对政府政策、经济趋势和市场影响的深度解读。例如：行业深度研究、投资标的分析（基于宏观视角）、风险评估报告等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '清晰陈述本次分析的核心目标，如‘解读政治局会议内容及其对经济和市场的影响’。', 'completion_criteria': '核心问题是否具体且可操作；目标是否与客户需求或场景匹配。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏焦点。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认目标，并用SMART原则（具体、可衡量、可实现、相关性、时限性）细化目标。'}, {'step': 2, 'action': '梳理背景信息，建立分析框架', 'output': '列出关键事件（如政治局会议时间、主题）、相关政策文件以及历史报告，形成初步章节结构。', 'completion_criteria': '章节结构是否逻辑清晰，涵盖背景、核心观点、政策解读、市场影响等要素。', 'common_issues': '章节安排可能过于冗长或遗漏重要部分，例如未突出核心结论。', 'solutions': '参考类似成功案例的结构设计，确保每个章节服务于整体目标，避免重复或偏离主题。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论，并分层递进论证', 'output': '在开头直接呈现主要观点（如‘巩固拓展经济回升向好势头’），随后逐步展开支持性论据。', 'completion_criteria': '核心结论是否简洁有力，且能够在后续章节中被充分支撑。', 'common_issues': '核心结论不够突出，或论证过程缺乏连贯性。', 'solutions': '使用金字塔原理组织内容，确保每一层论证都紧密围绕上一层展开，同时利用图表和数据增强说服力。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，结合历史与预测', 'output': '整合定量数据（如GDP增长率、政策力度指标）与定性分析（如政策导向、市场情绪），并通过历史对比和未来展望补充视角。', 'completion_criteria': '是否合理分配定量与定性信息的比例，且两者之间是否存在逻辑关联。', 'common_issues': '数据堆砌过多而忽略洞察，或定性分析缺乏事实依据。', 'solutions': '为每组数据提供简短解释，确保其意义明确；同时引用权威来源支持定性判断。'}, {'step': 5, 'action': '识别并讨论风险因素', 'output': '在适当位置（如政策解读后或市场影响前）提出潜在风险（如地缘政治、债务压力），并评估其可能性和影响。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面覆盖，且讨论时机是否恰到好处，不会削弱正面预期。', 'common_issues': '风险讨论过于集中，导致整体基调偏悲观；或者风险揭示不足，缺乏警示作用。', 'solutions': '采用SWOT分析法系统化整理风险，并用概率语言（如‘低/中/高可能性’）量化描述。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对复杂议题（如货币政策调整方向），列举不同情景假设及对应策略建议。', 'completion_criteria': '是否涵盖主要可能性，并提供切实可行的应对方案。', 'common_issues': '仅关注单一路径，忽视其他可能性；或应对措施过于笼统，难以落地。', 'solutions': '构建多情景模型，结合敏感性分析验证假设合理性，并给出具体操作指南。'}, {'step': 7, 'action': '总结并提炼行动建议', 'output': '以精炼的语言概括核心发现，并根据目标受众需求提出明确的行动指引（如‘关注下半年基建投资机会’）。', 'completion_criteria': '总结是否言简意赅，行动建议是否具有实操价值。', 'common_issues': '总结流于形式，未能提炼关键洞见；或建议脱离实际，无法执行。', 'solutions': '从决策者角度审视建议的可行性，并通过模拟演练测试其效果。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:34:34", "modified_time": "2025-08-14 04:34:34", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f388a7008575443b9bc5c346399090d5", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、政策影响评估以及市场趋势预测类的金融分析任务，特别是需要结合定量与定性数据对复杂经济事件进行深度解读的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '定义清晰的研究范围和核心结论方向，例如分析特朗普关税政策、美国经济现状及美联储降息路径对市场的影响。', 'criteria_for_completion': '能够用简短的几句话概括分析的核心问题和预期成果，确保研究方向聚焦。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节无法有效支撑核心结论。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，聚焦于关键变量（如关税、就业数据、货币政策）对市场的直接影响。'}, {'step': 2, 'action': '构建报告结构并分配权重', 'output': '设计报告的章节框架，包括关键数据、交易模式、重要事件、本周关注等模块，并根据信息的重要性安排展示顺序。', 'criteria_for_completion': '各章节逻辑连贯，信息分布合理，优先突出核心结论（如衰退交易重现），次要信息（如周度数据更新）作为补充。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或信息冗余，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用“倒金字塔”原则，将最重要的结论放在开头，逐步展开细节；定期回顾整体结构是否服务于核心目标。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '从官方机构（如美国劳工部、欧盟统计局）、市场数据提供商（如Wind）及其他权威来源获取最新数据，同时结合历史趋势和预测模型进行验证。', 'criteria_for_completion': '数据准确且来源可靠，涵盖多维度（如GDP、就业、通胀等），能支持后续分析论证。', 'common_issues': '数据不完整或时效性不足，影响分析的可信度。', 'solutions': '建立标准化的数据采集流程，设置优先级以确保关键指标及时更新；必要时使用替代指标填补空白。'}, {'step': 4, 'action': '构建分析框架并分层递进论述', 'output': '基于数据搭建分析框架，例如从宏观层面（GDP、就业）到微观层面（具体行业和商品价格变化），并通过层层递进的方式得出结论。', 'criteria_for_completion': '观点之间逻辑严密，每一步推导都有充分数据和理论支撑，避免跳跃式推理。', 'common_issues': '论点缺乏足够的证据支持，或者逻辑链条断裂。', 'solutions': '在每个阶段结束时进行内部审查，确保每个论点都经过充分论证；引入外部专家意见增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '识别风险因素并提出情景假设', 'output': '详细列出潜在风险（如关税冲击、通胀压力）及其可能影响，并针对不同情景提供应对策略（如9月降息概率上升）。', 'criteria_for_completion': '风险分析全面且有前瞻性，情景假设具有现实意义，为决策者提供有价值的参考。', 'common_issues': '忽视某些关键风险，或未充分考虑多种可能性。', 'solutions': '采用头脑风暴法列举所有可能的风险点，并结合敏感性分析评估其影响程度；确保情景假设覆盖乐观、中性和悲观三种情况。'}, {'step': 6, 'action': '平衡定量与定性信息展示', 'output': '通过图表、表格等形式直观呈现定量数据，同时辅以文字说明解释背后的定性逻辑（如就业数据走弱的原因分析）。', 'criteria_for_completion': '图表清晰易懂，文字说明简洁有力，两者相辅相成，共同强化核心结论。', 'common_issues': '图表过多导致信息过载，或文字描述冗长掩盖了关键信息。', 'solutions': '遵循“少即是多”的原则，只保留最能支持核心结论的图表；文字部分则聚焦于补充图表未能传达的背景信息。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼出报告中最关键的发现（如衰退交易重现、9月降息概率反弹），并给出具体的市场操作建议（如避险资产配置）。', 'criteria_for_completion': '结论精炼且具可操作性，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '结论过于笼统或偏离实际需求，缺乏实用性。', 'solutions': '邀请目标受众参与反馈环节，确保结论贴近实际需求；强调结论的具体应用场景。'}, {'step': 8, 'action': '审阅和优化最终版本', 'output': '检查报告的语言表达、格式规范和数据准确性，确保内容无误且符合专业标准。', 'criteria_for_completion': '报告语言流畅，格式统一，无明显错误或遗漏。', 'common_issues': '语法错误、排版混乱或数据更新滞后。', 'solutions': '指定专人负责校对和格式调整；利用自动化工具辅助检测常见问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:36:15", "modified_time": "2025-08-14 04:36:15", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0c8ea4a0f17c48b88ffac98aff06c35b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、政策影响评估以及短期市场动态跟踪等金融分析任务。尤其适合需要结合定量和定性信息，快速响应中观层面经济事件的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定报告的核心主题（如能源价格波动、政策影响等）及其覆盖的行业链条（上游、中游、下游）。', 'completion_criteria': \"报告范围清晰，能够回答关键问题：'哪些领域最受关注？' '为何这些领域重要？'\", 'common_issues': '目标过于宽泛或狭窄，导致分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过初步数据筛选和行业热点梳理，明确核心议题并设定优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '获取定量数据（如价格指标、开工率、库存量）和定性信息（如政策解读、市场情绪），并分类存储。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且全面，涵盖历史趋势、当前状态及未来预测。', 'common_issues': '数据不完整或时效性不足，导致分析结论缺乏支撑。', 'solutions': '多渠道交叉验证数据，并优先使用权威机构发布的最新数据。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': \"按照'宏观-中观-微观'逻辑组织内容，确保核心结论在开头部分突出展示，随后逐步展开详细分析。\", 'completion_criteria': '章节结构合理，信息层次分明，读者能在前几段快速抓住重点。', 'common_issues': '信息堆砌无序，导致阅读体验差。', 'solutions': \"遵循'总分'模式，先提炼核心观点，再补充支持性细节；避免过多技术术语。\"}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将定量数据以图表形式呈现，同时辅以定性描述解释其背后逻辑和潜在影响。', 'completion_criteria': '定量数据直观易懂，定性分析深入浅出，两者相辅相成。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，造成分析片面化。', 'solutions': '为每个主要发现搭配至少一个相关图表，并用简短文字说明其意义。'}, {'step': 5, 'action': '递进式论证与风险提示', 'output': '从事件背景到具体影响逐层推导，适时引入风险因素讨论可能的不确定性。', 'completion结论': '论证路径连贯，风险提示恰到好处，既不过度渲染也不轻描淡写。', '常见问题': '论证跳跃性大，或忽略关键风险点。', '解决方案': \"采用'原因→结果→应对措施'的三步论证法，确保逻辑严密；对重大风险单独设节阐述。\"}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对未来趋势提供情景假设（如乐观、中性和悲观），并给出每种情境下的概率预估。', 'completion_criteria': '情景假设合理且有据可依，能帮助决策者理解不同发展路径。', 'common_issues': '忽视替代方案，导致建议缺乏灵活性。', 'solutions': '结合历史数据和专家意见制定情景模型，并标注各情景的关键驱动因素。'}, {'step': 7, 'action': '总结与行动建议', 'output': '提炼核心洞察，提出具体可行的操作建议，包括投资策略、政策响应或风险管理措施。', 'completion_criteria': '建议具有实操性，能直接指导后续行动。', 'common_issues': '建议空泛或脱离实际，难以落地。', 'solutions': '基于前期分析成果生成针对性强的建议清单，并附上实施步骤和预期效果。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表达', 'output': '检查报告语言是否简洁明了，图表是否清晰美观，并添加必要的免责声明。', 'completion_criteria': '报告整体专业性强，无明显错误或歧义。', 'common_issues': '表述冗长或存在法律风险。', 'solutions': '邀请同行评审，重点关注语言精炼度和合规性；必要时咨询法律顾问。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:37:40", "modified_time": "2025-08-14 04:37:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9989a8c098864dd2917feb86835b9cbb", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要进行长期政策或行业趋势分析的任务，例如五年规划研究、宏观经济政策解读、战略投资方向分析等。它特别适合涉及多维度数据整合（定量与定性）、跨领域目标权衡（如创新、民生、生态等）以及对未来政策方向有预测需求的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '定义报告的核心主题和目标，例如‘五年规划’的历史演变、结构安排及未来政策方向。', 'completion_criteria': '确保目标清晰且与客户需求一致，能够回答关键问题，如‘未来五年政策将如何影响市场？’。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节难以聚焦。', 'solutions': '通过前期调研和客户沟通，明确核心关注点，并将其分解为可操作的具体问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础信息', 'output': '系统梳理历史数据、政策文件及相关文献，形成初步资料库，涵盖经济增速目标、产业政策、重大工程项目等内容。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，能够支持后续的深度分析。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析的准确性。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的公开数据，并结合专家访谈补充最新动态。'}, {'step': 3, 'action': '设计报告结构', 'output': '根据分析内容的逻辑层次划分章节，通常包括总体目标、分领域规划和落实机制三部分。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，符合目标导向，各部分内容紧密衔接。', 'common_issues': '章节间逻辑关系不强，导致信息分散。', 'solutions': '使用‘总-分-总’结构，先概述全局趋势，再分领域深入讨论，最后总结机制保障。'}, {'step': 4, 'action': '分析主要目标和指标', 'output': '对定量目标（如GDP增速、民生福祉指标）和定性目标（如创新政策导向）进行分类解读，突出弹性化和多元化的特征。', 'completion_criteria': '目标分析条理清晰，能够揭示政策变化背后的驱动因素。', 'common_issues': '忽视目标间的相互关系，导致分析片面。', 'solutions': '采用对比分析法，从历史演变中提取趋势，结合当前背景解释目标调整的原因。'}, {'step': 5, 'action': '评估产业政策焦点', 'output': '识别重点产业布局及其发展方向，例如新质生产力、绿色低碳转型等，并分析其对经济的影响。', 'completion_criteria': '产业政策分析具有前瞻性和洞察力，能指导实际投资决策。', 'common_issues': '过度依赖定性描述，缺乏量化支持。', 'solutions': '引入行业数据和案例研究，增强论证的说服力。'}, {'step': 6, 'action': '解析重大工程项目', 'output': '梳理重大工程项目的分布领域、实施进度及区域布局，评估其潜在经济和社会效益。', 'completion_criteria': '项目分析具体且有针对性，能够揭示政策实施的关键抓手。', 'common_issues': '忽略项目落地的实际挑战，导致结论过于乐观。', 'solutions': '结合地方政策和资源禀赋，评估项目可行性并提示潜在风险。'}, {'step': 7, 'action': '提出风险提示和不确定性分析', 'output': '识别政策执行中的潜在风险，例如目标理解偏差或外部环境变化，并提供应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具有针对性，能够帮助读者规避潜在损失。', 'common_issues': '风险分析流于形式，缺乏实质性内容。', 'solutions': '基于历史经验和专家意见，构建情景分析模型，量化不同情境下的影响。'}, {'step': 8, 'action': '撰写结论和展望', 'output': '总结核心发现，提炼关键趋势，并给出具体的行动建议或投资方向。', 'completion_criteria': '结论简洁有力，能够直接指导决策，避免冗长和重复。', 'common_issues': '结论与分析脱节，缺乏实际应用价值。', 'solutions': '围绕客户需求提炼要点，确保结论与前文分析高度一致。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:40:16", "modified_time": "2025-08-14 04:40:16", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9893346eb4724cd097aa622fab0a1fe6", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、政策影响评估、行业深度研究及投资策略制定等需要综合定量与定性信息的任务。特别适合于涉及复杂经济变量（如GDP、CPI、PPI）、政策导向（如财政与货币政策）以及市场波动（如汇率、商品价格）的综合性金融报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '定义分析目标和范围，明确核心问题', 'output': '清晰的目标陈述，例如：‘分析2025年上半年中国经济运行情况及其对下半年政策方向的影响’。', 'completion_criteria': '目标是否具体化，是否明确了时间范围、核心变量和关键假设。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过团队讨论和背景资料梳理，逐步细化目标，并确认所需数据和资源是否可获取。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，包括定量和定性信息', 'output': '完整的数据表格、图表和注释，涵盖主要经济指标（如GDP、CPI、PPI、PMI等）、政策文件、市场动态和外部环境变化。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且准确，来源可靠，能够支持后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或存在滞后，无法反映最新趋势。', 'solutions': '结合官方统计数据（如国家统计局、央行）、第三方数据库（如Wind）和实时新闻更新，确保数据时效性和权威性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，按逻辑顺序组织内容', 'output': '目录框架，包含以下部分：经济基本面与宏观供需、价格水平变动情况、货币与财政政策、汇率与商品市场波动。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合从宏观到微观、从现状到预测的逻辑递进关系，核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节间逻辑联系不紧密，或重点内容被次要信息掩盖。', 'solutions': '优先展示高优先级信息（如核心经济指标），并通过图表和总结性段落强化关键结论。'}, {'step': 4, 'action': '开展定量分析，结合历史和预测数据揭示趋势', 'output': '定量分析结果，包括同比/环比增长率、季节性调整、历史分位数对比等；生成可视化图表（如折线图、柱状图）。', 'completion_criteria': '分析是否全面覆盖主要变量，趋势是否清晰，结论是否基于数据而非主观推测。', 'common_issues': '忽略异常值或短期波动，导致趋势判断失准。', 'solutions': '采用多维度分析方法（如3MMA平滑处理），并结合定性信息解释异常现象。'}, {'step': 5, 'action': '进行定性分析，探讨政策、风险和不确定性因素', 'output': '针对政策导向（如“反内卷”政策）、外部风险（如中美贸易摩擦）和不确定性（如外需波动）的详细讨论。', 'completion_criteria': '定性分析是否充分考虑了多种可能性，是否提出了应对策略。', 'common_issues': '只关注单一可能性，忽视其他潜在情景。', 'solutions': '引入情景分析法，设置基准情景、乐观情景和悲观情景，分别探讨其影响路径。'}, {'step': 6, 'action': '平衡定量与定性信息，形成综合判断', 'output': '综合结论，例如：‘尽管名义产出承压，但价格修复将支撑名义增长，预计全年GDP增速可达5%’。', 'completion_criteria': '结论是否同时基于定量和定性分析，是否具有说服力。', 'common_issues': '过度依赖某一种分析方法，导致结论片面。', 'solutions': '通过交叉验证不同分析方法的结果，确保结论稳健性。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告正文，优化语言表达和信息呈现方式', 'output': '最终报告文档，包括文字叙述、图表、表格和附录。', 'completion_criteria': '语言简洁明了，信息层次分明，视觉效果良好。', 'common_issues': '冗长的文字叙述削弱了核心信息的传递效果。', 'solutions': '精简语言，使用小标题、项目符号和图表辅助说明，提升可读性。'}, {'step': 8, 'action': '审查和修订报告，确保质量达标', 'output': '经过校对和修订后的最终版本，无明显错误或遗漏。', 'completion_criteria': '报告内容是否准确无误，格式是否统一，逻辑是否连贯。', 'common_issues': '校对不充分，出现数据错误或表述歧义。', 'solutions': '邀请同行评审，对照原始数据逐一核对，确保万无一失。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:41:54", "modified_time": "2025-08-14 04:41:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "51f3a0c5204941b7a476c788359d405f", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融行业中的深度市场分析、投资组合策略制定、资金流向监控以及机构行为研究等任务。尤其适合需要整合宏观流动性、交易热度、机构调研、分析师预测、北上/两融/ETF资金流动等多维度数据的综合分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围，确定报告的核心主题和关注点（如市场流动性、资金流向、板块热度等）。', 'output': '清晰的目标定义文档，包括分析的时间范围、覆盖的主要指标（如美元指数、交易热度、波动率等）。', 'criteria': '目标需具体且可量化，能够指导后续数据收集和分析方向。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏重点。', 'solution': '在初步讨论中明确优先级，确保每个分析模块与最终目标直接相关。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，涵盖宏观流动性、市场交易热度、机构行为、分析师预期等多维度信息。', 'output': '完整的数据表格和可视化图表，包括但不限于美元指数、利差、交易量、波动率、调研热度、净利润预测调整等。', 'criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，并按时间序列进行标准化处理以便于比较。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高，影响后续分析结论的准确性。', 'solution': '建立数据验证机制，对异常值进行核查和补充；引入多个数据源交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，将分析内容分为主逻辑线（如宏观流动性→市场交易热度→机构行为→风险提示）。', '输出': '报告目录及各章节标题，体现从宏观到微观、从现状到预测的递进逻辑。', 'criteria': '章节安排合理，符合读者的认知习惯；核心结论突出，便于快速获取关键信息。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致逻辑不连贯或信息冗余。', 'solution': '采用“总-分-总”结构，先概述全局趋势，再深入细分领域，最后总结核心观点。'}, {'step': 4, 'action': '通过定量与定性结合的方式展开分析，平衡历史数据与未来预测，突出不同维度的信息对比。', 'output': '包含详细数据分析和解读的正文部分，例如宏观流动性变化、板块交易热度排名、机构调研偏好等。', 'criteria': '定量分析精确，定性描述有理有据；历史数据与预测之间形成合理推导链条。', 'common_issues': '过度依赖单一类型数据，忽视其他维度的支持。', 'solution': '设置专门团队成员负责不同类型数据的整合，确保多视角分析的一致性。'}, {'step': 5, 'action': '运用分层论证路径，逐步建立观点，从宏观环境到微观行为层层递进，揭示潜在的风险因素。', 'output': '逐层递进的观点阐述，例如从美元指数回升到A股资金流出，再到板块间的资金博弈。', 'criteria': '论证过程逻辑严密，每一步推导都有数据支撑；风险因素提出时机恰当，避免突兀。', 'common_issues': '论证跳跃过大，缺少必要的过渡环节。', 'solution': '增加中间步骤说明，确保每一层推导都自然流畅。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性，通过敏感性分析、情景假设等方式展现不同结果的概率分布。', 'output': '包含多种情景假设的分析段落，例如基于不同政策预期下的市场反应模拟。', 'criteria': '不确定性处理得当，未遗漏重要变量；情景假设具有现实意义。', 'common_issues': '忽略极端情况或低估其发生概率。', 'solution': '引入蒙特卡洛模拟或其他统计方法，评估尾部风险的影响。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结与风险提示，提炼核心结论并强调行动建议，同时提醒潜在风险。', 'output': '总结段落和风险提示部分，简明扼要地概括主要发现和操作指引。', 'criteria': '总结言之有物，直击要害；风险提示具体可行，帮助决策者规避陷阱。', 'common_issues': '总结流于表面，缺乏实际指导价值。', 'solution': '邀请外部专家审阅总结部分，确保语言精炼且实用性强。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:43:19", "modified_time": "2025-08-14 04:43:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9ca46c77995849989230298361a9a16f", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观政策分析、行业深度研究、投资策略制定以及资本市场展望等金融分析任务，尤其适合在需要结合政策导向和市场动态的场景下使用。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确背景与目标', 'output': '清晰界定分析的背景、目标及核心问题。例如，本次报告的核心问题是分析2025年7月中央政治局会议对经济形势和政策方向的影响。', 'completion_criteria': '背景和目标是否明确，是否能够为后续章节提供逻辑起点。', 'common_issues': '背景描述过于宽泛或缺乏针对性。', 'solutions': '聚焦于关键事件（如政治局会议）及其对经济和市场的直接影响，确保目标具体且与客户关注点相关。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配权重', 'output': '将报告分为多个逻辑清晰的章节，按优先级安排内容。例如：先概述政策基调，再深入分析具体领域（如财政政策、货币政策、产业政策等），最后总结资本市场影响。', 'completion_criteria': '章节是否逻辑连贯，信息分布是否合理，是否能引导读者逐步理解核心观点。', 'common_issues': '章节结构混乱或信息分布不均，导致重点不突出。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，确保每个章节有明确的主题，并通过过渡句连接各部分。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论', 'output': '在开头段落中直接呈现核心结论，例如：“本次会议政策重在优化存量、提质增效，未提出新的大规模强刺激措施。”', 'completion_criteria': '核心结论是否简洁明了，是否能让读者快速抓住重点。', 'common_issues': '核心结论被淹没在细节中，导致读者难以快速理解。', 'solutions': '使用加粗、标题或单独段落突出核心结论，并避免过多技术术语。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合定量数据（如GDP增长率、产能利用率图表）和定性分析（如政策解读、市场预期），确保两者相辅相成。例如，通过图表展示上半年政府债发行情况，同时分析其对财政政策的影响。', 'completion_criteria': '定量和定性信息是否有机结合，是否能共同支持核心观点。', 'common_issues': '定量数据过多导致分析冗长，或定性分析缺乏数据支撑。', 'solutions': '确保每组数据都有对应的解读，避免单纯堆砌数据；同时，定性分析需引用权威来源增强可信度。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立论证逻辑', 'output': '从宏观经济形势到具体政策领域（如财政、货币、产业政策），再到资本市场影响，逐步展开论证。例如，先分析经济增长形势，再探讨财政政策如何优化存量，最后讨论其对资本市场的潜在影响。', 'completion_criteria': '论证路径是否清晰，逻辑是否严密，是否能自然引导读者接受最终结论。', 'common_issues': '论证跳跃性大或逻辑断裂，导致读者难以跟上思路。', 'solutions': '使用过渡句连接不同部分，确保每一步推导都基于前文已建立的基础。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在讨论具体政策时，适时提及潜在风险。例如，在分析“反内卷”政策时指出可能对企业投资增速的影响，并提出基建投资作为对冲手段。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面且及时提出，是否能帮助读者全面理解政策影响。', 'common_issues': '风险因素被忽略或提出过晚，导致分析显得片面。', 'solutions': '在每一项政策分析后单独列出风险因素，并结合解决方案进行讨论。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对不确定性提出多种情景假设。例如，在分析货币政策时提到“降准降息空间有限”，但强调结构性工具的重要性。', 'completion_criteria': '是否充分考虑了多种可能性，是否能为决策者提供灵活应对的建议。', 'common_issues': '忽视不确定性或仅依赖单一预测，导致分析缺乏灵活性。', 'solutions': '列出至少两种可能的情景，并为每种情景提供相应的应对策略。'}, {'step': 8, 'action': '总结与展望', 'output': '以总结性段落收尾，重申核心观点并展望未来趋势。例如，强调“反内卷”政策对企业效率的积极影响，以及资本市场延续向好的潜力。', 'completion_criteria': '总结是否简明扼要，是否能强化核心观点并激发读者信心。', 'common_issues': '总结过于冗长或偏离主题，削弱整体效果。', 'solutions': '总结段落控制在3-5句话，集中重申核心结论并适当展望未来。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:44:46", "modified_time": "2025-08-14 04:44:46", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "704ce38da76c42538f6c17d9b8188512", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、宏观经济周报或月报、投资组合策略制定等需要综合分析多维度信息的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理基础信息', 'output': '创建一个包含所有相关事件的时间轴文档，标注每个事件的关键细节（如日期、主体、具体内容）。确保覆盖宏观政策、经济指标、市场表现等方面。', 'completion_criteria': '时间轴完整无遗漏；每条信息均附有可靠来源链接或参考文献。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '信息过载导致难以筛选重点。', 'solution': '根据任务目标设定筛选标准，例如仅保留直接影响市场的重大事件。'}]}, {'step': 2, 'action': '构建章节框架', 'output': '设计报告结构，包括背景概述、核心数据分析、市场影响评估及未来展望等模块。', 'completion_criteria': '各模块标题明确，逻辑连贯；能够体现从现状到预测的自然过渡。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节划分过于琐碎或混乱。', 'solution': \"遵循'总-分-总'原则，先概括全貌，再深入细节，最后总结要点。\"}]}, {'step': 3, 'action': '展开核心数据分析', 'output': '针对每个重要事件或数据点，撰写详细分析段落，包括定量描述、定性评价及其潜在市场影响。', 'completion_criteria': '分析段落中既有数据支撑又有逻辑推理；语言简洁但不模糊。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '缺乏足够的数据支持。', 'solution': '利用官方统计数据、第三方数据库或同行研究成果补充证据。'}]}, {'step': 4, 'action': '识别并阐释风险因素', 'output': '列出可能影响市场走势的风险点，并对其发生的可能性和潜在后果进行量化或定性评估。', 'completion_criteria': '风险描述具体且具有针对性；建议应对措施切实可行。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险分析流于表面。', 'solution': '结合历史案例和当前环境，深入剖析风险背后的驱动因素。'}]}, {'step': 5, 'action': '提炼核心结论并展望未来', 'output': '总结本周最重要的发现，并基于现有信息预测短期内可能发生的重要事件或趋势。', 'completion_criteria': '核心结论简明扼要，容易记忆；未来展望具备操作指导意义。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论过于宽泛或缺乏依据。', 'solution': '回溯前文分析，确保结论建立在充分论证的基础上。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:46:01", "modified_time": "2025-08-14 04:46:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ec9b4f31b3d148abbecc6905c8335222", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、资本市场展望及政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，进行多维度论证、风险提示和未来展望的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与分析目标', 'output': \"提炼出报告的核心观点，并围绕其构建分析框架。例如，本报告明确了'反内卷政策驱动量价再平衡'为核心逻辑。\", 'completion_criteria': '核心观点清晰且具有逻辑一致性，能够贯穿全文；分析框架包含供需、生产、价格、非制造业等多个维度。', 'common_issues': '核心观点模糊或过于宽泛，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '在初步调研后，列出可能的核心观点并评估其对整体分析的支撑力，选择最具解释力的观点作为主线。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，按逻辑递进安排内容', 'output': '将分析分为供需分析、生产动能、价格修复、非制造业景气度等模块，确保各部分逻辑连贯且层层递进。', 'completion_criteria': '每个章节的内容紧密围绕核心观点展开，章节间逻辑顺畅，避免信息重复或跳跃。', 'common_issues': '章节结构松散，内容之间缺乏联系，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '绘制章节逻辑图，确保每部分内容既独立又服务于整体，必要时调整章节顺序以增强连贯性。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示关键结论，辅以数据和图表支持', 'output': '在开篇明确提出核心结论，并通过图表（如PMI分项、供需缺口变化等）直观展示关键数据。', 'completion_criteria': '核心结论突出，数据和图表与文字分析紧密结合，能够快速传递信息。', 'common_issues': '关键结论被淹没在大量背景信息中，未能第一时间吸引读者注意力。', 'solutions': \"采用'结论先行'的写作方式，将核心结论放在段落开头，并用简明扼要的语言表达。\"}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，历史与预测数据', 'output': '结合历史数据（如PMI指数变化）和未来预测（如PPI同比增速边际改善），同时加入定性分析（如政策影响解读）。', 'completion_criteria': '定量数据准确且来源可靠，定性分析有理论依据；历史数据与预测数据分布合理，避免偏重某一类信息。', 'common_issues': '过度依赖定量数据而忽视定性分析，或反之；历史数据与预测数据比例失衡。', 'solutions': '制定信息分布计划，确保每种类型的信息占比均衡，并在分析中强调两者的关联性。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素并评估不确定性', 'output': '在分析后期单独列出风险提示，讨论全球贸易摩擦和地缘政治冲突等潜在风险。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够覆盖主要不确定因素；对每种风险的可能性和影响程度进行评估。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性；忽略某些重要风险因素。', 'solutions': '建立风险清单，逐一评估其可能性和影响，并在报告中提供应对策略或监控建议。'}, {'step': 6, 'action': '总结展望并提出行动建议', 'output': '基于当前分析，提出对未来市场走势的判断（如三季度资本市场回稳向好），并给出关注方向（如价格修复可持续性）。', 'completion_criteria': '总结部分简洁有力，行动建议切实可行，能够为决策者提供明确指导。', 'common_issues': '总结流于形式，缺乏实质性内容；行动建议空洞或不切实际。', 'solutions': '从分析中提炼关键洞察，结合实际情况提出具体操作建议，并附上实施路径。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:47:13", "modified_time": "2025-08-14 04:47:13", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "b65bea54c39f4c62be6c2f9573d053df", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、政策影响评估、市场趋势预测及投资策略制定等金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据进行深度解析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '确定报告的核心主题（如关税政策对全球经济的影响、非农数据对美联储货币政策的影响），并列出需要解答的关键问题。', 'evaluation': '是否清晰定义了核心问题，并围绕其展开逻辑框架。常见问题是目标过于宽泛，导致分析缺乏聚焦，应对方法是通过团队讨论或客户沟通明确优先级。', 'common_issues': ['目标模糊', '关键问题未覆盖'], 'solutions': ['细化问题清单', '与利益相关方确认']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理多维度数据', 'output': '从官方渠道（如白宫官网、统计局）获取定量数据，并结合行业动态、政策文件等定性信息，形成初始数据集。', 'evaluation': '数据是否全面且来源可靠，是否涵盖历史、当前和预测数据。常见问题是数据不完整或过时，应对方法是交叉验证数据来源。', 'common_issues': ['数据不完整', '数据时效性不足'], 'solutions': ['多渠道验证数据', '定期更新数据库']}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构和信息优先级', 'output': '设计报告框架，按照“宏观观察→国内事件/数据→海外事件/数据→未来展望”的顺序组织内容，确保核心结论在前，支撑细节在后。', 'evaluation': '章节安排是否逻辑清晰，核心结论是否突出。常见问题是信息堆砌无序，应对方法是先提炼核心观点再补充支持材料。', 'common_issues': ['信息堆砌', '优先级混乱'], 'solutions': ['提前规划章节结构', '使用摘要突出核心结论']}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对关键指标（如关税税率、就业数据、通胀率）进行定量建模与趋势分析，同时结合政策解读和市场反应进行定性推演。', 'evaluation': '分析是否平衡了定量与定性视角，是否能够揭示潜在风险和机会。常见问题是忽略定性因素，应对方法是引入专家访谈或政策解读。', 'common_issues': ['定量与定性失衡', '忽略政策背景'], 'solutions': ['增加政策解读模块', '引入外部专家意见']}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素和不确定性处理方案', 'output': '识别主要风险点（如关税对通胀的传导滞后性、就业市场的波动性），并通过情景分析（乐观/中性/悲观）展示多种可能性。', 'evaluation': '风险因素是否全面且及时提出，是否提供了应对策略。常见问题是风险分析流于表面，应对方法是深入挖掘潜在影响。', 'common_issues': ['风险分析浅显', '缺乏应对建议'], 'solutions': ['引入情景模拟', '制定具体应对措施']}, {'step': 6, 'action': '整合大类资产方向与投资建议', 'output': '基于前述分析，给出针对不同资产类别（如美元、黄金、A股）的投资策略，强调短期波动与长期趋势的结合。', 'evaluation': '投资建议是否具体且具有可操作性，是否与前期分析一致。常见问题是建议脱离实际，应对方法是回溯验证。', 'common_issues': ['建议空洞', '与分析脱节'], 'solutions': ['结合数据分析', '提供具体执行路径']}, {'step': 7, 'action': '撰写报告并优化表达', 'output': '完成初稿后，检查语言简洁性、逻辑连贯性和图表美观度，确保读者能快速抓住重点。', 'evaluation': '报告是否易读且专业，是否避免冗长和技术术语堆砌。常见问题是表述晦涩，应对方法是邀请非专业人员审阅。', 'common_issues': ['语言晦涩', '图表杂乱'], 'solutions': ['简化语言', '统一图表风格']}, {'step': 8, 'action': '复核与发布', 'output': '由团队成员交叉审核，确保数据准确性和结论一致性，最终对外发布。', 'evaluation': '是否经过严格校对，是否存在明显错误。常见问题是遗漏错误，应对方法是建立标准化审核流程。', 'common_issues': ['数据错误', '审核流程缺失'], 'solutions': ['设立审核清单', '多人交叉验证']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:48:19", "modified_time": "2025-08-14 04:48:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0108a9a255a8454c97b7f09ef0f8ade0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于政策影响分析、宏观经济研究、行业深度报告以及涉及公共财政与社会政策的金融分析任务。特别适合需要评估政策实施效果、资金来源及综合施策方案的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确政策背景和预期目标，梳理政策出台的逻辑链条。', 'output': '生成政策背景概述段落，包括政策出台的原因、符合预期的理由以及未来可能的发展方向。', 'evaluation_criteria': '是否清晰阐述了政策的历史沿革、当前背景和潜在趋势？是否能够帮助读者快速理解政策的核心驱动力？', 'common_issues': '背景信息过于冗长或缺乏重点；未能有效突出政策的关键驱动因素。', 'solutions': '聚焦于关键历史节点和政策动向，避免过多细节；使用简明的语言概括政策意图和预期目标。'}, {'step': 2, 'action': '分解政策的核心意义，从多维度分析其直接和间接影响。', 'output': '形成政策意义分析章节，涵盖对居民部门、消费市场及宏观经济的多层次影响。', 'evaluation_criteria': '是否全面覆盖了政策的核心意义？是否平衡了定量与定性分析？是否突出了信号意义的重要性？', 'common_issues': '分析维度单一，忽略间接影响；过度依赖定性描述而缺乏数据支持。', 'solutions': '确保每个维度（如生育意愿、消费提振、信号意义）都有独立论述，并结合定量数据进行支撑；通过案例或类比增强说服力。'}, {'step': 3, 'action': '估算政策规模及其经济效应，结合乘数效应进行扩展分析。', 'output': '生成政策规模预测段落，包括年度发放金额、消费提升规模及经济循环的逻辑推导。', 'evaluation_criteria': '是否提供了清晰的计算逻辑和合理的假设？是否充分考虑了乘数效应的影响？', 'common_issues': '计算过程不透明或假设不合理；忽视经济循环的动态反馈机制。', 'solutions': '详细列出计算公式和假设条件；通过图表或示例展示经济循环的作用路径。'}, {'step': 4, 'action': '探讨资金来源问题，提出具体的解决方案并评估可行性。', 'output': '形成资金来源分析章节，涵盖多种资金来源的可能性及建议改革方向。', 'evaluation_criteria': '是否提出了多样化且可行的资金来源方案？是否对每种方案进行了可行性评估？', 'common_issues': '资金来源单一，缺乏创新性；未对方案的可行性进行深入讨论。', 'solutions': '结合实际情况提出多种资金来源（如一般公共预算、国资上缴等），并逐一分析其优劣势；引用相关案例增强可信度。'}, {'step': 5, 'action': '设计综合施策方案，提出配套措施以增强政策效果。', 'output': '生成综合施策建议章节，包括教育、住房、假期制度等方面的补充政策建议。', 'evaluation_criteria': '是否提出了系统性、可操作性强的配套措施？是否充分考虑了政策间的协同效应？', 'common_issues': '配套措施不具体或缺乏实际操作性；忽视政策间的相互作用。', 'solutions': '针对每个领域提出具体且可落地的措施；通过逻辑推导说明各政策间的协同关系。'}, {'step': 6, 'action': '识别并分析潜在风险，提出应对策略。', 'output': '形成风险提示部分，明确政策实施过程中可能的风险及应对方法。', 'evaluation_criteria': '是否全面识别了主要风险？提出的应对策略是否具有针对性和可操作性？', 'common_issues': '风险识别不足或流于表面；应对策略缺乏具体实施路径。', 'solutions': '基于政策内容和外部环境，系统性地识别潜在风险；为每项风险提供切实可行的应对建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:49:52", "modified_time": "2025-08-14 04:49:52", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3c437e9a29724bbcbd2e78d7bae99a6b", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、央行政策解读、投资策略制定等需要结合定量与定性信息的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心结论', 'output': '提炼出一个简洁的核心结论（如‘9月降息仍需等待数据支持’），并将其置于报告开头。', 'evaluation': '核心结论是否清晰且具有指导意义，能否快速抓住读者注意力。', 'common_issues': ['核心结论模糊或过于复杂。', '未充分考虑目标受众需求。'], 'solutions': ['反复打磨核心结论，确保其简洁有力。', '提前了解目标受众的关注点。']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理关键数据', 'output': '汇总相关定量数据（如GDP、通胀指标），并按时间序列或逻辑关系分类。', 'evaluation': '数据是否全面、准确，是否能支撑后续分析。', 'common_issues': ['数据来源不权威或更新滞后。', '数据过多导致信息冗余。'], 'solutions': ['使用权威机构发布的最新数据。', '筛选最具代表性的数据点，避免堆砌。']}, {'step': 3, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '基于定量数据展开定性解读，揭示背后的趋势与逻辑（如‘净进口减少拉动GDP增长’）。', 'evaluation': '分析是否逻辑严密，是否能将数据转化为洞察。', 'commonissues': ['定量与定性脱节，缺乏关联性。', '忽视次要变量的影响。'], 'solutions': ['建立清晰的因果链条，确保定量与定性紧密结合。', '适当提及次要变量，展现全面视角。']}, {'step': 4, 'action': '构建未来展望', 'output': '根据现有数据和趋势，推导未来可能的情景（如‘进口量可能在三季度回升’）。', 'evaluation': '展望是否合理且多样，是否涵盖主要可能性。', 'common_issues': ['展望过于单一或武断。', '忽略极端情况。'], 'solutions': ['提供至少两种可能情景，保持开放态度。', '特别标注极端情况的可能性及其影响。']}, {'step': 5, 'action': '总结风险因素', 'output': '列出潜在风险（如‘美联储独立性遭受破坏’），并简要说明其可能后果。', 'evaluation': '风险提示是否全面且具体，是否能引起读者重视。', 'common_issues': ['风险因素遗漏或泛化。', '风险描述不够具体。'], 'solutions': ['参考行业共识，确保覆盖主要风险。', '用实际案例或数据支持风险描述。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:51:21", "modified_time": "2025-08-14 04:51:21", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3bcbcc0b03e64c2fb5cb2c023e934bd5", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济与市场分析任务，特别是涉及货币政策、经济数据解读和市场表现评估的定期报告。例如：行业深度研究、投资策略制定、风险评估报告等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众', 'output': '定义报告的核心主题（如美国劳动力市场降温对货币政策的影响）及目标受众（如机构投资者或宏观策略团队）。', 'completion_criteria': '报告的主题清晰且与当前市场热点高度相关，能够直接服务于投资决策需求。', 'common_issues': '主题过于宽泛或偏离实际投资需求。', 'solutions': '在开题阶段与团队讨论确认，并结合市场动态调整主题范围。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理关键数据', 'output': '从权威来源（如CME FedWatch、Wind、Fred等）获取最新宏观数据、政策声明和市场表现数据，并分类存储（如就业数据、央行政策路径、市场反应等）。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且准确，能够支持后续分析；数据来源明确标注。', 'common_issues': '数据不完整或滞后，影响分析时效性。', 'solutions': '建立固定的数据更新机制，提前规划数据采集时间表。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序组织章节：1）央行动态/政策路径；2）重点经济数据；3）市场表现；4）结论与投资建议。优先展示核心结论和关键数据。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息优先级合理，核心结论突出且易于理解。', 'common_issues': '章节安排混乱或信息堆砌导致重点不突出。', 'solutions': '通过内部评审优化结构，确保每部分内容紧密围绕主题展开。'}, {'step': 4, 'action': '进行多层次论证分析', 'output': '采用递进式论证方法：1）描述现象（如非农数据异常波动）；2）解释原因（如劳动力市场需求走弱）；3）推导影响（如降息预期升温）；4）提出应对策略（如配置黄金和新兴市场资产）。', 'completion_criteria': '论证逻辑严密，观点层层递进，能够有效引导读者理解分析思路。', 'common_issues': '论证跳跃性强或缺乏数据支撑。', 'solutions': '确保每个论点都有充分的数据或图表佐证，避免主观臆断。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性分析', 'output': '结合定量数据（如非农新增就业人数、失业率变化）和定性判断（如美联储鹰派表态的意义），并通过图表直观呈现。', 'completion_criteria': '定量与定性分析比例均衡，图表设计简洁明了，能快速传递关键信息。', 'common_issues': '过度依赖单一类型分析，忽视其他维度。', 'solutions': '为每类信息设定最低占比要求，确保多样化视角。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险提示', 'output': '在结论部分明确提出潜在风险（如海外流动性恶化、地缘冲突超预期），并说明其可能影响。', 'completion_criteria': '风险提示具体且具有针对性，不会显得空洞或敷衍。', 'common_issues': '风险提示位置不当或内容模糊。', 'solutions': '将风险提示放在结论后，用简短语言概括但不失专业性。'}, {'step': 7, 'action': '总结并提炼投资建议', 'output': '基于前述分析，给出明确的投资建议（如看好黄金配置价值、关注新兴市场表现），并附带操作窗口期。', 'completion_criteria': '建议具体可行，与分析内容高度一致，便于执行。', 'common_issues': '建议泛泛而谈或脱离分析基础。', 'solutions': '确保建议直接来源于分析结果，避免无依据扩展。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表述', 'output': '检查报告的语言表达是否简洁流畅，术语使用是否规范，图表标题和注释是否完整。', 'completion_criteria': '报告整体质量高，无明显语言错误或格式问题。', 'common_issues': '表述冗长或存在歧义。', 'solutions': '邀请同事交叉审阅，重点关注复杂段落的清晰度。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:52:33", "modified_time": "2025-08-14 04:52:33", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "a68d3d40784f4e33a84939734f766dfe", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策影响分析、宏观经济事件解读以及跨市场风险评估等任务。尤其适合涉及复杂政策变化（如关税调整）、全球供应链冲击或国际贸易局势的研究场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究背景与核心问题', 'output': '撰写清晰的背景介绍，定义研究的核心议题及其重要性。', 'completion_criteria': '背景部分需包括关键事件的时间线、相关方的主要行动和动机，能够快速引导读者理解问题的紧迫性和复杂性。', 'common_issues': '背景信息过于冗长或偏离主题。', 'solutions': '聚焦于关键事件和数据点，避免过多细节干扰主线逻辑。'}, {'step': 2, 'action': '构建结构化的章节框架', 'output': '设计报告的目录，确保各章节逻辑连贯且层次分明。', 'completion_criteria': '章节安排应遵循从整体到局部的原则，例如：先概述政策变化，再深入具体条款，最后分析影响。', 'common_issues': '章节划分不清晰，导致内容重复或遗漏。', 'solutions': '提前列出每个章节的关键问题，并在写作过程中严格对标。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '汇总相关政策文件、历史数据、图表以及专家观点，形成初步数据库。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠；定量数据需有清晰标注，定性分析需引用权威来源。', 'common_issues': '数据过时或缺乏代表性。', 'solutions': '优先使用最新官方数据，同时结合多渠道验证信息准确性。'}, {'step': 4, 'action': '进行政策条款的逐条解析', 'output': '详细说明政策变化的具体内容，包括税率调整、适用范围、执行细则等。', 'completion_criteria': '每一条款的解释需准确无误，且附带实际案例或数据支持。', 'commonissues': '条款解读流于表面，未能揭示深层意义。', 'solutions': '通过对比新旧政策差异，突出变化背后的逻辑和潜在影响。'}, {'step': 5, 'action': '评估政策对不同利益相关方的影响', 'output': '分别从国家层面（如财政收入、通胀水平）、行业层面（如供应链稳定性）和个人层面（如消费者成本）分析政策后果。', 'completion_criteria': '分析需兼顾短期和长期影响，涵盖正面与负面效应。', 'common_issues': '忽略次要但重要的利益相关方。', 'solutions': '采用系统思维，绘制利益相关方地图，逐一覆盖所有主要群体。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险提示与不确定性管理建议', 'output': '识别可能的政策超预期变动及外部环境变化，给出应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示需具体、可操作，避免泛泛而谈。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '基于数据分析，量化风险发生的概率和潜在损失。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论与投资建议', 'output': '提炼报告中的关键发现，提供明确的投资指导或政策建议。', 'completion_criteria': '结论简洁有力，建议具有实操性。', 'common_issues': '结论模糊或建议脱离实际情况。', 'solutions': '回溯全文逻辑链，确保结论与分析一致。'}, {'step': 8, 'action': '优化信息展示方式', 'output': '制作高质量的图表和可视化工具，辅助核心观点表达。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，能有效补充文字内容。', 'common_issues': '图表信息过载或形式单一。', 'solutions': '选择合适的图表类型，注重颜色搭配和排版布局。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:54:26", "modified_time": "2025-08-14 04:54:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2174a1c3be0e41b8abe0d78f4263441b", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于地缘政治与经济政策相关的深度分析任务，尤其是涉及复杂国际关系、贸易关税政策影响评估以及多国博弈的金融研究报告。这类报告通常需要结合定量和定性分析，涵盖历史背景、当前动态及未来情景预测，并强调风险提示。", "content": "[{'step': 'Step 1: 确定核心主题与关键问题', 'action': '明确研究的核心主题（如：美国二级关税对中俄印等国的影响），并提炼出3-5个关键问题（例如：俄乌冲突最新态势、美国威胁俄罗斯停火的原因、中国应对二级关税的可能性）。这些问题应覆盖事件背景、利益相关方动机、潜在后果等方面。', 'output': '形成清晰的研究框架，包括章节标题和每个部分的目标。', 'completion_criteria': '核心问题是否全面覆盖了议题的主要维度；框架是否逻辑连贯且易于读者理解。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '问题过于宽泛，难以聚焦。', 'solution': '通过头脑风暴列出所有可能的问题点，然后筛选出最具代表性和紧迫性的几个问题进行深入探讨。'}, {'issue': '框架缺乏层次感。', 'solution': '按照‘从宏观到微观’或‘从现状到未来’的顺序组织内容，确保信息呈现有条理。'}]}, {'step': 'Step 2: 收集和整理数据与资料', 'action': '收集与核心主题相关的公开数据（如关税税率表、能源进口量）、官方声明（如特朗普讲话、外交部新闻发布会）和第三方报道（如彭博社、路透社）。同时，记录重要时间线和关键事件。', 'output': '建立一个结构化的数据库，包含定量数据（如图表中的税率变化）和定性描述（如谈判进展、战场形势）。', 'completion_criteria': '数据来源是否权威可靠；数据是否足够支持后续分析；是否有遗漏重大事件。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据来源单一，可能存在偏差。', 'solution': '尽量使用多种来源交叉验证信息，并注明引用出处以增强可信度。'}, {'issue': '数据不完整或更新滞后。', 'solution': '利用实时新闻跟踪工具补充最新动态，并主动联系行业专家获取一手信息。'}]}, {'step': 'Step 3: 构建论证逻辑与分析路径', 'action': '针对每个关键问题，设计逐步递进的论证路径。例如，在解释‘美国为什么威胁俄罗斯停火’时，先说明俄罗斯战场推进如何触动特朗普底线，再分析其对欧洲安全影响力的需求，最后讨论压制通胀和抢占市场份额的经济考量。', 'output': '形成一套完整的因果链条，确保每个观点都有充分的事实依据支撑。', 'completion_criteria': '论证是否严密无漏洞；是否合理平衡定量和定性信息；结论是否自然得出而非强行推导。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证跳跃，中间环节缺失。', 'solution': '采用‘假设-验证’的方法，逐一填补推理过程中的空白。'}, {'issue': '过度依赖单一变量忽略其他可能性。', 'solution': '引入多元视角，考虑不同利益相关方的行为模式及其互动效应。'}]}, {'step': 'Step 4: 编写报告主体内容', 'action': '根据前期构建的框架撰写正文，遵循‘总分总’结构——开篇概述核心观点，中间详细展开各子议题，结尾总结主要发现并提出展望。注意语言简洁明了，避免冗长赘述。', 'output': '完成初稿，内容涵盖所有预定章节，每部分均围绕核心问题展开。', 'completion_criteria': '段落衔接是否流畅；信息展示优先级是否符合预期；核心结论是否突出。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '内容堆砌，缺乏重点。', 'solution': '重新审查每段文字，删除冗余信息，保留最能体现核心论点的内容。'}, {'issue': '术语晦涩难懂。', 'solution': '用通俗易懂的语言解释专业概念，必要时添加注释或案例辅助说明。'}]}, {'step': 'Step 5: 插入可视化图表与附录', 'action': '为支持正文内容，插入相关图表（如税率变化图、资产表现图）和附录（如地缘事件追踪表）。确保图表设计直观易读，与文本内容高度关联。', 'output': '生成最终版本文档，包含图文并茂的正文和详尽的附录信息。', 'completion_criteria': '图表是否准确反映数据；是否增强了信息传达效果；附录是否补充了必要的细节。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表过多导致视觉疲劳。', 'solution': '精选最关键的数据制作图表，其余以文字形式简要说明。'}, {'issue': '图表与正文脱节。', 'solution': '在正文中明确引用图表内容，并解释其意义。'}]}, {'step': 'Step 6: 风险提示与情景预判', 'action': '基于现有信息，识别潜在的风险因素（如美俄对峙升级、中东局势恶化），并提出多种可能的情景预判（如‘折中路线’或‘全面泛化’）。这部分内容需谨慎措辞，避免引发误解。', 'output': '撰写风险提示章节，提供清晰的预警信号和应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示是否全面；情景预判是否合理；是否存在夸大或低估风险的情况。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险提示过于笼统，缺乏实际指导意义。', 'solution': '结合具体案例阐述风险发生的条件及后果，增加可操作性。'}, {'issue': '情景预判脱离现实。', 'solution': '参考历史类似事件的发展轨迹，提高预判的可信度。'}]}, {'step': 'Step 7: 审核与优化', 'action': '由团队成员或外部专家审阅报告，检查逻辑一致性、数据准确性及表达清晰度。根据反馈修改完善，直至达到发布标准。', 'output': '定稿版本，满足内部审核要求并准备对外发布。', 'completion_criteria': '是否获得一致认可；是否解决了所有已知问题；是否具备较高的专业水准。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '审核意见分歧较大。', 'solution': '召开集体讨论会，综合各方意见找到最佳解决方案。'}, {'issue': '反复修改耗时过长。', 'solution': '制定严格的审核时间表，限定每轮修改次数。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:56:09", "modified_time": "2025-08-14 04:56:09", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "da1d801bfb934df7a31260ab7b8e17c0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、大宗商品市场评估以及风险评估报告等任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，从宏观到微观层层递进分析的复杂金融任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和目标，定义核心问题', 'output': '清晰的研究目标和核心问题陈述，例如‘分析美国关税政策对全球经济及铜行业的影响’。', 'completion_criteria': '核心问题是否聚焦且具有实际意义；目标是否可量化或可验证。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏方向性。', 'solutions': '通过头脑风暴和初步数据扫描，提炼出具体且可操作的核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据和信息', 'output': '结构化数据集（如经济指标、行业数据）和非结构化信息（如政策声明、市场新闻）的初步汇总。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠；信息分类合理，便于后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或过时，信息冗余或无关。', 'solutions': '优先选择权威数据源（如Wind、官方统计），建立数据清洗和筛选机制。'}, {'step': 3, 'action': '设计报告章节结构，确定信息展示优先级', 'output': '目录和章节框架，明确各部分的内容重点和逻辑顺序。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合由宏观到微观的递进逻辑；核心结论是否在关键位置突出。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂，信息堆砌而缺乏层次感。', 'solutions': '遵循‘背景→现状→影响→展望’的经典分析路径，确保每章服务于整体目标。'}, {'step': 4, 'action': '进行宏观热点分析，揭示大环境变化', 'output': '对宏观经济政策、国际局势及其潜在影响的详细解读。', 'completion_criteria': '分析是否涵盖关键事件和数据；是否能够清晰解释政策对市场的传导机制。', 'common_issues': '忽视政策细节或低估其影响，分析流于表面。', 'solutions': '结合历史案例和当前数据，深入拆解政策逻辑及其连锁反应。'}, {'step': 5, 'action': '展开行业和标的分析，结合定量与定性方法', 'output': '针对特定行业或资产（如铜行业）的供需、库存、价格趋势等多维度分析。', 'completion_criteria': '定量数据是否支撑定性判断；分析是否涵盖短期波动与长期趋势。', 'common_issues': '过度依赖单一数据类型，忽略其他重要因素。', 'solutions': '平衡使用图表、统计数据和专家观点，确保分析全面且有说服力。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论，提出行动建议', 'output': '简明扼要的总结段落，包含主要发现、未来展望和投资建议。', 'completion_criteria': '结论是否直接回应研究目标；建议是否具体可行。', 'common_issues': '结论冗长或偏离主题，建议空泛无操作性。', 'solutions': '采用金字塔原理，先呈现最核心的观点，再逐步展开细节。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告内容', 'output': '经过校对和调整后的最终版本，包括语言表达、图表格式和逻辑连贯性改进。', 'completion_criteria': '报告是否条理清晰、无明显错误；是否符合专业标准。', 'common_issues': '语言啰嗦或术语过多，图表不够直观。', 'solutions': '邀请同行评审，确保内容简洁易懂；优化图表设计以增强视觉效果。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:57:32", "modified_time": "2025-08-14 04:57:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "fc469d967a224f50a92596eb79df1803", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观金融分析任务，包括但不限于行业深度研究、宏观经济形势研判、投资标的分析及风险评估报告。特别适合在复杂经济环境下，需要整合国内外数据、政策解读与市场动态的综合分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并制定整体框架', 'output': '确定分析的核心主题（如“东稳西缓”宏观周报），划分章节结构（国内宏观、国际宏观、货币流动性等），并列出关键指标清单。', 'evaluation_criteria': '是否清晰定义了分析范围和核心问题；章节结构是否逻辑严谨且覆盖全面。', 'common_issues': '主题过于宽泛或章节重复交叉。', 'solutions': '通过头脑风暴梳理主要变量，并参考历史成功案例优化框架。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理定量和定性数据', 'output': '从权威来源（如Wind、官方统计数据）获取高频数据，结合政策文件、会议纪要等定性信息，形成初步数据库。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面、准确且具时效性；是否对数据进行了初步清洗和分类。', 'common_issues': '数据缺失或来源不可靠；数据冗余导致分析效率低下。', 'solutions': '建立标准化数据采集流程，优先选择可信度高的来源，必要时补充推算或替代指标。'}, {'step': 3, 'action': '分模块深入分析，突出核心结论', 'output': '按章节逐一展开分析，例如国内需求端（消费/外需）、生产端（制造业景气度）、物价表现（CPI/PPI）等，提炼每部分的关键发现。', 'evaluation_criteria': '各模块是否有独立的洞察且彼此关联；核心结论是否简明扼要地呈现。', 'common_issues': '分析流于表面，缺乏深度；结论分散未聚焦。', 'solutions': '采用“现象-原因-影响”三步法逐层剖析，确保每个模块至少提出一个明确结论。'}, {'step': 4, 'action': '平衡历史回顾与未来预测', 'output': '基于当前数据解释过去趋势，同时结合政策导向和外部环境变化进行前瞻性判断（如美联储降息预期、专项债发行进度）。', 'evaluation_criteria': '历史数据分析是否为预测奠定基础；预测是否合理且具有可操作性。', 'common_issues': '过度依赖历史数据忽略新变量；预测过于主观缺乏支撑。', 'solutions': '使用情景分析法，设定多种可能性并评估其概率；引用权威机构观点增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '识别并处理不确定性与风险因素', 'output': '列举潜在风险点（如政策落地不及预期、海外贸易摩擦加剧），并讨论其可能影响路径。', 'evaluation_criteria': '风险识别是否全面；应对措施是否具体可行。', 'common_issues': '忽视次要但重要的风险；应对策略空泛无实操价值。', 'solutions': '构建风险矩阵，根据发生概率和影响程度排序；提供具体的监测指标和预警信号。'}, {'step': 6, 'action': '整合信息，撰写报告并设计可视化图表', 'output': '将所有分析结果汇总成完整报告，辅以图表展示关键数据（如地铁客运量、国债收益率曲线），形成直观易懂的内容。', 'evaluation_criteria': '报告是否条理清晰、重点突出；图表是否有效支持文字论述。', 'common_issues': '内容堆砌，缺乏逻辑主线；图表过多干扰阅读体验。', 'solutions': '遵循“金字塔原理”，先总后分组织内容；精选最具代表性的图表，避免冗余。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与反馈优化', 'output': '邀请同行专家审阅初稿，根据反馈调整语言表述、补充遗漏内容，最终定稿。', 'evaluation_criteria': '是否充分吸收反馈意见；终稿是否达到专业水准。', 'common_issues': '忽略外部建议；修改过程拖延。', 'solutions': '设置固定时间窗口用于收集反馈；指定专人负责修订工作。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:58:51", "modified_time": "2025-08-14 04:58:51", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0b07363d91e747e1bc943377b48198ba", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于宏观经济与市场分析任务，特别是涉及多资产类别、跨区域经济数据解读和政策影响评估的报告制作。例如：宏观策略周报、投资组合策略建议、全球市场动态跟踪等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定本次分析的核心结论方向（如短期市场交易逻辑、资产配置建议）以及需要解决的关键问题（如国内政策对市场的影响、美国非农数据下修的意义）。', 'evaluation': '是否能够清晰定义出报告的核心投资要点，并确保其具有实际指导意义。', 'common_issues': '可能忽略次要但重要的背景信息，导致分析片面。', 'solutions': '通过团队讨论或初步资料收集，全面梳理当前市场热点和潜在风险点。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '根据分析内容的重要性，构建清晰的章节框架。通常包括国内外经济与政策分析、重要事件回顾、资产价格走势、高频数据展示及流动性分析。', 'evaluation': '章节安排是否符合逻辑递进关系，信息展示是否突出重点。', 'common_issues': '章节间可能存在重复或逻辑断裂，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '在初稿完成后进行整体审查，确保各部分衔接流畅且不冗余。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '整合宏观经济指标（如GDP、PMI、就业数据）、金融市场表现（如股指、商品价格、汇率）以及政策声明等多维度数据。', 'evaluation': '数据是否全面覆盖关键领域，且来源可靠、更新及时。', 'common_issues': '数据过时或遗漏重要变量，影响分析准确性。', 'solutions': '建立固定的数据获取渠道，定期验证数据质量。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑与观点支撑', 'output': '采用层层递进的方式，先从宏观环境切入，再逐步细化到具体市场和资产类别；结合历史数据与预测模型推导未来趋势。', 'evaluation': '论证是否严密，观点是否有充分的证据支持。', 'common_issues': '过度依赖单一数据点或假设条件过于乐观/悲观。', 'solutions': '引入敏感性分析或多情景模拟，增强结论稳健性。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素并探讨不确定性', 'output': '识别主要风险点（如美联储货币政策转向、地缘政治冲突），并在适当时机以独立小节呈现，同时提供应对策略。', 'evaluation': '风险提示是否全面且具有前瞻性，是否能帮助读者理解潜在波动来源。', 'common_issues': '风险描述流于表面，缺乏深度剖析。', 'solutions': '结合案例研究或专家访谈，深入挖掘风险背后的驱动因素。'}, {'step': 6, 'action': '形成投资建议与排序', 'output': '基于前述分析，给出具体的投资标的强弱排序（如四大股指>国债>商品）及相关操作建议。', 'evaluation': '建议是否具有可执行性，是否与前期分析一致。', 'common_issues': '建议偏离分析基础，显得突兀或难以实施。', 'solutions': '重新核对每条建议的逻辑链条，确保其与数据和论点匹配。'}, {'step': 7, 'action': '设计可视化图表与附录', 'output': '为关键数据和趋势制作直观图表（如商品指数变化图、国债收益率曲线），并添加必要的注释和说明。', 'evaluation': '图表是否简洁明了，是否有助于快速理解复杂信息。', 'common_issues': '图表过多或设计混乱，分散注意力。', 'solutions': '限制图表数量，优化配色与布局，确保每个图表都有明确目的。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与声明', 'output': '提炼核心结论，强调报告仅供参考，并注明免责条款。', 'evaluation': '总结是否简练有力，是否有效传达报告主旨。', 'common_issues': '总结篇幅过长，掩盖了关键信息。', 'solutions': '聚焦于最重要的3-5个发现，用精炼语言概括。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 04:59:54", "modified_time": "2025-08-14 04:59:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e5436dfe336649bf8f0948b975a2dbda", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济数据预测与分析报告、行业深度研究、投资决策支持报告等需要结合定量与定性分析并形成明确结论的金融分析任务。尤其适合在数据驱动型预测场景中使用，例如季度经济指标预测、政策影响评估、市场趋势展望等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '确定报告的核心主题（如2025年7月宏观经济数据预测），以及需要覆盖的主要经济指标（如CPI、PPI、工业增加值等）。', 'completion_criteria': '目标清晰，范围界定合理，确保所有关键指标均被纳入分析框架。', 'common_issues': '范围过于宽泛或狭窄，导致分析重点不突出。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，聚焦于对决策最有价值的指标。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从合规渠道获取历史数据（如WIND数据库）、相关研究报告及政策文件，构建数据表单以支持后续分析。', 'completion_criteria': '数据完整且来源可靠，能够支撑对各经济指标的趋势分析。', 'common_issues': '数据缺失或质量不佳，影响分析准确性。', 'solutions': '采用多源交叉验证方法补充数据，必要时进行合理假设并说明依据。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照“总-分-总”逻辑组织内容：开头概述主要结论，中间部分详细展开各项指标分析，结尾总结风险提示及未来展望。', 'completion_criteria': '章节安排符合逻辑，核心结论突出，信息分布均衡。', 'common_issues': '章节间衔接不流畅，信息堆砌导致重点不突出。', 'solutions': '提前绘制内容架构图，确保每部分内容服务于整体目标；通过图表和标题强化视觉引导。'}, {'step': 4, 'action': '开展定量分析与建模', 'output': '运用统计模型（如时间序列分析、回归模型）预测各经济指标的变化趋势，并生成预测值表格。', 'completion_criteria': '预测结果具有科学性和可解释性，能反映当前经济环境下的合理预期。', 'common_issues': '模型复杂度过高或过低，导致结果难以理解或缺乏说服力。', 'solutions': '选择适配问题背景的模型，注重透明性，提供参数选择和假设条件的详细说明。'}, {'step': 5, 'action': '整合定性分析与外部因素考量', 'output': '结合政策动态、国际市场变化等定性信息，调整定量预测结果，形成综合判断。', 'completion_criteria': '定性分析与定量预测相辅相成，能够全面反映内外部影响因素。', 'common_issues': '忽视重要外部变量，导致分析片面化。', 'solutions': '定期跟踪最新政策和市场动态，建立外部变量清单，逐一评估其潜在影响。'}, {'step': 6, 'action': '识别并披露风险因素', 'output': '列出可能影响预测准确性的主要风险点（如海外市场动荡），并提出应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示具体且有据可依，能够帮助读者理解不确定性。', 'common_issues': '风险描述模糊或遗漏关键隐患。', 'solutions': '参考历史案例和同行研究成果，系统梳理潜在风险类别。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告并优化呈现形式', 'output': '完成最终版报告，包括摘要、正文、图表、附录等内容模块，确保语言简洁专业，视觉效果直观。', 'completion_criteria': '报告内容连贯，格式规范统一，便于阅读和引用。', 'common_issues': '排版混乱或表达冗长，降低用户体验。', 'solutions': '邀请同事审阅并反馈，根据意见优化布局和措辞。'}, {'step': 8, 'action': '发布及后续跟进', 'output': '将报告发送至目标受众，同时准备答疑材料，回应潜在疑问。', 'completion_criteria': '报告传播效果良好，用户反馈积极。', 'common_issues': '忽略后续互动机会，错失品牌塑造契机。', 'solutions': '主动收集反馈，持续改进分析方法，增强客户粘性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:01:34", "modified_time": "2025-08-14 05:01:34", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "56209a17431449169f3331b9e5f8e2b0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的宏观数据分析、行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等任务，尤其是需要结合定量与定性信息进行预测和决策支持的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标与关键问题', 'output': '定义清晰的核心预判或结论（如：社融增速阶段性见顶），并列出需回答的关键问题（如：信贷需求趋势、M1/M2增速变化原因）。', 'completion_criteria': '核心目标具体且可量化，所有相关问题均被识别并分类为定量/定性两类。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏方向。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈确认核心目标，并将其分解为若干子问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取权威来源的历史数据（如央行官网、交易所数据），并对数据进行清洗和初步分析，形成基础数据表格（如图表6中的历史分项数据）。', 'completion_criteria': '数据完整、准确，涵盖所需时间范围及变量维度；无明显异常值或缺失值。', 'common_issues': '数据来源不可靠或覆盖不全，影响分析可信度。', 'solutions': '优先选择官方渠道数据，并交叉验证不同来源的一致性。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架与假设条件', 'output': '基于行业规律和过往经验提出假设（如季初月信贷投放较低），并通过历史数据验证这些假设是否成立（如7月底转贴现利率接近零）。', 'completion_criteria': '假设合理且有据可依，能够解释大部分观察到的现象。', 'common_issues': '假设脱离实际，无法有效指导后续分析。', 'solutions': '参考同行研究成果或专家意见，确保假设符合市场现实。'}, {'step': 4, 'action': '分模块展开详细分析', 'output': '按照主题划分章节结构（如新增贷款、M1/M2增速、社融增量），每个模块分别包含定量分析（如预测值计算）、定性分析（如政策影响解读）。', 'completion_criteria': '各模块内容详实，结论之间逻辑连贯，避免重复或遗漏。', 'common_issues': '模块间关联性不足，导致整体分析碎片化。', 'solutions': '在每章开头简述本模块与其他部分的关系，并在结尾总结其对全局的意义。'}, {'step': 5, 'action': '整合信息并突出核心结论', 'output': '提炼出最核心的观点（如“社融增速将在7月见顶”），并以图表、标题等形式直观呈现，同时辅以文字说明支撑论点。', 'completion_criteria': '核心结论显而易见，无需读者自行归纳；次要信息作为补充但不过度喧宾夺主。', 'common_issues': '信息堆砌过多，使重点难以辨识。', 'solutions': '采用金字塔原理组织内容，先展示核心结论再逐步展开细节。'}, {'step': 6, 'action': '引入风险提示与不确定性管理', 'output': '系统梳理潜在风险因素（如出口超预期、经济复苏过快），并评估其可能对核心结论的影响，提供应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且客观，未回避敏感问题；应对措施切实可行。', 'common_issues': '忽视某些重大风险，导致分析失真。', 'solutions': '建立风险清单，逐一排查可能出现的极端情况及其概率。'}, {'step': 7, 'action': '撰写最终报告并优化表达', 'output': '完成正式文档，包括摘要、正文、图表、附录等内容，并使用专业术语和标准化格式提升可读性。', 'completion_criteria': '报告语言精炼、逻辑清晰，图表设计美观且易于理解；符合行业规范。', 'common_issues': '表述冗长或晦涩，降低传播效率。', 'solutions': '邀请非专业人士审阅，确保语言通俗易懂；利用图形化工具增强视觉效果。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:03:18", "modified_time": "2025-08-14 05:03:18", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "81ef7fb4d2274b23887311f8f8dbb2d5", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资策略报告等需要结合定量与定性信息，且需对复杂经济现象进行结构化拆解的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心问题和背景设定', 'output': '定义分析的核心问题（如美国经济能否摆脱关税和高利率影响）并概述宏观背景（如关税政策、市场反应等），为后续章节展开奠定基础。', 'completion_criteria': '核心问题清晰且具有针对性；背景信息能够直接支持分析目标。', 'common_pitfalls': '背景描述过于宽泛或脱离具体问题，导致读者难以聚焦。', 'solutions': '通过数据和关键事件（如非农数据、GDP增速）快速切入主题，避免冗长铺垫。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构以逻辑递进呈现信息', 'output': '将报告分为若干部分（如外需、内需、投资、展望），每部分专注于一个维度的深入分析，并逐步揭示整体结论。', 'completion_criteria': '各章节内容独立但相互关联，逻辑链条完整，最终形成统一的结论。', 'common_pitfalls': '章节间缺乏连贯性或重复信息过多，削弱说服力。', 'solutions': '在每一章开头简述该部分的重点及与整体的关系，确保层次分明。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论并辅以数据支撑', 'output': '在每个章节中先提出主要观点（如“进口回落掩盖了内需疲软”），随后用定量数据（如GDP贡献率）和定性解释（如关税政策影响）加以验证。', 'completion_criteria': '核心结论突出且有充分证据支持，使读者能迅速抓住重点。', 'common_pitfalls': '数据堆砌而无解读，或定性分析缺乏量化依据。', 'solutions': '采用图表+文字说明的方式，直观呈现数据趋势及其意义。'}, {'step': 4, 'action': '平衡历史回顾与未来预测', 'output': '通过历史数据分析当前状况（如过去几个季度的GDP变化），同时基于现有趋势推测未来发展（如三季度经济下行风险加大）。', 'completion_criteria': '历史数据与未来预测之间存在合理推导关系，避免过度猜测。', 'common_pitfalls': '预测缺乏依据或忽略潜在变数，显得空洞。', 'solutions': '结合多种情景假设（如不同降息时间点的影响）增强预测可信度。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素并提供应对视角', 'output': '在接近尾声时系统梳理可能的风险（如特朗普政策激进、地缘政治升温），并讨论其对结论的潜在冲击。', 'completion_criteria': '风险提示全面且贴合实际，不流于形式。', 'common_pitfalls': '风险提示过早出现分散注意力，或仅罗列问题未提解决方案。', 'solutions': '将风险提示作为总结的一部分，在全面剖析后自然引出，并附带缓解措施建议。'}, {'step': 6, 'action': '总结并提炼跨场景适用的洞察', 'output': '归纳出普适性的方法论框架（如如何识别虚假繁荣、评估债务置换压力），为类似任务提供参考。', 'completion_criteria': '总结内容高度凝练且具操作性，可复用于其他分析任务。', 'common_pitfalls': '总结过于笼统或局限于具体案例，缺乏通用价值。', 'solutions': '从案例中抽象出具体的步骤和工具（如固定投资分析模板），便于迁移应用。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:04:27", "modified_time": "2025-08-14 05:04:27", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9dc76b1d066b40eda0ee53b3e64efcbc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观金融分析、行业深度研究、大类资产走势展望以及政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，进行多维度论证、风险提示和未来趋势预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标及核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心主题和目标受众，例如本次报告聚焦于国内经济底部已现、反内卷政策的影响，以及国外市场基本面变化对大类资产的影响。', 'evaluation_criteria': '是否明确了研究范围、目标和关键变量？是否合理划分了章节结构以支持后续分析逻辑？', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过与客户或团队讨论，确认最核心的关注点，并在开篇摘要中直接点明。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据，构建初步分析框架', 'output': '根据研究目标，收集相关历史数据、政策文件、市场表现等（如房地产销售增速、消费数据、关税协议等），并初步形成分析框架。', 'evaluation_criteria': '是否涵盖了所有关键变量？数据来源是否可靠且具有时效性？是否能够支撑后续章节的具体分析？', 'common_issues': '数据不完整或过时，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '优先选择权威数据库（如Wind）和官方发布的信息，必要时补充专家访谈或调研数据。'}, {'step': 3, 'action': '分模块展开详细分析，逐层递进论证', 'output': '按照章节结构，依次展开分析。例如：(1) 国内部分从三驾马车切入，逐步深入到房地产和消费的趋势；(2) 国外部分结合关税协议和美国经济数据，剖析市场风险偏好变化；(3) 大类资产部分基于前文分析推导具体投资建议。', 'evaluation_criteria': '是否逻辑清晰、层层递进？是否平衡了定量与定性信息？是否充分考虑了多种可能性和潜在风险？', 'common_issues': '论据堆砌而缺乏逻辑连贯性，或者忽略重要变量。', 'solutions': '使用图表辅助说明关键数据趋势，同时在每部分结尾总结核心发现，确保逻辑闭环。'}, {'step': 4, 'action': '突出核心结论，并提出风险提示', 'output': '在正文各部分自然引出核心结论，并在最后汇总为总体判断，同时明确指出可能的风险因素（如“美国经济超预期走强”、“国内政策超预期”）。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否简洁明了、易于理解？风险提示是否全面且适时提出？', 'common_issues': '忽视风险提示或将其置于次要位置，削弱报告可信度。', 'solutions': '将风险提示作为独立小节呈现，并结合实际案例增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '优化信息展示方式，提升可读性', 'output': '通过图表、表格、颜色标注等方式优化信息展示，使复杂数据更直观（如房地产销售增速图、关税税率表）。', 'evaluation_criteria': '信息展示是否直观易懂？是否有助于读者快速抓住重点？', 'common_issues': '图表设计冗余或混乱，影响阅读体验。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，仅保留最关键的数据和注释，避免信息过载。'}, {'step': 6, 'action': '审阅与完善，确保内容准确性和完整性', 'output': '检查报告中的数据准确性、语言表达流畅性以及格式规范性，确保无遗漏或错误。', 'evaluation_criteria': '是否存在明显的事实错误或表述不清？整体布局是否协调统一？', 'common_issues': '因时间紧迫导致校对不足，出现低级错误。', 'solutions': '预留充足时间进行交叉校对，邀请同事或外部专家参与审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:06:41", "modified_time": "2025-08-14 05:06:41", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "67558b4c5e5947aab6a8f11c22c34fc8", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资策略制定以及风险评估报告等任务。尤其适合需要结合定量和定性信息，综合政策、市场情绪、经济数据等多维度因素进行分析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心结论优先级', 'output': '确定报告的核心观点（如权益市场缩量下跌、固收市场宽幅波动等）并将其作为贯穿全文的主线。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且具有逻辑一致性，能够直接回答分析任务的目标问题。', 'common_issues': '核心观点模糊或过于分散，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈确认核心结论，并在初稿中反复检查是否贯穿始终。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理宏观变量数据', 'output': '形成包含关键指标（如PMI、就业数据、利率变化等）的表格或图表，标注数据来源和时间范围。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，无明显遗漏；数据来源可靠且标注清晰。', 'common_issues': '数据过时或不完整，影响分析可信度。', 'solutions': '优先使用权威数据源（如Wind、官方统计），并在报告中注明数据更新日期。'}, {'step': 3, 'action': '分解事件并进行结构性分析', 'output': '对重大事件（如政治局会议、PMI数据发布）进行逐条解读，分别从基本面、政策面、市场情绪等角度展开。', 'completion_criteria': '每个事件都有独立的分析模块，且各模块之间逻辑连贯、互为补充。', 'common_issues': '事件分析过于笼统，缺乏深度或视角单一。', 'solutions': '采用“现象-原因-影响”的三段式结构，确保分析层次分明。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证路径，层层递进', 'output': '基于数据和事件分析，逐步推导出核心结论，包括短期和长期趋势、潜在风险及机会。', 'completion_criteria': '论证过程逻辑严密，能够有效支撑核心结论；不同部分之间的过渡自然流畅。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏必要的衔接或支持材料。', 'solutions': '引入中间结论作为过渡，例如“当前供需矛盾加大可能进一步抑制需求复苏”。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在数据分析（如PMI分项指标）的基础上，结合定性判断（如政策基调、市场情绪），形成综合评价。', 'completion_criteria': '定量与定性内容比例适中，避免过度依赖某一方面。', 'common_issues': '定量分析过于复杂难懂，或定性分析缺乏依据。', 'solutions': '通过图表简化复杂数据，并用简短文字解释其意义；定性分析则需引用具体政策文件或权威观点。'}, {'step': 6, 'action': '识别与处理不确定性', 'output': '列出主要风险因素（如“基本面超预期弱化”、“贸易摩擦上升”），并提出应对策略或观察窗口。', 'completion_criteria': '风险提示具体且有操作指导意义，不会显得空泛或无关紧要。', 'common_issues': '风险描述过于泛化，未提供实际解决方案。', 'solutions': '将风险分为短期和长期两类，针对每类提出明确监控指标或行动建议。'}, {'step': 7, 'action': '设计章节结构与信息展示顺序', 'output': '按照“宏观变量回顾→事件分析→未来关注点”的顺序组织内容，确保逻辑清晰。', 'completioncriteria': '章节安排符合读者认知习惯，信息展示由浅入深，先呈现背景再深入细节。', 'commonissues': '章节顺序混乱，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '提前制作大纲并与团队确认，确保各部分内容分工明确且衔接合理。'}, {'step': 8, 'action': '生成可视化图表与总结性语言', 'output': '制作雷达图、热力图等辅助图表，并提炼简洁有力的总结语句。', 'completioncriteria': '图表直观易懂，总结语言精炼准确。', 'commonissues': '图表冗余或难以理解，总结语言啰嗦。', 'solutions': '限制图表数量，只保留最能说明问题的部分；总结语言控制在1-2句话内。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:41:53", "modified_time": "2025-08-14 05:41:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9a659065ece243799bf38fd60823be7f", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济政策分析、货币政策解读（如美联储会议分析）、投资决策支持报告等任务，尤其在需要结合定量和定性信息进行前瞻性预测的场景中。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '确定本次分析的核心问题是‘美联储是否会在短期内降息’，以及关键变量包括通胀、就业数据、关税政策影响等。', 'completion_criteria': '能够清晰列出所有与问题相关的关键变量，并确认其对最终结论的重要性。', 'common_issues': '可能会忽略某些潜在影响因素，例如关税政策的长期效应。', 'solutions': '通过团队头脑风暴或参考历史案例，确保覆盖所有可能的相关变量。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据和背景信息', 'output': '整理美联储会议声明、鲍威尔讲话内容、近期经济数据（如CPI、就业数据）及市场预期，并形成初步信息框架。', 'completion_criteria': '数据应全面覆盖定量（如通胀率、就业数据）和定性（如政策声明、市场情绪）两方面，且来源可靠。', 'common_issues': '数据可能存在滞后或不完整，导致分析基础薄弱。', 'solutions': '使用多渠道交叉验证数据，并标注数据的时间范围和局限性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构以逻辑递进的方式组织内容', 'output': '按照‘背景介绍 → 核心变量分析 → 不同情景假设 → 结论与建议’的顺序安排章节，确保读者能逐步理解分析过程。', 'completion_criteria': '章节之间逻辑连贯，信息展示优先级合理，核心结论突出且易于识别。', 'common_issues': '章节结构可能过于松散或信息堆砌，导致重点不突出。', 'solutions': '在每章开头添加简短导语，明确本章目的；在结尾总结关键点，强化逻辑链条。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进分析核心变量', 'output': '分别从通胀、就业、关税政策等角度展开分析，结合定量数据与定性判断，指出当前经济状况及未来可能的变化趋势。', 'completion_criteria': '每个变量的分析都应包含现状描述、历史对比、未来预测三部分，并与最终结论直接相关。', 'common_issues': '变量分析可能缺乏深度，或未能充分连接到整体结论。', 'solutions': '为每个变量设置单独的子目标（如‘解释通胀为何仍高于目标’），并确保其服务于整体分析框架。'}, {'step': 5, 'action': '提出不同情景假设并评估可能性', 'output': '基于现有数据，提出两种主要情景：9月降息（若就业和通胀数据支持）或延迟至10月降息（若数据模棱两可），并详细说明每种情景的触发条件。', 'completion Criteria': '情景假设需覆盖主要可能性，且每种情景的概率评估应基于具体数据支持。', 'common_issues': '情景假设可能过于单一或脱离实际数据支持。', 'solutions': '引入敏感性分析工具，量化不同变量对结果的影响程度，增强假设的可信度。'}, {'step': 6, 'action': '整合风险因素并讨论不确定性', 'output': '将特朗普激进关税政策、降息过慢引发衰退等风险因素纳入讨论，强调这些因素对结论的潜在影响。', 'completion_criteria': '风险因素应在适当时机提出（如在情景假设后），并提供应对策略或缓解措施。', 'common_issues': '风险因素可能被忽略或处理过于简单化。', 'solutions': '建立专门的风险矩阵，系统化评估各风险因素的可能性和影响程度。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论并给出行动建议', 'output': '总结认为‘最快9月开始降息，全年有50个基点降息’，并建议投资者关注未来两个月的关键数据发布。', 'completion_criteria': '核心结论应简洁明了，行动建议具体可行，且与前文分析紧密呼应。', 'common_issues': '结论可能过于笼统或缺乏操作性。', 'solutions': '通过模拟决策路径测试结论的实用性，并加入具体的实施步骤（如‘跟踪哪些指标’）。'}, {'step': 8, 'action': '附加补充材料以增强可信度', 'output': '附上近期相关报告列表、免责声明、分析师证明等，提升报告的专业性和透明度。', 'completion_criteria': '补充材料应与正文内容高度相关，且格式规范统一。', 'common_issues': '补充材料可能冗余或偏离主题。', 'solutions': '仅保留最相关的辅助信息，并确保其排版清晰易读。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:43:00", "modified_time": "2025-08-14 05:43:00", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "eaab791eaa49438e86053fb820c7c776", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、区域经济合作评估以及投资标的筛选等任务。尤其适合在需要结合定量与定性信息、历史数据与未来趋势预测的综合性金融分析场景中使用。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和分析目标', 'output': '形成一个清晰的核心观点，概括报告的主要结论和逻辑主线。', 'completion_criteria': '核心观点应能够用一句话概括，且能贯穿后续章节的论述。', 'common_issues': '核心观点过于宽泛或模糊，无法有效引导后续分析。', 'solutions': '通过团队讨论和初步数据分析，提炼出最具洞察力和相关性的核心结论。'}, {'step': 2, 'action': '设计章节结构并安排信息优先级', 'output': '构建逻辑清晰的章节框架，按照从宏观到微观、从短期到长期、从现象到本质的顺序组织内容。', 'completion_criteria': '每个章节的主题明确，且能够自然过渡到下一章节；信息展示顺序符合读者的认知逻辑。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，信息堆砌导致重点不突出。', 'solutions': '采用金字塔原理，确保每一层信息都为上一层提供支持，并通过图表和数据强化关键点。'}, {'step': 3, 'action': '收集和分析定量与定性数据', 'output': '整合多来源的数据（如海关数据、IMF预测、企业财报等），进行定量分析和趋势推导，同时结合政策解读和专家访谈补充定性信息。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，分析方法科学严谨，定量与定性信息相互印证。', 'common_issues': '数据样本不足或分析方法单一，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '引入多种数据源和分析工具，确保数据的多样性和可靠性；必要时引用第三方权威机构的研究成果。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证路径并提出风险因素', 'output': '通过层层递进的方式建立论证逻辑，从现象描述到原因分析再到未来展望，适时引入风险提示以增强报告的客观性。', 'completion Criteria': '论证链条完整，每一步推论都有充分的数据或理论支撑；风险提示具体且合理。', 'common_issues': '论证过程跳跃性过大，忽略潜在的风险点。', 'solutions': '逐一梳理论证链条中的假设条件和推论依据，确保逻辑严密；在适当位置设置专门的风险提示模块。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史回顾与未来预测', 'output': '通过对比历史数据与当前趋势，推导未来可能的发展方向，并对不确定性作出情景化假设。', 'completion_criteria': '历史数据与未来预测之间的关系清晰，预测基于合理假设且具有可操作性。', 'common_issues': '过度依赖历史数据，忽视外部环境变化带来的新变量。', 'solutions': '结合最新政策动态和市场反馈调整预测模型，增加对不确定性的敏感性分析。'}, {'step': 6, 'action': '可视化数据并优化信息呈现', 'output': '利用图表、表格等形式直观展示复杂数据，突出核心结论，减少冗长文字描述。', 'completion_criteria': '图表设计简洁明了，信息传达高效，能够独立支撑部分结论。', 'common_issues': '图表过多或过少，信息密度不均，影响阅读体验。', 'solutions': '根据内容重要性分配图表数量，确保每个图表都有明确的解读说明。'}, {'step': 7, 'action': '总结与展望，提出行动建议', 'output': '总结全文核心发现，并针对不同利益相关方（如投资者、政策制定者）提出具体可行的行动建议。', 'completion_criteria': '总结简明扼要，建议切实可行，与前文分析紧密衔接。', 'common_issues': '总结流于形式，行动建议缺乏针对性。', 'solutions': '重新审视前文分析，提炼最核心的发现，确保建议与实际需求匹配。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:44:27", "modified_time": "2025-08-14 05:44:27", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "1e01737b930341788f03f9cd15b30647", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、宏观经济分析、投资策略制定及风险评估报告等任务，尤其是需要结合定量与定性数据进行综合判断的场景。此框架特别适合在政策变化、经济周期波动或国际贸易环境不确定性增加时，为投资者提供前瞻性建议。", "content": "[{'step': 'Step 1: 数据收集与整理', 'action': '从公开数据源（如Wind、政府统计部门、行业协会等）获取宏观经济指标、行业运行数据、金融市场表现等信息，并按类别（如增长动力、生产、需求、物价等）进行分类整理。', 'output': '形成清晰的数据表格和趋势图，涵盖关键指标的历史变化及最新数据。', 'completion_criteria': '确保所有相关数据完整且准确，能够支持后续分析；数据来源需权威可靠。', 'common_issues': '数据缺失或不一致可能导致分析偏差。', 'solutions': '通过交叉验证不同来源的数据，补充缺失值或剔除异常值，确保数据质量。'}, {'step': 'Step 2: 宏观与行业动态分析', 'action': '基于整理的数据，对宏观经济形势（如GDP、PMI、就业、通胀等）和重点行业运行状况（如钢铁、化工、房地产、消费等）进行分层分析，识别主要驱动因素和潜在风险点。', 'output': '生成一份宏观与行业动态综述，包括当前经济运行的核心特征、主要问题及未来可能的变化趋势。', 'completion_criteria': '分析需逻辑清晰，能够解释数据背后的原因，并指出影响未来的潜在变量。', 'common_issues': '忽略季节性或短期扰动因素可能导致误判。', 'solutions': '结合历史数据对比，区分长期趋势与短期波动，明确每项因素的影响权重。'}, {'step': 'Step 3: 政策解读与事件跟踪', 'action': '梳理近期重要政策文件、会议纪要以及国际经贸谈判结果，分析其对经济、市场及行业的具体影响，并预测政策落地的时间表和效果。', 'output': '形成政策解读报告，总结政策方向及其对市场的正面或负面影响。', 'completion_criteria': '政策解读需全面覆盖关键领域，并能结合实际案例说明其实施路径。', 'common_issues': '政策表述模糊或未完全公开可能引发理解偏差。', 'solutions': '通过多渠道验证政策细节，并参考过往类似政策的实际执行情况。'}, {'step': 'Step 4: 市场表现与资金面监测', 'action': '分析股票、债券、商品等大类资产的表现，监测资金流向（如IPO、增发、减持等），并评估流动性环境（如央行操作、利率水平等）对市场情绪的影响。', 'output': '生成市场表现与资金面跟踪报告，突出各资产类别的涨跌原因及资金流动趋势。', 'completion_criteria': '报告需包含核心结论，并能有效解释市场异动的根本原因。', 'common_issues': '忽视非公开信息或市场情绪可能导致分析片面化。', 'solutions': '引入高频数据（如交易量、换手率）和市场情绪指标（如VIX指数）辅助分析。'}, {'step': 'Step 5: 风险提示与情景模拟', 'action': '识别当前市场面临的主要风险（如政策不及预期、外部制裁升级等），并通过情景模拟探讨多种可能性下的市场反应。', 'output': '生成风险提示部分，列出最可能发生的风险事件及其应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示需详尽且具有可操作性，能够帮助投资者提前布局。', 'common_issues': '过于乐观或悲观的情景设定可能误导决策。', 'solutions': '采用概率加权法，综合考虑各种情景的发生概率及潜在影响。'}, {'step': 'Step 6: 投资配置建议', 'action': '根据上述分析，提出针对不同资产类别（如股票、债券、商品等）和风格（如成长、价值、周期等）的投资配置建议，并明确推荐标的。', 'output': '形成投资配置策略报告，包括具体板块、个股或基金的推荐清单。', 'completion_criteria': '建议需具备实操性，即投资者可以根据报告内容直接调整持仓。', 'common_issues': '缺乏量化依据可能导致建议缺乏说服力。', 'solutions': '引入量化模型（如DCF估值、相对估值法）验证推荐标的合理性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:45:38", "modified_time": "2025-08-14 05:45:38", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ad4e69df25d04ad88937ca3782798c2d", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济数据分析、行业深度研究以及投资策略制定类任务，特别是涉及PMI等经济指标的解读与预测。此框架也适合用于需要结合定量数据和定性分析来形成投资建议或政策判断的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心事件和数据背景', 'output': '清晰界定报告的核心主题（如7月PMI数据）及其发布背景（国家统计局公布），并列出相关关键数据点（制造业PMI、非制造业PMI等）。', 'criteria_for_success': '是否准确识别了报告的核心事件，并能用简洁语言描述其背景和重要性。', 'common_issues': '可能忽略次要但相关的数据点，导致分析不够全面。', 'solutions': '在初步整理时，列出所有相关数据指标，确保不遗漏可能影响结论的关键信息。'}, {'step': 2, 'action': '提炼核心观点并组织章节结构', 'output': '根据数据特征和市场背景，总结出核心观点（如“上游价格回升”、“反内卷推进效果显现”），并将报告分为引言、数据分析、行业细分、风险提示等部分。', 'criteria_for_success': '章节安排是否逻辑清晰，能否引导读者快速抓住重点，同时为后续详细分析铺垫。', 'common_issues': '章节间逻辑衔接不紧密，导致读者难以跟随分析思路。', 'solutions': '使用过渡句明确章节间的逻辑关系，例如从整体趋势到细分领域分析的递进关系。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论并突出关键数据', 'output': '在报告开头以简短段落概括核心结论（如“制造业PMI略弱于季节性”），并通过图表直观呈现关键数据（如图1、图2）。', 'criteria_for_success': '核心结论是否一目了然，关键数据是否通过可视化手段强化理解。', 'common_issues': '过多技术细节掩盖了核心结论，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '将技术细节放在附录或补充说明中，确保正文聚焦于结论和主要支持数据。'}, {'step': 4, 'action': '分层次展开定量与定性分析', 'output': '对制造业PMI、非制造业PMI等定量数据进行逐项拆解（如供需同步回落、价格指数上升），并结合定性分析解释原因（如“反内卷”政策推动上游价格回升）。', 'criteria_for_success': '定量与定性分析是否有机结合，是否能够层层递进地解释数据变化。', 'common_issues': '定量分析缺乏定性支撑，或定性分析过于主观，缺乏数据支持。', 'solutions': '每项定性分析都需引用具体数据或外部证据作为支撑，确保论据充分。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史与预测信息', 'output': '对比当前数据与历史均值（如“近5年同期均值”），并基于现有趋势预测未来可能的变化（如“政策部署后实物工作量有望保持高位”）。', 'criteria_for_success': '历史数据与预测信息是否合理分布，预测是否基于可靠的历史趋势。', 'common_issues': '过度依赖历史数据可能导致预测缺乏前瞻性，或预测过于乐观/悲观。', 'solutions': '引入多种可能性情景分析（如乐观、中性和悲观情景），并明确假设条件。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素并提供缓解方案', 'output': '在报告后半部分（如“风险提示”章节）明确提出潜在风险（如“稳增长政策落地不及预期”），并给出应对建议（如关注政策动态）。', 'criteria_for_success': '风险因素是否全面且适时提出，缓解方案是否具有可操作性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '针对每个风险因素，提供具体的监测指标或行动建议。'}, {'step': 7, 'action': '整合图表与文字说明，增强信息传递效果', 'output': '通过图表（如图1至图7）直观展示数据趋势，并配以简明的文字说明，确保读者能够快速理解。', 'criteria_for_success': '图表是否简洁明了，文字说明是否精准补充图表信息。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息冗余或不足。', 'solutions': '根据内容需求筛选关键图表，确保每张图表都有明确的信息传递目标。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与评级说明', 'output': '在报告结尾总结核心观点，并提供明确的投资评级建议（如“看多”、“超配”等），帮助投资者快速决策。', 'criteria_for_success': '总结是否简明扼要，评级建议是否清晰且具有参考价值。', 'common_issues': '总结过于冗长，或评级建议缺乏数据支持。', 'solutions': '总结控制在3-5句话内，评级建议需引用前文分析中的关键数据点。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:47:05", "modified_time": "2025-08-14 05:47:05", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f79deecff58e493a956afc3fc8cea435", "experience_type": "text", "when_to_use": "此框架适用于宏观经济分析、市场动态评估以及政策影响预测类的金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据进行综合判断的情境，例如非农就业数据解读、货币政策分析和国际贸易局势评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心问题并定义分析目标', 'output': '清晰的核心观点陈述，例如‘美国经济是否处于软着陆周期’或‘关税政策对市场的影响’。', 'completion_criteria': '核心问题需具体且具有可操作性，能够通过数据和逻辑推理解决。若目标过于宽泛或模糊，则视为未完成。', 'common_issues': '可能忽略市场背景或事件关联性，导致目标设定不够聚焦。', 'solution': '在初步分析时，先梳理关键事件和数据点，确保目标与当前市场热点紧密相关。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据，区分定量与定性信息', 'output': '包括但不限于宏观经济指标（如GDP、非农就业、PMI）、市场表现数据（如股票指数、债券收益率）和政策文件（如行政命令、FOMC声明）。', 'completion_criteria': '数据应覆盖全面，来源可靠，并按时间序列或主题分类整理。若数据缺失或分布不均，则视为未完成。', 'common_issues': '数据可能存在滞后性或不一致性，影响分析准确性。', 'solution': '优先使用权威来源（如彭博、美联储），并对异常值进行单独标注和解释。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，合理安排信息优先级', 'output': '以核心结论为引领，依次展开背景介绍、数据分析、风险提示和未来展望。例如，本报告首先提出‘美国经济处于软着陆周期’的核心观点，随后分大类资产、海外经济、货币政策、海外政治四个部分展开论述。', 'completion_criteria': '章节结构需逻辑清晰，信息展示优先级符合读者需求。若重要信息被埋没或次序混乱，则视为未完成。', 'common_issues': '可能因追求完整性而忽视重点，导致核心结论被淹没。', 'solution': '在撰写前制定提纲，确保每一章节都服务于核心观点，并在开头和结尾强化结论。'}, {'step': 4, 'action': '采用递进式论证逻辑，逐步建立观点', 'output': '通过多层数据支持和情景假设验证观点。例如，本报告通过非农就业数据、GDP增长率、ISM制造业PMI等多维度数据，逐步证明‘美国经济仍处于软着陆周期’的观点。', 'completion_criteria': '论证链条完整，每个论点都有充分的数据支撑。若存在逻辑断层或数据不足，则视为未完成。', 'common_issues': '可能因过度依赖单一数据源而导致论证薄弱。', 'solution': '引入多种数据源和分析视角，必要时补充专家访谈或模型预测结果。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史数据与预测分析，处理不确定性', 'output': '结合历史数据趋势和未来预测模型，同时明确指出不确定性和潜在风险。例如，本报告既回顾了过去几个月的经济意外指数变化，又结合亚特兰大联储GDPNow模型对未来GDP增长进行了预测。', 'completion_criteria': '历史数据与预测分析比例均衡，风险提示清晰且及时。若缺乏预测或风险提示不足，则视为未完成。', 'common_issues': '可能因过度乐观或悲观而忽略其他可能性。', 'solution': '在分析中加入敏感性测试或多情景模拟，确保涵盖多种可能性。'}, {'step': 6, 'action': '可视化呈现关键数据，增强可读性', 'output': '通过图表（如利率曲线、经济意外指数趋势图）直观展示核心数据，辅助文字说明。例如，本报告附带了10年期美债利率周度变动图、非农就业数据修正幅度图等。', 'completion_criteria': '图表设计简洁明了，数据准确无误。若图表过多或过少，或数据错误，则视为未完成。', 'common_issues': '图表可能过于复杂或缺乏标注，影响理解。', 'solution': '遵循‘一图一意’原则，确保每张图表只传达一个核心信息，并附上详细注释。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼出简明扼要的核心结论，并基于分析结果给出投资策略或政策应对建议。例如，本报告建议关注美国经济下行斜率的变化，以及短期内市场波动性提升的可能性。', 'completion_criteria': '结论需直接回应分析目标，建议具体可行。若结论模糊或建议空泛，则视为未完成。', 'common_issues': '可能因急于得出结论而忽略细节，导致建议不够精准。', 'solution': '在总结阶段重新审视分析过程，确保结论和建议与数据支持一致。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:48:39", "modified_time": "2025-08-14 05:48:39", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "df1e4402a68646b5b868ce56e7dca0bf", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、高频数据跟踪、资产价格预测类的金融研究报告制作，尤其是需要结合定量与定性分析，进行短期经济趋势判断和资产配置建议的任务。也可扩展至行业深度研究或风险评估报告中涉及宏观背景分析的部分。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和主要结论', 'output': '提炼出报告的核心观点（如：高频指标运行稳健，房地产表现较优）及主要结论（如：预计下周十年期国债利率将上行，上证综合指数将下行）。', 'criteria_for_success': '核心观点简洁明了，能直接反映报告的研究重点；主要结论逻辑清晰且基于数据分析得出，具有可操作性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '核心观点过于宽泛或模糊', 'solution': '通过聚焦于关键指标（如国信高频宏观扩散指数）及其变化趋势，确保观点具体且有数据支撑。'}]}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '形成分层清晰的章节结构，包括经济增长高频跟踪、资产价格预测、CPI/PPI高频跟踪等模块，优先展示高频指标和核心预测结果。', 'criteria_for_success': '章节安排符合读者逻辑认知顺序，先呈现高频数据和宏观趋势，再深入到具体领域（如食品、非食品价格），最后总结预测和风险提示。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节间逻辑松散或重复', 'solution': '在撰写前绘制内容目录，确保每个章节专注一个主题，并与其他部分保持递进关系。'}]}, {'step': 3, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '汇总定量数据（如国信高频宏观扩散指数A/B、CPI/PPI环比同比）和定性信息（如分项景气度变化），并按时间序列和类别分类。', 'criteria_for_success': '数据来源可靠，更新及时，且经过标准化处理以便比较；图表清晰标注时间范围和单位。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不完整或滞后', 'solution': '提前规划数据获取渠道，并设置备用数据源以应对突发情况。'}]}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑并验证假设', 'output': '从高频指标入手，逐步推导出对经济增长、资产价格、物价水平的具体判断，并通过历史均值对比验证结论合理性。', 'criteria_for_success': '论证路径层层递进，每一步都有数据支持；假设验证过程透明，偏差原因解释清楚。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证链条断裂或缺乏说服力', 'solution': '增加中间步骤说明，用历史数据回测模型准确性，提高可信度。'}]}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性分析', 'output': '在定量分析（如CPI/PPI环比预测值）基础上补充定性描述（如海外市场动荡的风险提示），增强报告全面性。', 'criteria_for_success': '定量与定性分析比例适中，既避免过度依赖单一方法，又确保两者相互印证。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '定性分析过多导致主观性强', 'solution': '引入更多客观指标作为佐证，减少纯文字论述占比。'}]}, {'step': 6, 'action': '突出核心结论并设计可视化展示', 'output': '使用表格、折线图等形式直观呈现关键发现（如十年期国债收益率预测值与实际值对比），并将核心结论置于显眼位置。', 'criteria_for_success': '可视化工具选择恰当，能够快速传递信息；核心结论醒目易读。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表复杂难以理解', 'solution': '简化图表设计，仅保留必要元素，并添加注释帮助解读。'}]}, {'step': 7, 'action': '提出风险提示并处理不确定性', 'output': '识别潜在风险因素（如海外市场动荡），并在报告末尾单独列出，同时提供多种情景下的预测结果。', 'criteria_for_success': '风险提示具体且有针对性，未忽视重大不确定因素；多情景分析覆盖范围广，体现审慎态度。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险提示过于笼统', 'solution': '细化风险来源，结合当前市场环境给出具体影响路径。'}]}, {'step': 8, 'action': '校验报告完整性和一致性', 'output': '检查所有章节是否衔接流畅，数据引用是否准确无误，语言表达是否专业规范。', 'criteria_for_success': '报告整体逻辑严密，无明显错误或遗漏；术语统一，格式整齐。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '部分内容前后矛盾', 'solution': '采用多人交叉校对机制，确保各部分协调一致。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:49:48", "modified_time": "2025-08-14 05:49:48", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0f8b551e56344033840b1829f8fa887d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、高频经济数据跟踪分析、投资标的筛选与评估、以及宏观经济与政策动态结合的风险提示报告等任务。特别适合需要整合定量和定性信息，并对行业发展进行短期预测的情景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和目标受众', 'output': '提炼出一个清晰的核心观点，说明报告的主要发现（如‘国信周频高技术制造业扩散指数走强’），并定义目标受众（如机构投资者、政策制定者）。', 'completion_criteria': '核心观点应简洁有力，能够用一句话概括报告主旨；目标受众的需求在后续分析中得到充分满足。', 'common_issues': '核心观点模糊或过于复杂，导致读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '通过团队讨论或头脑风暴，确保核心观点聚焦且具有吸引力；使用‘电梯测试’验证其简明性。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，优先展示关键结论', 'output': '设计报告的章节结构，将核心结论放在开头部分，随后依次展开支持性数据、分项分析和风险提示。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息展示顺序符合‘从重要到次要’的原则，读者能在前两页获取主要信息。', 'common_issues': '章节安排杂乱无章，次要信息喧宾夺主。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现最重要的结论，再逐步补充细节；定期回顾章节是否围绕核心观点展开。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理高频数据，形成定量分析基础', 'output': '从可靠来源（如Wind、行业协会）获取高频数据，分类整理为价格、产量、政策动态等维度，并计算关键指标（如扩散指数A和B）。', 'completion_criteria': '数据完整且准确，能够支撑后续的定量分析；所有数据来源均标注明确。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响分析可信度。', 'solutions': '建立标准化的数据清洗流程，确保数据质量；与数据供应商保持沟通，及时更新异常值。'}, {'step': 4, 'action': '结合定性信息，解读数据变化背后的原因', 'output': '分析数据变动的驱动因素，结合行业动态和政策动向，提供定性解释（如‘DRAM价格上涨源于半导体需求回暖’）。', 'completion_criteria': '定性分析与定量数据相辅相成，能够合理解释数据波动。', 'common_issues': '定性分析缺乏深度，未能揭示数据背后的真正原因。', 'solutions': '引入行业专家访谈或参考权威报告，增强定性分析的专业性和说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史与预测信息，构建完整的趋势视角', 'output': '通过图表对比历史数据和当前趋势，同时基于现有数据推测未来可能的变化方向（如‘预计短期内DRAM价格将继续上升’）。', 'completion_criteria': '历史数据与预测信息比例适当，既体现现状又展望未来。', 'common_issues': '过度依赖历史数据，忽视前瞻性分析。', 'solutions': '增加对未来情景的假设和敏感性分析，提升预测的科学性和实用性。'}, {'step': 6, 'action': '识别并阐述潜在风险，提出应对建议', 'output': '列出可能影响行业发展的风险因素（如政策干预、经济增速下滑），并附带简要的应对策略或观察点。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助读者提前做好准备。', 'common_issues': '风险提示流于形式，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '针对每个风险因素提供具体的监测指标或预警信号，使建议更具操作性。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表，强化信息传递效果', 'output': '生成直观的图表（如折线图、柱状图），用于展示关键数据及其变化趋势，并配以简短的文字说明。', 'completion_criteria': '图表简洁明了，能够独立传达信息，无需额外解释。', 'common_issues': '图表过多或过于复杂，分散读者注意力。', 'solutions': '遵循‘少即是多’原则，只保留最核心的图表；确保每张图表都有明确的主题和标题。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与免责声明，完善报告完整性', 'output': '在报告末尾添加总结段落，重申核心观点及行动建议；同时附上免责声明，保护作者和机构权益。', 'completion_criteria': '总结言简意赅，能够概括全文要点；免责声明内容详尽且合规。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题，免责声明表述不规范。', 'solutions': '总结部分控制在1-2段内，突出核心价值；免责声明参考行业标准模板，确保法律合规性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:51:35", "modified_time": "2025-08-14 05:51:35", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "63bc023f20cd4b29a40f3ea45a4e835d", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、宏观经济分析、历史比较研究、政策效果评估等需要跨时间、跨区域进行案例对比的复杂金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心问题和目标，定义研究范围。', 'output': '形成清晰的研究主题和目标，例如‘如何从失衡到再平衡’。', 'evaluation': '是否能够用一句话概括研究的核心问题，并明确其对当前或未来决策的价值。', 'common_issues': '研究目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关者（如客户或团队）讨论，逐步细化研究问题。'}, {'step': 2, 'action': '选择典型案例并构建分析框架。', 'output': '选定具有代表性的历史案例（如长期萧条、大萧条、日本去产能），并设计章节结构以支持逻辑展开。', 'evaluation': '案例是否覆盖了研究问题的关键维度，章节结构是否能有效引导读者理解。', 'common_issues': '案例选择不够典型，或框架设计缺乏系统性。', 'solutions': '参考类似成功报告，确保案例选择和框架设计符合专业标准。'}, {'step': 3, 'action': '收集定量和定性数据，进行初步整理和分析。', 'output': '生成基础数据图表（如GDP增速、CPI变化等）和关键事件描述，为后续论证提供支撑。', 'evaluation': '数据是否准确且全面，能否直接服务于研究目标。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高，导致分析结论缺乏说服力。', 'solutions': '优先使用权威数据来源，必要时补充文献综述或专家访谈。'}, {'step': 4, 'action': '按时间线或因果关系组织案例分析内容。', 'output': '完成每个案例的详细分析，包括背景、表现、应对措施及结果。', 'evaluation': '案例分析是否层次分明，信息展示是否遵循‘背景→问题→解决方案→结果’的逻辑。', 'common_issues': '信息堆砌，缺乏逻辑连贯性。', 'solutions': '在每部分开头添加简短的过渡段落，强调各部分内容之间的联系。'}, {'step': 5, 'action': '提炼共性规律，提出主要结论。', 'output': '总结案例中的共同点和差异点，形成可推广的经验教训。', 'evaluation': '结论是否具体且有操作性，能否指导实际决策。', 'common_issues': '结论过于抽象，无法落地应用。', 'solutions': '结合当前经济环境或行业趋势，说明结论的实际应用场景。'}, {'step': 6, 'action': '识别风险因素，列出潜在局限性。', 'output': '撰写风险提示部分，指出研究方法或数据可能存在的不足。', 'evaluation': '风险提示是否全面且客观，是否增强了报告的可信度。', 'common_issues': '忽略重要风险，影响报告的专业性。', 'solutions': '邀请同行评审，补充遗漏的风险点。'}, {'step': 7, 'action': '优化表达方式，突出核心信息。', 'output': '调整语言风格和排版，确保核心观点易于理解（如加粗结论、插入图表标题）。', 'evaluation': '读者能否快速抓住重点，报告整体是否简洁明了。', 'common_issues': '文字冗长，图表过多干扰阅读体验。', 'solutions': '删除冗余内容，确保每张图表都有明确解释和意义。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:52:47", "modified_time": "2025-08-14 05:52:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d21f9bbd6480451d8ddbb0a5861f6d90", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于需要综合定量与定性分析的金融研究报告制作，特别是涉及宏观经济、政策影响及市场趋势的深度研究任务，如行业周报、经济指数分析或投资策略报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和目标受众', 'output': '确定报告的核心主题（如债券增值税对实体经济资产配置的影响）以及目标受众（如机构投资者、政策制定者等）。', 'completion_criteria': '核心主题清晰且具有明确的研究边界；目标受众的需求被充分考虑，包括信息颗粒度和专业术语使用。', 'common_issues': '主题过于宽泛导致分析缺乏深度，或未能准确匹配目标受众需求。', 'solutions': '通过初步调研收集背景信息，结合客户反馈确认研究方向；设定具体的研究问题以聚焦内容。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑章节结构并分配优先级', 'output': '设计报告的章节框架，确保信息按从宏观到微观、从数据到结论的顺序展开，并突出核心结论。', 'completion_criteria': '章节结构合理，包含双指数概览（ECI/ELI）、高频数据分析、政策解读和风险提示；重点章节围绕核心结论展开。', 'common_issues': '章节安排混乱，信息展示无序，关键结论被淹没在细节中。', 'solutions': '提前绘制信息流图，标注每个部分的信息权重；用图表或摘要形式强化核心结论的呈现。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '基于主题搜集相关高频数据（如工业生产、消费、投资、出口等领域的指标），并对数据进行清洗和分类。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，更新及时；数据表格和图表完整，支持后续分析。', 'common_issues': '数据缺失或过时，影响分析可信度；数据格式不统一难以整合。', 'solutions': '建立标准化的数据采集模板；利用自动化工具提高数据处理效率，同时保留人工复核环节。'}, {'step': 4, 'action': '量化分析与趋势解读', 'output': '对高频数据进行量化分析，提取主要趋势和异常点，并结合历史对比和预测模型形成初步观点。', 'completion_criteria': '每项高频数据均配有简明的趋势描述和关键驱动因素分析；异常点有合理的解释。', 'common_issues': '过度依赖单一数据维度，忽略全局视角；分析结果缺乏前瞻性。', 'solutions': '采用多维交叉验证方法，例如将工业生产与消费数据联动分析；引入外部变量（如政策变化）增强预测能力。'}, {'step': 5, 'action': '政策解读与情景模拟', 'output': '梳理近期相关政策动态，评估其潜在影响，并通过情景模拟探讨不同可能性。', 'completion_criteria': '政策解读全面且贴近主题；情景模拟覆盖多种假设，为不确定性提供应对策略。', 'common_issues': '政策解读表面化，未深入挖掘长期影响；情景模拟过于简单，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '邀请领域专家参与讨论；结合历史案例验证情景模拟的合理性。'}, {'step': 6, 'action': '风险提示与敏感性分析', 'output': '识别潜在风险因素，对其进行分级排序，并通过敏感性分析评估其对核心结论的影响。', 'completion_criteria': '风险提示涵盖所有关键领域（如政策、市场、国际环境等）；敏感性分析结果直观易懂。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，未能针对具体场景；敏感性分析缺乏量化支撑。', 'solutions': '建立风险因子清单，逐一排查；使用可视化工具（如热力图）展示敏感性分析结果。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告并优化表达', 'output': '按照既定框架撰写报告，确保语言简洁精准，同时辅以图表和附注提升可读性。', 'completion_criteria': '报告条理清晰，符合目标受众阅读习惯；图表与文字内容高度契合，无冗余信息。', 'common_issues': '行文啰嗦，偏离主题；图表设计复杂，削弱信息传递效果。', 'solutions': '多次审稿，删除冗余内容；遵循“一图一意”原则简化图表设计。'}, {'step': 8, 'action': '审查与发布', 'output': '完成最终审查，包括数据准确性、逻辑一致性和合规性检查，随后正式发布。', 'completion_criteria': '报告经过至少两轮内部审查，无重大错误；发布流程符合公司规范。', 'common_issues': '审查不彻底导致低级错误遗漏；发布时间选择不当影响传播效果。', 'solutions': '设立专门审查小组，分工负责不同模块；根据受众活跃时间选择最佳发布时间。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:54:00", "modified_time": "2025-08-14 05:54:00", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ac6d9a5debae48b58e3c8c3ac6cb2c2b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融领域的市场分析、投资策略报告、资产配置建议等任务，特别是需要结合宏观经济事件、政策变化以及资产表现进行综合评估的场景。例如：行业深度研究、资本市场展望、大类资产配置分析等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '定义本次分析的核心问题（如：市场波动原因、未来走势预测）并确定分析范围。', 'criteria_for_success': '核心问题清晰且具有实际意义，能够指导后续章节结构设计。', 'common_issues': '问题定义过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '在初期与团队或客户确认核心问题，并用具体数据或事件支撑问题的重要性。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构以逻辑递进方式展开', 'output': '按照‘事件概述 → 原因分析 → 数据支持 → 结论与展望’的顺序构建报告框架。', 'criteria_for_success': '章节之间逻辑连贯，信息分布合理，优先级明确（如：先展示核心结论，再提供支持性细节）。', 'common_issues': '章节结构混乱，信息堆砌而无逻辑递进。', 'solutions': '在撰写前绘制思维导图，确保每个章节服务于整体逻辑链条。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合定量与定性数据', 'output': '从公开渠道获取相关数据（如：市场指数、经济指标、政策文件），并将定量数据与定性分析结合。', 'criteria_for_success': '数据来源可靠，分析结果能直接支持观点；不同类型数据分布均衡，避免单一维度偏颇。', 'common_issues': '数据不足或过时，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '建立标准化数据采集流程，定期更新数据库，确保信息时效性和准确性。'}, {'step': 4, 'action': '通过层层递进的方式建立论证逻辑', 'output': '使用‘现象描述 → 原因剖析 → 影响评估 → 预测推演’的路径逐步深化分析。', 'criteria_for_success': '每一步都基于上一步得出的结论，逻辑严密且易于理解；关键结论有充分的数据或理论支撑。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡或衔接。', 'solutions': '为每个逻辑环节设置明确的小标题，并在段落开头简要说明本节如何承接上文及引出下文。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素', 'output': '在分析过程中自然融入潜在风险点，通常安排在核心结论之后，作为补充说明。', 'criteria_for_success': '风险提示既不过早削弱信心，也不过晚影响决策；表述客观中立，不夸大也不忽视。', 'common_issues': '风险提示缺失或过度渲染，影响报告可信度。', 'solutions': '将风险因素分类（如：短期波动 vs 长期趋势），并根据其重要性和紧迫性选择合适的披露时机。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对不确定性提出情景假设（如：乐观、中性、悲观三种情形），并分别给出对应的应对策略。', 'criteria_for_success': '情景假设覆盖全面，应对策略具体可行；语言表达保持专业冷静，避免情绪化措辞。', 'common_issues': '对不确定性轻描淡写或完全回避，导致读者无法全面了解潜在挑战。', 'solutions': '采用概率分析法量化不同情景的可能性，并引用权威机构的研究成果增强可信度。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼报告中最关键的观点，形成简洁明了的投资建议或策略指引。', 'criteria_for_success': '核心结论突出，建议具体且可操作；篇幅控制得当，避免冗长拖沓。', 'common_issues': '总结部分流于形式，未能有效提炼精华。', 'solutions': '在撰写总结时回顾整篇报告，筛选出最具价值的信息，同时考虑目标受众的实际需求。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化报告内容', 'output': '检查报告的语言表达、格式规范、图表呈现等方面是否符合专业标准。', 'criteria_for_success': '报告内容清晰准确，图表直观易懂，整体风格统一；无重大错误或遗漏。', 'common_issues': '语言晦涩难懂，图表复杂冗余，影响阅读体验。', 'solutions': '邀请同行评审，重点关注逻辑流畅性和视觉效果；利用工具（如：Excel、Tableau）优化图表制作。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:55:18", "modified_time": "2025-08-14 05:55:18", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ba973a8b66ce4d969e1822fa7bb10b1f", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、宏观经济分析、政策影响评估、资产配置建议等需要综合定量和定性数据的复杂金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告的核心主题与目标受众，梳理关键问题并定义报告框架。', 'output': '确定报告结构（如：摘要、章节划分、重点事件分析、经济与政策评估、展望与建议），以及核心结论的初步方向。', 'completion_criteria': '章节安排逻辑清晰，能够覆盖所有关键问题；团队对框架达成共识。', 'common_issues': '可能忽略某些次要但重要的议题，或框架过于冗长导致重点不突出。', 'solutions': '通过头脑风暴列出所有潜在议题，根据重要性和相关性筛选出核心内容，并在框架中预留补充说明的空间。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，包括历史数据、当前市场状况、政策动态及预测信息。', 'output': '形成一个全面的数据集，涵盖定量（如GDP增长率、通胀率、利率等）和定性（如政策解读、地缘政治分析）信息。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且多样化，数据完整性满足分析需求；团队确认无重大遗漏。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，可能导致分析偏差；部分数据难以获取。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的数据，结合多渠道交叉验证；对于缺失数据，可通过模型推算或引用替代指标。'}, {'step': 3, 'action': '从宏观到微观逐步展开分析，按照时间线、因果链条或政策影响路径构建论证逻辑。', 'output': '形成逐层递进的观点支持体系，例如：从特朗普新政的背景出发，分析其对美国经济、全球经济及具体资产类别的影响。', 'completion_criteria': '各部分逻辑连贯，观点之间有明确的因果关系；读者能轻松理解政策如何传导至具体结果。', 'common_issues': '论证过程可能跳跃性过大，或缺乏足够的证据支撑。', 'solutions': '使用图表和案例强化论点，确保每一步推导都有充分依据；必要时加入专家访谈或文献引用作为补充。'}, {'step': 4, 'action': '平衡不同类型信息的分布，确保定量分析与定性判断相辅相成，同时兼顾历史回顾与未来预测。', 'output': '呈现形式多样化的分析内容，既有统计数据支持的趋势描述，也有基于政策解读的情景假设。', 'completion_criteria': '各类信息比例合理，没有过度偏重某一方面；对未来预测提供多种可能性并解释条件。', 'common_issues': '定量分析可能掩盖定性洞察的重要性，或者预测部分显得空洞。', 'solutions': '在定量分析基础上提炼关键趋势，用定性语言总结其意义；为预测设置不同情景，分别探讨概率和影响。'}, {'step': 5, 'action': '识别并阐述主要风险因素，提出应对策略或观察指标。', 'output': '列出潜在风险清单及其触发条件，并给出具体的监测方法和缓解措施。', 'completion_criteria': '风险因素覆盖全面，应对方案切实可行；客户能够据此制定行动计划。', 'common_issues': '风险提示可能流于表面，缺乏针对性解决方案。', 'solutions': '结合实际案例说明类似风险的历史表现，设计多层次的风险管理计划。'}, {'step': 6, 'action': '撰写最终报告，突出核心结论并通过可视化工具增强信息传递效果。', 'output': '完成一份包含摘要、详细分析、图表辅助及行动建议的完整报告。', 'completion_criteria': '报告语言简练易懂，图表直观且与文字内容高度匹配；审阅者反馈积极。', 'common_issues': '报告篇幅过长或表达不够精炼，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '严格控制篇幅，删除冗余内容；邀请外部审阅者提供反馈以优化表述方式。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:56:50", "modified_time": "2025-08-14 05:56:50", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7b36c7a0db14462bacddc83f37d4b4c1", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、货币政策解读以及投资策略制定类任务，特别是涉及央行决策（如美联储FOMC会议）对市场影响的深度研究。它也可用于其他需要综合定量与定性信息、平衡历史数据与未来预测的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心议题和背景信息', 'output': '一份清晰的研究背景说明，包括事件的时间、地点、主要参与者及市场预期。', 'completion_criteria': '背景信息完整且准确，能为后续分析奠定坚实基础；读者能够快速理解分析的起点和目标。', 'common_issues': '背景信息过于冗长或模糊，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '提炼关键事实，使用简洁的语言概述背景，并通过时间线或事件框架突出核心内容。'}, {'step': 2, 'action': '提取并组织核心观点', 'output': '一份包含核心结论的观点摘要，通常以‘投资要点’形式呈现，涵盖政策决议、市场分歧、经济指标变化等。', 'completion_criteria': '核心观点逻辑清晰，直接回应背景信息中的问题；结论具有指导性和可操作性。', 'common_issues': '核心观点分散，未能集中反映最重要的市场影响因素。', 'solutions': '优先列出对市场影响最大的结论，辅以简短的解释；避免过多细节干扰整体逻辑。'}, {'step': 3, 'action': '分章节展开详细分析', 'output': '按主题划分的章节结构，每个章节围绕一个核心议题展开，例如政策声明解读、经济指标分析、就业市场评估等。', 'completion_criteria': '章节安排合理，逻辑连贯；每章内容既能独立成篇，又能与其他章节形成有机联系。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以跟随分析思路。', 'solutions': '按照‘从宏观到微观’或‘从已知到未知’的逻辑安排章节顺序，确保信息递进自然。'}, {'step': 4, 'action': '结合定量与定性信息进行论证', 'output': '在每一章节中，通过定量数据（如失业率、通胀率）和定性分析（如政策声明解读）相结合的方式支持观点。', 'completion_criteria': '数据准确且相关性强，定性分析深入但不过度主观；两者相辅相成，共同支撑结论。', 'common_issues': '定量与定性信息脱节，导致论证不够充分。', 'solutions': '设计表格或图表直观展示数据，同时用简短文字说明其含义和影响。'}, {'step': 5, 'action': '识别并讨论不确定性与风险', 'output': '在适当位置提出可能的风险因素，例如政策路径的不确定性、外部环境的变化等，并评估其潜在影响。', 'completion_criteria': '风险提示全面且及时，既不夸大也不忽视；风险讨论融入整体分析而非孤立存在。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏具体案例或数据支持。', 'solutions': '引用具体数据或历史案例说明风险来源，并提供应对建议。'}, {'step': 6, 'action': '总结并展望未来趋势', 'output': '一段总结性文字，重申核心结论，同时对未来市场走势或政策方向提出预测。', 'completion_criteria': '总结简洁有力，预测基于现有数据和逻辑推导，具有一定的前瞻性。', 'common_issues': '总结部分过于平淡，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '强调核心结论的实际应用价值，并结合当前市场动态提出具体的投资建议。'}, {'step': 7, 'action': '附上补充材料和免责声明', 'output': '包括数据来源、图表、分析师声明及免责条款等内容，确保报告透明且合规。', 'completion_criteria': '补充材料详实可靠，免责声明符合监管要求。', 'common_issues': '补充材料不足或格式混乱，影响报告的专业性。', 'solutions': '统一格式规范，确保所有引用数据注明来源，并定期更新免责声明内容。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:58:23", "modified_time": "2025-08-14 05:58:23", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "85f22acce7384414bd3831cb4d7e69be", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于流动性分析、市场资金流动监控、行业配置建议等金融研究任务，特别是需要结合定量与定性数据对市场动态进行深度解析的场景。例如：周报/月报类分析、资金流向跟踪报告、宏观流动性评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '定义报告的核心主题（如流动性变化、资金流向趋势），形成清晰的问题导向。', 'completion_criteria': '核心问题是否聚焦且具有实际意义，是否能指导后续章节安排。', 'common_issues': '目标过于宽泛或缺乏明确方向。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈精炼核心问题，确保主题具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '获取并清洗相关市场数据（如成交额、换手率、资金流入流出情况、ETF份额变动等），确保数据准确性和完整性。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠，并能支持后续分析需求。', 'common_issues': '数据缺失或滞后导致分析不准确。', 'solutions': '提前建立稳定的数据源渠道，并设置数据校验机制。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序组织内容，通常从宏观到微观展开，先呈现总体结论，再深入细节分析；同时确定信息展示优先级，将核心结论放在显眼位置。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合读者阅读习惯，核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节结构混乱，信息冗余或重点不突出。', 'solutions': '参考类似成功案例模板，保持简洁和逻辑连贯性。'}, {'step': 4, 'action': '构建定量与定性分析框架', 'output': '基于数据分解关键变量（如资金供给端、需求端），使用图表直观展示定量结果，辅以定性解读说明趋势背后的驱动因素。', 'completion_criteria': '定量与定性信息平衡分布，图表清晰易懂，解释合理。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，忽略其他视角。', 'solutions': '采用多维度交叉验证方法，避免偏倚。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险提示与不确定性管理', 'output': '在适当环节加入风险提示（如市场波动、数据时滞性），并通过假设条件或情景模拟处理多种可能性。', 'completion_criteria': '风险提示是否及时且充分，是否包含应对策略。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未提供实质性建议。', 'solutions': '结合历史案例和当前环境细化潜在风险点及其影响路径。'}, {'step': 6, 'action': '优化视觉呈现与语言表达', 'output': '制作高质量图表，确保排版整齐美观，文字表述专业但通俗易懂，便于目标受众快速理解。', 'completion_criteria': '图表与文字是否协同一致，整体风格是否统一。', 'common_issues': '图表过多或过少，语言晦涩难懂。', 'solutions': '遵循“一页一图”原则，尽量减少复杂术语。'}, {'step': 7, 'action': '复核与发布前审查', 'output': '检查所有数据、图表、文字描述的一致性，确认无错误后提交最终版本。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，内容完整且逻辑严密。', 'common_issues': '遗漏重要信息或存在计算错误。', 'solutions': '引入多人交叉审核机制，提高质量控制标准。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 05:59:43", "modified_time": "2025-08-14 05:59:43", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7d48171a681d454b9db113f097a69be9", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、季度经济数据点评、投资策略报告等任务，尤其是需要结合定量与定性信息，对经济趋势进行深度解析并给出前瞻预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和分析目标', 'output': '提炼出关键结论（如GDP超预期的原因及经济动能放缓的核心问题），并将其作为全文的统领性内容。', 'completion_criteria': '核心观点清晰简洁，能够用一句话概括全文主旨，并且逻辑上能贯穿所有后续章节。', 'common_issues': '核心观点过于模糊或冗长，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '在撰写前反复推敲核心观点，确保其精炼且具有高度概括性。可以通过团队讨论或客户反馈验证核心观点是否足够有力。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，确定信息优先级', 'output': '将分析分为几个主要部分（如消费、投资、贸易、库存、政府支出等），并按照重要性和逻辑递进安排顺序。', 'completion_criteria': '各章节之间逻辑连贯，信息展示由宏观到微观逐步深入，核心结论在开篇和总结中均得到突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致信息呈现缺乏条理，或次要信息过多分散注意力。', 'solutions': '提前绘制思维导图，明确每个部分的功能定位，并确保次要信息仅作为补充说明而非主导内容。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '通过图表、表格等形式展示关键数据（如GDP分项贡献率、环比折年增长率等），并结合定性分析解释数据背后的趋势。', 'completion_criteria': '数据准确无误，图表清晰直观，定性分析与定量数据相辅相成，避免单纯罗列数字。', 'common_issues': '数据来源不权威或数据解读偏差，导致结论可信度下降。', 'solutions': '使用权威数据库（如FRED、iFinD）获取数据，并通过交叉验证确保准确性；同时结合行业背景解释数据变化原因。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进论证，建立完整逻辑链条', 'output': '从整体经济状况入手，逐步细化至具体领域（如消费、投资、贸易等），并通过对比历史数据和当前表现揭示趋势。', 'completion_criteria': '每一部分的论点都紧密围绕核心观点展开，论证过程环环相扣，没有跳跃式推理或逻辑断层。', 'common_issues': '论证过程松散，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，在每部分开头明确论点，中间提供详实数据支持，结尾呼应核心观点。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险提示，平衡乐观与悲观视角', 'output': '在适当位置（通常为后半段）提出潜在风险（如政策超预期、经济下行压力等），并评估其可能影响。', 'completion_criteria': '风险提示既不过于笼统也不过度渲染，能够帮助读者全面理解形势复杂性，同时不影响整体分析的专业性。', 'common_issues': '风险提示缺失或处理不当，导致报告偏向片面化。', 'solutions': '设置专门章节或段落系统梳理风险因素，并结合情景分析探讨不同可能性。'}, {'step': 6, 'action': '总结展望与行动建议', 'output': '基于前述分析，对未来趋势做出预测，并提出针对性建议（如关注关税传导效应、警惕消费与投资承压等）。', 'completion_criteria': '总结简明扼要，预测合理有据，建议切实可行，能够为决策者提供明确指导。', 'common_issues': '总结空洞泛化，缺乏实际操作价值。', 'solutions': '针对不同受众（投资者、政策制定者等）定制化建议，确保其具有可执行性。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化表达', 'output': '检查语言表述是否流畅、术语是否规范、图表是否美观，以及是否存在错别字或格式错误。', 'completion_criteria': '文档整洁专业，阅读体验良好，内容符合目标受众的知识水平。', 'common_issues': '语言晦涩难懂，或图表设计粗糙，影响整体观感。', 'solutions': '邀请同行评审或借助编辑工具进行多轮校对，确保最终版本质量过硬。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:00:54", "modified_time": "2025-08-14 06:00:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f60fb594e89f497cac88d4b39c7d296a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于宏观经济分析、行业深度研究、投资策略制定及政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量和定性数据，涵盖多维度经济指标，并对市场趋势、政策导向、产业动态进行综合研判的金融分析工作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定报告的核心主题（如反内卷政策对经济的影响），并列出关键关注点（如PMI、进出口、房地产、货币流动性等）。', 'completion_criteria': '确保核心问题清晰且具有针对性，能够通过后续数据分析验证或解答。', 'common_issues': '问题定义过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过头脑风暴或与团队讨论，细化核心问题，确保其具体性和可操作性。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据', 'output': '从权威来源（如WIND、国家统计局等）获取定量数据（如GDP、CPI、PPI等）和定性信息（如政策文件、会议纪要等）。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，包含历史趋势、当前状态及预测值；数据来源可靠且标注清楚。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠，可能导致结论偏差。', 'solutions': '建立数据质量审核机制，优先选择官方或权威机构发布的信息，并标注数据更新日期和范围限制。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，分配信息优先级', 'output': '设计以“宏观-中观-微观”为逻辑主线的章节框架，先展示总体经济趋势，再深入分行业和区域分析，最后聚焦于特定领域（如价格指数、就业、对外贸易等）。', 'completion_criteria': '章节安排合理，层次分明，信息展示优先级符合读者需求，核心结论突出。', 'common_issues': '章节间逻辑跳跃过大，导致读者难以理解整体脉络。', 'solutions': '采用金字塔原理，由总到分逐步展开，确保每部分之间有自然过渡和逻辑衔接。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '结合图表和文字说明，对定量数据（如同比增速、环比变化）和定性信息（如政策解读、市场预期）进行交叉分析，形成初步观点。', 'completion_criteria': '定量分析准确无误，定性分析逻辑清晰，两者结合能有效支撑观点。', 'common_issues': '定量分析过于复杂或定性分析缺乏深度，导致结论不够有力。', 'solutions': '使用可视化工具简化数据呈现，同时引用专家观点或权威文献增强定性分析可信度。'}, {'step': 5, 'action': '提炼核心结论，提出行动建议', 'output': '基于分析结果，总结出月度经济运行的主要特征（如制造业景气水平回落、消费复苏乏力等），并提出针对性的投资策略或政策建议（如关注新兴行业机会、规避高风险资产）。', 'completion_criteria': '核心结论明确且与数据分析一致，行动建议切实可行。', 'common_issues': '结论与数据脱节，或建议过于笼统无法落地。', 'solutions': '反复核对数据与结论的关联性，确保建议具体化、场景化，便于读者决策参考。'}, {'step': 6, 'action': '识别和评估风险因素', 'output': '在适当节点引入风险提示（如外部环境不确定性、行业供需偏弱等），并分析可能的应对措施。', 'completion_criteria': '风险因素被充分识别，评估方法科学合理，且时机选择恰当（通常在结论前或后单独成段）。', 'common_issues': '忽视潜在风险或风险描述过于简略，削弱报告的全面性。', 'solutions': '提前梳理可能的风险点，结合情景分析法提供多种可能性及其影响。'}, {'step': 7, 'action': '平衡不同信息类型分布', 'output': '在报告中均衡展示定量数据（如表格、图表）、定性分析（如政策解读）以及预测展望（如未来趋势判断），避免单一类型信息过载。', 'completion_criteria': '报告内容丰富但不过度冗长，各类型信息比例协调，读者体验良好。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息，导致报告失衡或难以阅读。', 'solutions': '根据目标受众需求调整信息比例，例如投资者更关注定量数据，而政策研究者偏好定性分析。'}, {'step': 8, 'action': '撰写报告并优化语言表达', 'output': '用简洁明了的语言撰写报告，确保专业术语解释清晰，图表注释完整，且行文流畅。', 'completion_criteria': '报告语言精炼准确，排版美观，图表与文字说明相辅相成。', 'common_issues': '语言晦涩难懂，图表说明缺失或排版混乱。', 'solutions': '多次校对文本，邀请同事审阅反馈，确保语言通俗易懂；图表设计遵循一致性原则。'}, {'step': 9, 'action': '添加免责声明与附录', 'output': '补充研究报告的局限性声明、数据来源说明及免责条款，增加附录以支持详细数据查询。', 'completion_criteria': '免责声明和附录内容完备，符合行业规范，提升报告的专业性和合规性。', 'common_issues': '忽略免责声明或未标明数据来源，引发法律或信任风险。', 'solutions': '严格遵守公司模板要求，检查所有引用数据是否注明来源，必要时征求法务意见。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:03:55", "modified_time": "2025-08-14 06:03:55", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e5288c1fac9a48d2bc5fb67f3c732f37", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于宏观经济分析、财政政策解读、行业深度研究等需要结合定量与定性分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心结论并概述整体框架', 'output': '简要总结关键发现（如收入端改善、支出端发力特征）并列出后续章节的主要内容。', 'completion_criteria': '核心结论是否清晰，框架是否能引导读者理解后续细节。', 'common_issues': '核心结论过于笼统或缺乏吸引力。', 'solutions': '使用具体数据或政策背景支持核心结论，增强说服力。'}, {'step': 2, 'action': '分解数据并逐项分析', 'output': '按收入、支出、政府性基金等模块，逐一分析各分项数据的变化及其背后原因。', 'completion_criteria': '每个模块是否有明确的数据支持，分析是否逻辑清晰。', 'common_issues': '数据堆砌过多，缺乏对变化原因的深入解读。', 'solutions': '结合经济背景（如PPI下行、房地产市场调整）解释数据变化，提升分析深度。'}, {'step': 3, 'action': '结合政策背景展望未来', 'output': '引用相关政策文件或会议内容，分析未来可能的政策方向及其潜在影响。', 'completion_criteria': '政策展望是否基于前期数据分析，是否提供了多种可能性。', 'common_issues': '政策展望过于空泛或缺乏数据支持。', 'solutions': '将政策展望与前期数据分析紧密结合，提供具体措施的可能性分析。'}, {'step': 4, 'action': '适时提出风险因素并评估影响', 'output': '在适当节点提出可能的风险（如收入偏弱制约支出空间），并评估其对整体形势的影响。', 'completion_criteria': '风险因素是否客观且时机恰当，是否对整体结论构成威胁。', 'common_issues': '风险因素被过度强调或忽视。', 'solutions': '在逻辑递进过程中适时提出风险，确保不影响整体结论的连贯性。'}, {'step': 5, 'action': '总结并突出核心结论', 'output': '重申核心结论，并结合政策展望和风险评估给出最终建议。', 'completion_criteria': '总结是否简洁有力，是否能引导读者得出明确结论。', 'common_issues': '总结过于冗长或偏离核心主题。', 'solutions': '聚焦于核心结论，避免重复细节，强化政策建议的实际意义。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:05:17", "modified_time": "2025-08-14 06:05:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6629c7d5e3d6454da45a7e38da2717b0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于对上市公司或行业进行深度财务分析、业绩解读和投资建议的场景，尤其适合季度财报解读、业务增长驱动因素分析以及未来展望评估。它也可用于撰写综合性的投资研究报告，涵盖定量与定性分析，并结合风险提示。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众', 'output': '确定分析的核心主题（如Uber FY2Q25业绩表现）和目标受众（如机构投资者、分析师等），并据此设计报告结构。', 'criteria_for_success': '报告目标清晰且符合受众需求；结构设计合理，能有效传递核心信息。', 'common_issues': '目标不明确可能导致内容偏离主题；未充分考虑受众背景可能降低报告实用性。', 'solutions': '在撰写前与团队或客户确认目标，确保分析重点与受众需求一致。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '从公司财报、行业数据、市场动态中提取关键定量和定性信息，例如营收增长率、利润率变化、用户行为数据等。', 'criteria_for_success': '数据全面且来源可靠；关键指标覆盖全面，无遗漏。', 'common_issues': '数据不足或质量不高可能导致分析结论不准确；数据冗余会增加阅读负担。', 'solutions': '优先选择官方财报和权威第三方数据源，剔除无关或低价值数据。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计逻辑清晰的章节结构，通常包括事件概述、数据分析、业务点评、未来展望和风险提示，确保核心结论优先展示。', 'criteria_for_success': '章节安排符合逻辑顺序，信息优先级突出；核心结论易于识别。', 'common_issues': '章节过于分散或信息堆砌可能导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '遵循“总-分-总”原则，先呈现核心结论，再逐步展开细节支持论点。'}, {'step': 4, 'action': '量化分析与定性评价相结合', 'output': '通过定量数据（如营收、利润、用户增长）支持定性观点（如平台效应增强、出行业务稳健增长），形成多层次论证。', 'criteria_for_success': '定量与定性分析相辅相成，论据充分且逻辑严密。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息可能导致分析片面化。', 'solutions': '平衡使用历史数据、当前表现和未来预测，确保多维度支撑观点。'}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素并提出应对策略', 'output': '在适当位置（如章节末尾或展望部分）提出潜在风险（如需求疲软、竞争加剧），并简要讨论可能的缓解措施。', 'criteria_for_success': '风险提示全面且时机恰当；应对策略具有可行性。', 'common_issues': '风险因素过早提及可能削弱正面信息的传递效果；忽略风险则显得不够客观。', 'solutions': '在核心分析后自然引出风险，保持语气中立，避免过度渲染负面情绪。'}, {'step': 6, 'action': '总结并提炼行动建议', 'output': '基于分析结果，提炼出明确的投资建议或业务发展建议，例如维持买入评级、关注特定领域增长机会等。', 'criteria_for_success': '总结简洁明了，建议具体可行；与分析内容高度一致。', 'common_issues': '总结过于笼统或缺乏实际指导意义。', 'solutions': '将总结与核心发现直接挂钩，提供清晰的下一步行动指引。'}, {'step': 7, 'action': '校对与合规审查', 'output': '检查报告内容是否符合法律和行业规范，包括披露声明、利益冲突声明等；同时确保语言表达准确无误。', 'criteria_for_success': '报告内容合规且语言流畅；无重大错误或遗漏。', 'common_issues': '忽视合规要求可能导致法律责任；语言问题影响专业形象。', 'solutions': '设立专门的合规审查流程，确保所有必要声明完整无误。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:06:30", "modified_time": "2025-08-14 06:06:30", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d08be702293945d984d8ebd22f88b619", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量与定性信息，且需在不确定性中提出明确建议的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与框架结构', 'output': '形成清晰的章节划分（如板块行情、数据跟踪、行业新闻、公司公告、风险提示），并确定每个部分的核心内容和优先级。', 'criteria_for_completion': '章节结构完整，各部分逻辑连贯，能够覆盖行业的关键维度（市场表现、交易数据、政策动态、企业行为、潜在风险）。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节划分过于零散或重叠。', 'solution': '通过反复审视各部分内容，确保每章聚焦一个核心主题，并与其他章节形成互补而非重复。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '生成数据图表（如成交面积、同比环比变化）、政策解读摘要及公司公告要点。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠且经过交叉验证，图表展示直观易懂，定性信息提炼精炼且相关性强。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不完整或存在偏差。', 'solution': '采用多个权威数据源进行比对，标注数据限制条件，避免单一来源导致误差。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建核心观点的论证逻辑', 'output': '基于数据分析，逐层递进地建立观点（如从市场表现到政策影响再到个股推荐），并使用对比法（历史 vs 当前、不同城市能级 vs 整体趋势）增强说服力。', 'criteria_for_completion': '观点清晰，论据充分，逻辑链条无断裂，能够有效支撑最终的投资建议。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证过程中忽略重要变量或假设。', 'solution': '引入敏感性分析，探讨多种可能性，确保结论稳健性。'}]}, {'step': 4, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '将定量数据（如成交面积、同比变化）与定性信息（如政策解读、公司公告）有机结合，并按时间维度（当周、当月、年初至今）分层呈现。', 'criteria_for_completion': '信息分布均衡，读者能快速获取关键数据，同时理解背景和趋势。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '信息堆砌而缺乏重点。', 'solution': '通过加粗、颜色标记等方式突出核心数据和结论，减少冗余描述。'}]}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '在风险提示部分详细说明潜在下行因素（如量价超预期下行、融资环境恶化），并通过情景模拟（乐观/中性/悲观）提供应对策略。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面但不过度夸大，提出的应对措施具体可行。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险提示流于形式，未深入分析。', 'solution': '结合历史案例和当前环境，量化风险概率及其潜在影响，提升可信度。'}]}, {'step': 6, 'action': '总结并提炼投资建议', 'output': '根据前述分析，给出明确的投资评级（如“看好”）及具体标的推荐（如滨江集团、绿城中国等），并附上筛选标准（如核心城市布局、拿地能力、产品力强）。', 'criteria_for_completion': '投资建议具体且可操作，与前期分析高度一致，能够指导实际投资决策。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '投资建议模糊或缺乏依据。', 'solution': '回溯分析过程，确保每条建议都有扎实的数据支持和逻辑推导。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:07:32", "modified_time": "2025-08-14 06:07:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "289552232df74fb4b178ccee7f043717", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及周期性市场动态跟踪报告。尤其适合涉及多维度数据（如定量价格波动与定性政策影响）的金融分析任务，需要对市场趋势、行业动态和投资建议进行系统化整合的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如本周有色新材料行业的市场表现）、受众（如机构投资者）以及主要关注点（如价格波动、分红事件、政策影响等）。', 'how_to_judge_completion': '报告目标清晰，能够通过目录或摘要快速了解核心内容，且目标与实际内容一致。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '目标模糊或偏离受众需求。', '解决方案': '在撰写前与目标受众沟通，明确其关注的核心问题，并围绕这些需求构建报告结构。'}}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从权威来源（如Wind、LME等）获取定量数据（如金属价格、库存变化）和定性信息（如政策公告、公司分红计划），并分类整理为表格、图表等形式。', 'how_to_judge_completion': '数据完整、准确，且已按类别（贵金属、工业金属、稀有金属等）和时间维度（周度、月度）进行清晰组织。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '数据不完整或存在偏差。', '解决方案': '确保数据来源可靠，并通过交叉验证（如对比多个数据库）提升准确性；对缺失数据标注说明。'}}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '设计逻辑清晰的章节结构（如行情回顾→价格分析→重大事件→投资建议→风险提示），优先展示核心结论（如稀土价格上涨、分红预期）。', 'how_to_judge_completion': '章节层次分明，重点突出，读者能快速定位关键信息；摘要部分全面概括报告核心内容。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '信息堆砌无序，缺乏逻辑连贯性。', '解决方案': '按照“总-分-总”结构组织内容，先概述整体趋势，再细分具体领域，最后总结投资建议和风险。'}}, {'step': 4, 'action': '展开详细分析并平衡定量与定性信息', 'output': '针对每个子行业（如贵金属、工业金属、稀有金属）分别进行定量分析（如价格涨跌幅、库存变化）和定性讨论（如政策影响、供需关系），并结合图表直观呈现。', 'how_to_judge_completion': '分析全面且深入，既涵盖历史数据也包含未来预测；图表与文字说明相辅相成，信息分布均衡。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '过度依赖定量数据而忽略定性分析，或反之。', '解决方案': '制定标准化模板，要求每部分内容同时包含定量数据支持和定性解释，确保两者平衡。'}}, {'step': 5, 'action': '提炼投资建议并提出风险提示', 'output': '基于分析结果，给出明确的投资建议（如看好稀土板块），并列出潜在风险因素（如国际关系、自然灾害等）。', 'how_to_judge_completion': '投资建议具体可行，风险提示全面覆盖主要不确定性，帮助投资者权衡收益与风险。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '投资建议过于笼统或忽视风险。', '解决方案': '采用SWOT分析法评估行业优劣势及外部机会威胁，确保建议和风险提示均有据可依。'}}, {'step': 6, 'action': '校验数据与语言表达，优化可视化效果', 'output': '检查所有数据计算是否正确，语言表述是否简洁明了，图表是否美观易读。', 'how_to_judge_completion': '报告无明显错误，图表清晰直观，文字流畅专业，符合目标受众阅读习惯。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '图表混乱或语言冗长。', '解决方案': '使用统一的图表风格指南，限制每段文字长度，避免术语滥用。'}}, {'step': 7, 'action': '发布报告并收集反馈', 'output': '将报告发送至目标受众，并通过问卷调查或直接沟通收集反馈意见。', 'how_to_judge_completion': '收到积极反馈，报告被广泛引用或作为决策参考。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '反馈较少或负面评价较多。', '解决方案': '主动跟进用户需求，定期更新报告内容，持续改进质量。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:08:34", "modified_time": "2025-08-14 06:08:34", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "61518f2bdb7e4662a30b44ab2c48de20", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等金融分析任务，特别是需要结合定量与定性数据进行全面论证的场景。例如：医药生物行业的双周报分析、创新药领域的BD交易评估、或对政策、市场动态和企业财务表现的综合研判。", "content": "[{'step': 'Step 1: 数据收集与整理', 'action': '从权威渠道（如Wind、NMPA、国家医保局等）获取行业动态、政策法规、公司公告及市场表现等多维度数据，并进行分类整理。', 'output': '形成清晰的数据表格和图表，包括行业涨跌幅、估值水平、重点覆盖公司盈利预测等。', 'criteria_for_completion': '确保数据来源可靠、分类清晰且无遗漏；所有数据均经过核对并标注来源。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不完整或更新滞后', 'solution': '通过多方交叉验证补充缺失数据，优先使用最新公开信息，并注明数据的时间范围。'}]}, {'step': 'Step 2: 行业回顾与趋势分析', 'action': '基于收集的数据，分析行业整体表现、子行业差异及估值变化，结合历史数据识别短期波动和长期趋势。', 'output': '生成行情回顾部分，涵盖指数涨跌幅、估值水平分布及重要子行业的表现描述。', 'criteria_for_completion': '分析逻辑清晰，能够准确反映行业现状，突出关键驱动因素；图表直观易懂。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '不同子行业间表现差异难以概括', 'solution': '采用对比法，将领先和落后子行业分别列出，并用具体数字说明其表现差距。'}]}, {'step': 'Step 3: 政策解读与事件影响分析', 'action': '剖析近期相关政策法规、重大事件及其对行业和个股的影响，重点关注监管导向、支付体系改革、国际化进展等。', 'output': '撰写“行业重要资讯”章节，详细阐述政策背景、实施细节及潜在市场影响。', 'criteria_for_completion': '政策解读全面深入，能准确预判其对企业经营和市场竞争格局的影响；语言简洁明了。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '政策条款复杂且专业性强', 'solution': '提炼核心要点，结合实际案例解释政策可能带来的具体后果。'}]}, {'step': 'Step 4: 公司动态与财务分析', 'action': '针对重点覆盖公司，进行盈利预测、评级调整及财务健康状况分析，同时关注股东增减持行为。', 'output': '完成“公司动态”部分，包括盈利预测表、增减持统计表及相关投资建议。', 'criteria_for_completion': '每家公司分析独立成块，结论明确；盈利预测合理且有据可依；增减持情况与股价走势关联性得到体现。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '盈利预测过于乐观或保守', 'solution': '参考行业平均增长率、公司过往业绩及同行比较，建立合理假设模型。'}]}, {'step': 'Step 5: 投资建议与风险提示', 'action': '综合以上分析，提出明确的投资策略，聚焦于具备“真创新”、“平台化”、“国际化”等特质的企业，并提示主要风险。', 'output': '撰写“投资建议”章节，总结推荐标的和操作方向，同时强调政策、研发进展及市场风险。', 'criteria_for_completion': '建议切中要害，符合当前市场环境；风险提示全面但不过度悲观。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '投资建议缺乏针对性', 'solution': '根据行业特性筛选目标企业，避免泛泛而谈；结合定量与定性分析提供支撑。'}]}, {'step': 'Step 6: 结构优化与最终校审', 'action': '按照目录顺序重新组织内容，确保逻辑连贯、信息展示优先级合理；检查语法错误和格式问题。', 'output': '形成完整的行业双周报文档，包含目录、正文、图表及附录。', 'criteria_for_completion': '结构紧凑有序，核心结论醒目；全文无明显错漏；图表编号统一规范。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节衔接不流畅', 'solution': '增加过渡段落，确保前后内容自然衔接；必要时调整章节顺序以增强逻辑性。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:10:04", "modified_time": "2025-08-14 06:10:04", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6d82393698f24a34a14f99b75f21f580", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于生物医药行业的深度研究、创新药物动态跟踪分析、投资标的筛选与评估，以及涉及复杂数据整合和多维度论证的金融分析任务。特别适合需要结合定量（临床数据）与定性（药物潜力、市场前景）信息的任务场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义报告的核心主题和关键问题，例如：选定创新药赛道中的具体药物类别（如ADC药物），并确定分析的重点（如疗效、耐受性和市场潜力）。', 'completion_criteria': '核心问题清晰且具有可操作性，能够指导后续章节结构设计。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过头脑风暴或与团队讨论，提炼出最能影响决策的关键问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '根据分析目标设计章节框架，例如：市场表现概述、药物点评（按适应症分类）、临床数据解读、风险提示等。', 'completion_criteria': '章节层次分明，信息分布合理，重点内容突出（如临床数据和疗效分析优先展示）。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或信息重复。', 'solutions': '采用金字塔原理，确保每一章服务于整体目标，并通过提纲检查避免冗余。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论与关键数据', 'output': '在报告开头或每章节起始部分，直接呈现核心结论（如ORR、PFS等关键指标），并辅以图表支持。', 'completion_criteria': '读者能在短时间内抓住重点，无需翻阅全文即可理解主要发现。', 'common_issues': '次要信息占据过多篇幅，掩盖核心结论。', 'solutions': '使用“倒金字塔”写作法，将最重要信息放在最前面，并限制背景信息的篇幅。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合定量数据（如临床试验结果、ORR、PFS等）和定性分析（如药物机制、市场潜力、竞争格局），形成全面视角。', 'completion_criteria': '定量数据准确且来源可靠，定性分析有理有据，两者相辅相成。', 'common_issues': '过度依赖定量数据而忽视定性背景，或反之。', 'solutions': '为定量数据提供上下文解释，同时用定性分析补充数据无法覆盖的部分。'}, {'step': 5, 'action': '分层递进论证观点', 'output': '从基础事实出发，逐步推导至更复杂的结论。例如：先展示单药疗效，再分析联合疗法的优势，最后探讨市场潜力。', 'completion_criteria': '论证过程条理清晰，每一步都建立在前一步的基础上，无跳跃性推理。', 'common_issues': '论证链条断裂或逻辑跳跃。', 'solutions': '绘制论证路径图，确保每个环节都有充分的数据或理论支撑。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在结论部分或单独的风险提示章节中，系统列出潜在风险（如长期生存证据不足、研发进度延迟等）。', 'completion_criteria': '风险提示全面且客观，不影响整体结论的可信度。', 'common_issues': '风险提示过早出现，削弱正面结论；或过于简略，缺乏实质性内容。', 'solutions': '将风险提示安排在结论之后，确保其作为独立模块存在，同时提供应对策略建议。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '对尚无定论的问题（如某些药物的长期OS获益）进行假设分析，并说明不同情景下的可能结果。', 'completion_criteria': '不确定性被透明化处理，且提供了合理的推测范围。', 'common_issues': '对不确定性避而不谈或处理过于武断。', 'solutions': '引入敏感性分析或情景模拟工具，量化不确定性的影响。'}, {'step': 8, 'action': '总结与行动建议', 'output': '在报告结尾总结核心发现，并给出明确的投资建议或下一步行动计划（如重点关注某几款药物的研发进展）。', 'completion_criteria': '总结简洁有力，建议具体可行，便于决策者采纳。', 'common_issues': '总结流于形式，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '始终围绕分析目标，确保总结与建议直接服务于决策需求。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:11:24", "modified_time": "2025-08-14 06:11:24", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6957a74fec73497488a35e062270357e", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济驱动型的供需格局评估，尤其适合能源、化工等大宗商品领域的研究报告制作。该框架注重从历史数据出发，结合定量与定性分析，揭示行业趋势和投资机会，并对风险因素进行系统性提示。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和逻辑框架', 'output': '清晰的投资逻辑声明（如：从原油消费结构演变探讨行业发展与投资方向）。', 'completion_criteria': '报告开篇需明确阐述研究主题、背景及核心结论的应用场景。', 'common_issues': '研究目标过于宽泛或缺乏实际应用场景。', 'solutions': '通过细化研究问题（如聚焦于供需变化、政策影响等），确保逻辑链条简洁且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理多维度的历史数据', 'output': '涵盖全球及主要地区的历史消费量、产能利用率、产品结构等数据的图表和分析。', 'completion_criteria': '数据覆盖至少过去30-40年的趋势，并包含区域对比（如亚太、北美、欧洲等）。', 'common_issues': '数据来源不一致或时间跨度不足，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '优先选择权威机构（如EIA、IEA、OPEC）发布的数据，确保数据质量和一致性。'}, {'step': 3, 'action': '分析需求端的结构性变化', 'output': '识别主要消费国的需求特征（如美国汽油消费占比高、中国成品油达峰下滑等），并结合宏观经济指标（如GDP增速）建立相关性。', 'completion_criteria': '清晰展示需求端的主要驱动因素及其变化趋势，并用图表支持分析。', 'common_issues': '忽视区域间的差异性或过度依赖单一变量解释需求变化。', 'solutions': '采用分区域、分产品的细化分析方法，同时结合多种宏观指标验证结论。'}, {'step': 4, 'action': '评估供给端的现状与前景', 'output': '分析全球炼厂产能利用率、新增项目分布及未来供需预测，结合高频边际数据（如库存、产量）提供动态视角。', 'completion_criteria': '量化供给过剩程度，并通过高频数据跟踪短期变化，形成对未来供需格局的判断。', 'common_issues': '仅关注长期趋势而忽略短期波动，或未充分考虑政策和技术的影响。', 'solutions': '整合高频数据与政策动向，构建多层次的供需分析模型。'}, {'step': 5, 'action': '提出行业转型的关键驱动因素', 'output': '总结行业面临的核心挑战（如新能源替代、环保政策）及应对策略（如“减油增化”、炼化一体化）。', 'completion_criteria': '提炼出具体的转型路径，并辅以案例说明其可行性。', 'common_issues': '提出的建议过于理论化或缺乏实操性。', 'solutions': '结合龙头企业实践和政策导向，提供切实可行的行动指南。'}, {'step': 6, 'action': '归纳投资建议和风险提示', 'output': '基于上述分析，筛选符合行业趋势的投资标的，并列出潜在风险点。', 'completion_criteria': '投资建议需具体到企业或项目类型，风险提示需全面覆盖地缘政治、技术革新等多方面。', 'common_issues': '投资建议过于笼统或风险提示不够全面。', 'solutions': '结合定量分析和定性判断，确保投资建议具备针对性，同时引入外部专家意见完善风险评估。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:12:40", "modified_time": "2025-08-14 06:12:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "448de3d4f5444976b73076f205b7aaa4", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场趋势解读等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，从宏观到微观进行系统性分析的场景，如消费电子行业动态、AI技术应用领域的市场机会挖掘。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析主题和目标，识别关键驱动因素。', 'output': '确定核心议题（如WAIC大会对AI应用落地的影响、Meta财报亮点），并列出主要关注点（如技术突破、市场规模、竞争格局）。', 'evaluation_criteria': \"是否清晰定义了分析范围，并能回答'为什么这个问题重要'和'它将如何影响决策'。\", 'common_issues': '可能过于宽泛或偏离实际需求。', 'solutions': '通过与利益相关者沟通确认优先级，聚焦于最直接影响业务的关键变量。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关信息，包括定量数据（财务数据、市场份额）、定性信息（行业趋势、专家观点）和历史背景。', 'output': '形成初步的数据集和资料库，涵盖公开报告、公司公告、第三方研究及图表支持材料。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠，覆盖度是否全面，且逻辑上互为补充。', 'common_issues': '数据不完整或存在偏差。', 'solutions': '交叉验证多个来源的信息一致性，必要时引入外部专家意见以弥补盲点。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，按照从宏观到微观、由整体到细节的方式组织内容。', 'output': '设计一个层次分明的框架，例如：先概述行业大趋势，再深入具体公司业绩表现，最后提出风险提示。', 'evaluation_criteria': '各部分之间是否有自然过渡，是否围绕核心论点展开论述。', 'common_issues': '章节安排松散，缺乏连贯性。', 'solutions': '提前绘制思维导图，确保每一节都服务于整体目标；定期回顾调整框架。'}, {'step': 4, 'action': '采用递进式论证路径，逐步建立观点，同时平衡不同类型信息的分布。', 'output': '输出逐层推进的分析段落，比如：技术突破→规模化应用→企业收益→未来展望。', 'evaluation_criteria': '论证是否环环相扣，定量与定性信息是否均衡呈现。', 'common_issues': '论证跳跃过大或忽视某些类型的证据。', 'solutions': '使用“金字塔原理”，确保每个结论都有充分的事实支撑，避免过度推断。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素，用对比方式突出不确定性和多种可能性。', 'output': '在合适位置加入风险提示，如地缘政治冲突、新技术替代路径的挑战等。', 'evaluation_criteria': '风险讨论是否基于现实情境，是否提供了应对策略。', 'common_issues': '忽略潜在风险或处理过于简单化。', 'solutions': '结合SWOT分析法，全面审视内部优势/劣势与外部机会/威胁。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心发现，并提炼出可操作的投资建议或战略方向。', 'output': '生成简洁有力的结论，附带具体的行动指南，如推荐关注特定标的或规避某类风险。', 'evaluation_criteria': '结论是否直击要害，建议是否切实可行。', 'common_issues': '结论空洞或脱离实际。', 'solutions': '始终回归原始问题，检查每条建议是否直接回应最初设定的目标。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:13:39", "modified_time": "2025-08-14 06:13:39", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "29df89815cc64f2babd78199bd04ea1c", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量与定性数据、历史与预测信息的金融分析任务。尤其适合覆盖多个子行业或市场区域，且需在有限时间内清晰传递核心投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '形成清晰的研究主题和分析框架，例如：本周观察聚焦于Adidas财报表现及其对纺织服装行业的启示。', 'completion_criteria': '研究主题是否具体且具有实际投资指导意义；是否涵盖关键变量（如财务指标、市场动态）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或缺乏明确的投资相关性。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈确认核心问题，并围绕其构建初步分析框架。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '获取并分类整理定量数据（如财务报表、市场数据）和定性信息（如行业新闻、政策变化）。', 'completion_criteria': '数据来源是否可靠；是否涵盖所有相关维度（如区域市场、品牌表现、原材料价格）。', 'common_issues': '数据缺失或不一致。', 'solutions': '优先使用权威来源（如Wind、国家统计局），并通过交叉验证确保数据质量。'}, {'step': 3, 'action': '分层分析数据并提炼核心结论', 'output': '从宏观到微观逐步展开分析，例如：先分析公司整体财务表现，再拆解至区域市场和品牌层面。', 'completion_criteria': '分析逻辑是否清晰；是否突出关键驱动因素（如Adidas品牌的营收增长和毛利率提升原因）。', 'common_issues': '分析层次混乱或遗漏重要变量。', 'solutions': '使用结构化思维工具（如MECE原则）确保分析全面且无重叠。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，展示核心结论', 'output': '将定量数据与定性洞察结合，形成直观图表和文字说明，例如：用柱状图展示各区域市场营收增长率。', 'completion_criteria': '信息展示是否直观；是否能快速抓住核心结论。', 'common_issues': '信息冗余或重点不突出。', 'solutions': '优先展示与投资建议最相关的数据，次要信息可放在附录或补充说明中。'}, {'step': 5, 'action': '提出投资建议并识别潜在风险', 'output': '基于分析结果，给出明确的投资建议（如推荐安踏体育、361度），并列出主要风险因素（如关税风险、消费信心恢复不及预期）。', 'completion_criteria': '建议是否具有可操作性；风险提示是否全面且具体。', 'common_issues': '建议过于笼统或忽视重大风险。', 'solutions': '结合定量分析结果和行业趋势，确保建议有数据支撑；风险提示需覆盖宏观经济、行业政策等多个维度。'}, {'step': 6, 'action': '撰写报告并优化结构', 'output': '按照“总-分-总”逻辑组织章节，例如：开篇概述核心观察，中间详细分析，结尾总结建议。', 'completion_criteria': '报告结构是否逻辑清晰；是否便于读者快速获取关键信息。', 'common_issues': '章节安排不合理或信息分布不均。', 'solutions': '采用目录预览法，确保每个章节内容紧密围绕核心主题展开。'}, {'step': 7, 'action': '校验和反馈优化', 'output': '完成初稿后进行内部校验，收集反馈并优化语言表达和数据准确性。', 'completion_criteria': '报告是否无明显错误；是否符合专业性和合规性要求。', 'common_issues': '语言表述不够严谨或存在数据误差。', 'solutions': '由资深分析师复核关键数据和结论，必要时邀请外部专家审阅。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:14:32", "modified_time": "2025-08-14 06:14:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "323910383cd24b038a3fb3cc5e1ae193", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等金融分析任务，尤其是需要综合定量与定性信息、平衡历史数据与未来预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心关注点（如资产定价的不确定性、市场回调的原因等），并确定关键结论的呈现方式。', 'completion_criteria': '核心问题被明确定义，且能够直接指导后续章节结构设计。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈，将目标细化为可操作的具体问题。'}, {'step': 2, 'action': '设计报告的章节结构，确保逻辑递进', 'output': '形成清晰的章节划分，例如：市场行情回顾、重要事件分析、近期事件预告、风险提示等。', 'completion_criteria': '章节安排符合从宏观到微观、从现状到未来的逻辑顺序，且各部分之间的衔接自然。', 'common_issues': '章节内容重复或逻辑跳跃，影响阅读体验。', 'solutions': '在初稿完成后进行整体审阅，确保每个章节有明确的独立功能，同时与其他部分保持连贯性。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论，突出关键信息', 'output': '在报告开头或每章节起始处，用简练的语言总结核心结论，并通过图表或数据支持。', 'completion_criteria': '读者能够在短时间内抓住报告的重点，无需通读全文即可理解主要观点。', 'common_issues': '核心结论被埋没在大量细节中，未能第一时间吸引注意力。', 'solutions': '使用醒目的标题、摘要段落或视觉化工具（如图表）强化核心结论的展示效果。'}, {'step': 4, 'action': '整合定量与定性信息，平衡历史与预测', 'output': '结合定量数据（如市值变化、交易额）和定性分析（如政策影响、市场情绪），并通过历史数据验证预测的合理性。', 'completion_criteria': '定量与定性信息分布均衡，历史数据与未来预测相互印证，避免单一维度的偏颇。', 'common_issues': '过度依赖某一种类型的信息，导致分析不够全面。', 'solutions': '制定信息收集清单，确保每种类型的数据都有对应的来源和分析方法。'}, {'step': 5, 'action': '逐步建立论证逻辑，层层递进支持观点', 'output': '从基础事实出发，通过数据分析、案例引用等方式，逐步推导出最终结论。', 'completion_criteria': '论证过程清晰且无明显逻辑漏洞，读者能够跟随分析路径理解结论。', 'common_issues': '论证链条断裂，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '在撰写过程中，反复检查每一步推导是否基于前一步的结论，确保逻辑严密性。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素，增强报告可信度', 'output': '在分析接近尾声时，系统梳理潜在风险（如技术发展不及预期、利率波动等），并说明其对结论的影响。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助读者评估结论的可靠性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或遗漏关键风险点。', 'solutions': '参考类似案例或行业标准，确保覆盖所有可能的风险因素。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性，提供多种可能性分析', 'output': '针对不确定因素（如非农数据波动、政策变化），列出不同情景下的潜在结果，并给出概率评估。', 'completion_criteria': '不确定性被合理纳入分析框架，读者能够理解各种可能性及其影响。', 'common_issues': '忽略不确定性，导致分析显得过于乐观或悲观。', 'solutions': '采用情景分析法，模拟不同假设条件下的结果，并附上相应的数据支持。'}, {'step': 8, 'action': '完善可视化表达，提升信息传递效率', 'output': '制作高质量图表（如涨跌幅对比表、ETF流入流出图），并确保图表与文字内容紧密相关。', 'completion_criteria': '图表直观易懂，能够有效辅助文字内容，提升整体阅读体验。', 'common_issues': '图表信息冗余或与正文脱节，降低信息传递效率。', 'solutions': '根据目标受众的需求优化图表设计，去除不必要的复杂元素。'}, {'step': 9, 'action': '校验与修订，确保报告质量', 'output': '完成初稿后进行全面校验，包括数据准确性、语言流畅性和格式一致性。', 'completion_criteria': '报告无重大错误，内容表述专业且符合行业规范。', 'common_issues': '校验不充分，导致出现低级错误或不符合客户需求的内容。', 'solutions': '引入多轮审核机制，由不同角色（如分析师、编辑、客户代表）分别审查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:15:47", "modified_time": "2025-08-14 06:15:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "77e0cf2405eb40efa98f5eb524c13492", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要全面综合信息并形成明确结论的金融分析任务。尤其适合涉及多业务线、多市场区域、涵盖历史复盘与未来展望的复杂企业或行业的综合性研究。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围，定义核心问题和关键变量。', 'output': '清晰界定研究对象（如春风动力），包括其业务板块（全地形车、摩托车、电摩）以及各板块的核心驱动因素（销量、收入、利润、市场份额等）。', 'evaluation_criteria': '是否准确识别了所有关键业务板块及其对整体业绩的影响权重；是否列出了影响每个板块的核心变量（如关税、产品周期、市场需求等）。', 'common_issues': '可能忽略某些次要但重要的业务板块或变量。', 'solution': '通过初步数据梳理和行业调研，确保覆盖所有重要板块，并列出潜在影响因素清单。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据，包括定量和定性信息，构建完整的数据框架。', 'output': '按时间序列、区域分布、业务板块等维度整理历史数据（如销量、收入、毛利率等），同时收集行业背景、政策环境、竞争格局等定性信息。', 'evaluation_criteria': '数据是否完整且准确；是否涵盖了所有相关的时间段、区域和业务板块；是否有可靠的来源支持定性分析。', 'common_issues': '数据可能存在缺失或不一致；定性信息可能过于泛泛而缺乏具体支撑。', 'solution': '交叉验证数据来源，补充缺失数据；引用权威报告或行业专家访谈以增强定性分析的可信度。'}, {'step': 3, 'action': '进行历史复盘，分析过往表现的关键驱动因素和变化趋势。', 'output': '总结公司过去在不同阶段的表现（如销量增长、市占率提升、股价波动等），提炼出成功经验和失败教训。', 'evaluation_criteria': '是否能够清晰解释主要业绩波动的原因；是否能识别出关键转折点和驱动因素（如产品周期、外部扰动等）。', 'common_issues': '可能只关注表面现象而忽视深层次原因；可能遗漏某些重要时间段或事件。', 'solution': '结合定量与定性分析，深入挖掘每一个重大变化背后的原因；借助对比分析法（如对标竞品）强化结论的说服力。'}, {'step': 4, 'action': '拆解当前业务结构，分板块剖析现状及竞争力。', 'output': '针对每个业务板块（如全地形车、摩托车、电摩），分析其市场规模、竞争格局、产品矩阵、渠道布局等，总结各自的优势与劣势。', 'evaluation_criteria': '是否全面覆盖了所有业务板块；是否准确描述了各板块的竞争地位和成长潜力；是否提出了具体的改进建议。', 'common_issues': '可能无法平衡不同板块之间的信息密度；可能忽略了某些细分市场的特殊性。', 'solution': '根据各板块的重要性分配篇幅，确保重点突出；引入更多细分市场案例以丰富分析视角。'}, {'step': 5, 'action': '预测未来发展趋势，提出基于数据和逻辑的增长假设。', 'output': '基于历史复盘和现状分析，预测未来3-5年的市场规模、产品周期、技术升级、政策影响等，并量化这些假设对财务指标的影响。', 'evaluation_criteria': '预测是否建立在充分的数据支持之上；假设是否合理且具备可操作性；是否考虑了多种可能性（如乐观/中性/悲观情景）。', 'common_issues': '预测可能过于乐观或保守；未充分考虑不确定性。', 'solution': '采用敏感性分析方法测试不同情景下的结果；参考行业标杆企业的经验作为校准依据。'}, {'step': 6, 'action': '整合信息，形成核心结论和投资建议。', 'output': '总结各业务板块的发展前景，结合估值模型得出整体公司的投资评级（如买入、增持等），并提供具体的风险提示。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否简洁明了且有数据支撑；投资建议是否符合逻辑推导；风险提示是否全面。', 'common_issues': '结论可能显得模糊或缺乏说服力；风险提示可能不够详尽。', 'solution': '用图表和关键数据直观呈现结论；列举所有已知和潜在的风险点，并说明应对策略。'}, {'step': 7, 'action': '优化报告结构，确保信息展示优先级合理，便于读者快速获取重点。', 'output': '将核心结论放在开头部分，随后依次展开业务分析、历史复盘、未来展望等内容，最后附上详细数据表格和图表。', 'evaluation_criteria': '章节结构是否条理清晰；信息展示是否遵循“由重到轻”的原则；图表是否有效辅助文字内容。', 'common_issues': '信息堆砌过多导致阅读困难；图表设计不够直观。', 'solution': '精简非必要信息，保留最核心的内容；优化图表设计，确保一目了然。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:16:52", "modified_time": "2025-08-14 06:16:52", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e990b1814c9841ac9a9dfe66799e6bfa", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业周报、季度分析报告或短期投资建议报告等任务，尤其是需要快速整合市场数据、行业动态和投资机会的场景。它适合用于对特定行业（如风电、光伏等）进行定期跟踪分析，并向投资者提供清晰的投资建议和风险提示。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定报告的核心主题（如风电行业），并界定分析的时间范围（如本周）、覆盖的行业细分领域（如风电设备、原材料价格等）以及目标受众（如机构投资者）。', 'completion_criteria': '输出清晰的任务定义文档，包括时间范围、行业细分和目标受众。', 'common_issues': '范围过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solution': '通过团队讨论或与客户沟通，确保目标和范围具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从权威来源（如Wind、交易所、行业协会等）获取定量数据（如指数表现、原材料价格、招标容量）和定性信息（如政策动态、行业事件）。', 'completion_criteria': '完成数据表的初步整理，确保数据准确无误且结构化存储。', 'common_issues': '数据来源不一致或更新滞后，影响分析的可靠性。', 'solution': '建立标准化的数据采集流程，并优先选择权威、实时更新的数据库。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配内容权重', 'output': '设计报告的逻辑框架，按“行情回顾→数据分析→事件解读→投资建议→风险提示”顺序组织内容，突出核心结论（如本周风电设备指数上涨）。', 'completion_criteria': '完成目录和各章节的内容概要，确保逻辑清晰、重点突出。', 'common_issues': '章节安排松散或重点不突出，导致读者难以抓住关键信息。', 'solution': '在设计框架时，始终以目标受众的需求为导向，优先展示对决策最有价值的信息。'}, {'step': 4, 'action': '量化分析与趋势解读', 'output': '对定量数据进行深入分析（如指数涨跌幅、原材料价格波动），结合图表可视化展示，并用简明语言解释其背后的趋势和意义。', 'completion_criteria': '生成包含数据图表和文字说明的分析段落，确保数据与结论一致。', 'common_issues': '数据分析缺乏深度或与结论脱节，无法支撑观点。', 'solution': '在分析中增加对比维度（如同比、环比）和背景信息，强化论证逻辑。'}, {'step': 5, 'action': '定性分析与事件解读', 'output': '梳理行业动态（如政策变化、重大事件），分析其对行业的短期和长期影响，并结合历史案例验证观点。', 'completion_criteria': '完成事件分析段落，确保观点有事实依据且逻辑连贯。', 'common_issues': '事件解读流于表面，未能揭示深层次影响。', 'solution': '引入专家访谈或参考类似历史事件的分析，提升解读深度。'}, {'step': 6, 'action': '提出投资建议', 'output': '基于前文分析，提炼出具体的投资方向（如海风板块、海外拿单能力强的企业），并给出明确的操作建议。', 'completion_criteria': '投资建议部分清晰简洁，逻辑严密且具有可操作性。', 'common_issues': '建议过于笼统或缺乏数据支持，难以指导实际操作。', 'solution': '结合具体公司或细分领域，提供量化的支持数据（如市场份额、估值水平）。'}, {'step': 7, 'action': '识别并披露风险因素', 'output': '列出可能影响投资决策的风险点（如原材料价格波动、项目开工延迟），并评估其潜在影响。', 'completion_criteria': '风险提示部分全面且具体，能够帮助投资者规避潜在问题。', 'common_issues': '风险因素遗漏或描述过于简单，未能引起重视。', 'solution': '采用头脑风暴法，尽可能全面识别风险，并引用相关案例增强说服力。'}, {'step': 8, 'action': '校验与优化报告', 'output': '检查报告的逻辑一致性、数据准确性以及语言表达的专业性，确保最终版本符合发布标准。', 'completion_criteria': '报告经过多轮审核，无明显错误或遗漏。', 'common_issues': '校验过程流于形式，未能发现潜在问题。', 'solution': '建立多人交叉审核机制，并使用自动化工具辅助检查数据和格式。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:19:07", "modified_time": "2025-08-14 06:19:07", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "b62724bcc70c41da989087f9bd1a7be9", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析以及产业链跟踪报告的制作，尤其是涉及新兴技术领域（如机器人、人工智能等）的复杂分析任务。这类任务需要整合定量与定性数据，结合市场动态和政策导向，提供综合性投资建议。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标与范围', 'output': '确定分析的核心主题（如具身智能机器人产业链），定义覆盖的时间段、地理区域及关键指标（如市场规模、技术进展、政策支持等）。', 'completion_criteria': '目标清晰，范围界定合理；所有团队成员对分析方向达成一致。', 'common_issues': '范围过于宽泛或模糊，导致后续信息收集和分析难以聚焦。', 'solutions': '通过初步讨论和文献调研，明确研究边界，并列出需要回答的关键问题清单。'}, {'step': 2, 'action': '构建指数与量化框架', 'output': '设计并计算行业指数（如银河证券具身智能指数），用于跟踪市场表现；同时搭建估值、成交量、换手率等多维度的数据框架。', 'completion_criteria': '指数逻辑严谨，能够有效反映行业动态；数据框架全面且可操作性强。', 'common_issues': '数据来源不统一或更新滞后，影响指数准确性和时效性。', 'solutions': '确保数据来自权威机构（如iFind），并建立自动化更新机制以减少人工误差。'}, {'step': 3, 'action': '梳理近期事件与趋势', 'output': '整理行业重要事件（如IDC预测、企业发布新技术产品等）、政策动态及市场热点，形成结构化的时间线。', 'completion_criteria': '事件分类清晰，时间线完整；每个事件均附有可靠来源链接。', 'common_issues': '遗漏关键事件或未能突出其战略意义。', 'solutions': '采用多渠道信息采集（新闻、公司公告、行业会议纪要等），并对事件进行优先级排序。'}, {'step': 4, 'action': '展开观点论证', 'output': '基于前期数据分析和事件梳理，提炼出核心观点（如主机厂量产规划、应用场景落地潜力等），并通过定量与定性相结合的方式逐步验证。', 'completion_criteria': '论证层次分明，每项观点都有充分证据支撑；结论具有前瞻性但不过度推测。', 'common_issues': '论证过程缺乏递进关系，或依赖单一类型数据导致说服力不足。', 'solutions': '采用“现状描述→驱动因素分析→未来展望”的三段式论证路径，平衡使用历史数据、预测模型和专家意见。'}, {'step': 5, 'action': '风险提示与不确定性管理', 'output': '识别潜在风险因素（如关键技术突破不及预期、下游需求增长缓慢等），说明可能发生的情景及其影响。', 'completion_criteria': '风险提示具体且贴近实际；针对不同情景提出应对策略。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，未考虑多种可能性。', 'solutions': '引入情景分析法（如乐观/中性/悲观假设），并结合敏感性测试评估关键变量变化的影响。'}, {'step': 6, 'action': '推荐标的与投资建议', 'output': '根据上述分析，筛选出值得重点关注的企业或细分领域，给出明确的投资建议（如机械组、汽车组的具体标的列表）。', 'completion_criteria': '推荐标的逻辑清晰，与前文分析紧密关联；投资建议具备可执行性。', 'common_issues': '推荐标的与分析脱节，或缺乏足够的差异化视角。', 'solutions': '将推荐标的与核心观点直接挂钩，强调其在产业链中的独特优势或边际变化。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告与图表优化', 'output': '按照固定格式组织内容（如目录、正文、图表、分析师简介等），确保语言简洁流畅，排版美观易读。', 'completion_criteria': '报告逻辑连贯，章节安排合理；图表直观且标注规范。', 'common_issues': '内容冗长或重点不突出，图表质量参差不齐。', 'solutions': '遵循“先总后分”原则，优先呈现核心结论；图表尽量标准化，并添加简明注释。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:20:44", "modified_time": "2025-08-14 06:20:44", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "df6634f9809f43b7b5b697e4bf50ed2d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济驱动型资产价格预测报告。尤其适合需要结合定量数据（如就业数据、货币政策）与定性分析（如政策风险、市场情绪）的金融任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题和目标受众', 'output': '确定分析的核心主题（如金价趋势）、关键驱动因素（如非农数据、货币政策）以及目标受众（如机构投资者、行业分析师）。', 'completion_criteria': '核心主题清晰，目标受众明确，能够用一句话概括分析目的（例如：‘分析非农数据下修对金价的影响’）。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，未能聚焦于特定驱动因素。', 'solutions': '通过头脑风暴列出所有可能的主题点，筛选出最具影响力的因素，并优先考虑目标受众最关心的问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据和信息', 'output': '形成一个包含定量数据（如就业数据、利率变化）和定性信息（如政策声明、市场情绪）的数据集，并初步分类为历史数据、当前事件和未来预测。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且全面，涵盖至少三种不同类型的信息（如政府统计数据、市场评论、学术研究），并按时间维度分类。', 'common_issues': '数据不完整或来源单一，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '建立多渠道数据采集流程，包括官方统计、第三方数据库和专家访谈，确保信息多样性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息展示优先级', 'output': '设计报告的章节结构，按照‘背景-核心驱动因素-影响分析-结论与建议’的逻辑顺序组织内容，确保核心结论在前半部分突出呈现。', 'completion_criteria': '章节结构合理，信息展示优先级明确，核心结论能在前两页被快速捕捉。', 'common_issues': '章节安排混乱，核心结论被埋没在细节中。', 'solutions': '采用‘倒金字塔’结构，先呈现最重要的结论，再逐步展开支持性论据。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进论证观点', 'output': '使用‘数据-逻辑-推论’的论证路径，从定量数据出发，通过定性分析得出具体观点，并以历史案例或类比强化说服力。', 'completion_criteria': '每个主要观点都有明确的数据支持和逻辑推导过程，且能通过历史案例验证。', 'common_issues': '论证链条断裂，观点缺乏数据支持或逻辑跳跃。', 'solutions': '为每个观点列出支持性数据和逻辑链条，确保每一步推导都清晰且有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '评估风险因素并提出应对策略', 'output': '在分析过程中适时引入风险因素（如政策不确定性、市场波动），并通过情景分析或敏感性测试探讨多种可能性。', 'completion_criteria': '风险因素全面覆盖，应对策略具体可行，且与核心结论紧密关联。', 'common_issues': '风险因素提及过晚或过于笼统，未能提供实质性解决方案。', 'solutions': '在分析早期阶段识别潜在风险，并将其作为核心变量纳入模型，同时提出具体的应对措施。'}, {'step': 6, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '确保定量数据（如就业人数变化）和定性分析（如政策解读）的比例合理，避免过度依赖某一类信息。', 'completion_criteria': '定量与定性信息分布均衡，两者互为补充，共同支撑核心结论。', 'common_issues': '定量数据过多导致分析枯燥，或定性分析过多导致缺乏客观依据。', 'solutions': '制定信息分布比例计划，例如60%定量+40%定性，并根据实际情况动态调整。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出投资建议', 'output': '提炼出不超过三条核心结论，并基于这些结论提出具体的投资建议（如关注黄金板块相关标的）。', 'completion_criteria': '核心结论简洁明了，投资建议具有操作性且与分析内容一致。', 'common_issues': '结论冗长或建议模糊，无法直接指导投资决策。', 'solutions': '通过内部评审机制确保结论和建议的清晰度，并邀请外部专家进行反馈优化。'}, {'step': 8, 'action': '添加附录和免责声明', 'output': '补充技术细节（如数据来源、计算方法）和法律声明（如免责条款），确保报告的专业性和合规性。', 'completion_criteria': '附录内容详实，免责声明符合监管要求，无遗漏重要法律信息。', 'common_issues': '附录过于简略或免责声明不充分，存在合规风险。', 'solutions': '参考行业标准模板，确保附录和免责声明的完整性，并由法务团队审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:21:48", "modified_time": "2025-08-14 06:21:48", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ae567ed41afc46a78e4957ed368803a9", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其适合需要结合定量与定性数据并提出明确投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '定义清晰的研究主题（如食品饮料行业的投资机会），确定覆盖的核心板块（白酒、乳制品、软饮料等）及其关键驱动因素。', 'how_to_judge_completion': '是否明确了具体的研究问题，并列出需要覆盖的关键领域及子板块。', 'common_problems': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过初步调研和团队讨论，确保研究问题具体化，并形成明确的分析大纲。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取行业指数表现、个股涨跌幅、估值水平、政策动态、成本指标等定量数据，以及市场趋势、竞争格局、消费者行为等定性信息。', 'how_to_judge_completion': '数据是否全面且来源可靠，是否涵盖历史、当前和预测数据。', 'common_problems': '数据不完整或缺乏时效性，影响分析准确性。', 'solutions': '建立标准化数据采集流程，优先使用权威数据库和公开渠道，定期更新数据。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '设计报告结构，包括行情回顾、板块分析、观点更新、投资建议和风险提示，确保核心结论在前，次要细节在后。', 'how_to_judge_completion': '章节逻辑是否清晰，信息展示是否符合“由总到分”原则，核心结论是否突出。', 'common_problems': '章节间逻辑混乱，重要信息被次要内容掩盖。', 'solutions': '遵循“结论先行”原则，先呈现关键发现，再逐步展开支持性论据。'}, {'step': 4, 'action': '分析各子板块的现状与趋势', 'output': '针对每个子板块（如白酒、乳制品、软饮料），结合定量与定性数据，分析其短期表现、长期趋势及驱动因素。', 'how_to_judge_completion': '是否对每个子板块进行了独立且深入的分析，是否有足够的数据和案例支撑观点。', 'common_problems': '分析流于表面，缺乏实质性的洞察或数据支持。', 'solutions': '引入行业专家访谈、企业财报解读等多维度信息，增强分析深度。'}, {'step': 5, 'action': '识别关键驱动因素和潜在风险', 'output': '总结影响行业发展的关键因素（如政策、成本变化、消费需求），并详细说明可能的风险点（如需求不及预期、原材料价格上涨）。', 'how_to_judge_completion': '是否全面识别了正向和负向驱动因素，风险提示是否具体且具有操作性。', 'common_problems': '忽视负面因素或低估不确定性带来的影响。', 'solutions': '采用情景分析法，模拟不同假设下的结果，提高对不确定性的应对能力。'}, {'step': 6, 'action': '提出投资建议', 'output': '基于前述分析，推荐具体的标的（如贵州茅台、伊利股份）及投资策略（如关注高线光瓶酒赛道）。', 'how_to_judge_completion': '建议是否明确、可行，是否与前面的分析逻辑一致。', 'common_problems': '建议与分析脱节，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '确保每条建议都有充分的数据和逻辑支撑，避免空洞表述。'}, {'step': 7, 'action': '制作图表和可视化辅助材料', 'output': '生成直观的图表（如PE-TTM估值图、批价走势、产量增速图），帮助读者快速理解复杂信息。', 'how_to_judge_completion': '图表是否简洁明了，是否有效传达了核心信息。', 'common_problems': '图表冗余或信息过载，分散读者注意力。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，只保留最能支持核心观点的图表。'}, {'step': 8, 'action': '撰写最终报告并进行内部审核', 'output': '整合所有内容，形成完整的研究报告，并进行多轮校对和审核，确保语言规范、逻辑严谨。', 'how_to_judge_completion': '报告是否无明显错误，逻辑是否流畅，是否符合专业标准。', 'common_problems': '格式不统一或语言表达不够精准。', 'solutions': '制定统一的写作模板，邀请同事交叉审阅，减少疏漏。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:23:12", "modified_time": "2025-08-14 06:23:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7f419179f58b479a9d5fe35ef7285b84", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及基金重仓配置的跟踪与评估。尤其适合需要结合定量数据（如基金持仓比例、估值变化）和定性分析（如市场情绪、政策风险）的任务，目标是为投资决策提供清晰的方向。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义关键问题', 'output': '清晰的研究目标及核心问题清单，例如：传媒行业的资金活跃度、基金重仓配置趋势、子板块表现等。', 'criteria_for_success': '目标应具体且可量化，问题清单需覆盖行业现状、趋势、风险点及投资机会。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，确保研究目标与客户需求一致。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据', 'output': '包含历史数据、当前行情、基金持仓比例、估值水平等在内的综合数据集，以表格或图表形式呈现。', 'criteria_for_success': '数据来源可靠、完整，时间跨度足够支持趋势分析，重点数据可视化处理以便于解读。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响分析结论的可信度。', 'solutions': '提前确认数据源的权威性，并在必要时进行多源交叉验证；对缺失数据采用合理假设填补。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并组织信息优先级', 'output': '章节安排逻辑清晰，包括行业概况、基金重仓配置分析、子板块对比、投资建议及风险提示。', 'criteria_for_success': '核心结论（如低配修复、游戏板块超配）突出展示，次要信息（如个股行情表现）作为补充支撑。', 'common_issues': '章节之间逻辑混乱，信息堆砌而无层次感。', 'solutions': '遵循“总-分-总”结构，先概述整体趋势，再深入细节，最后总结投资建议。'}, {'step': 4, 'action': '展开定量与定性分析', 'output': '基于数据的趋势分析（如估值震荡上升）、持仓比例变动（如游戏板块超配提升），以及市场行为解读（如抱团现象加剧）。', 'criteria_for_success': '定量分析精确，定性判断有据可依，两者相互印证。', 'common_issues': '过度依赖单一维度分析，忽略其他重要因素。', 'solutions': '结合历史数据与当下市场热点，定期复盘调整分析权重。'}, {'step': 5, 'action': '识别并处理不确定性因素', 'output': '针对监管政策、新游延期、技术发展等潜在风险提出应对策略。', 'criteria_for_success': '风险因素全面且时机恰当，在核心结论后单独列出，避免削弱正面观点。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未能真正揭示可能影响投资的关键变量。', 'solutions': '参考同行案例及过往经验，系统梳理高概率风险点，并给出具体规避方法。'}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论并形成投资建议', 'output': '明确的投资建议（如关注游戏版号储备丰富的企业）及评级意见（如“强于大市”）。', 'criteria_for_success': '建议具有操作性，与前文分析紧密呼应，能够直接指导投资决策。', 'common_issues': '结论泛化，无法落地执行。', 'solutions': '从投资者视角出发，确保每条建议都具备实际意义，同时附带实施条件说明。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告表达', 'output': '最终版本语言简洁、逻辑连贯，图表布局合理且注释详尽。', 'criteria_for_success': '非专业读者也能快速理解主要内容，所有术语均附有解释。', 'common_issues': '表述冗长或晦涩难懂，图表标注不清。', 'solutions': '邀请非专业人士试读反馈，根据意见修改措辞和排版。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:24:31", "modified_time": "2025-08-14 06:24:31", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "880ce0bff8a04329b08e727097d78464", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据并提出前瞻性预测的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心关注点（如市场趋势、资本化率变化、投资策略建议）。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括报告的核心目标，并确保所有后续章节都围绕该目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节偏离主题。', 'solution': '在团队内部进行初步讨论，列出所有可能的研究方向，然后通过投票或优先级排序确定最核心的问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息权重', 'output': '制定报告的章节框架，包括市场回顾、数据分析、预测更新、投资策略建议等模块，并明确每个模块的重点内容。', 'completion_criteria': '章节结构逻辑清晰，信息展示优先级合理，核心结论能够在前三分之一篇幅中突出呈现。', 'common_issues': '章节安排冗长或重点不突出，导致读者难以快速抓住关键信息。', 'solution': '使用“倒金字塔”原则，将最重要的结论放在最前面，次要信息逐步展开；同时确保每个章节都有明确的小标题和总结段落。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '整理历史数据（如交易额、资本化率）、当前市场动态（如政策变化、投资者行为）以及未来预测（如资本化率走势、投资机会）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且标注清晰，定量与定性信息平衡分布，能够支持后续的论证逻辑。', 'common_issues': '数据不足或来源不可靠，导致分析缺乏说服力。', 'solution': '优先选择权威机构发布的数据（如央行、行业协会），并在必要时通过专家访谈补充定性信息。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑并逐层递进', 'output': '从宏观到微观、从历史到未来，层层递进建立观点。例如，先分析市场整体趋势，再聚焦具体资产类别，最后提出具体投资建议。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，观点之间的逻辑关系紧密，能够引导读者自然接受最终结论。', 'common_issues': '论证跳跃性过大，导致观点之间缺乏连贯性。', 'solution': '在撰写过程中使用“过渡句”或“小结段落”，帮助读者理解不同部分之间的逻辑联系。'}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素并评估不确定性', 'output': '在适当时机（通常是在数据分析后、预测前）引入风险因素，并通过情景分析或多可能性评估的方式处理不确定性。', 'completion_criteria': '风险因素的提出既不过于突兀也不被忽视，能够为后续预测提供合理的假设基础。', 'common_issues': '风险因素被简单罗列而未深入分析，或过于强调负面因素导致结论悲观。', 'solution': '采用“可能性矩阵”或“敏感性分析”工具，量化不同风险对结果的影响程度。'}, {'step': 6, 'action': '提出具体的投资策略和行动建议', 'output': '基于前述分析，提出针对不同类型投资者的具体策略建议（如关注消费领域资产、布局一线城市核心物业等）。', 'completion_criteria': '建议具有可操作性和针对性，能够直接指导投资者决策。', 'common_issues': '建议过于笼统或脱离实际，无法落地实施。', 'solution': '结合具体案例或成功经验说明建议的实际应用价值，并附上相关数据支持。'}, {'step': 7, 'action': '校对和完善报告格式', 'output': '检查报告的语言表达、图表设计和排版是否专业，确保信息传递直观且易于理解。', 'completion_criteria': '报告无明显语法错误，图表清晰且标注完整，整体风格统一。', 'common_issues': '图表信息过载或排版混乱，影响阅读体验。', 'solution': '邀请非专业背景人员试读报告，收集反馈并优化视觉呈现效果。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:26:13", "modified_time": "2025-08-14 06:26:13", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7981cf691a574f4d999dc0c71c48aae3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场相关的前瞻性报告撰写。尤其适合需要结合定量与定性信息、历史表现与未来预测，同时需对多种不确定性进行权衡和风险提示的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心结论', 'output': '确定本次分析的核心观点（如：细分板块景气度展望、重点推荐标的等），并形成初步结论框架。', 'evaluation': '是否能清晰回答‘本次分析的核心问题是什么’以及‘最终希望传递给读者的关键信息是什么’。', 'common_issues': '目标不聚焦或过于宽泛，导致后续章节内容松散。', 'solutions': '通过团队讨论或头脑风暴，确保核心观点具有高度相关性和可操作性。'}, {'step': 2, 'action': '设计章节结构与信息优先级', 'output': '根据分析目标，将内容分为几个主要部分（如：细分板块跟踪、行业数据、市场行情、风险提示等），并明确各部分的信息展示优先级。', 'evaluation': '章节安排是否逻辑清晰，是否能有效引导读者从整体到细节逐步深入理解。', 'common_issues': '章节间逻辑关联性弱，或信息分布不平衡（如过多关注历史数据而忽视预测）。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，先概述整体趋势，再深入细分领域，最后总结核心结论与投资建议。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理数据与事实依据', 'output': '针对每个细分板块，收集最新的行业动态、公司财报、政策文件及宏观经济数据，并将其分类归档。', 'evaluation': '数据是否全面、准确且来源可靠，能否支持核心观点的论证。', 'common_issues': '数据陈旧或来源单一，缺乏代表性。', 'solutions': '优先使用权威数据库（如Wind、国家统计局）和一手资料，并标注数据时效性。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑与观点递进路径', 'output': '在每个细分板块中，按照‘现状描述→驱动因素分析→未来展望’的逻辑展开论述，同时注重定量与定性信息的平衡。', 'evaluation': '论证是否层层递进，是否能够自然引出核心结论。', 'common_issues': '论证跳跃性强，或忽略关键假设前提。', 'solutions': '为每个细分板块绘制逻辑图，确保每一步推导都有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和风险因素', 'output': '识别潜在风险点（如自然灾害、消费力恢复不及预期、宏观经济下行等），并在适当位置以独立章节或段落形式提出。', 'evaluation': '风险提示是否全面且具体，是否会影响核心结论的可信度。', 'common_issues': '风险因素被弱化或遗漏，导致报告显得过于乐观。', 'solutions': '在报告末尾设置专门的风险提示章节，并逐一列举可能影响结论的负面因素。'}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论与投资建议', 'output': '基于前述分析，提炼出明确的投资建议（如：推荐标的、关注方向等），并用简洁语言突出显示。', 'evaluation': '核心结论是否简明扼要且易于执行，是否能直接指导投资决策。', 'common_issues': '结论模糊或泛泛而谈，缺乏实际操作性。', 'solutions': '用表格或图表形式呈现重点覆盖股票的盈利预测与估值，直观展现推荐理由。'}, {'step': 7, 'action': '校验与优化表达方式', 'output': '检查报告的语言表述是否专业、流畅，图表是否清晰美观，格式是否统一规范。', 'evaluation': '报告是否具备专业性与易读性，是否能在短时间内抓住读者注意力。', 'common_issues': '语言冗长或术语堆砌，图表信息过载。', 'solutions': '邀请同行审阅反馈，优化文字表达；精简图表内容，仅保留关键信息。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:27:31", "modified_time": "2025-08-14 06:27:31", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "01f9b0e444294f97a03e8b465fb44796", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等金融分析任务，尤其是需要结合市场数据、政策动态和产业链信息进行综合判断的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '确定报告的核心主题（如光伏行业的市场表现及投资建议），并根据受众（如投资者或内部决策者）的需求设定优先级。', 'criteria_for_completion': '核心主题清晰且与受众需求高度匹配，能够回答关键问题（如市场趋势、投资机会、风险因素）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或偏离受众需求。', 'solutions': '通过初步调研和与利益相关者的沟通，明确核心问题和受众关注点。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '从权威来源（如Wind、Solarzoom、工信部公告等）获取定量数据（如价格走势、市场份额）和定性信息（如政策动态、行业新闻）。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面，来源可靠，且经过初步清洗和分类。', 'common_issues': '数据不完整或存在重复信息。', 'solutions': '建立数据收集清单，确保覆盖所有关键维度，并使用标准化模板记录数据来源和处理过程。'}, {'step': 3, 'action': '组织章节结构并分配内容权重', 'output': '按照逻辑顺序安排章节（如市场表现回顾→产业链分析→行业动态→风险提示→投资建议），优先展示核心结论和关键数据。', 'criteria_for_completion': '章节结构清晰，信息分布合理，核心结论突出且易于理解。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或信息堆砌。', 'solutions': '使用思维导图梳理各章节之间的逻辑关系，确保每部分内容服务于整体目标。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑并层层递进', 'output': '从历史数据出发，结合当前市场表现和政策动态，推导出未来趋势预测，并用图表和案例支持观点。', 'criteria_for_completion': '论证路径清晰，观点有数据支撑，且能有效回应潜在质疑。', 'common_issues': '论证缺乏深度或忽略反面观点。', 'solutions': '在每个关键论点后加入“假设检验”环节，考虑不同情景下的可能性，并补充相应数据或案例。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在定量分析（如价格走势、装机容量）的基础上，加入定性解读（如政策影响、技术突破），形成综合性结论。', 'criteria_for_completion': '定量与定性信息比例适当，能够互相补充说明。', 'common_issues': '过度依赖某一类信息导致分析失衡。', 'solutions': '制定信息配比规则，例如60%定量+40%定性，确保两者有机结合。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素并融入分析框架', 'output': '在分析过程中适时引入风险提示（如原材料价格波动、政策变化），并通过情景分析量化潜在影响。', 'criteria_for_completion': '风险因素被充分讨论，且与整体分析无缝衔接。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后。', 'solutions': '将风险提示嵌入各章节相关内容中，而非单独列出，增强关联性。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提供具体建议', 'output': '提炼全文核心观点，给出明确的投资建议（如关注N型产品占比高的企业），并附上实施路径。', 'criteria_for_completion': '结论简明扼要，建议可操作性强。', 'common_issues': '结论模糊或建议缺乏针对性。', 'solutions': '采用“结论-行动-预期结果”的三段式表述，确保建议清晰可行。'}, {'step': 8, 'action': '校对与优化呈现形式', 'output': '检查语言表达是否准确，图表是否直观易懂，格式是否统一。', 'criteria_for_completion': '报告无明显错误，视觉效果专业，便于阅读。', 'common_issues': '排版混乱或图表信息冗余。', 'solutions': '邀请同事进行交叉校对，重点关注图表标题、单位标注等细节。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:28:43", "modified_time": "2025-08-14 06:28:43", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "58c8b71826cf4deba3de6924c996eaec", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及大宗商品市场趋势预测等任务，尤其是需要结合宏观政策、供需结构、成本收益分析与价格波动的复杂金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和范围，定义核心问题', 'output': '清晰界定研究主题（如澳大利亚煤炭产业），确定分析维度（如政策影响、供需变化、成本结构等）。', 'criteria_for_completion': '目标是否具体且可量化，范围是否覆盖所有关键变量。', 'common_issues': '研究范围过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏针对性。', 'solutions': '通过初步文献调研和行业数据筛选，聚焦核心议题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，构建基础信息框架', 'output': '形成包含宏观经济数据、行业统计数据、企业财务指标及政策文件的完整数据库。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠且全面，能够支持后续章节展开分析。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，可能影响结论的准确性。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的公开数据，并对异常值进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构，按照逻辑递进安排内容顺序', 'output': '生成目录草稿，包括宏观背景、供需动态、成本与盈利分析、投资建议等模块。', 'criteria_for_completion': '章节之间逻辑连贯，逐步深入，便于读者理解。', 'common_issues': '章节间存在重复或脱节现象，削弱整体流畅性。', 'solutions': '在撰写前绘制思维导图，确保每个部分有独特贡献。'}, {'step': 4, 'action': '分析历史趋势与当前状况，突出关键驱动因素', 'output': '用图表展示过去20年的行业演变轨迹，结合定性和定量分析解释主要变化原因。', 'criteria_for_completion': '趋势描述准确，驱动因素分析透彻，能反映行业本质特征。', 'common_issues': '忽略次要但重要的细节，导致分析片面化。', 'solutions': '引入多视角对比方法，例如不同国家、不同时间段的横向比较。'}, {'step': 5, 'action': '评估未来风险与不确定性，提出情景假设', 'output': '识别潜在风险点（如政策调整、市场价格波动），并通过敏感性分析探讨其影响。', 'criteria_for_completion': '风险讨论具有前瞻性，情景假设合理且多样化。', 'common_issues': '忽视长期趋势下的短期扰动，导致预测过于乐观或悲观。', 'solutions': '结合专家访谈和模拟模型提升预测的科学性。'}, {'step': 6, 'action': '整合研究成果，提炼核心结论与投资建议', 'output': '总结行业现状与前景，推荐具体投资标的并附估值表。', 'criteria_for_completion': '结论简洁明了，投资建议具备操作性。', 'common_issues': '结论与前面分析脱节，显得突兀或缺乏依据。', 'solutions': '回溯前文论证过程，确保每条建议都有充分支撑。'}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告，确保语言表达精准、格式规范', 'output': '最终版研究报告，包括正文、图表、参考文献等内容。', 'criteria_for_completion': '报告无明显语法错误，图表美观易读，符合专业标准。', 'common_issues': '排版混乱或术语使用不当，降低报告可信度。', 'solutions': '邀请同行评审，利用工具检查格式一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:29:45", "modified_time": "2025-08-14 06:29:45", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6d0d5d94e73f407d9aee375092e0dbb1", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量与定性信息，且需提出明确投资建议的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和投资主题', 'output': '提炼出一个清晰的核心观点（如‘半导体维持高景气，看好模拟及存储左侧布局良机’），并围绕该主题构建分析框架。', 'completion_criteria': '核心观点具有明确的投资导向，并能贯穿整个报告；框架逻辑清晰，涵盖关键子领域（如半导体、消费电子、设备材料等）。', 'common_issues': '核心观点模糊或缺乏数据支持，导致后续分析偏离主题。', 'solutions': '通过团队讨论和初步数据分析验证核心观点的合理性，并确保与市场趋势一致。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构以突出优先级', 'output': '按照‘宏观背景→行业动态→细分领域分析→重点公司推荐’的顺序安排章节，确保信息展示从全局到局部逐步深入。', 'completion_criteria': '每章内容紧密围绕核心观点展开，信息分布合理，历史数据、当前状态和未来预测有机结合。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，或过多细节掩盖了核心结论。', 'solutions': '提前规划章节大纲，限制每个部分的篇幅比例，避免过度堆砌数据。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，形成论证链条', 'output': '使用行业数据（如硅晶圆出货量、资本开支增长）、公司财报、政策文件等定量信息，结合专家访谈、新闻事件等定性信息，逐层递进地支撑核心观点。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，数据来源可靠，定性信息补充了定量分析的不足。', 'common_issues': '数据陈旧或片面，定性信息主观性强，削弱了论证力度。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的最新数据，并在引用定性信息时注明具体来源和背景。'}, {'step': 4, 'action': '引入风险因素并进行情景假设', 'output': '在阐述正面观点的同时，识别潜在风险（如下游需求不及预期、地缘政治影响），并通过情景分析探讨多种可能性。', 'completion_criteria': '风险因素全面且有依据，情景假设合理，能够帮助投资者理解不确定性。', 'common_issues': '忽视负面因素或将风险描述得过于笼统，导致分析失衡。', 'solutions': '建立标准化的风险检查清单，确保覆盖主要变量（如宏观经济、政策变化、技术迭代）。'}, {'step': 5, 'action': '制定重点投资组合并附详细推荐理由', 'output': '列出具体的投资标的（如中芯国际、华虹半导体），并提供基于估值、盈利预测、行业地位等多维度的支持证据。', 'completion_criteria': '每只标的都有明确的买入逻辑，且与核心观点直接相关；估值模型透明，数据可追溯。', 'common_issues': '投资标的推荐缺乏量化依据，或与核心观点脱节。', 'solutions': '采用统一的估值方法（如PE、PS）对标的进行横向比较，并定期更新财务预测。'}, {'step': 6, 'action': '制作图表和可视化工具增强表达效果', 'output': '利用折线图、柱状图、表格等形式呈现关键数据（如股价走势、PE分位点），直观展示行业趋势和个股表现。', 'completion_criteria': '所有图表均配有简明注释，数据准确无误，视觉设计简洁专业。', 'common_issues': '图表复杂难懂，或数据标注不清晰。', 'solutions': '遵循‘一图一意’原则，只保留最核心的数据点，并用颜色区分重点信息。'}, {'step': 7, 'action': '撰写总结段落并重申核心结论', 'output': '在报告末尾用简洁语言概括核心观点、投资建议和风险提示，强化读者记忆。', 'completion_criteria': '总结段落精炼有力，与开头呼应，令读者快速抓住重点。', 'common_issues': '总结冗长或重复，未能有效提炼亮点。', 'solutions': '控制总结长度在1-2段内，仅保留最关键的信息。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 06:31:00", "modified_time": "2025-08-14 06:31:00", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "b689d778eb264a4a889c70a1aef5ea8b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等金融分析任务，尤其是需要综合定量与定性信息、涉及多维度数据整合和论证的复杂场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标与范围', 'output': '清晰界定研究主题的核心问题（如低空经济产业链结构、投融动态趋势），并确定所需覆盖的关键领域（政策、技术、市场、企业等）。', 'completion_criteria': '形成一份包含研究目标、主要章节安排及信息优先级排序的大纲。', 'common_issues': '目标过于宽泛或狭窄，导致后续内容难以聚焦。', 'solutions': '通过初步资料收集验证目标可行性，并根据反馈调整范围。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '设计一个层次分明的目录，确保各部分之间有自然递进关系，例如从宏观概览到细分赛道深入探讨再到具体案例分析。', 'completion_criteria': '目录能够体现整体叙事脉络，且每章标题均能直接回应核心研究问题。', 'common_issues': '章节划分不合理，出现重复或遗漏重要方面的情况。', 'solutions': '参考类似成功报告的结构，结合当前任务需求进行优化；邀请同行评审提供建议。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论', 'output': '在开篇用简洁语言概述最值得关注的趋势、发现或预测，辅以图表强化视觉效果。', 'completion Criteria': '读者能在5分钟内快速抓住全文重点。', 'common_issues': '核心结论被埋没在冗长背景描述中，影响阅读效率。', 'solutions': '采用“倒金字塔”写作方式，先呈现最关键成果，再逐步展开支持性细节。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '系统整理统计数据、政策文件、技术进展等内容，同时补充专家访谈、案例研究等定性材料，保证两者比例适当。', 'completion_criteria': '报告中的每个观点都有充分的数据支撑，同时避免过度堆砌数字而忽视洞察提炼。', 'common_issues': '信息失衡，可能偏重一方而削弱说服力。', 'solutions': '设立专门团队负责不同类型信息的采集与整合，定期检查内容配比是否合理。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '按照“现象-原因-影响-对策”的逻辑链条组织论述，使用因果分析、对比分析等方法增强说服力。', 'completion_criteria': '每一层论述都能为下一层提供坚实基础，最终得出令人信服的结论。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏连贯性。', 'solutions': '绘制逻辑图梳理思路，确保每一步推导都紧密衔接。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在讨论机遇的同时，及时揭示潜在风险（如政策不确定性、技术瓶颈），并通过情景模拟等方式量化其可能性与影响。', 'completion_criteria': '风险分析独立成节但又贯穿全文，不会孤立于其他部分。', 'common_issues': '风险提示滞后或流于表面，未能引起足够重视。', 'solutions': '建立标准化模板规范风险披露格式，并引入多方视角丰富分析维度。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对模糊地带，列出不同假设条件下的发展路径，并基于概率赋予权重，形成弹性预测。', 'completion_criteria': '报告展现出对未来变化的开放态度，同时具备操作性强的具体建议。', 'common_issues': '对不确定性避而不谈或处理草率，降低可信度。', 'solutions': '运用蒙特卡洛模拟等工具提升预测科学性；强调透明度，公开所有假设前提。'}, {'step': 8, 'action': '总结并提炼跨场景适用的经验框架', 'output': '归纳整体制作流程中的通用原则与技巧，形成可复用的方法论。', 'completion_criteria': '经验框架具有高度抽象性和普适性，能指导未来类似工作。', 'common_issues': '总结过于具体，难以迁移到新情境。', 'solutions': '反复测试框架在不同案例中的适应性，不断迭代优化。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:15:15", "modified_time": "2025-08-14 07:15:15", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f31eea33ad5c410ea18587dfe00a584d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场机会评估类任务，尤其是涉及全球市场分布、竞争格局和品牌出海策略的场景。它特别适合需要结合定量数据（如市场规模、渗透率）与定性洞察（如消费者偏好、竞争动态）进行综合判断的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和目标受众', 'output': '提炼出报告的核心观点，并确定目标受众的需求和关注点。例如，本报告明确了摩托车出口具备海外销量空间大、自主品牌产品力提升等稀缺属性，并针对投资者和行业从业者提供清晰的市场前景展望。', 'criteria_for_completion': '核心观点是否简洁明了且具有吸引力；目标受众需求是否被准确识别。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '核心观点过于宽泛或模糊', 'solution': '通过具体数据和案例支撑，确保观点精准且有说服力。'}, {'issue': '未能充分考虑目标受众背景', 'solution': '在撰写前调研目标受众的专业水平和兴趣点，调整语言和技术深度。'}]}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '根据逻辑顺序组织内容，先从宏观市场概况切入，再逐步聚焦到区域市场、细分领域和企业表现。例如，本报告首先呈现全球市场容量及渗透率，接着按欧洲、美洲、亚洲分区域展开，最后落脚于国产品牌的出海策略。', 'criteria_for_completion': '章节结构是否条理清晰，信息展示是否符合由总到分、由面到点的逻辑递进。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '信息堆砌无序，导致阅读困难', 'solution': '采用金字塔原理，将关键结论置于开头，用次级信息支持主论点。'}, {'issue': '过度偏重某一类型信息（如只强调定量而忽略定性）', 'solution': '平衡定量和定性内容，确保两者相辅相成。'}]}, {'step': 3, 'action': '收集并整合多源数据', 'output': '利用公开数据、历史记录和假设推算，形成对市场规模、竞争格局和趋势变化的全面描述。例如，本报告基于合理假设测算全球250cc+摩托车销量，并结合各国实际注册量验证模型合理性。', 'criteria_for_completion': '数据来源是否可靠，计算过程是否透明，结果是否能经受交叉验证。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不完整或存在偏差', 'solution': '引入多种数据来源进行对比，标注不确定性范围以提高可信度。'}, {'issue': '假设条件过于主观', 'solution': '详细说明假设依据，并与行业专家讨论以优化参数设定。'}]}, {'step': 4, 'action': '建立层层递进的论证路径', 'output': '通过逐层拆解问题，从整体市场到细分领域再到具体企业，逐步建立因果关系链。例如，本报告先分析全球市场总量，然后细化到欧洲、美洲、亚洲的具体国家和地区，最后聚焦于春风动力、隆鑫通用、钱江摩托三家企业的竞争力。', 'criteria_for_completion': '论证链条是否严密，每一步推导是否自然流畅。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证跳跃过大，缺乏中间环节', 'solution': '补充必要的过渡性内容，确保逻辑连贯性。'}, {'issue': '忽视潜在反例或矛盾现象', 'solution': '主动提及可能的异议，并提供解释或反驳。'}]}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素并给出应对建议', 'output': '在适当位置揭示潜在风险（如贸易摩擦、原材料价格波动），并提出缓解措施。例如，本报告在结尾部分列出四大主要风险，并提示投资者需关注国际环境变化。', 'criteria_for_completion': '风险提示是否全面且及时，解决方案是否具体可行。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险提示流于形式，未深入探讨', 'solution': '结合案例和数据分析风险发生的可能性及其影响程度。'}, {'issue': '缺乏可操作的应对策略', 'solution': '设计具体的行动指南，帮助决策者规避或降低风险。'}]}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并突出亮点', 'output': '在报告末尾再次强调核心发现，同时指出未来的增长潜力和战略方向。例如，本报告总结了中国品牌在海外市场加速扩张的趋势，并呼吁关注250cc+大排量车型的长期机会。', 'criteria_for_completion': '总结是否简明扼要且富有启发性，能否引导读者采取行动。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '总结冗长或重复正文内容', 'solution': '提炼精华内容，避免赘述，专注于传递独特价值主张。'}, {'issue': '缺少激励性的号召', 'solution': '加入前瞻性建议或行动指引，激发读者兴趣。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:21:32", "modified_time": "2025-08-14 07:21:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0bf4e30e880f40198b320c80f71f80bb", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势预测类的金融研究报告。尤其适合在政策驱动型行业（如化工、新材料等）中，结合宏观经济政策、行业发展动态和市场表现进行综合分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心主题与投资逻辑', 'output': \"定义报告的核心议题和投资逻辑框架，例如'反内卷'政策对供给侧的影响、AI和机器人需求的增长对化工新材料的拉动作用。\", 'criteria_for_completion': '核心议题清晰且与当前市场热点高度相关；投资逻辑能够串联起宏观政策、行业动态和个股表现。', 'common_issues': '主题过于宽泛或缺乏聚焦，导致后续分析难以深入。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈，精炼主题范围，确保议题具有实际指导意义。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理多维度数据', 'output': '整合定量数据（如价格、价差、涨跌幅）和定性信息（如政策解读、行业新闻），形成初步数据池。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面，包括但不限于宏观经济指标、行业供需数据、个股财务表现等；数据来源可靠且更新及时。', 'common_issues': '数据冗余或缺失关键变量，影响分析的完整性。', 'solutions': '建立标准化数据采集模板，定期检查数据质量，并补充第三方权威数据库。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以突出重点', 'output': '按照“宏观背景→行业动态→市场表现→投资建议”的逻辑组织章节内容，确保信息优先级合理分布。', 'criteria_for_completion': '章节安排符合读者认知路径，先呈现宏观背景和政策导向，再逐步细化至具体行业和个股分析；核心结论直观易懂。', 'common_issues': '章节顺序混乱或信息堆砌，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '提前规划目录框架，邀请同事或目标用户预览，根据反馈调整结构。'}, {'step': 4, 'action': '采用分层论证方法支持观点', 'output': \"从政策、供需、技术进步等多个角度层层递进，构建完整的论证链条。例如，'反内卷'政策如何推动供给侧改革，进而影响特定子行业的竞争格局。\", 'criteria_for_completion': '每个论点都有充分的数据或案例支撑，且逻辑连贯；风险提示部分适时出现，避免过度乐观。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强，缺乏过渡，使读者难以跟上思路。', 'solutions': '使用小标题或段落总结强化逻辑衔接，确保每一步推导自然流畅。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史回顾与未来展望', 'output': '结合历史数据分析当前市场状态，同时基于趋势预测提出前瞻性建议。例如，通过硅晶圆出货量的历史增长推测半导体材料需求潜力。', 'criteria_for_completion': '历史数据与未来预测比例适当，既不偏重回溯也不盲目乐观；预测依据充分且透明。', 'common_issues': '历史数据占比过高，掩盖了对未来机会的洞察；或预测缺乏依据，显得空洞。', 'solutions': '设定固定篇幅比例（如60%现状+40%展望），并引入专家访谈或模型验证增强可信度。'}, {'step': 6, 'action': '制定具体投资建议', 'output': '基于前述分析，筛选弹性较大板块及优势品种，提供明确的操作策略。例如，关注有机硅、膜材料等供给压缩弹性大的领域。', 'criteria_for_completion': '建议具体可行，包含标的名称、理由和潜在收益/风险；语言简洁明了，便于投资者快速决策。', 'common_issues': '建议模糊或过于笼统，无法直接落地执行。', 'solutions': '增加附录部分详细列出推荐标的的基本面数据和估值区间，提高实用性。'}, {'step': 7, 'action': '审慎处理不确定性和风险因素', 'output': '在合适位置（如章节末尾或独立章节）系统阐述可能的风险点，例如地缘政治波动、下游需求疲软等。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且客观，涵盖政策、市场和技术等多个层面；表述语气中立，避免引发恐慌情绪。', 'common_issues': '风险提示过于简略或被忽视，降低报告的专业性。', 'solutions': '设置专门团队负责风险评估模块，确保其独立性和完整性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:23:03", "modified_time": "2025-08-14 07:23:03", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "31d0f60d28424c2d9d7e5b88d9298565", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济趋势解读等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，进行多维度评估并提出投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点和研究目标', 'output': '形成清晰的核心观点，概述研究背景、主要结论及投资建议。', 'completion_criteria': '核心观点应能够用一句话概括，并能直接指导后续章节内容的展开；投资建议需具体且可操作。', 'common_issues': '核心观点模糊或过于宽泛，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '在撰写初期反复推敲核心观点，确保其简洁有力，并贯穿全文。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，划分信息优先级', 'output': '构建逻辑清晰的目录结构，将信息分为宏观背景、行业分析、具体标的推荐等部分。', 'completion_criteria': '各章节之间有明确的递进关系，信息展示顺序符合“从整体到局部”的原则，核心结论在开头和结尾均得到强调。', 'common_issues': '章节安排杂乱无章，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '遵循“总-分-总”结构，先概述全局，再深入细节，最后总结归纳。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '生成包含历史数据、预测模型、政策导向、市场趋势等内容的综合数据集。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，且通过图表形式直观呈现关键指标。', 'common_issues': '数据不完整或缺乏权威性，影响分析可信度。', 'solutions': '优先选择官方统计机构或知名咨询公司的数据，并注明数据来源。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑，层层递进支持核心观点', 'output': '运用对比分析法（如中日消费社会对比）、趋势外推法（如灵活用工市场规模预测）等工具，逐步推导出核心结论。', 'completion_criteria': '每个论点都有充分的数据支撑，且不同论点之间存在内在联系，共同服务于核心观点。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强，论据不足以支撑论点。', 'solutions': '采用“假设-验证”模式，逐一检验每个论点的合理性，并补充相关数据或案例。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险提示，平衡不确定性', 'output': '在报告中明确列出潜在风险因素，并说明这些风险对投资决策的影响。', 'completion_criteria': '风险提示既不过于笼统也不过于悲观，而是基于实际数据和合理推测。', 'common_issues': '忽视风险提示或将其置于次要位置，削弱报告的客观性。', 'solutions': '在每项投资建议后立即附上对应的风险提示，确保投资者充分了解可能的负面后果。'}, {'step': 6, 'action': '提炼投资建议，突出可执行性', 'output': '针对不同行业或标的，提供具体的买入/持有评级、估值区间及业绩预测。', 'completion_criteria': '投资建议具备明确的时间框架和量化指标，便于投资者参考。', 'common_issues': '投资建议过于理论化，缺乏实际操作价值。', 'solutions': '结合财务数据和市场动态，给出详细的盈利预测和估值依据。'}, {'step': 7, 'action': '校验与优化报告内容', 'output': '完成最终版本的报告，确保语言精炼、格式规范、图表清晰。', 'completion_criteria': '报告内容准确无误，所有引用数据均已注明来源，且整体阅读体验流畅。', 'common_issues': '语法错误、排版混乱或图表标注不清。', 'solutions': '设置专门的校对环节，邀请同事或外部专家审阅报告，发现并修正问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:24:24", "modified_time": "2025-08-14 07:24:24", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "54cf2241f6454a8caaa534f0f843bfe0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及政策驱动型市场机会评估等任务。尤其适合需要结合宏观政策、行业竞争格局、企业成本优势和风险因素的综合分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题与核心问题，梳理相关背景信息。', 'output': '形成清晰的研究目标，例如‘反内卷背景下纯碱行业的投资机会’，并确定需回答的核心问题（如产能分布、供需关系、政策影响等）。', 'completion_criteria': '研究目标和核心问题是否具体化，是否能指导后续数据分析。', 'common_issues': '研究问题过于宽泛或模糊，可能导致分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通或参考已有研究报告，细化研究范围和目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理行业数据，包括历史数据、当前状态及未来预测。', 'output': '生成关键数据图表，如产能分布图、开工率趋势图、价格走势等，并标注数据来源。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且准确，图表清晰展示关键趋势，便于后续分析。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠，导致结论可信度下降。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的数据（如Bloomberg、百川盈孚），并对数据进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '分析行业供给与需求格局，重点突出集中度、产能结构和政策影响。', 'output': '输出行业供给端（如CR5、老旧装置占比）和需求端（如下游应用领域）的关键指标及趋势分析。', 'completion_criteria': '是否清楚揭示了行业现状及其驱动因素，逻辑是否连贯。', 'common_issues': '忽略政策或技术变革对行业的影响，导致分析片面。', 'solutions': '结合政策法规解读行业变化，关注新技术或工艺对传统模式的冲击。'}, {'step': 4, 'action': '评估行业内企业的竞争优势，特别是成本结构和技术路径。', 'output': '对比不同工艺路线的成本、能耗和环保表现，识别具备长期竞争力的企业。', 'completion_criteria': '是否能够量化不同企业的优势，并提供支持性证据（如天然碱法 vs 合成法）。', 'common_issues': '仅定性描述而缺乏定量支持，结论说服力不足。', 'solutions': '引入历史成本数据和第三方评测结果，强化论证的客观性。'}, {'step': 5, 'action': '提出投资建议，筛选具备潜力的标的公司。', 'output': '推荐重点关注的上市公司，附带其核心竞争力、扩产计划及潜在风险。', 'completion_criteria': '建议是否基于充分的数据和逻辑支撑，是否具有可操作性。', 'common_issues': '建议过于笼统或缺乏针对性，难以落地。', 'solutions': '结合具体财务指标、项目进展和行业地位，精准锁定优质标的。'}, {'step': 6, 'action': '识别和披露主要风险因素，确保分析的全面性和审慎性。', 'output': '列出可能影响行业或标的表现的风险点（如原材料价格波动、政策调整等），并说明应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示是否系统化，是否涵盖所有重大不确定性。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未能深入探讨潜在后果。', 'solutions': '从多维度（宏观经济、行业周期、企业运营）出发，构建完整的风险矩阵。'}, {'step': 7, 'action': '组织报告结构，合理安排章节顺序以优化信息传递效率。', 'output': '形成逻辑清晰、层次分明的报告文档，包含摘要、正文、图表和附录。', 'completion_criteria': '报告是否易于理解，核心结论是否突出且令人信服。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，先概述全局再逐步展开细节，最后总结核心观点。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:25:43", "modified_time": "2025-08-14 07:25:43", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "bebe3e745d0b40b8ab6d2e238fd8b6cd", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、市场动态更新、投资标的分析或风险评估报告等需要结合定量与定性分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确时间范围和事件背景', 'output': '简短概述分析的时间范围和核心事件（如本周风电招中标情况）。', 'completion_criteria': '确保背景信息简洁明了，能够快速让读者理解分析的上下文。', 'common_issues': ['背景信息过于冗长，导致重点模糊。', '缺乏明确的时间范围，使分析显得无序。'], 'solutions': ['限制背景描述在3-4句话内，直击核心。', '使用清晰的时间标记（如‘2025年7月28日-8月1日’）。']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量数据', 'output': '按主题分类整理核心数据（如招标规模、中标规模、价格分布等），并制作表格或图表辅助展示。', 'completion_criteria': '数据完整且准确，表格清晰易读，能快速传递关键信息。', 'common_issues': ['数据来源不明确或数据不完整。', '表格设计复杂，难以快速理解。'], 'solutions': ['标注数据来源，确保透明性。', '简化表格设计，突出关键指标（如中标均价、最高/最低单价）。']}, {'step': 3, 'action': '分析数据并提炼趋势', 'output': '从数据中提炼关键趋势（如价格波动、区域分布、开发商偏好等），并用简洁语言总结。', 'completion_criteria': '趋势总结应基于数据，逻辑清晰，避免主观臆断。', 'common_issues': ['趋势总结过于笼统，缺乏数据支撑。', '忽略异常值或特殊情况。'], 'solutions': ['每条趋势总结都需引用具体数据支持。', '单独列出异常值并解释其可能原因。']}, {'step': 4, 'action': '结合趋势提出投资建议', 'output': '根据数据分析结果，提出具体的行动建议（如关注特定领域或企业）。', 'completion_criteria': '建议应具体可行，与前面的数据分析逻辑一致。', 'common_issues': ['建议过于宽泛，缺乏针对性。', '建议与数据分析脱节，显得突兀。'], 'solutions': ['确保建议与数据分析紧密相关，避免空泛表述。', '列举具体标的或领域，增强实用性。']}, {'step': 5, 'action': '识别并披露风险因素', 'output': '列出可能影响结论的风险因素（如政策风险、市场波动），并简要说明其潜在影响。', 'completion_criteria': '风险提示全面且客观，不影响核心结论的权威性。', 'common_issues': ['风险提示过于简单，缺乏说服力。', '风险提示过长，削弱投资建议的吸引力。'], 'solutions': ['每项风险提示均需附带具体说明和可能后果。', '控制风险提示篇幅，保持与投资建议的平衡。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:27:41", "modified_time": "2025-08-14 07:27:41", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3a3095fb18c445638ef8991f62e91aa0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势预测等金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据进行综合评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心主题（如儿童彩妆市场），并列出关键问题（市场规模、供需状况、竞争格局及未来趋势）。', 'evaluation_criteria': '是否能用一句话概括分析目标，并确保所有后续章节围绕该目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solution': '在初始阶段反复确认目标，并通过小组讨论或客户反馈验证方向。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '设计目录，分为背景、现状、竞争、趋势四大模块，确保信息从宏观到微观逐步递进。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合‘由浅入深’原则，且每个部分都有明确的子目标支持整体目标。', 'common_issues': '章节之间存在重复内容或逻辑断层。', 'solution': '绘制思维导图，检查各章节间的逻辑衔接，并删除冗余部分。'}, {'step': 3, 'action': '收集并筛选定量与定性数据', 'output': '整理市场规模、增长率、品牌排名等定量数据，同时搜集消费者偏好、政策法规等定性信息。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠，且覆盖了历史、现状和预测三个时间维度。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响结论可信度。', 'solution': '使用多渠道交叉验证数据，并标注最新更新日期以提高透明度。'}, {'step': 4, 'action': '建立多维度评估模型', 'output': '针对竞争格局，设计基于销售额、均价等指标的品牌评估体系，量化市场竞争态势。', 'evaluation_criteria': '评估模型是否客观公正，能够准确反映不同品牌的相对优势。', 'common_issues': '评估维度单一，无法全面体现品牌综合实力。', 'solution': '引入更多相关变量（如用户满意度、创新力），并通过敏感性测试优化权重分配。'}, {'step': 5, 'action': '突出核心结论并提出行动建议', 'output': '总结市场规模增长驱动因素、竞争格局变化规律及未来发展趋势，形成简明扼要的结论。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否直击要害，且附带具体的执行建议供决策参考。', 'common_issues': '结论过于笼统，缺乏实际指导意义。', 'solution': '将结论细化为可操作步骤，并结合案例说明其落地可行性。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理不确定性', 'output': '分析潜在风险（如监管趋严、市场竞争加剧），并探讨多种可能性及其应对策略。', 'evaluation_criteria': '是否充分考虑了内外部环境变化对结论的影响，并提供了灵活的解决方案。', 'common_issues': '忽略极端情景假设，导致方案鲁棒性不足。', 'solution': '采用情景分析法模拟不同结果，并为每种情景制定备选计划。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:29:02", "modified_time": "2025-08-14 07:29:02", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "caa103f83de44b64a1e2a126aa5b43fe", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及战略咨询报告等任务，特别是需要结合定量与定性信息评估复杂业务场景的金融分析工作。例如：药物开发投资回报率分析、供应链整合价值评估、跨阶段项目风险收益建模等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标和受众', 'output': '清晰定义报告的核心目标（如量化单一供应商整合模式的价值）及主要受众（如制药公司决策者、投资者等）。', 'completion_criteria': \"能够用一句话回答核心问题，例如'我们希望证明单一供应商整合模式如何提高药物开发效率和投资回报率'。\", 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构松散。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认目标，并确保所有内容围绕目标展开。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '设计一个从背景到结论逐步递进的章节架构，包括执行摘要、挑战描述、方法论、数据分析、案例研究和结论。', 'completion_criteria': '每个章节都有明确的目的，且逻辑链条完整，读者能轻松理解从问题到解决方案的推导过程。', 'common_issues': '章节安排不连贯，导致信息割裂或重复。', 'solutions': '使用思维导图或提纲工具验证章节间的逻辑关系，确保信息流动自然。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示关键结论', 'output': '在执行摘要中突出核心发现（如投资回报率增长、净现值收益等），并以图表形式直观呈现。', 'completion_criteria': '读者能在5分钟内快速抓住报告的核心价值主张。', 'common_issues': '将关键结论埋藏在细节中，影响阅读体验。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现最重要的结论，再补充支持性数据和分析。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合历史数据（如行业基准）、预测模型（如eNPV分析）和定性洞察（如客户案例），全面支持观点。', 'completion_criteria': '每项主张都有充分的数据支撑，同时避免过度依赖单一类型的信息。', 'common_issues': '定量信息过多导致枯燥，或定性信息缺乏数据佐证显得主观。', 'solutions': '为每个定量指标配以简短解释，为定性内容提供具体案例或引用权威来源。'}, {'step': 5, 'action': '建立层层递进的论证路径', 'output': '从行业痛点（如成本高、效率低）入手，过渡到解决方案（如单一供应商整合模式），并通过财务模型和敏感性分析验证其价值。', 'completion_criteria': '论证过程环环相扣，没有跳跃式推理，且每一步都建立在前一步的基础上。', 'common_issues': '论证链条断裂，或未能有效回应潜在质疑。', 'solutions': '提前识别可能的反对意见，在适当位置加入反驳或补充说明。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在讨论后期开发阶段优势时引入风险因素（如市场条件波动），并通过敏感性分析证明方案的稳健性。', 'completion_criteria': '风险因素被合理融入整体叙事，而非单独列出显得突兀。', 'common_issues': '忽略风险或处理不当，使分析显得片面。', 'solutions': '始终从正面角度讨论风险，强调解决方案如何缓解这些风险。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过敏感性分析和多情景模拟，展示不同假设条件下的结果范围，增强分析的可信度。', 'completion_criteria': '读者能够理解即使在最不利条件下，方案仍具备一定优势。', 'common_issues': '未充分考虑极端情况，导致分析不够严谨。', 'solutions': '选择代表性强的情景进行测试，确保覆盖主要变量的变化区间。'}, {'step': 8, 'action': '总结并引导行动', 'output': '在结论部分重申核心价值主张，并提供具体的下一步建议（如联系团队了解详情）。', 'completion_criteria': '读者不仅理解了分析内容，还知道接下来该做什么。', 'common_issues': '结尾草率收场，缺乏行动号召力。', 'solutions': '设计明确的CTA（Call to Action），并附上联系方式或资源链接。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:30:38", "modified_time": "2025-08-14 07:30:38", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3bced880cad4435bb0260bb1759a0ce6", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场动态跟踪类的金融分析任务，尤其适合需要结合定量与定性信息、历史数据与未来预测、市场热点与潜在风险的综合性报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心投资主题', 'output': '清晰定义报告的核心主题（如：创新药赛道进展）和投资逻辑（如：IO2.0赛道的BD出海潜力），并确定关键问题（如：哪些公司具备BD出海潜力？下半年催化事件有哪些？）。', 'evaluation': '判断是否完成得好：核心主题是否聚焦，是否能够通过标题和投资要点快速传达给读者。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续章节缺乏逻辑连贯性。', 'solutions': '通过头脑风暴和团队讨论，提炼出最具市场吸引力和投资价值的主题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构，分配信息优先级', 'output': '按照“行情回顾→配置思路→重点赛道分析→产业动态→风险提示”的逻辑顺序组织内容，确保信息展示从宏观到微观、从整体到局部逐步展开。', 'evaluation': '判断是否完成得好：章节之间是否有逻辑递进关系，核心结论是否在前几部分突出展现。', 'common_issues': '章节安排杂乱无章，导致重要信息被埋没或不易理解。', 'solutions': '采用金字塔原理，将最重要的信息放在最前面，并用图表和数据支撑关键观点。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '整合历史财务数据、临床试验结果、市场表现、政策动态等多维度信息，形成支持论点的数据基础。例如，使用SW医药生物指数涨幅、个股涨跌幅、ORR/DCR等临床指标。', 'evaluation': '判断是否完成得好：数据是否全面、准确且相关性强，是否能有效支撑观点。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，无法反映当前市场状况。', 'solutions': '建立标准化数据采集流程，优先选择权威公开渠道（如Wind、ASCO会议摘要）。'}, {'step': 4, 'action': '设计论证路径，分层递进建立观点', 'output': '通过“现状描述→趋势分析→案例佐证→未来展望”的方式层层推进，确保每个观点都有充分的事实依据。例如，在阐述IO2.0赛道时，先介绍全球首款PD-1三抗CS2009的分子设计优势，再列举其临床前和临床数据。', 'evaluation': '判断是否完成得好：论证是否严密，是否存在跳跃式推导或逻辑漏洞。', 'common_issues': '论据不足或偏离主题，导致说服力下降。', 'solutions': '每段落设置小结句，确保论点与论据一一对应，避免冗余信息干扰主线。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '合理分配定量数据（如股价涨跌幅、临床试验ORR）、定性分析（如技术平台优势）、历史回顾（如上半年板块表现）和未来预测（如下半年催化事件）的比例，使报告兼具深度与广度。', 'evaluation': '判断是否完成得好：各类信息是否均衡分布，是否兼顾短期波动与长期趋势。', 'common_issues': '过度依赖某类信息（如仅关注历史数据而忽略未来预测），导致视角单一。', 'solutions': '制定信息比例分配表，确保各部分内容占比适中。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素并融入整体框架', 'output': '在正文最后部分系统梳理潜在风险（如研发失败、竞争加剧、地缘政治风险），并将其与前期分析相呼应，增强报告的客观性和可信度。', 'evaluation': '判断是否完成得好：风险提示是否全面且具体，是否与前期分析内容关联紧密。', 'common_issues': '风险提示流于形式，缺乏针对性和实操性。', 'solutions': '针对不同细分领域分别列出具体风险项，并提供应对策略建议。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化材料，优化信息呈现', 'output': '为关键数据和结论设计直观易懂的图表（如股价走势图、临床试验结果表格），并标注核心发现，提升阅读体验。', 'evaluation': '判断是否完成得好：图表是否简洁明了，是否能帮助读者快速抓住重点。', 'common_issues': '图表过多或过于复杂，反而分散注意力。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，确保每张图表只表达一个核心信息。'}, {'step': 8, 'action': '撰写投资建议和总结', 'output': '基于前述分析，提炼出具体的配置思路和推荐标的（如：关注ADC、双抗赛道；重点跟踪药明合联、映恩生物-B等公司），并明确预期收益和时间窗口。', 'evaluation': '判断是否完成得好：投资建议是否切实可行，是否与分析过程一致。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际，缺乏操作性。', 'solutions': '结合客户反馈和市场调研，细化投资建议的具体实施步骤。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:32:24", "modified_time": "2025-08-14 07:32:24", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "910318f52a8347b59d45627551c9360d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于跨境电商行业趋势分析、市场动态评估、竞争格局研究等需要深度数据整合与洞察生成的任务，也可扩展至其他领域的行业研究报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众需求，定义核心主题及关键问题。', 'output': \"清晰的报告范围说明文档，如本次报告围绕'2025年上半年跨境电商行业趋势'展开，并划分为行业发展概览、大事记、图解分析、市场趋势四大模块。\", 'completion_criteria': '报告结构初稿完成，涵盖所有主要议题（如区域市场、消费行为、平台动态等），并获得团队内部确认。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，可能导致内容冗长且缺乏重点。', 'solutions': '通过头脑风暴与利益相关者沟通，聚焦于最能反映行业变化的关键领域。'}, {'step': 2, 'action': '收集多维度数据，包括定量（如市场规模、增长率）和定性信息（如政策解读、消费者偏好），确保覆盖全面。', 'output': '一份完整的数据清单，包含来源、时间跨度、统计方法等元数据，例如中国海关进出口数据、Statista电商收入预测、平台财报等。', 'completion_criteria': '数据验证无误，逻辑一致；能够支持后续章节所需的所有论证点。', 'common_issues': '数据更新不及时或来源不可靠，影响结论可信度。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的最新数据，同时标注数据时效性和潜在局限性。'}, {'step': 3, 'action': '设计报告结构，按总分原则组织内容，从宏观到微观逐步深入，确保信息展示有条理。', 'output': '详细的目录框架，包括各部分标题、子标题及其对应的页码分配，例如‘行业发展概览’下设‘中国跨境电商市场’‘区域电商市场’‘消费市场变化’三个子章节。', 'completion_criteria': '章节间逻辑连贯，信息分布平衡合理，且符合读者阅读习惯。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致重要信息被埋没或重复。', 'solutions': '采用金字塔原理构建内容层次，先呈现总体趋势再细化至具体案例。'}, {'step': 4, 'action': '撰写正文，结合数据分析提出观点，并使用图表辅助说明复杂概念或数据关系。', 'output': '完整章节内容，每部分均以简短引言开头，随后用数据和事实支撑论点，最后总结关键发现，例如北美电商增速放缓的原因分析。', 'completion Criteria': '文字表达准确流畅，图表设计直观易懂，能够有效传递核心信息。', 'common_issues': '文字堆砌过多，缺乏可视化工具降低理解难度。', 'solutions': '精炼文字，善用柱状图、折线图等可视化手段突出数据对比。'}, {'step': 5, 'action': '嵌入风险提示和不确定性讨论，适时引入多种可能性假设，避免单一视角误导决策。', 'output': '专门段落或注释，针对特定事件（如关税政策调整）进行情景模拟分析，例如‘中美双边贸易额下降9.3%对跨境商家的影响’。', 'completion_criteria': '风险因素表述客观中立，提供应对策略建议而非单纯预警。', 'common_issues': '忽视负面因素或过度强调乐观预期，削弱报告公信力。', 'solutions': '基于历史数据推演未来可能路径，同时引用专家意见增强说服力。'}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论，形成行动指南，帮助读者快速抓住重点。', 'output': '摘要或执行摘要，概括报告主要内容及主要建议，例如‘下半年重点关注欧洲市场机会’‘优化物流成本控制策略’等。', 'completion_criteria': '结论高度凝练，语言简洁明了，直接服务于决策需求。', 'common_issues': '结论空洞或脱离实际，难以指导实践。', 'solutions': '基于前文分析提炼出可落地的具体措施，避免泛泛而谈。'}, {'step': 7, 'action': '审校与润色，检查语法错误、格式统一性以及数据准确性。', 'output': '最终版PDF文件，页面布局整洁美观，所有引用资料注明来源。', 'completion_criteria': '无明显错漏，整体风格专业严谨，满足发布标准。', 'common_issues': '细节疏忽导致品牌形象受损，如拼写错误或图片模糊。', 'solutions': '由多人交叉校对，借助自动化工具提升效率。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:34:12", "modified_time": "2025-08-14 07:34:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3984e32795284f8ea3ab85819f290d65", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、投资标的筛选与推荐等金融分析任务，尤其在政策法规变动对行业产生重大影响时最为适用。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心目标（如政策解读、市场供需分析、投资建议），并列出需要解答的关键问题。', 'completion_criteria': '目标明确且具体，关键问题覆盖全面，能直接指导后续章节安排。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或与利益相关方沟通，确保目标与实际需求一致。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关信息', 'output': '汇总政策法规原文、行业数据、历史案例、专家观点等多维度信息，并进行初步分类。', 'completion_criteria': '信息来源权威可靠，涵盖定量和定性数据，能够支持后续分析。', 'common_issues': '信息不完整或过时，可能导致结论偏差。', 'solutions': '优先使用官方文件和权威数据库，必要时补充专家访谈或第三方研究报告。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配信息优先级', 'output': '根据逻辑递进关系安排章节顺序，先介绍背景事件，再分析政策影响，最后提出投资建议和风险提示。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息展示顺序符合读者认知习惯，核心结论突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致信息传递效率低下。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，确保开头引入背景，中间深入分析，结尾总结结论并提出行动建议。'}, {'step': 4, 'action': '展开政策解读和行业影响分析', 'output': '逐条解读政策条款，结合行业现状分析其潜在影响，并用定量数据（如产能变化）和定性判断（如管理趋势）支持观点。', 'completion_criteria': '政策解读全面准确，影响分析逻辑严密，数据与观点匹配。', 'common_issues': '政策解读过于表面化，缺乏深度分析。', 'solutions': '对比新旧政策差异，引用具体案例说明影响，避免空泛描述。'}, {'step': 5, 'action': '构建供需分析和价格预测模型', 'output': '基于历史数据和当前市场动态，建立供需平衡表，预测未来价格走势，并标注关键驱动因素。', 'completion_criteria': '模型假设合理，预测结果有据可依，与实际情况吻合度高。', 'common_issues': '模型过于复杂或脱离实际，导致预测不可信。', 'solutions': '简化模型输入变量，注重敏感性分析，确保结果稳健性。'}, {'step': 6, 'action': '筛选和推荐投资标的', 'output': '根据政策影响和市场前景，筛选具备竞争优势的公司，提供详细的投资逻辑和估值分析。', 'completion_criteria': '推荐标的逻辑清晰，估值合理，与政策和市场分析一致。', 'common_issues': '推荐标的缺乏差异化，投资逻辑不充分。', 'solutions': '结合公司基本面、成长性和市场情绪，多维度评估投资价值。'}, {'step': 7, 'action': '识别和披露风险因素', 'output': '系统梳理可能的风险点（如政策变化、市场需求波动等），并在报告中明确提示。', 'completion_criteria': '风险提示全面、客观，不影响整体结论的可信度。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或隐藏在细节中，未能引起重视。', 'solutions': '将风险提示单独列为章节，用具体案例说明潜在影响。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结和行动建议', 'output': '提炼核心结论，明确投资者应采取的具体行动（如买入、持有或规避），并附上分析师联系方式。', 'completion_criteria': '总结简洁有力，行动建议具体可行，便于决策参考。', 'common_issues': '总结冗长或缺乏操作性，无法直接指导行动。', 'solutions': '聚焦关键结论，避免重复细节，用清晰语言表达行动建议。'}, {'step': 9, 'action': '校对和优化报告格式', 'output': '检查报告内容的准确性、语言表达的专业性和图表的美观性，确保最终版本无错误。', 'completion_criteria': '报告内容无误，排版规范，适合对外发布。', 'common_issues': '格式不统一或存在低级错误，影响专业形象。', 'solutions': '多人交叉校对，使用模板统一格式，确保一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:35:19", "modified_time": "2025-08-14 07:35:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f99353f95b4c49598881e5dedce63173", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量与定性信息的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '一份简短的问题定义文档，包括分析的核心主题、目标受众及其关注点。', 'completion_criteria': '能够清晰回答‘为什么要写这份报告’以及‘谁会阅读它’。', 'common_issues': ['目标模糊导致内容散乱'], 'solutions': ['与利益相关方沟通确认需求；设定SMART目标']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关信息', 'output': '按主题分类的数据表/资料库，包含定量数据（如财务指标、统计数据）和定性信息（如专家观点、政策文件）。', 'completion_criteria': '所有引用信息来源可靠，覆盖全面且无遗漏。', 'common_issues': ['数据过时或不可靠', '信息冗余'], 'solutions': ['优先选择权威渠道；剔除重复或低价值信息']}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架与章节结构', 'output': '一个初步的大纲，列出各章节标题及其主要讨论点。', 'completion_criteria': '大纲逻辑清晰，各章节之间有明确的过渡关系。', 'commonissues': ['结构松散或过于复杂'], 'solutions': ['遵循‘总-分-总’模式；控制层级不超过三级']}, {'step': 4, 'action': '撰写初稿并突出核心结论', 'output': '一份完整的初稿，每章开头均包含核心结论，随后是支持性论据。', 'completion_criteria': '读者能通过快速浏览得出主要观点。', 'common_issues': ['论据不足或偏离主题'], 'solutions': ['逐段检查是否紧扣主旨；增加图表辅助说明']}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '调整后的报告，确保数据与分析比例适当，历史与预测信息互为补充。', 'completion_criteria': '没有过多依赖某类信息，整体内容丰富多样。', 'common_issues': ['数据堆砌或缺乏深度分析'], 'solutions': ['引入案例研究；加入行业专家访谈']}, {'step': 6, 'action': '识别并阐述风险因素', 'output': '新增的风险提示部分，列举潜在挑战及应对策略。', 'completion_criteria': '风险描述客观中立，不掩盖正面论点。', 'common_issues': ['忽略重要风险或表述不当'], 'solutions': ['参考同行报告；咨询风控团队']}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化表达', 'output': '最终版本报告，语言简洁流畅，格式统一规范。', 'completion_criteria': '无语法错误，所有术语解释清楚，适合目标受众理解。', 'common_issues': ['行文晦涩难懂', '格式混乱'], 'solutions': ['请非专业人士试读；使用模板统一排版']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:37:01", "modified_time": "2025-08-14 07:37:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "65a210a37e5147a5a5efb4047e4ed917", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、可持续发展评估以及绿色金融相关报告的制作。尤其适合需要结合定量与定性分析，同时涉及复杂价值链和多利益相关方协作的情景，例如脱碳路径设计、ESG报告编制或产业链协同优化。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和受众需求', 'output': '定义清晰的研究问题（如制浆造纸行业的脱碳路径），并确定核心受众（如政策制定者、企业高管或投资者）。', 'completion_criteria': '确保研究问题具体且聚焦，并能够满足目标受众的信息需求。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构松散。', 'solutions': '通过前期调研和与利益相关方沟通，不断细化研究范围和重点。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '按照“引言→现状分析→挑战与机遇→解决方案→案例启示→展望与建议”的顺序组织内容。', 'completion_criteria': '每个章节有明确的主题，且各部分之间逻辑连贯，无明显信息重复或遗漏。', 'common_issues': '章节间缺乏过渡或层次感，读者难以理解整体脉络。', 'solutions': '使用小标题、图表和总结段落强化结构化表达，确保每部分内容紧密衔接。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论', 'output': '在开头部分直接呈现关键发现（如制浆造纸行业碳排放占比及主要来源），并通过视觉化手段（如图表）突出显示。', 'completion_criteria': '核心结论易于识别，且能快速抓住读者注意力。', 'commonissues': '过多背景铺垫掩盖了核心观点。', 'solutions': '采用倒金字塔写作法，将最重要的信息放在最前面，辅以简洁有力的数据支持。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合统计数据（如市场规模增长率）、技术细节（如CCUS应用）和专家意见（如国际脱碳案例），形成全面视角。', 'completion_criteria': '定量数据准确可靠，定性分析深入透彻，两者相辅相成。', 'common_issues': '偏重某一类信息，导致分析失衡。', 'solutions': '预先分配不同类型信息的比例，并根据实际需要灵活调整。'}, {'step': 5, 'action': '逐层递进建立论证逻辑', 'output': '从宏观趋势（如全球气候变化挑战）到微观实践（如企业节能改造），逐步展开分析，确保每一层都为下一层提供支撑。', 'completion_criteria': '论证过程条理分明，读者可以轻松跟随思路推进。', 'common_issues': '跳跃式论述使逻辑断裂。', 'solutions': '利用流程图或思维导图梳理论证路径，确保每一步都有据可依。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素', 'output': '在讨论挑战时详细阐述潜在风险（如供应链中断、技术成本高企），并提出应对策略。', 'completion_criteria': '风险描述客观中立，解决方案切实可行。', 'common_issues': '忽视风险或仅简单提及，缺乏实质性探讨。', 'solutions': '设立专门的风险管理模块，系统化地识别、评估和缓解风险。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过情景模拟（如不同减排路径的效果对比）和敏感性分析（如能源价格波动对成本的影响），探索多种未来场景。', 'completion_criteria': '不确定性被充分考虑，且提供了适应性强的行动指南。', 'common_issues': '假设条件过于理想化，忽略外部环境变化。', 'solutions': '定期更新模型参数，保持灵活性以应对新情况。'}, {'step': 8, 'action': '提炼跨任务复用的经验框架', 'output': '总结出一套通用方法论（如“全产业链协同减碳”模式），供其他类似项目参考。', 'completion_criteria': '框架具备高度适用性，能在不同场景下有效实施。', 'common_issues': '经验总结流于表面，缺乏操作性。', 'solutions': '邀请多方参与验证，确保框架既理论扎实又实践可行。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:38:31", "modified_time": "2025-08-14 07:38:31", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9188342e9c964fb6954f801cdff340b2", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、房地产市场趋势预测等任务，尤其是需要结合定量数据与定性分析，并评估政策变革对市场结构和参与者行为的长期及短期影响的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题与目标', 'output': '形成清晰的研究问题和目标，例如：现房销售制度的历史演变、现状及未来影响。', 'criteria_for_completion': '研究问题需具体且可操作，能够直接指导后续章节安排；目标应涵盖政策背景、市场现状、案例分析及未来展望。', 'common_issues': '研究范围过于宽泛或模糊，导致后续章节难以聚焦。', 'solutions': '在初期阶段通过团队讨论或专家咨询，确认核心研究问题和边界。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与文献', 'output': '形成完整的数据集（如现房销售占比、价格差异等）和政策文件汇编（如海南现房销售政策）。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面，来源权威可靠；文献包括政策法规、行业报告及学术研究，且内容相关性强。', 'common_issues': '数据不完整或过时，文献缺乏权威性或时效性。', 'solutions': '优先选择官方统计机构、政府网站及知名研究机构发布的数据和文献，并进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配信息权重', 'output': '确定章节顺序（如现状→历史→案例→影响），并明确各部分的核心信息展示优先级。', 'criteria_for_completion': '章节逻辑连贯，信息分布合理，核心结论在摘要和关键章节中突出。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂，信息堆砌导致重点不突出。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，确保摘要和结论部分高度概括核心观点。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑并展开分析', 'output': '通过历史复盘、案例分析和数据对比，层层递进地论证核心观点（如现房销售对市场的多方面影响）。', 'criteria_for_completion': '论证路径清晰，每一论点均有数据或案例支撑，风险因素适时提出。', 'common_issues': '论证过程跳跃，缺乏数据支持或忽视反面观点。', 'solutions': '使用时间轴、因果链等工具梳理逻辑，同时引入多方视角以增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将定量数据（如现房销售占比、价格差异）与定性分析（如政策背景、市场反馈）有机结合，形成综合洞察。', 'criteria_for_completion': '定量数据准确且可视化呈现，定性分析深入且具有前瞻性。', 'common_issues': '定量与定性信息割裂，缺乏整合性分析。', 'solutions': '通过图表和文字结合的方式，直观展示数据与分析之间的关联。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对政策落地进程、市场反应等不确定性，提出情景化假设及应对策略。', 'criteria_for_completion': '不确定性被清晰识别，不同情景下的潜在结果有详细说明。', 'common_issues': '对未来变化的分析流于表面，未考虑多种可能性。', 'solutions': '构建情景分析框架，结合敏感性测试，评估不同变量对结果的影响。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼核心发现（如现房销售推动高质量发展），并为不同利益相关方（如房企、政府、投资者）提供具体建议。', 'criteria_for_completion': '结论简明扼要，建议具有针对性和可操作性。', 'common_issues': '结论空洞，建议缺乏实际指导意义。', 'solutions': '结合前期分析成果，确保建议基于数据和逻辑推导。'}, {'step': 8, 'action': '撰写风险提示与免责声明', 'output': '列出可能的风险因素（如政策执行不及预期、市场下行风险）及免责条款。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且客观，免责声明符合合规要求。', 'common_issues': '风险提示遗漏重要变量，免责声明表述不严谨。', 'solutions': '参考类似报告规范，确保风险提示和免责声明语言精确无歧义。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:39:37", "modified_time": "2025-08-14 07:39:37", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ac3aa171b22549d484530f54c1da37a6", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济与能源市场相关的预测性报告，特别是涉及原油等大宗商品的供需分析和价格趋势预测。这类任务需要整合多来源数据（如IEA、EIA、OPEC等权威机构的月报），并结合定量及定性分析，以得出全面且具有前瞻性的结论。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题与目标，定义核心问题', 'output': '清晰的研究目标和范围说明书，包括需回答的关键问题（如：未来一年全球原油供需变化趋势、库存水平预测等）。', 'how_to_judge_completion': '确保研究问题具体化，能够指导后续数据收集和分析工作，例如明确需要关注的时间段（年度/季度）、区域划分（OECD/非OECD国家）及主要变量（供给、需求、库存等）。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '研究目标过于宽泛或模糊。', 'solution': '通过头脑风暴与团队讨论，将大问题拆解为若干小问题，并根据优先级排序。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据，构建数据框架', 'output': '涵盖历史数据、当前数据及权威机构预测的完整数据集，包括价格、库存、供需预测等关键指标。', 'how_to_judge_completion': '数据覆盖全面且来源可靠，能够支持后续章节的展开，同时对不同来源的数据进行一致性校验。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据来源不一致导致结果冲突。', 'solution': '优先选择权威机构发布的最新数据，并注明数据差异原因（如统计口径不同）。'}]}, {'step': 3, 'action': '按逻辑顺序组织章节结构，突出重点信息', 'output': '包含价格回顾、库存分析、供需总览及分区域细化分析的报告初稿，章节安排符合“从整体到局部”的逻辑。', 'how_to_judge_completion': '每部分内容紧密围绕研究目标展开，核心结论在前几章即得到体现，次要细节则逐步递进补充。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节结构混乱，读者难以抓住重点。', 'solution': '采用“倒金字塔”原则，先呈现最重要的结论，再逐步深入解释支撑这些结论的证据。'}]}, {'step': 4, 'action': '运用多层次论证方法建立观点，平衡定量与定性分析', 'output': '基于三大机构（IEA、EIA、OPEC）预测数据，结合图表展示供需变化趋势，并辅以地缘政治、经济环境等定性因素解读。', 'how_to_judge_completion': '论证过程条理清晰，定量分析有充分数据支撑，定性分析能有效填补数据空白或不确定性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '过度依赖单一类型分析，缺乏全面视角。', 'solution': '在定量分析中加入定性解读（如政策影响、突发事件），并在定性分析中引用相关量化指标作为佐证。'}]}, {'step': 5, 'action': '识别并评估风险因素，提出应对策略', 'output': '详细列出潜在风险因素（如地缘政治、宏观经济波动、新能源替代等），并针对每种风险提供可能的影响路径及缓解措施。', 'how_to_judge_completion': '风险因素覆盖全面，不仅限于短期波动，还包含长期结构性变化；提出的应对策略具有可操作性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '忽视某些重要但低频发生的风险。', 'solution': '参考历史案例，系统梳理所有可能的风险点，并根据其发生的概率和潜在影响进行分级管理。'}]}, {'step': 6, 'action': '总结核心发现，提炼投资建议', 'output': '一份简明扼要的核心结论摘要，结合行业评级（如“看好”或“看淡”）给出明确的投资建议。', 'how_to_judge_completion': '核心结论与前期分析保持一致，投资建议基于扎实的分析而非主观臆断。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '核心结论与正文内容脱节。', 'solution': '重新审阅全文，确保摘要部分准确反映正文中的主要论点和数据支持。'}]}, {'step': 7, 'action': '设计可视化工具，优化信息传递效果', 'output': '一系列高质量图表（如折线图、柱状图、饼图等），直观呈现复杂数据关系。', 'how_to_judge_completion': '图表简洁美观，标注清晰，能够快速帮助读者理解关键信息。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表过多或过少，影响阅读体验。', 'solution': '根据内容重要性和复杂度决定是否使用图表，并控制图表数量以避免信息冗余。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:40:56", "modified_time": "2025-08-14 07:40:56", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "509493c9a75d44a8be7ac14ceac084b8", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融行业深度研究、投资标的分析、理财产品市场动态跟踪、风险评估报告等需要综合定量与定性信息的任务。尤其适合需要在短时间内对市场变化作出快速反应并提供决策支持的场景，例如周度或月度市场跟踪报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众', 'output': '确定报告的核心主题（如银行理财市场动态）和目标读者（如机构投资者、监管机构等），以决定内容的重点和语言风格。', 'completion_criteria': '能够清晰描述报告的目标，并列出关键受众的需求。', 'common_issues': '可能忽略特定受众的关注点，导致内容偏离需求。', 'solutions': '通过与潜在用户沟通或参考类似报告确定受众关注的核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '从公开数据源（如Wind、普益标准）、政策公告、市场新闻等渠道获取最新数据，分类为定量（收益率、破净率等）和定性（政策解读、创新动态）两类。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且准确，已按类别整理成表格或图表形式。', 'common_issues': '数据来源不完整或滞后，影响分析的时效性和准确性。', 'solutions': '建立固定的数据采集流程，优先选择权威数据供应商并定期验证其可靠性。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构和逻辑框架', 'output': '根据信息的重要性和逻辑关系安排章节顺序：先展示核心结论（如收益率表现），再深入分析背景（如政策变化）和细节（如同业创新动态）。', 'completion_criteria': '章节结构合理，重点突出，能够引导读者逐步理解报告内容。', 'common_issues': '章节之间逻辑松散，信息堆砌而缺乏递进。', 'solutions': '提前绘制逻辑图，确保每个章节服务于整体目标，避免冗余信息。'}, {'step': 4, 'action': '撰写核心内容', 'output': '按照章节框架逐项展开：监管政策解读、市场收益率分析、产品创新案例等，结合图表和数据增强说服力。', 'completion_criteria': '每部分内容完整、论据充分，能够支撑核心观点。', 'common_issues': '分析过于表面化，缺乏深度；或过度依赖数据，忽视定性分析。', 'solutions': '引入专家访谈或文献支持，补充背景知识；平衡定量与定性信息的比例。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和风险提示', 'output': '在适当位置提出风险因素（如信用利差走扩对破净率的影响），并说明多种可能性，保持客观中立。', 'completion_criteria': '风险提示具体且基于事实，未夸大或隐瞒潜在问题。', 'common_issues': '风险提示模糊或遗漏重要风险点。', 'solutions': '制定标准化的风险评估清单，逐一核对潜在风险。'}, {'step': 6, 'action': '审阅和优化表达', 'output': '检查语言是否简洁明了，图表是否直观易懂，确保报告符合专业规范。', 'completion_criteria': '报告无明显语法错误，图表清晰标注，整体阅读体验流畅。', 'common_issues': '术语使用不当或表述不够精准。', 'solutions': '邀请同行评审，特别关注专业术语的准确性。'}, {'step': 7, 'action': '发布与反馈收集', 'output': '将报告发送给目标受众，并通过问卷调查或直接沟通收集反馈。', 'completion_criteria': '收到至少一次正式反馈，用于改进未来报告。', 'common_issues': '缺乏系统化的反馈机制，难以持续优化。', 'solutions': '设置固定的反馈渠道（如邮件模板或在线表单）。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:42:23", "modified_time": "2025-08-14 07:42:23", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3ac0a43cd1ad4f95a3a72a24413d653e", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及区域产业政策评估等任务。尤其适合于需要从宏观到微观全面解析某一特定行业的场景，例如智能家电产业的现状、趋势及未来潜力分析，或针对某一地区产业链布局的研究。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与逻辑框架', 'output': '形成报告的主题和核心逻辑路径，包括行业背景、发展历史、当前状况、未来展望等关键模块。', 'completion_criteria': '能够清晰回答核心问题（如：为什么安徽智能家电产业值得关注？）并构建出层次分明的章节结构。', 'common_issues': '可能忽视对整体逻辑连贯性的把控，导致章节之间缺乏递进关系。', 'solutions': '在初始阶段绘制思维导图，确保各章节内容紧密衔接，且服务于核心结论。'}, {'step': 2, 'action': '数据与信息收集，构建定量与定性基础', 'output': '整理相关统计数据、政策文件、企业案例和发展历程，形成系统化的信息库。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠；定性分析基于权威资料，且能有效支持后续论证。', 'common_issues': '数据分散或不完整，难以支撑深入分析。', 'solutions': '提前制定数据需求清单，利用多渠道（如政府公告、行业协会、上市公司公告）获取信息，并进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '分层递进式展开论述，逐步建立观点', 'output': '按照时间线、产业要素、技术驱动、市场趋势等维度，分步骤递进建立核心论点。', 'completion_criteria': '每一部分的论述逻辑清晰，能够自然过渡到下一章节，最终汇聚成完整的分析结论。', 'common_issues': '可能存在论证跳跃，未能充分铺垫观点。', 'solutions': '在每章结尾设置小结，回顾本章核心要点并引出下一章主题，确保递进关系顺畅。'}, {'step': 4, 'action': '结合定量与定性分析，突出核心结论', 'output': '通过图表、数据对比和案例剖析，强化核心结论的说服力，同时平衡历史回顾与未来预测。', 'completion_criteria': '核心结论有明确的数据或案例支撑，且对未来趋势的预测具备合理性。', 'common_issues': '过于依赖单一类型信息，导致分析不够全面。', 'solutions': '采用‘数据+解读’模式，确保定量与定性信息相辅相成，同时引入专家访谈或行业报告补充视角。'}, {'step': 5, 'action': '识别风险因素并提出应对策略', 'output': '列出潜在风险（如政策、市场、技术），并结合实际情况提出针对性建议。', 'completion_criteria': '风险提示具体且有依据，应对策略具有可操作性。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，缺乏实际应对措施。', 'solutions': '结合历史案例和行业动态，量化风险影响，并提供切实可行的解决方案。'}, {'step': 6, 'action': '总结与展望，提炼行动指南', 'output': '总结主要发现，提炼未来发展路径，并给出具体的实施建议。', 'completion_criteria': '总结简明扼要，展望具有前瞻性，行动指南明确且可执行。', 'common_issues': '总结流于形式，缺乏实质性指导意义。', 'solutions': '围绕政策、技术、市场三大维度提炼具体发展方向，并附上量化目标和时间节点。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:43:55", "modified_time": "2025-08-14 07:43:55", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "83b65234674f42b8855887abb0e08ea4", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、市场趋势报告以及政策影响评估等金融分析任务。尤其适合需要综合定量与定性信息、历史与预测数据，并涵盖产业链、市场规模、竞争格局等多维度内容的复杂分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '形成清晰的研究问题清单，例如市场规模变化的原因、竞争格局的关键驱动因素等。', 'completion_criteria': '研究问题清单应覆盖所有关键维度（如产业链、市场规模、政策影响等），并得到客户或团队确认。', 'common_issues': '研究问题过于宽泛或模糊。', 'solutions': '通过头脑风暴和初步资料收集，细化问题范围，确保每个问题具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构与信息优先级', 'output': '设计报告框架，包括行业定义、分类、特征、发展历程、市场规模、竞争格局、政策梳理等模块，并确定信息展示优先级。', 'completion_criteria': '章节安排逻辑清晰，优先突出核心结论（如市场规模、增长驱动因素等），并确保各模块间有自然过渡。', 'common_issues': '章节结构松散或重点不突出。', 'solutions': '围绕核心结论组织内容，使用金字塔原理，先结论后支撑细节。'}, {'step': 3, 'action': '收集与整理数据', 'output': '获取定量数据（如市场规模、增长率）和定性信息（如政策解读、消费者行为趋势），并进行分类整理。', 'completion_criteria': '数据来源可靠（如官方统计、行业报告），且数据覆盖所有关键维度（如历史数据、预测数据、上下游产业链等）。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠。', 'solutions': '交叉验证数据来源，优先选择权威机构发布的数据；对于缺失数据，采用合理假设补充。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑与递进关系', 'output': '通过层层递进的方式，从宏观背景到微观细节，逐步推导出核心结论。例如，从宏观经济形势到消费者行为，再到市场规模的变化。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，每一步推导都有充分的数据或理论支持，且逻辑连贯。', 'common_issues': '论证跳跃性大或缺乏数据支持。', 'solutions': '使用“原因-结果”链条，确保每一步推导都基于前一步的结论；引入图表辅助说明复杂关系。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在报告中合理分布定量数据（如市场规模、增长率）和定性分析（如政策解读、消费者偏好），并通过图表和文字结合的方式呈现。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例适中，且两者之间有明确关联，能够共同支持核心结论。', 'common_issues': '过度依赖某一种类型的信息，导致分析片面。', 'solutions': '制定信息分布计划，确保每部分都有定量与定性信息的结合；定期回顾信息分布是否均衡。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性与风险因素', 'output': '在适当位置（如市场规模预测或政策影响分析）提出不确定性来源，并提供多种可能性的分析。', 'completion_criteria': '风险因素被明确列出，并通过情景分析或敏感性分析等方式量化其潜在影响。', 'common_issues': '忽略不确定性或对风险描述过于笼统。', 'solutions': '引入情景分析（如乐观、中性、悲观情景）和敏感性分析，量化不同假设下的结果差异。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论与行动建议', 'output': '提炼报告的核心结论，并根据分析结果提出具体的行动建议（如投资机会、风险规避策略等）。', 'completion_criteria': '核心结论简洁明了，行动建议具有针对性和可操作性。', 'common_issues': '结论冗长或建议缺乏实际指导意义。', 'solutions': '将核心结论浓缩为3-5个关键点，并确保行动建议基于数据分析得出。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:45:19", "modified_time": "2025-08-14 07:45:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "fa1f18a07cf14daca56311b4d4a56054", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及房地产与医疗科技交叉领域的战略咨询报告。尤其适合需要结合定量和定性数据，同时涉及长期趋势预测和风险评估的复杂任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和目标受众', 'output': '一份清晰的研究问题定义文档，包括核心研究主题（如生物技术对房地产的影响）、目标受众（如投资者或开发商）以及预期成果（如市场机会识别或投资建议）。', 'evaluation_criteria': '是否能够准确界定研究范围并确保与客户需求一致；是否涵盖所有关键利益相关方的需求。', 'common_issues': '研究范围过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过与客户或利益相关方进行初步访谈，确认研究边界和优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '一个包含定量和定性信息的数据集，例如市场规模、增长率、政策支持、技术趋势等，并附带来源标注。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面且可靠；是否覆盖了历史、现状及未来预测三个维度。', 'common_issues': '数据来源单一或过时，无法反映最新动态。', 'solutions': '多渠道验证数据，包括权威机构报告、行业专家访谈和公开数据库。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架以组织内容', 'output': '章节结构草稿，包括引言、背景分析、核心发现、案例研究、结论与建议等部分。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；是否能有效引导读者理解复杂议题。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致信息传递不流畅。', 'solutions': '采用金字塔原理，从宏观到微观逐步展开，确保每部分内容服务于整体叙事。'}, {'step': 4, 'action': '设计视觉化展示方案', 'output': '图表、图像和表格的设计初稿，用于直观呈现关键数据点和趋势。', 'evaluation_criteria': '视觉元素是否增强了信息可读性；是否避免了冗余或不必要的装饰。', 'common_issues': '图表过于复杂，掩盖了核心信息。', 'solutions': '使用简洁明了的图表形式，并为每个图表添加简短说明文字。'}, {'step': 5, 'action': '撰写主体内容并整合分析', 'output': '完整的报告初稿，包括详细的背景分析、数据驱动的核心观点阐述、案例支持以及对未来趋势的预测。', 'evaluation_criteria': '内容是否条理清晰；是否平衡了定量与定性信息的比例。', 'common_issues': '信息堆砌而缺乏洞察力，未能提炼出有价值的结论。', 'solutions': '在每一节末尾加入小结段落，总结该部分的主要发现及其意义。'}, {'step': 6, 'action': '突出核心结论并提出行动建议', 'output': '强调核心结论的摘要部分，以及针对不同利益相关方的具体行动建议清单。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否直击要害；行动建议是否切实可行。', 'common_issues': '结论泛泛而谈，缺乏针对性。', 'solutions': '结合实际案例和数据支撑结论，确保建议具有操作性。'}, {'step': 7, 'action': '评估风险因素并讨论不确定性', 'output': '专门的风险评估章节，列出潜在挑战和应对策略。', 'evaluation_criteria': '是否全面考虑了内外部风险；是否提供了多种情景下的解决方案。', 'common_issues': '忽略某些重要风险，导致建议不够稳健。', 'solutions': '利用SWOT分析法系统梳理风险，并邀请领域专家审阅补充。'}, {'step': 8, 'action': '最终审查与优化', 'output': '经过校对和格式调整后的终稿，确保语言精炼、排版美观且无明显错误。', 'evaluation_criteria': '报告整体质量是否达到专业水准；是否满足最初设定的目标。', 'common_issues': '因时间紧迫导致细节疏漏，影响最终交付效果。', 'solutions': '预留充足时间进行多轮审阅，并由团队成员交叉检查。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:47:07", "modified_time": "2025-08-14 07:47:07", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "a558eb09e86c481e8bbf1bb601830759", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其在需要结合宏观政策、行业动态与个股基本面进行综合判断时效果显著。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '定义清晰的研究主题及核心问题，如本周电新&公用行业的表现、政策影响、重点公司前景等。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括分析的核心目标，并确定涵盖的行业细分领域（如光伏、风电、锂电、公用事业）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过初步资料梳理，提炼出关键驱动因素，确保目标具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据和信息', 'output': '形成包含市场行情、行业新闻、公司公告、产业链价格趋势等多维度的数据集。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，包括定量指标（如涨跌幅、EPS、PE）和定性信息（如政策解读、行业动态），并按类别分类存储。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，可能遗漏重要信息。', 'solutions': '采用多种权威数据源（如Wind、第三方咨询机构）交叉验证，并建立固定的信息采集模板。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构以组织内容', 'output': '设计逻辑清晰的报告框架，通常包括行情回顾、行业动态、行业跟踪、投资建议和风险提示等部分。', 'completion_criteria': '各章节之间逻辑连贯，信息分布合理；优先展示核心结论和高价值信息。', 'common_issues': '章节安排杂乱无章，导致读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '遵循“从整体到局部”的原则，先呈现大盘走势和行业排名，再深入具体领域和个股分析。'}, {'step': 4, 'action': '层层递进建立观点', 'output': '通过历史数据分析、政策解读、技术进展等逐步推导出投资建议和风险预警。', 'completion_criteria': '每个观点都有充分的事实依据支撑，论证路径清晰，避免跳跃式推理。', 'common_issues': '论据不足或过度依赖预测，削弱说服力。', 'solutions': '结合定量与定性分析，引入专家访谈、案例研究等补充材料增强可靠性。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素并讨论不确定性', 'output': '系统梳理宏观经济、政策变化、市场竞争等潜在风险，并提供应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具有针对性，同时对不确定性的处理方式透明化。', 'common_issues': '忽视某些隐性风险或未充分说明其影响程度。', 'solutions': '参考过往类似情境下的实际案例，量化风险发生的可能性及其后果。'}, {'step': 6, 'action': '生成最终报告并优化表达', 'output': '撰写完整的分析报告，包括图表、表格和文字说明，确保信息直观易懂。', 'completion_criteria': '报告语言简洁专业，图表设计美观且功能性强，便于决策者快速获取关键信息。', 'common_issues': '表述冗长或图表复杂，降低阅读体验。', 'solutions': '使用统一的视觉风格和简明的语言，必要时增加注释和小结帮助理解。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:48:15", "modified_time": "2025-08-14 07:48:15", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "cbbb400c79164da2a2921c624e79b9d2", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策解读、投资标的分析、风险评估报告等需要系统梳理背景、法规或市场动态的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众需求', 'output': '形成初步的问题清单，包括受众关心的核心议题（如政策影响、市场变化等）。', 'completion_criteria': '问题清单覆盖所有关键维度，能够指导后续资料搜集。', 'common_issues': ['目标过于宽泛，缺乏针对性；忽视受众实际需求'], 'solutions': ['细化目标范围，与利益相关方沟通确认需求']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础信息', 'output': '生成包含政策原文、历史背景、统计数据的基础材料库。', 'completion_criteria': '信息来源可靠，涵盖定量与定性两类数据。', 'common_issues': ['信息不完整或过时；忽略非官方渠道的重要线索'], 'solutions': ['交叉验证多方数据源，补充专家访谈或第三方报告']}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架与章节结构', 'output': '设计‘总-分-总’的报告结构，划分背景、核心内容、影响分析、总结等模块。', 'completion_criteria': '各模块之间逻辑连贯，无明显遗漏或冗余。', 'common_issues': ['结构混乱，缺乏层次感；重点不突出'], 'solutions': ['参考经典案例，邀请同行评审优化结构']}, {'step': 4, 'action': '撰写核心内容并嵌入定量/定性分析', 'output': '完成条例解读、市场现状描述及预测分析，确保每项论点有数据支撑。', 'completion_criteria': '核心结论清晰，数据图表直观易懂。', 'common_issues': ['数据分析浅显，无法支撑观点；图表过多导致阅读疲劳'], 'solutions': ['精选高价值数据，简化复杂图表']}, {'step': 5, 'action': '评估风险与不确定性', 'output': '识别潜在风险因素，将其融入中长期影响分析，避免单独放大负面效应。', 'completion_criteria': '风险讨论客观公正，不偏离整体基调。', 'common_issues': ['风险评估过于悲观或乐观；缺乏应对建议'], 'solutions': ['引入多情景模拟，提供灵活应对策略']}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论与未来展望', 'output': '总结政策或事件的主要影响，展望未来发展趋势，给出明确建议。', 'completion_criteria': '结论简洁有力，具有实际操作性。', 'common_issues': ['结论空洞，缺乏实质性建议；展望过于理想化'], 'solutions': ['回归原始问题清单，确保建议回应核心关切']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:49:36", "modified_time": "2025-08-14 07:49:36", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "b5a07df3e83444a383ec8a2f1b6bf98b", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、创新药物动态更新分析、投资标的评估以及跨领域疗法潜力评估等任务。特别适合需要结合定量和定性数据，从研发进展到市场前景进行全面分析的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定核心主题（如GLP-1+Amylin疗法）及分析维度（市场表现、临床数据、竞争格局等）。', 'completion_criteria': '主题清晰且可操作；范围涵盖所有关键维度，无明显遗漏。', 'common_issues': '范围过于宽泛或狭窄，导致信息过载或不足。', 'solutions': '通过初步文献调研和团队讨论，聚焦于最具价值的研究方向。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '构建数据表格或图表，包括定量数据（如临床试验结果、市场增长率）和定性信息（如专家观点、政策趋势）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠、覆盖全面，且经过初步清洗和分类。', 'common_issues': '数据不完整或质量参差不齐。', 'solutions': '优先选择权威数据库和公开报告，必要时联系相关机构获取补充资料。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以优化信息展示', 'output': '按照“背景介绍→核心发现→风险提示→结论与展望”的逻辑组织内容。', 'completion_criteria': '章节间逻辑连贯，信息层次分明，重点突出。', 'common_issues': '章节安排混乱，导致读者难以抓住核心信息。', 'solutions': '使用思维导图提前规划内容框架，并邀请同事进行预审反馈。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进建立论证逻辑', 'output': '从宏观行业趋势切入，逐步深入至具体疗法机制、临床数据解读和市场预测，最后总结潜在机会与挑战。', 'completion_criteria': '每一步推导合理，前后呼应，支持最终结论。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡衔接。', 'solutions': '确保每段落开头有简短承上启下的句子，增强逻辑流畅性。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '在每个主要部分中嵌入定量数据（如减重效果百分比）和定性分析（如疗法优势对比），并通过可视化工具（如柱状图、折线图）辅助呈现。', 'completion_criteria': '两类信息比例适中，既不过分依赖数据堆砌，也不忽视实证支持。', 'common_issues': '信息失衡，导致分析显得单薄或冗长。', 'solutions': '设定每部分的信息密度上限，并定期回顾整体篇幅分配。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素并处理不确定性', 'output': '在核心发现后单独设立“风险提示”部分，列出可能影响未来发展的关键变量（如仿制药竞争、研发失败风险），并对多种可能性进行情景假设分析。', 'completion_criteria': '风险描述具体、量化，情景假设覆盖全面。', 'common_issues': '风险因素被弱化或忽略，影响决策参考价值。', 'solutions': '采用SWOT分析法系统梳理内外部风险，并结合历史案例佐证其可能性。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论与行动建议', 'output': '用简洁语言概括主要发现（如CagriSema减重效果优于单一疗法），并提供明确的投资评级或策略建议（如“领先大市-B”）。', 'completion_criteria': '结论直击要害，建议切实可行，便于后续执行。', 'common_issues': '结论模糊或建议脱离实际。', 'solutions': '邀请非专业背景人士试读，确认表述是否通俗易懂且具有指导意义。'}, {'step': 8, 'action': '校对与格式优化', 'output': '检查语法错误、统一术语表达、调整排版风格，确保报告专业美观。', 'completion_criteria': '文档无明显瑕疵，阅读体验良好。', 'common_issues': '格式不一致或细节疏漏降低整体质量。', 'solutions': '制定标准化模板，借助自动化工具（如Grammarly）提高效率。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:51:01", "modified_time": "2025-08-14 07:51:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "4d739f83fa444cc4bb98153f00c75246", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、政策影响分析、投资标的筛选与推荐等类型的金融分析任务。尤其适合需要结合宏观政策、技术发展趋势、产业落地场景以及资本市场联动的综合性研究报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心事件及背景信息', 'output': '提炼并概述关键事件（如政策发布、技术突破等）及其对行业的潜在影响，形成报告的开篇部分。', 'completion_criteria': '能够清晰回答‘发生了什么’和‘为什么重要’的问题，确保读者快速理解背景。', 'common_issues': '可能忽略事件的宏观背景或细节支撑，导致信息不够全面。', 'solutions': '通过多源信息验证（如政府文件、行业新闻、专家访谈）补充背景信息，确保全面性。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构，分层次展开分析', 'output': '按照‘政策解读—技术路径—应用场景—市场潜力’的逻辑顺序组织内容，形成递进式分析框架。', 'completion_criteria': '每个章节应有明确的主题，且前后逻辑连贯，确保整体结构紧凑。', 'common_issues': '章节之间可能存在重复或逻辑断层，导致信息冗余或跳跃感。', 'solutions': '在撰写前绘制思维导图，明确各章节的核心内容与衔接点，确保逻辑流畅。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示定量数据与核心结论', 'output': '在每一章节中，优先呈现定量数据（如市场规模、补贴金额）和核心结论，定性分析作为补充说明。', 'completion_criteria': '读者能在每部分开头快速抓住重点信息，无需深入阅读即可理解核心观点。', 'common_issues': '过度依赖定性描述，导致信息缺乏说服力。', 'solutions': '尽量引用权威数据来源，并通过图表形式直观展示关键数据。'}, {'step': 4, 'action': '采用‘模型驱动’论证路径，层层递进建立观点', 'output': '围绕技术攻关、平台建设、应用示范等维度，逐步揭示产业发展路径及其可行性。', 'completion_criteria': '论证过程需体现因果关系，确保观点具有逻辑支撑。', 'common_issues': '论证链条可能断裂，导致观点孤立无援。', 'solutions': '使用‘问题—解决方案—预期效果’的三段式逻辑，强化论证连贯性。'}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素，保持客观性', 'output': '在核心分析之后，单独列出风险提示部分，涵盖宏观经济、技术进展、商业化进程等方面的风险。', 'completion_criteria': '风险提示应具体且可操作，避免泛泛而谈。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，无法为决策提供实际参考。', 'solutions': '针对每个风险点提供应对策略或观察指标，增强实用性。'}, {'step': 6, 'action': '总结投资建议，突出行动指引', 'output': '基于前述分析，明确推荐的投资标的及理由，形成具体的行动建议。', 'completion_criteria': '投资建议应直接关联核心分析结论，且具备可执行性。', 'common_issues': '投资建议与分析内容脱节，缺乏针对性。', 'solutions': '确保投资标的选择依据与政策、技术、市场分析紧密相关，避免随意推荐。'}, {'step': 7, 'action': '校验信息准确性与完整性', 'output': '核对所有引用数据、政策文件、公司信息等内容的真实性与时效性。', 'completion_criteria': '报告中所有信息均经过多方验证，无明显错误或遗漏。', 'common_issues': '引用过时数据或非权威信息，降低报告可信度。', 'solutions': '建立信息核查清单，逐一确认数据来源与更新时间。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:52:09", "modified_time": "2025-08-14 07:52:09", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5660bd36d84047f581df7c0a4381f52d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势评估类的金融分析任务。它特别适合需要结合定量和定性数据，从多维度（如技术发展、市场竞争格局、政策导向）进行综合判断的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告的核心主题和目标受众', 'output': '一份简明扼要的投资要点，概述关键信息（如核心事件、主要结论和投资建议）。', 'completion_criteria': '投资要点是否清晰传达了报告的核心价值，并能吸引目标受众的兴趣。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续内容难以聚焦。', 'solutions': '在启动阶段与团队讨论，明确报告的具体目标（如为投资者提供决策支持），并围绕目标筛选相关内容。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '包含行业数据、市场表现、技术进展和政策动态的综合数据集。', 'completion_criteria': '数据是否全面覆盖关键领域，且来源可靠；是否存在明显的遗漏或偏差。', 'common_issues': '数据分散或不一致，导致信息整合困难。', 'solutions': '建立标准化的数据收集流程，优先使用权威来源（如政府报告、行业数据库），并对数据进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，按逻辑顺序组织内容', 'output': '报告分为背景介绍、数据分析、竞争格局、政策影响和投资建议等模块。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系，是否便于读者快速获取核心信息。', 'common_issues': '章节间存在重复或逻辑断裂，影响整体流畅性。', 'solutions': '采用金字塔原理，先呈现核心结论，再逐步展开支撑细节，并确保每个章节有明确的主题和作用。'}, {'step': 4, 'action': '通过定量分析支持定性判断', 'output': '包括市场份额、用户增长、技术指标等数据图表，以及对这些数据的解读。', 'completion_criteria': '定量数据是否有效支撑定性观点，且图表设计是否直观易懂。', 'common_issues': '数据与结论之间缺乏直接关联，或图表复杂难懂。', 'solutions': '每张图表应配以简洁的文字说明，突出其核心意义；避免堆砌无关数据。'}, {'step': 5, 'action': '引入风险因素并评估不确定性', 'output': '列出可能的风险点（如技术发展不及预期、政策变化），并提供应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示是否全面且具有针对性，是否与核心分析内容相关联。', 'common_issues': '风险分析过于笼统，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '结合具体案例或历史经验，量化风险可能性及潜在影响，提出可操作的缓解措施。'}, {'step': 6, 'action': '提炼核心结论并提出投资建议', 'output': '基于前文分析，形成明确的投资评级和推荐标的清单。', 'completion_criteria': '投资建议是否具有可行性和逻辑一致性，是否能够帮助投资者做出决策。', 'common_issues': '建议过于模糊或缺乏依据，无法落地实施。', 'solutions': '确保每条建议都有充分的数据和分析支持，并考虑不同投资者的风险偏好。'}, {'step': 7, 'action': '审阅和优化语言表达', 'output': '最终版本的报告，语言精炼、专业术语准确、格式统一。', 'completion_criteria': '报告是否读起来流畅，是否无明显语法错误或歧义。', 'common_issues': '语言冗长或晦涩，影响阅读体验。', 'solutions': '邀请同事或外部专家进行审阅，重点关注表述的清晰度和专业性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:53:47", "modified_time": "2025-08-14 07:53:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0bc8c8df4e574a68a6b9eae225ca75d3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济与市场联动分析等任务，尤其是需要结合定量数据（如PMI指数）和定性分析（如政策风险、市场情绪）的场景。它强调对经济指标、市场表现和投资策略的综合评估，适合周期性行业或高波动性板块的研究。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义报告的核心主题（如证券行业周报），并确定关键问题（如上周市场表现、未来投资策略）。', 'criteria_for_completion': '核心问题清晰，能够指导后续章节设计；内容聚焦于目标受众的需求（如投资者关注的市场表现与策略）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏重点。', 'solutions': '在开始时与团队或客户确认具体需求，确保目标明确且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，优先展示核心结论', 'output': '构建清晰的章节框架：投资摘要→每周一谈（宏观数据解读）→市场回顾（上周表现）→本周投资策略→风险提示。', 'criteria_for_completion': '章节逻辑连贯，信息展示优先级合理，核心结论（如评级“增持”）在前两部分突出呈现。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '采用“倒金字塔”结构，先展示核心结论，再逐步展开支持性分析。'}, {'step': 3, 'action': '收集与分析定量数据', 'output': '整理关键经济指标（如PMI指数）和市场数据（如沪深300指数、个股涨跌幅），并进行趋势分析。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠，分析方法科学（如分类指数对比、环比变化分析），结果可视化（如图表）。', 'common_issues': '数据不完整或分析方法单一，导致结论缺乏说服力。', 'solutions': '使用权威数据源（如国家统计局、Wind），结合多种分析方法（如同比、环比、分类对比）。'}, {'step': 4, 'action': '结合定性分析，建立论证逻辑', 'output': '通过定性分析（如政策风险、市场情绪）补充定量数据，层层递进建立观点（如“证券板块高弹性需注意短期震荡”）。', 'criteria_for_completion': '定量与定性分析有机结合，论证逻辑清晰且有层次感。', 'common_issues': '定性分析脱离定量数据，导致观点空洞或主观。', 'solutions': '确保每一定性论点都有定量数据支撑，避免过度依赖主观判断。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素与应对建议', 'output': '在适当位置（如最后章节）提出主要风险（如政策风险、市场波动风险），并给出简要应对建议。', 'criteria_for_completion': '风险因素全面且及时提出，建议具有可行性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后，缺乏实际指导意义。', 'solutions': '结合当前市场环境和历史经验，提前预判潜在风险，并提供具体应对措施。'}, {'step': 6, 'action': '总结与展望，形成投资策略', 'output': '基于前文分析，提出明确的投资策略（如“短期行业指数或仍处震荡格局”），并给出评级建议（如“增持”）。', 'criteria_for_completion': '策略与分析结论一致，评级依据充分。', 'common_issues': '策略与分析脱节，导致结论缺乏可信度。', 'solutions': '确保策略直接来源于前文分析，避免跳跃性结论。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:55:15", "modified_time": "2025-08-14 07:55:15", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "1c735edd4c214223a33d35b9fc66ffe3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势评估类金融报告。尤其适合需要结合定量与定性数据，从产业链、竞争格局、消费行为等多维度进行综合分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和核心问题', 'output': '清晰定义研究目标（如“谷子经济”的崛起原因及其对市场的潜在影响）并确定分析的逻辑主线（如Z世代+IP双轮驱动）。', 'how_to_judge_completion': '是否能用一句话概括研究的核心结论，并列出3-5个关键分析维度（如产业链、竞争格局、消费画像等）。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续章节无法聚焦。', 'solutions': '通过头脑风暴和初步资料收集，提炼出最具价值的研究角度，并围绕这些角度构建核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '搭建报告结构并分配优先级', 'output': '形成目录式框架，涵盖背景介绍、产业链分析、竞争格局、市场影响、投资建议和风险提示等内容，确保信息分布合理且层次分明。', 'how_to_judge_completion': '每个章节是否有明确的目标和产出，章节之间的逻辑递进关系是否顺畅。', 'common_issues': '章节内容重叠或遗漏重要部分（如未提及政策支持或技术趋势）。', 'solutions': '在初稿完成后重新审视整体结构，检查是否存在冗余或缺失的关键点，并调整顺序以增强连贯性。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '整合权威来源的数据（如市场规模、增速、消费者画像等），同时引用专家观点、案例研究和行业动态作为补充。', 'how_to_judge_completion': '所有数据均来自可靠渠道，图表注释完整，且能够支撑核心论点。', 'common_issues': '数据陈旧或缺乏代表性，导致结论可信度下降。', 'solutions': '优先选择最新发布的公开数据，必要时通过调研或访谈获取一手信息，并标注数据时效性和局限性。'}, {'step': 4, 'action': '逐步展开论证逻辑，建立观点的层层递进', 'output': '从宏观背景切入，逐步深入到产业链细节、竞争格局分析，再到具体的投资建议，确保每一层论证都基于前一层的铺垫。', 'how_to_judge_completion': '读者可以轻松理解每一步推导过程，且无跳跃式结论。', 'common_issues': '论证链条断裂，某些环节缺乏充分证据支持。', 'solutions': '为每个主要观点提供至少两个独立的支持依据，包括统计数据、案例分析或理论模型。'}, {'step': 5, 'action': '突出核心结论并平衡不同类型信息', 'output': '将最核心的观点置于显眼位置（如标题、开头段落），并通过图表、加粗等方式强化表达；同时兼顾历史数据与未来预测的比例。', 'how_to_judge_completion': '报告开篇即呈现核心结论，且各类信息比例协调，不偏倚某一侧。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息（如只强调历史数据而忽略预测），导致视角失衡。', 'solutions': '采用“三明治”策略，在历史数据与未来预测之间插入当前趋势分析，使内容更加均衡。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理不确定性与风险因素', 'output': '在适当位置（如章节末尾或单独的风险提示部分）系统梳理潜在风险，并提出应对措施或情景假设。', 'how_to_judge_completion': '风险提示覆盖全面，且针对不同可能性提供了具体的解决方案。', 'common_issues': '风险描述空洞或流于形式，未能真正揭示潜在威胁。', 'solutions': '结合实际案例说明风险可能带来的后果，并引入敏感性分析工具量化其影响范围。'}, {'step': 7, 'action': '撰写投资建议并验证逻辑闭环', 'output': '根据前述分析得出具体的投资建议，包括推荐标的、评级理由及操作策略，同时回溯全文验证逻辑一致性。', 'how_to_judge_completion': '投资建议直接源自前期分析，且与核心结论高度契合。', 'common_issues': '投资建议与正文脱节，或缺乏足够的实操指导意义。', 'solutions': '设置专门的审核环节，由第三方审阅者核验投资建议与正文内容的一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:56:47", "modified_time": "2025-08-14 07:56:47", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6039d05af28a4bbfa0d5e31dfa0a8298", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场动态解读等金融分析任务。尤其适合需要结合定量数据（如财报、市场表现）和定性信息（如技术趋势、政策环境）进行综合评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心受众', 'output': '确定报告的主题、目标（如为投资者提供决策支持），以及核心受众（如机构投资者、个人投资者）。', 'completion_criteria': '能够清晰描述分析的核心问题，并将其与受众需求直接关联，例如：‘帮助投资者了解科技行业最新动态及潜在投资机会’。', 'common_issues': '目标模糊或过于宽泛，导致后续章节结构混乱。', 'solutions': '通过头脑风暴列出关键问题，优先聚焦于对决策最有价值的信息点。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据与信息', 'output': '形成包含定量数据（如财务指标、市场表现）和定性信息（如行业趋势、技术进展）的初步数据集。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且来源可靠，例如：包含主要公司的财报、行业指数、技术动态等；所有数据标注出处。', 'common_issues': '数据不完整或缺乏权威性，可能导致结论不可信。', 'solutions': '优先选择官方财报、权威机构发布的统计数据，确保引用内容透明可追溯。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配信息权重', 'output': '制定逻辑清晰的章节结构，将信息按照优先级分布，例如：市场回顾 → 核心事件分析 → 投资建议 → 风险提示。', 'completion_criteria': '章节安排符合‘从宏观到微观’或‘从背景到具体建议’的逻辑顺序，且各部分信息量均衡。', 'common_issues': '章节间逻辑脱节或信息分布失衡，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '绘制章节大纲图，确保每部分内容有明确的承接关系；通过模拟读者视角检查信息流畅性。'}, {'step': 4, 'action': '构建核心观点与论证路径', 'output': '提炼核心观点（如‘北美科技巨头资本开支持续加码体现AI领域高景气度’），并通过数据、案例层层递进论证。', 'completion_criteria': '核心观点明确且具有说服力，论证路径清晰，例如：先展示数据趋势，再结合事件分析，最后得出结论。', 'common_issues': '观点缺乏支撑或论证过程跳跃，导致可信度不足。', 'solutions': '使用‘数据+案例+推论’三步法，确保每一步都有事实依据支持。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '在报告中合理分配定量数据（如增长率、市场份额）与定性分析（如技术趋势、政策影响）的比例，确保两者相辅相成。', 'completion_criteria': '定量数据占比合理（如60%-70%），并与定性分析有机结合，例如：用历史数据说明趋势，用定性分析解释原因。', 'common_issues': '过度依赖某一种信息类型，导致分析单一化。', 'solutions': '根据主题调整比例，例如：技术驱动型行业可适当增加定性分析比重，成熟行业则侧重定量数据。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素与不确定性处理', 'output': '在合适时机（如章节末尾）提出主要风险因素，并通过情景分析或概率评估说明应对策略。', 'completion_criteria': '风险因素全面且表述客观，例如：‘下游景气度不及预期’‘政策推进不及预期’等；同时提供多种可能性分析。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或忽视多种可能性。', 'solutions': '采用‘假设-后果-应对’模式，详细说明不同情境下的潜在影响及应对措施。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提出行动建议', 'output': '提炼出简明扼要的核心结论，并基于结论提出具体的行动建议（如‘关注算力相关标的’）。', 'completion_criteria': '结论突出且建议可操作性强，例如：‘AI大模型迭代加速，建议重点关注算力基础设施供应商’。', 'common_issues': '结论过于泛泛，缺乏针对性建议。', 'solutions': '以‘问题-解决方案’为导向，确保每条建议都能直接回应核心问题。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化报告表达', 'output': '完成报告后进行全面审阅，确保语言简洁、图表清晰、格式规范。', 'completion_criteria': '报告无明显语法错误，图表与文字一致，整体风格统一。', 'common_issues': '图表与文字脱节或语言冗长。', 'solutions': '邀请同事进行交叉审阅，重点检查图表与文字的一致性及语言精炼度。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:58:17", "modified_time": "2025-08-14 07:58:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "42e9a449295a4ee08e252be458c22a96", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场相关的政策和市场趋势解读。尤其适合需要结合定量与定性数据，提供明确投资建议的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '清晰的投资建议主题和分析范围（如：乘用车、新能源汽车、智能汽车等细分领域）。', 'how_to_evaluate': '目标是否具体且聚焦，能否直接指导后续章节安排和信息筛选。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏针对性。', 'solution': '通过初步市场调研和团队讨论，确定当前热点和客户需求，锁定核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据和信息', 'output': '完整的数据表格、图表及关键事件摘要（如销量、政策动态、技术进展等）。', 'how_to_evaluate': '数据是否全面、准确，是否覆盖了历史、现状和未来预测。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，可能影响结论的可靠性。', 'solution': '多渠道验证数据（如政府公告、行业协会数据、公司财报），并标注数据来源。'}, {'step': 3, 'action': '构建分析结构并分配优先级', 'output': '逻辑清晰的章节结构，包括市场回顾、热点分析、核心观点和风险提示。', 'how_to_evaluate': '章节安排是否符合从宏观到微观、从数据到结论的递进逻辑。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以理解分析思路。', 'solution': '采用“总-分-总”结构，先概述全局，再深入细节，最后总结核心观点。'}, {'step': 4, 'action': '展开定量与定性分析', 'output': '基于数据的趋势分析、同比环比增长率计算，以及对政策、技术、市场的定性评估。', 'how_to_evaluate': '分析是否兼顾数据支持和逻辑推导，是否平衡了历史表现与未来预期。', 'common_issues': '过度依赖定量数据而忽略定性因素，或反之。', 'solution': '在每个分析模块中同时呈现定量和定性内容，并用图表辅助说明。'}, {'step': 5, 'action': '提出投资建议并匹配标的', 'output': '明确的投资方向和推荐标的列表，附带盈利预测和估值分析。', 'how_to_evaluate': '投资建议是否基于充分的分析，标的是否具有可操作性和高潜力。', 'common_issues': '建议过于笼统，缺乏具体标的或估值依据。', 'solution': '结合定量分析结果和行业发展前景，精选标的并提供详细评级依据。'}, {'step': 6, 'action': '识别并评估风险因素', 'output': '全面的风险提示，涵盖政策、市场、技术和竞争等方面。', 'how_to_evaluate': '风险提示是否及时且具有针对性，是否与核心观点形成对照。', 'common_issues': '风险提示流于形式，未能有效揭示潜在威胁。', 'solution': '结合行业动态和不确定性，逐一列出主要风险点并提出应对策略。'}, {'step': 7, 'action': '撰写报告并优化展示', 'output': '格式规范、语言简练的完整分析报告，包含图表、目录和附录。', 'how_to_evaluate': '报告是否易于阅读，核心结论是否突出，视觉效果是否专业。', 'common_issues': '排版混乱或信息堆砌，影响阅读体验。', 'solution': '使用统一模板，确保图表清晰、段落分明，并通过目录引导阅读顺序。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 07:59:30", "modified_time": "2025-08-14 07:59:30", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "98cc5a4a45fb4206bb34aae353925bc9", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济趋势与政策影响评估等任务。尤其适合需要结合定量数据和定性分析，探讨结构性变化对特定行业或市场的影响的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和目标', 'output': '清晰界定研究的核心问题和最终目标，例如‘分析欧盟化工行业的衰退原因及其全球竞争力下降’。', 'criteria_for_completion': '研究目标是否具体且可量化；是否明确了核心变量（如能源价格、碳中和政策等）。', 'common_issues': '研究范围过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈，精炼研究主题，并列出关键变量清单。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据和信息', 'output': '构建一个全面的数据集，包括历史数据（如欧盟化学品销售额、资本开支）、政策文件（如碳关税法规）和行业动态（如企业产能退出公告）。', 'criteria_for_completion': '数据覆盖全面，来源可靠，且结构化存储便于后续分析；初步识别出数据中的显著趋势。', 'common_issues': '数据不完整或质量不高，可能导致结论偏差。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的统计数据，并通过交叉验证确保数据准确性；对于缺失数据，采用合理的假设填补。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并分配信息权重', 'output': '根据逻辑递进安排章节顺序，从宏观背景到具体案例逐步展开，同时平衡定量与定性信息的比例。例如：先介绍行业概况，再深入分析关键驱动因素（如能源成本、监管政策），最后总结企业行为。', 'criteria_for_completion': '章节之间逻辑连贯，信息分布合理，核心结论易于识别；每个章节都有明确的子目标支持整体研究目标。', 'common_issues': '章节内容重复或信息堆砌，导致报告冗长且重点不突出。', 'solutions': '绘制思维导图梳理各部分之间的关系，删除冗余内容，确保每部分内容都服务于核心结论。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证路径并提出观点', 'output': '通过分层推理形成观点链，例如：‘能源价格上涨削弱了欧洲化工行业的成本竞争力 → 成本劣势导致企业盈利能力下降 → 企业为维持利润选择退出产能’。在此过程中，使用图表、表格等多种形式辅助说明。', 'criteria_for_completion': '论证过程严密，观点层层推进，能够有效回应研究目标；图表和文字内容相辅相成。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏充分的事实支撑，或者忽略潜在反例。', 'solutions': '逐一检查每一步推论是否有事实依据，并补充可能遗漏的重要视角；引入对比分析增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '评估风险因素和不确定性', 'output': '在适当位置引入对风险因素的讨论，例如：‘尽管碳中和政策长期利好环境，但短期内会加剧企业成本压力’。同时，对不确定性的处理保持透明，例如：‘未来能源价格波动可能进一步改变行业格局’。', 'criteria_for_completion': '风险评估时机恰当，既不过早分散注意力也不过晚掩盖问题；不确定性描述客观且基于合理推测。', 'common_issues': '风险因素被弱化或完全忽略，导致结论显得片面。', 'solutions': '设立专门的小节讨论风险，并鼓励团队成员提出不同意见以完善分析。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论并提供行动建议', 'output': '提炼出简明扼要的核心结论，例如：‘高能源成本和严格监管是化工巨头退出欧洲市场的主要原因’，并据此提出针对性建议，例如：‘投资者应关注亚洲市场的增长机会’。', 'criteria_for_completion': '核心结论高度概括，行动建议具有实操性；语言表达精准无歧义。', 'common_issues': '总结过于笼统或偏离实际应用场景，无法指导决策。', 'solutions': '邀请非专业读者审阅总结部分，确认其易懂性和实用性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:00:51", "modified_time": "2025-08-14 08:00:51", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9490c04f4c4d496596897ce6fb8b8da5", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究报告、投资标的分析、市场趋势评估等金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据、历史与预测信息，并覆盖从基础研究到投资建议的全流程分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题和目标', 'output': '清晰定义报告的核心主题、目标受众和最终用途（如：胶原蛋白行业的市场前景及投资机会）。', 'completion_criteria': '主题和目标被明确定义，且与客户需求或行业热点高度相关。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solution': '通过初步调研和团队讨论，缩小研究范围并明确关键问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构和逻辑框架', 'output': '设计报告的章节安排，确保内容层次分明、逻辑连贯（如：背景介绍→技术对比→市场规模→应用场景→代表公司→投资建议→风险提示）。', 'completion_criteria': '章节结构合理，每部分有明确的内容分工，能够引导读者逐步深入理解。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，或信息分布不均。', 'solution': '采用思维导图工具梳理整体框架，确保每个章节服务于核心结论。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理数据', 'output': '系统性地搜集定量和定性数据，包括市场规模、增速、政策支持、竞争格局等，并进行分类整理。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，涵盖多维度信息，且经过初步清洗和验证。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析准确性。', 'solution': '优先选择权威机构发布的数据，并注明数据来源和时间范围。'}, {'step': 4, 'action': '分析和解读数据', 'output': '对数据进行深度分析，提炼关键趋势和洞察，形成观点（如：重组胶原蛋白增速高于动物源胶原蛋白，未来市场空间广阔）。', 'completion_criteria': '数据分析结果能直接支撑核心结论，且具有说服力。', 'common_issues': '分析流于表面，缺乏深度或独特视角。', 'solution': '引入专家访谈或跨领域知识，增加分析的广度和深度。'}, {'step': 5, 'action': '撰写正文和图表制作', 'output': '按照章节结构撰写详细内容，同时制作辅助图表以直观展示数据和观点（如：市场规模增长曲线、产品应用领域分布图）。', 'completion_criteria': '文字表达简洁专业，图表清晰易懂，且与正文内容紧密配合。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致信息冗余或不足。', 'solution': '根据内容需求精简图表数量，确保每张图表都有明确目的。'}, {'step': 6, 'action': '提出投资建议和风险提示', 'output': '基于前文分析，给出具体的投资建议（如：关注锦波生物、巨子生物等龙头企业），并对潜在风险进行充分说明。', 'completion_criteria': '投资建议具体可行，风险提示全面且客观。', 'common_issues': '建议过于笼统，或忽略重要风险因素。', 'solution': '结合市场动态和企业基本面，细化建议内容；风险提示需涵盖政策、技术和市场等多个维度。'}, {'step': 7, 'action': '审校和优化报告', 'output': '对报告进行语言润色、逻辑校验和格式调整，确保内容无误且符合专业规范。', 'completion_criteria': '报告内容准确无误，格式统一，读起来流畅自然。', 'common_issues': '语法错误或排版混乱，影响阅读体验。', 'solution': '邀请同事交叉审阅，使用专业编辑工具检查语法和格式。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:02:27", "modified_time": "2025-08-14 08:02:27", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "56a2ef186dee40c2a005f39b5c5bc479", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、大宗商品价格预测等任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心逻辑，概述影响目标变量（如价格）的关键因素。', 'output': '一段简明扼要的核心逻辑陈述，说明关键驱动因素及其作用机制。', 'evaluation': '是否清晰传达了分析的重点？读者能否快速理解核心观点？', 'common_issues': ['核心逻辑过于复杂或模糊', '缺乏对关键变量的定义'], 'solutions': ['简化语言，突出重点', '用图表或案例辅助说明']}, {'step': 2, 'action': '按时间顺序复盘历史数据，结合重大事件解释价格波动原因。', 'output': '一个包含历史数据和事件的时间轴，辅以图表说明。', 'evaluation': '是否准确捕捉了价格拐点？事件与数据之间是否有强因果关系？', 'common_issues': ['忽略重要事件', '数据与事件关联性不足'], 'solutions': ['补充遗漏事件', '增加数据分析深度']}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量数据（如出口量、产能变化），构建供需平衡表。', 'output': '一张详细的供需平衡表，显示各分项的月度变化及总供需情况。', 'evaluation': '数据是否全面且准确？平衡表是否能有效捕捉价格拐点？', 'common_issues': ['数据不完整或过时', '模型过于简单'], 'solutions': ['更新数据源', '优化模型设计']}, {'step': 4, 'action': '基于供需平衡表，设定合理假设，预测未来价格走势。', 'output': '一份预测报告，包括不同情景下的价格变化趋势。', 'evaluation': '假设是否合理？预测结果是否具有说服力？', 'common_issues': ['假设脱离现实', '预测结果单一'], 'solutions': ['参考多方数据验证假设', '提供多情景分析']}, {'step': 5, 'action': '提出投资建议，并列出主要风险因素。', 'output': '一段投资建议文字，附带风险提示列表。', 'evaluation': '建议是否具体且可行？风险提示是否全面？', 'common_issues': ['建议空泛无操作性', '忽视潜在风险'], 'solutions': ['细化建议内容', '增加风险覆盖范围']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:03:40", "modified_time": "2025-08-14 08:03:40", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e8ebb77b2da449ba9bcc29e0aeb8a358", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等任务，尤其是需要对市场数据、行业动态和重大事件进行整合分析的场景。它适合于金融分析师在制作周报、月报或专题研究报告时使用，能够帮助系统化地组织信息、突出核心结论，并有效处理不确定性。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与受众', 'output': '定义报告的核心主题（如半导体行业动态）及目标受众（如投资者或企业决策者），并确定关键指标（如市场指数、财务数据、技术趋势）。', 'completion_criteria': '是否清晰界定了报告的目标和受众，是否列出需要覆盖的关键维度（如市场表现、行业数据、重大事件、风险提示）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续内容缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通确认报告的核心需求，确保目标具体且可操作。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从可靠来源（如Wind、Digitimes、公司财报等）收集定量数据（如市场指数变化、出货量预测）和定性信息（如重大事件、政策变化），并对数据进行初步清洗和分类。', 'completion_criteria': '数据是否全面覆盖所需维度，是否标注了数据来源以确保可信度。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，可能导致分析偏差。', 'solutions': '采用多源验证策略，优先选择权威机构发布的数据，并记录数据获取时间以保证时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息权重', 'output': '根据逻辑顺序设计报告结构，通常包括市场回顾、行业数据、重大事件、风险提示等部分；优先展示核心结论（如市场表现和关键趋势），并将次要信息（如详细数据表）置于附录或图表中。', 'completion_criteria': '章节安排是否符合读者认知习惯，核心结论是否在前几页突出呈现。', 'common_issues': '章节间逻辑混乱或信息分布失衡，影响阅读体验。', 'solutions': '参考成功案例的结构模板，确保每部分内容紧密衔接，同时避免冗长描述。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证路径并层层递进', 'output': '从宏观到微观逐步展开分析，例如先阐述整体市场表现（如AI芯片指数波动），再深入细分领域（如存储芯片、功率半导体），并通过对比历史数据和未来预测增强说服力。', 'completion_criteria': '论证是否条理清晰，观点是否有充分的数据支持。', 'common_issues': '论据不足或跳跃式推理，削弱了结论的可信度。', 'solutions': '每一步推导都需引用具体数据或事实支撑，必要时补充背景解释。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将定量数据（如财务指标、市场涨跌幅）与定性分析（如政策解读、技术趋势）相结合，通过图表直观展示数据，用文字补充说明背后的原因和意义。', 'completion_criteria': '信息是否均衡分布，是否兼顾了数据可视化和文字阐释。', 'common_issues': '过度依赖某类信息，造成分析片面化。', 'solutions': '针对不同类型的读者调整比例，例如为专业投资者提供更多量化分析，而为管理层提供简明扼要的趋势总结。'}, {'step': 6, 'action': '引入风险因素并提出应对建议', 'output': '在适当位置（如报告末尾或每个章节后）提出潜在风险（如下游需求不及预期、贸易摩擦加剧），并结合情景假设给出应对策略（如多元化供应链、关注政策变化）。', 'completion_criteria': '风险提示是否全面且及时，应对建议是否切实可行。', 'common_issues': '忽略重要风险或提出的解决方案空洞无物。', 'solutions': '持续跟踪行业动态，定期更新风险清单，并邀请专家评审建议的合理性。'}, {'step': 7, 'action': '校验与优化报告质量', 'output': '检查报告的语言表达、格式规范和逻辑连贯性，确保没有语法错误、排版问题或数据矛盾；同时验证所有图表和表格是否准确反映文本内容。', 'completion_criteria': '报告是否达到发布标准，是否能快速传递核心信息。', 'commonissues': '细节疏漏导致专业形象受损，例如数据标注错误或图表标题缺失。', 'solutions': '设立内部审核机制，由团队成员交叉检查报告内容，确保零失误。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:51:00", "modified_time": "2025-08-14 08:51:00", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "fdd2c5216f474195b727c761e8646052", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于对上市公司季度业绩进行深度分析的任务，尤其是针对需要结合定量数据（如收入、利润）和定性信息（如业务战略、市场趋势）的场景。它适合用于投资标的分析、行业动态跟踪以及风险评估报告等任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心问题与目标', 'output': '确定分析的核心问题，例如本案例中聚焦于安森美的FY2Q25业绩表现，包括收入、利润、各业务板块表现及未来展望。', 'completion_criteria': '形成清晰的问题定义文档或简要提纲，列出关键指标和关注点（如收入、毛利率、非核心业务退出计划等）。', 'common_issues': '可能忽视某些次要但重要的维度，例如非核心业务的退出影响。', 'solutions': '通过团队讨论或参考类似案例，确保覆盖所有相关维度。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从公司财报、管理层评论、行业报告等来源提取定量和定性数据，例如本案例中收入、YoY变化率、营业费用等数据。', 'completion_criteria': '完成一份结构化数据表，包含所有关键财务指标及其同比/环比变化，并附注数据来源。', 'common_issues': '数据来源不一致或遗漏重要指标。', 'solutions': '建立标准化数据收集模板，确保覆盖所有必要字段，并交叉验证数据来源。'}, {'step': 3, 'action': '分模块组织信息', 'output': '将信息按逻辑模块划分，例如本案例中分为“事件”、“点评”、“未来展望”和“风险”四个部分。', 'completion_criteria': '每个模块的内容完整且逻辑清晰，能够独立传递信息，同时与其他模块形成连贯性。', 'common_issues': '模块之间内容重叠或逻辑断裂。', 'solutions': '在编写前制定详细的章节大纲，明确每个模块的重点和边界。'}, {'step': 4, 'action': '突出核心结论与关键驱动因素', 'output': '提炼出最核心的结论，例如本案例中AI数据中心收入翻倍、汽车收入触底回升等，并结合具体数据和事实支持。', 'completion_criteria': '核心结论明确且有数据支撑，在报告开头或每个模块的起始部分优先呈现。', 'common_issues': '核心结论被淹没在细节中，未能第一时间抓住读者注意力。', 'solutions': '采用“金字塔原则”，先呈现结论后展开分析，并使用图表强化关键数据。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合定量数据（如收入、利润）和定性分析（如市场趋势、战略调整），例如本案例中详细分析了Treo平台需求增长的原因。', 'completion_criteria': '定量与定性信息分布合理，定性分析能够有效解释定量数据的变化趋势。', 'common_issues': '过于偏重某一方面，导致分析不够全面。', 'solutions': '为定量和定性信息分别设定篇幅比例，例如60%定量+40%定性，并确保两者紧密关联。'}, {'step': 6, 'action': '识别并分析风险因素', 'output': '系统性地识别潜在风险，例如本案例中提到的需求疲软、非核心业务退出推迟和竞争加剧。', 'completion_criteria': '风险因素分类清晰，分析逻辑严谨，并提出应对策略或观察点。', 'common_issues': '风险分析流于表面，缺乏深入探讨。', 'solutions': '引入SWOT分析或情景模拟方法，增强风险分析的深度和实用性。'}, {'step': 7, 'action': '提供前瞻性预测与建议', 'output': '基于现有数据和趋势，给出未来展望和建议，例如本案例中对3Q25收入、毛利率和EPS的预测。', 'completion_criteria': '预测具有合理的假设基础，并附带敏感性分析以应对不确定性。', 'common_issues': '预测过于乐观或悲观，缺乏现实依据。', 'solutions': '采用多情景分析法（如基准、乐观、悲观情景），并明确每种情景的触发条件。'}, {'step': 8, 'action': '优化信息展示方式', 'output': '通过表格、图表和简洁的语言优化信息展示，例如本案例中使用了清晰的收入对比表格和增长率数据。', 'completion_criteria': '信息展示直观易懂，关键数据一目了然，避免冗长的文字描述。', 'common_issues': '图表设计复杂或信息过载，影响阅读体验。', 'solutions': '遵循“少即是多”的原则，仅保留最关键的数据和图表，并确保设计简洁美观。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:52:59", "modified_time": "2025-08-14 08:52:59", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "26b9f737bcdd46d5bf0ada216952c162", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策解读、投资标的分析、风险评估报告等需要系统性分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标，梳理背景信息', 'output': '背景概述文档，包含相关政策、市场现状及核心问题。', 'completion_criteria': '背景信息全面且无遗漏，能够为后续分析提供充分支撑。', 'common_issues': '背景信息过于冗长或缺乏重点。', 'solutions': '使用结构化框架（如SWOT分析）提炼关键信息。'}, {'step': 2, 'action': '逐条解读政策或事件的核心条款/要素', 'output': '条款解析文档，每条条款附带简要说明和潜在影响。', 'completion_criteria': '条款覆盖全面，解读准确，且与分析目标相关联。', 'common_issues': '条款解读过于表面，缺乏深度。', 'solutions': '结合历史案例和专家意见，深化分析。'}, {'step': 3, 'action': '从多维度分析影响，包括供需、行业规范、市场预期等', 'output': '影响分析文档，包含定性和定量分析，明确短期与长期影响。', 'completion_criteria': '分析维度全面，结论有数据或逻辑支持。', 'common_issues': '分析维度单一，忽略某些重要方面。', 'solutions': '使用矩阵分析法（如PEST分析）确保覆盖所有关键维度。'}, {'step': 4, 'action': '提出风险因素并评估其可能性与影响', 'output': '风险评估文档，列出主要风险及其应对策略。', 'completion_criteria': '风险识别全面，评估客观，应对策略可行。', 'common_issues': '风险评估过于乐观或悲观。', 'solutions': '引入第三方数据或多方意见验证风险评估结果。'}, {'step': 5, 'action': '总结核心结论并提出未来展望', 'output': '总结文档，包含政策或事件的核心意义及未来发展趋势。', 'completion_criteria': '结论简洁明了，展望具有前瞻性。', 'common_issues': '总结过于冗长或缺乏实际指导意义。', 'solutions': '使用金字塔原理提炼核心结论，确保逻辑清晰。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:54:48", "modified_time": "2025-08-14 08:54:48", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "db06d21875b54c8291d02fada06a86a1", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于对上市公司或科技企业的季度业绩进行深度分析，特别是涉及财务数据解读、产品线进展评估、市场竞争动态和未来展望的场景。它特别适合用于投资标的分析、行业趋势研究以及向机构投资者提供决策支持的报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心受众', 'output': '定义报告的目标（如评估公司业绩、预测未来增长潜力）和受众（如机构投资者、内部决策者），并据此确定信息优先级。', 'completion_criteria': '目标清晰且与受众需求匹配，例如是否聚焦于财务数据、市场动态或技术进展。', 'common_issues': '目标过于宽泛或未充分考虑受众需求。', 'solutions': '通过与客户或团队讨论确认目标，并制定简明的任务清单。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '整理关键财务数据（如收入、利润、毛利率）、业务分部表现、产品进展（如MI350系列性能）以及外部环境因素（如出口管制影响）。', 'completion_criteria': '数据完整且来源可靠，涵盖所有重要维度（历史表现、当前状态、未来展望）。', 'common_issues': '数据遗漏或缺乏一致性，例如未区分不同业务板块的表现。', 'solutions': '使用标准化模板记录数据，并交叉验证来源的可靠性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并安排信息优先级', 'output': '设计报告结构，通常包括：事件概述、财务数据分析、产品/技术亮点、风险因素及未来展望。优先展示核心结论（如超预期收入、AI业务增长）。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息分布合理，核心结论在前几段突出呈现。', 'common_issues': '结构混乱或信息冗余，导致读者难以快速抓住重点。', 'solutions': '采用倒金字塔结构，先呈现最重要信息，再逐步展开细节。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑并层层递进', 'output': '从财务数据出发，结合定性分析（如产品竞争力、市场需求），逐步推导出对未来增长的判断。例如，MI355的强劲需求如何驱动下半年数据中心业务增长。', 'completion_criteria': '论证路径清晰，观点之间有逻辑联系，避免跳跃式推理。', 'common_issues': '论证不够严谨，可能忽略反面证据或假设。', 'solutions': '列出所有假设条件并逐一验证，同时引入对比数据（如竞品性能）增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息，融合历史与预测', 'output': '将定量数据（如YoY增长率）与定性描述（如客户兴趣增加）结合，同时兼顾历史表现与未来预测（如MI400的潜在市场机会）。', 'completion_criteria': '信息分布均衡，既不过度依赖单一类型数据，也不忽视历史背景。', 'common_issues': '过度偏重量化数据而忽略定性洞察，或者反之。', 'solutions': '为每种信息类型设定固定比例，并确保两者互为补充。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理风险因素', 'output': '在适当时机（通常接近尾声）提出主要风险（如需求疲软、竞争加剧），并用具体案例或数据支撑（如MI308审查延迟的影响）。', 'completion_criteria': '风险因素全面且表述客观，不夸大也不淡化。', 'common_issues': '风险披露不足或位置不当，影响整体可信度。', 'solutions': '提前规划风险部分的位置，并确保其与核心结论形成平衡。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论并提供行动建议', 'output': '提炼报告的核心发现（如AMD AI业务的强劲增长），并给出明确的投资建议或后续行动方向（如关注MI355爬坡速度）。', 'completion_criteria': '总结简洁有力，建议具有可操作性。', 'common_issues': '总结过于笼统或建议缺乏针对性。', 'solutions': '围绕核心结论提炼关键点，并根据受众需求定制建议内容。'}, {'step': 8, 'action': '附加法律声明与合规检查', 'output': '添加必要的免责声明、利益冲突披露和评级定义，确保符合相关法律法规要求。', 'completion_criteria': '声明完整且符合监管要求，无遗漏或错误。', 'common_issues': '声明内容不符合最新规定或遗漏重要条款。', 'solutions': '定期更新声明模板并与法务团队协作审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:56:28", "modified_time": "2025-08-14 08:56:28", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "4a9a36b021124e7bae346f46145e3557", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场动态解读等金融分析任务。此框架特别适合需要结合定量数据与定性洞察，同时涉及宏观趋势、公司财务表现和技术创新的综合性报告制作。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标受众与核心主题', 'output': '确定报告的目标读者（如机构投资者、企业高管等）及核心主题（如AI驱动的科技公司财报分析）。根据目标受众调整信息优先级，并决定是否聚焦于短期投资机会或长期战略方向。', 'completion_criteria': '清晰定义报告的核心问题（如‘哪些科技公司在AI领域具有高增长潜力？’），并列出关键子主题（如Capex、收入增长、AI应用进展等）。', 'common_issues': '未能准确定位目标受众可能导致信息冗余或缺乏针对性；解决方案是通过客户反馈或市场调研验证需求。', 'confidence': 0.95}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '从公开渠道（如财报、行业报告、新闻）获取相关公司的财务数据、市场动态和技术进展。确保数据覆盖定量指标（如营收增长率、资本支出）和定性信息（如管理层评论、技术突破）。', 'completion_criteria': '形成一个结构化数据表，包括各公司的关键财务指标、业务亮点、风险因素等，并标注数据来源。', 'common_issues': '数据不完整或过时可能影响分析质量；建议使用自动化工具跟踪最新财报更新，并交叉验证多个数据源。', 'confidence': 0.9}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序组织内容：先概述宏观背景（如AI行业趋势），再深入具体公司/案例分析，最后总结投资建议。确保核心结论（如‘微软Azure增速超预期’）在摘要部分突出展示。', 'completion_criteria': '生成一份初步提纲，包含主要章节标题及其对应的内容要点，且每个章节都有明确的信息优先级排序。', 'common_issues': '章节安排过于松散或重复；可通过同行评审优化结构，确保每部分内容紧密衔接且无冗余。', 'confidence': 0.88}, {'step': 4, 'action': '进行逐层递进的论证分析', 'output': '采用“事实-推论-预测”的路径构建观点。例如，从微软Azure收入增长的事实出发，推导出其在云计算市场的领导地位，并进一步预测未来Capex对股价的影响。', 'completion_criteria': '每段落均包含至少一个支持性数据点或图表，并有清晰的因果关系阐述。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强，缺乏连贯性；可通过添加过渡句或补充中间推导步骤来改善。', 'confidence': 0.87}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息分布', 'output': '将历史数据（如过去四个季度的财务表现）与前瞻性预测（如下一财年的Capex计划）相结合，同时融入管理层评论等定性信息以提供上下文。', 'completion_criteria': '检查文档中定量与定性信息的比例是否均衡，通常建议6:4或7:3的比例。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息导致分析片面；可设置内部审查机制，确保两种信息充分融合。', 'confidence': 0.85}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素与不确定性处理', 'output': '在论证过程中穿插讨论潜在风险（如宏观经济波动、技术竞争加剧），并对多种可能性（如不同Capex情景下的盈利前景）进行敏感性分析。', 'completion_criteria': '每家公司或行业板块后附带简短的风险提示，并用表格形式呈现敏感性分析结果。', 'common_issues': '忽略负面因素可能降低报告可信度；应主动识别并合理评估所有重大风险。', 'confidence': 0.86}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论并提出行动建议', 'output': '基于前述分析，提炼出明确的投资建议（如‘重点关注英伟达、微软等算力基础设施受益标的’），并附带具体操作策略（如买入/持有评级及目标价区间）。', 'completion_criteria': '核心结论不超过3条，且每条建议都配有详细的支撑理由和执行方案。', 'common_issues': '建议泛化或缺乏实操指导；需与实际交易环境匹配，增加可行性。', 'confidence': 0.92}, {'step': 8, 'action': '可视化与格式优化', 'output': '为关键数据制作直观的图表（如折线图、柱状图），并将文字排版调整为便于阅读的形式（如分段清晰、重点加粗）。', 'completion_criteria': '所有图表均带有标题、注释和数据来源说明，且整体布局美观整洁。', 'common_issues': '图表复杂难懂或缺乏标注；应遵循极简设计原则，确保信息传达高效。', 'confidence': 0.9}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:58:20", "modified_time": "2025-08-14 08:58:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "13c1b8abedef45acb1c5b13adfb0e4ca", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量与定性信息的金融分析任务。尤其适合涉及政策解读、技术趋势分析、市场竞争格局评估以及消费者需求洞察的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和核心问题', 'output': '定义清晰的研究范围和关键问题，例如未来行业标准方向、头部企业竞争力分析、区域市场特点等。', 'evaluation_criteria': '是否能够用简洁的语言概括出研究的核心目标，并确保所有后续内容围绕这些目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节偏离主题。', 'solutions': '通过头脑风暴列出所有可能的问题，然后筛选出最相关且可操作的核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据和政策背景', 'output': '形成完整的政策、市场和技术数据集，包括定量数据（如市场规模、增长率）和定性信息（如政策趋势、技术发展方向）。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠，信息是否覆盖全面且逻辑清晰。', 'common_issues': '数据不完整或过时，缺乏对政策细节的深入解读。', 'solutions': '多渠道交叉验证数据，优先使用官方发布或第三方权威机构的数据，并对政策条款进行逐条分析。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，按逻辑递进展示信息', 'output': '设计一个层次分明的章节结构，通常从宏观到微观递进：先讨论行业整体趋势，再聚焦具体企业表现，最后细化到消费者需求和区域差异。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系，是否能引导读者自然理解结论。', 'common_issues': '章节之间衔接不流畅，信息堆砌而无重点。', 'solutions': '在每个章节开头设置简短的过渡段落，明确本章目的及与前后内容的关系。'}, {'step': 4, 'action': '突出核心结论并辅以可视化支持', 'output': '将核心结论放在显眼位置（如每章开头或结尾），并通过图表、表格等形式直观呈现关键数据。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否一目了然，图表是否有效增强了信息传递效果。', 'common_issues': '结论埋藏在大量文字中，图表设计复杂难懂。', 'solutions': '提炼每部分的关键点作为小标题，优化图表设计，避免过多颜色或冗余元素。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '合理分配定量与定性信息的比例，例如历史数据占比约30%，预测数据占比约20%，政策解读和市场分析各占一定比例。', 'evaluation_criteria': '信息分布是否均衡，是否存在某类信息过度集中或缺失的情况。', 'common_issues': '过于依赖单一类型信息（如只关注定量数据），忽视其他维度的补充。', 'solutions': '制定信息分布计划表，确保各类信息均匀分布并相互印证。'}, {'step': 6, 'action': '引入风险因素和不确定性分析', 'output': '在结论部分之前，专门讨论潜在风险，例如政策监管滞后、技术合规挑战等，并提出应对策略。', 'evaluation_criteria': '风险因素是否全面且具有前瞻性，提出的解决方案是否切实可行。', 'common_issues': '风险分析流于表面，缺乏实际案例支撑。', 'solutions': '结合实际案例说明风险影响，引用专家观点增强说服力。'}, {'step': 7, 'action': '总结并提出行动建议', 'output': '基于前文分析，提炼出具体的投资或战略建议，例如技术研发方向、市场进入策略等。', 'evaluation_criteria': '建议是否具体且可执行，是否与前面的分析紧密关联。', 'common_issues': '建议空洞无物，无法落地实施。', 'solutions': '针对不同利益相关方（如投资者、企业高管）分别提供定制化建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 08:59:53", "modified_time": "2025-08-14 08:59:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "922baac7954c46a9bade6e295eb62cf3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司业绩解读等金融分析任务。特别是针对需要结合定量与定性数据，综合评估公司当前表现和未来前景的任务。它也可用于风险评估报告，帮助识别潜在的市场、运营或竞争风险。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '定义本次分析的核心目标（如解读英飞凌FY25 3Q业绩表现），并列出需要回答的关键问题（如收入增长驱动因素、毛利率提升原因、未来展望等）。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括是否清晰界定了分析范围，是否列出了所有关键问题，并且这些问题是否具有逻辑连贯性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '目标过于宽泛，导致分析缺乏焦点。', 'solution': '在初步阶段通过与利益相关方沟通，明确优先级最高的问题。'}, {'issue': '忽略潜在次要但重要的问题。', 'solution': '采用头脑风暴法，确保全面覆盖可能影响结论的因素。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '收集定量数据（如财务报表、市场数据）和定性信息（如管理层评论、行业动态），并将这些数据分类整理为可分析的形式（如表格、图表）。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括数据的完整性、准确性和时效性，以及是否能够支持后续分析。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据来源不一致，导致分析结果偏差。', 'solution': '优先选择权威、可靠的公开数据源，并对不同来源的数据进行交叉验证。'}, {'issue': '数据量过大，难以快速筛选出关键信息。', 'solution': '使用数据可视化工具（如Excel、Tableau）快速生成初步洞察，聚焦于核心指标。'}]}, {'step': 3, 'action': '分解和解释关键财务指标', 'output': '对核心财务指标（如收入、毛利率、库存周转天数）进行逐项分析，解释其变化趋势及背后的原因，并将定量数据与定性信息相结合。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括是否清晰解释了每个指标的变化原因，是否提供了支持性证据（如管理层声明、行业数据），以及是否避免了过度推测。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '仅关注表面数字，未能深入挖掘原因。', 'solution': '结合背景信息（如行业趋势、公司战略）和管理层评论，构建多维度的解释框架。'}, {'issue': '忽视异常值或波动较大的指标。', 'solution': '单独分析异常值，探讨其潜在影响，并在最终结论中加以说明。'}]}, {'step': 4, 'action': '建立分层论证逻辑', 'output': '按照从宏观到微观的顺序，逐步递进地建立观点（如先讨论整体市场环境，再分析公司具体业务表现，最后聚焦于个别关键驱动因素）。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括论证逻辑是否清晰、层次分明，是否避免了跳跃式推论，以及是否能够引导读者自然得出结论。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证过程过于复杂，导致结论晦涩难懂。', 'solution': '采用简明的语言和直观的图表辅助说明，确保每一步推理都易于理解。'}, {'issue': '忽略了某些重要变量的影响。', 'solution': '在论证过程中反复检查，确保涵盖所有已知的关键变量。'}]}, {'step': 5, 'action': '平衡展示不同类型的信息', 'output': '合理分配定量和定性信息的比例，同时兼顾历史数据和未来预测，确保信息分布均衡且重点突出。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括是否在报告中有效平衡了各类信息，是否突出了核心结论，以及是否避免了信息过载。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '过分依赖定量数据，忽视定性分析的价值。', 'solution': '增加对行业动态、管理策略等内容的讨论，补充定量数据的局限性。'}, {'issue': '预测部分过于乐观或悲观，缺乏可信度。', 'solution': '基于历史数据和行业趋势，提供多种情景假设，并说明每种假设的合理性。'}]}, {'step': 6, 'action': '识别和讨论风险因素', 'output': '系统梳理潜在风险（如需求疲软、竞争加剧），并在适当的时间点提出，同时附带应对措施或缓解方案。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括是否全面覆盖了主要风险，是否提供了具体的应对建议，以及是否避免了过度夸大或轻视风险。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险论述过于笼统，缺乏针对性。', 'solution': '结合具体案例和数据，详细说明每种风险的可能性及其影响。'}, {'issue': '风险讨论时机不当，影响整体阅读体验。', 'solution': '在核心结论之后、未来展望之前引入风险讨论，以保持逻辑流畅性。'}]}, {'step': 7, 'action': '形成总结性结论和行动建议', 'output': '提炼核心发现，形成简洁明了的总结性结论，并根据分析结果提出具体的投资或运营建议。', 'how_to_judge_success': '成功标准包括是否准确概括了主要发现，是否提出了切实可行的建议，以及是否能够激发读者采取行动。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论过于冗长，缺乏重点。', 'solution': '提炼最核心的3-5个发现，避免堆砌细节。'}, {'issue': '建议过于模糊，缺乏操作性。', 'solution': '针对每个建议提供具体实施路径和预期效果。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:01:52", "modified_time": "2025-08-14 09:01:52", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f0fac77f22db492ea5ee5488d3e5e8d3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及技术趋势评估类金融分析任务，尤其是涉及复杂技术背景（如芯片、AI等）的产业链和市场竞争格局的研究。该框架可帮助分析师系统性地梳理技术发展路径、市场需求变化、竞争格局演变及国产替代机遇。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '定义报告的核心主题（如车载SOC芯片市场），确定分析维度（技术演进、市场需求、竞争格局、国产化机会等）。', 'evaluation_criteria': '是否清晰界定了研究问题，并合理划分了章节结构以覆盖所有关键维度。', 'common_issues': '主题过于宽泛或狭窄，导致分析深度不足或偏离核心问题。', 'solutions': '通过头脑风暴与团队讨论，聚焦于对客户最有价值的核心议题，确保逻辑连贯性和内容完整性。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '按照从宏观到微观、从基础到应用的顺序组织内容，例如：先介绍技术背景，再深入具体领域需求，最后分析市场格局与企业布局。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合读者的认知逻辑，信息优先级是否突出，核心结论是否易于提取。', 'common_issues': '章节之间衔接不流畅，信息堆砌而缺乏层次感。', 'solutions': '使用思维导图工具提前规划章节间的关系，确保每个部分服务于整体论点。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合定量与定性数据', 'output': '结合历史数据（如市场规模、增长率）、预测数据（未来5-10年趋势）和技术参数（算力、制程工艺）进行综合分析。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否权威可靠，定量与定性信息是否平衡分布且互为支撑。', 'common_issues': '数据陈旧或片面，无法全面反映现状与趋势。', 'solutions': '优先选择公开数据库、行业协会报告及公司公告作为数据来源，同时交叉验证不同渠道的数据一致性。'}, {'step': 4, 'action': '建立递进式论证链条', 'output': '采用“现象→原因→影响→对策”的逻辑逐步展开，例如：从汽车智能化趋势出发，分析其对计算芯片的需求变化，进而探讨SOC芯片的技术特点与市场潜力。', 'evaluation_criteria': '观点是否层层递进，是否有充足的证据支持每一步推论，是否存在逻辑跳跃。', 'common_issues': '论证过程松散，缺乏足够的实证支持。', 'solutions': '在每段落末尾总结小结，确保每一层推论都自然过渡到下一层。'}, {'step': 5, 'action': '适时引入风险因素分析', 'output': '在技术成熟度、市场竞争态势或政策环境等关键节点提出潜在风险，并给出应对建议。', 'evaluation_criteria': '风险提示是否及时且切中要害，是否提供切实可行的解决方案。', 'common_issues': '风险分析流于表面，未深入剖析可能的影响。', 'solutions': '参考行业专家意见，结合实际案例阐述风险发生的可能性及其后果。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性与多种可能性', 'output': '针对技术路径尚未收敛或市场格局尚不稳定的情况，列出几种可能的发展方向，并评估各自的概率。', 'evaluation_criteria': '是否充分考虑了各种情景，是否对每种可能性进行了合理的权重分配。', 'common_issues': '忽略次要但重要的变量，导致分析结果偏颇。', 'solutions': '运用决策树或蒙特卡洛模拟等方法量化不确定性，增强分析的科学性。'}, {'step': 7, 'action': '提炼跨场景适用的洞察框架', 'output': '基于前述分析，总结出一套通用的方法论，包括如何识别关键技术趋势、评估市场需求、判断竞争格局等。', 'evaluation_criteria': '总结是否具有普适性，能否指导其他类似任务。', 'common_issues': '总结过于具体，难以迁移至其他场景。', 'solutions': '抽象出共性规律，用简洁的语言表述核心原则，避免过多依赖特定案例细节。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:03:38", "modified_time": "2025-08-14 09:03:38", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "398ba38082474244946fb43819cb6d82", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、信用风险评估报告、投资标的分析等需要结合定量与定性信息的综合性金融分析任务。它特别适合于对宏观环境、政策影响、企业基本面及未来趋势进行系统性评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义分析的核心目标，例如本次案例中是评估房地产行业的信用风险及未来展望。', 'criteria_for_completion': '目标明确且具体，能够指导后续章节安排和数据收集方向。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '在开始时列出关键问题清单，确保每个问题都能被后续章节覆盖。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '将内容分为几个主要部分（如供需端、融资端、政策端），并按从宏观到微观、从历史到预测的顺序组织。', 'criteria_for_completion': '各章节主题明确，层次分明，信息分布合理，避免重复或遗漏。', 'common_issues': '章节之间逻辑不连贯，或者信息堆砌无序。', 'solutions': '提前绘制章节框架图，确保每部分内容服务于整体目标，并通过同行评审优化结构。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论和关键数据', 'output': '在每一章节开头直接呈现最重要的发现，例如销售降幅收窄、库存去化周期高位等。', 'criteria_for_completion': '核心结论突出，读者能在短时间内抓住重点。', 'common_issues': '将核心结论埋藏在大量细节中，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '采用总分结构，先概述后展开，同时使用图表直观展示关键数据。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合统计数据（如销售面积、房价变化）和定性分析（如政策解读、市场情绪），形成全面视角。', 'criteria_for_completion': '定量与定性信息相互补充，既提供事实依据又解释背后原因。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，导致分析片面或说服力不足。', 'solutions': '为每项定性观点配以相关数据支持，同时用专家访谈或文献引用增强可信度。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立论证逻辑', 'output': '从现状描述到原因剖析再到未来展望，逐步深入探讨问题。', 'criteria_for_completion': '论点环环相扣，前后呼应，最终形成完整的故事线。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡或铺垫。', 'solutions': '为每个论点设计小标题，确保段落间自然衔接，必要时加入过渡句。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素并量化其影响', 'output': '在适当位置讨论潜在风险（如政策效应衰减、偿债压力增大），并通过数据或情景模拟说明可能后果。', 'criteria_for_completion': '风险因素表述客观且有据可依，不会引发不必要的恐慌或误解。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或滞后，削弱报告权威性。', 'solutions': '设立专门章节或子节集中阐述风险，同时附上应对策略建议。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对未来不确定性（如房价走势、政策效果），给出不同情景假设及其概率。', 'criteria_for_completion': '多情景分析合理且具有操作性，帮助决策者制定灵活计划。', 'common_issues': '忽略不确定性或仅做简单推测，无法满足复杂决策需求。', 'solutions': '引入敏感性分析工具，设定乐观、中性和悲观三种情景，分别测算结果。'}, {'step': 8, 'action': '总结并提炼行动建议', 'output': '在最后部分提炼出简明扼要的行动指南，例如“关注央国企融资优势”、“警惕高负债房企流动性风险”。', 'criteria_for_completion': '总结精炼有力，建议切实可行，能直接指导实践。', 'common_issues': '总结冗长空洞，缺乏实际价值。', 'solutions': '站在用户角度思考，提炼最核心的几点建议，并用通俗语言表达。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:05:20", "modified_time": "2025-08-14 09:05:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2ae30f26332b46b9bc5fc64f6293ab41", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及政策驱动型市场机会评估等任务，尤其适合需要结合定量与定性信息进行综合判断的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众需求', 'output': '清晰的研究目标和核心问题陈述（例如：中国创新药产业的价值重估逻辑）。', 'completion_criteria': '目标是否具体、可操作，是否能直接指导后续章节安排。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，无法聚焦。', 'solution': '通过与利益相关方沟通确认关键问题，并用SMART原则细化目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理多维度数据', 'output': '涵盖定量（如市场表现、财务数据）和定性（如政策动态、行业新闻）的数据集合。', 'completion_criteria': '数据来源是否权威且多样化，是否覆盖所有关键变量。', 'common_issues': '数据不完整或存在偏差。', 'solution': '建立数据校验机制，优先选择官方或高可信度第三方数据源，并标注数据假设和限制条件。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以支持逻辑递进', 'output': '包含行情回顾、行业更新、风险提示等内容的层次化框架。', 'completion_criteria': '章节之间是否有逻辑衔接，能否引导读者从背景理解到核心结论。', 'common_issues': '章节顺序混乱或内容重复。', 'solution': '使用金字塔原理组织内容，确保每一部分为下一部分提供支撑。'}, {'step': 4, 'action': '优先展示核心结论', 'output': '在摘要中突出主要发现（如‘医保政策支持与海外价值认可双主线逻辑’），并辅以图表强化视觉效果。', 'completion_criteria': '核心结论是否一目了然，是否能在短时间内抓住读者注意力。', 'common_issues': '结论埋藏过深或表达冗长。', 'solution': '采用‘倒金字塔’写作法，将最重要信息放在最前面，并控制篇幅。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息分布', 'output': '历史数据（如过去6个月医保收支）、当前状况（如7月市场表现）和未来预测（如创新药定价机制影响）的均衡呈现。', 'completion_criteria': '各类信息比例是否合理，是否既反映现状又展望趋势。', 'common_issues': '过分依赖某类信息导致失衡。', 'solution': '制定信息权重分配表，根据分析目标调整各部分内容占比。'}, {'step': 6, 'action': '构建层层递进的论证路径', 'output': '观点逐步深入展开，例如从政策解读到企业案例再到市场反应。', 'completion_criteria': '论证链条是否连贯，每一步推导是否基于前一步。', 'common_issues': '论证跳跃或缺乏过渡。', 'solution': '使用‘如果-那么’逻辑连接短语，确保推理过程流畅自然。'}, {'step': 7, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在正文末尾单独设置‘风险提示’部分，系统梳理潜在威胁（如政策变动、市场竞争加剧）。', 'completion_criteria': '风险描述是否全面且具体，是否给出应对建议。', 'common_issues': '风险提及过于笼统或忽视可能性较低但影响较大的事件。', 'solution': '引入情景分析方法，分类讨论不同风险的概率与后果。'}, {'step': 8, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '对关键变量设定区间范围（如PEG估值倍数），并通过敏感性分析探讨极端情况。', 'completion_criteria': '是否充分考虑各种情景，是否提供了量化参考。', 'common_issues': '忽略不确定性或仅做定性描述。', 'solution': '运用蒙特卡洛模拟等工具量化不确定性，同时附上专家意见作为补充。'}, {'step': 9, 'action': '总结并形成行动建议', 'output': '提炼出可执行的投资策略或政策建议（如‘关注CXO和生物科技子板块’）。', 'completion_criteria': '建议是否切实可行，是否与先前分析一致。', 'common_issues': '建议空洞或脱离实际。', 'solution': '基于数据分析结果反向验证建议合理性，并征求多方反馈优化表述。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:06:56", "modified_time": "2025-08-14 09:06:56", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "63493f6b299a4df6bd12ced4b72486ca", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、政策影响分析、投资标的评估等需要结合定量与定性分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众，确定核心问题和关键变量。', 'output': '一份清晰的问题定义文档，包含分析目标、核心问题和关键变量清单。', 'completion_criteria': '问题定义文档需涵盖所有相关维度，且逻辑清晰。', 'common_issues': '问题定义过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏针对性。', 'solutions': '通过头脑风暴或与利益相关者沟通，细化问题范围。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据，包括政策文件、市场数据、行业趋势等。', 'output': '一个数据汇总表，包含定量数据（如增长率、市场份额）和定性信息（如政策要点、专家观点）。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠，且经过初步清洗和分类。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析准确性。', 'solutions': '建立多渠道数据采集机制，并定期更新数据源。'}, {'step': 3, 'action': '按照‘背景→措施→影响→建议’的逻辑结构组织内容。', 'output': '一个初步的内容框架，包含各章节标题及核心要点。', 'completion_criteria': '框架逻辑连贯，章节划分合理，能够引导读者逐步深入理解。', 'common_issues': '章节之间逻辑断裂或重复，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '反复检查各章节之间的衔接，确保每部分内容都有其独特价值。'}, {'step': 4, 'action': '撰写主体内容，优先展示核心结论，并辅以数据支持。', 'output': '一份完整的分析报告初稿，包含政策解读、市场分析和投资建议。', 'completion_criteria': '核心结论突出，数据与论点匹配，语言简洁明了。', 'common_issues': '论点缺乏数据支持，或数据堆砌过多导致冗长。', 'solutions': '在撰写过程中不断交叉检查数据与论点的相关性，删减冗余内容。'}, {'step': 5, 'action': '补充风险提示和不确定性分析，确保报告全面性。', 'output': '一段独立的风险提示部分，列出潜在风险及其应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示客观中立，覆盖主要风险点，且不影响核心结论的可信度。', 'common_issues': '风险提示过于悲观或简略，削弱报告的专业性。', 'solutions': '参考类似报告的风险提示部分，确保内容详实且平衡。'}, {'step': 6, 'action': '审阅和优化报告，确保逻辑清晰、语言流畅、格式规范。', 'output': '一份最终版报告，包含图表、注释和免责声明。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，格式统一，内容易于理解。', 'common_issues': '排版混乱或语言晦涩，影响阅读体验。', 'solutions': '邀请同事或外部专家进行审阅，提出改进建议。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:08:53", "modified_time": "2025-08-14 09:08:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "baa0bd75fb5d4ff58ad3d0fe06783f35", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量与定性数据，进行系统化论证和多层次信息整合的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标与框架设计', 'output': '清晰界定研究主题（如航运港口2025年7月专题），并设计章节结构以逻辑递进方式展开分析。例如：综述进出口总额及货物吞吐量情况→集装箱运价及吞吐量分析→液体散货（原油）运价及吞吐量分析→干散货运价及铁矿石、煤炭吞吐量分析→重点港口上市公司月度表现→风险提示。', 'completion_criteria': '章节内容覆盖全面，各部分逻辑连贯，能够引导读者逐步深入理解核心问题。', 'common_issues': '章节间逻辑跳跃或信息冗余可能导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '提前规划好每一部分的核心输出，并确保前后章节自然衔接，避免重复讨论相同内容。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从权威来源（如iFinD、Clarksons等）获取定量数据（如进出口总额、吞吐量、运价指数等），以及定性信息（如政策变化、市场动态等）。制作数据表格和图表，直观展示关键指标的变化趋势。', 'completion_criteria': '所有数据准确无误，且经过交叉验证；图表清晰易懂，标注完整。', 'common_issues': '数据不一致或缺失可能影响后续分析的可信度。', 'solutions': '采用多源数据对比，优先选择官方或第三方权威机构发布的信息；对异常值进行单独说明。'}, {'step': 3, 'action': '分层次分析数据与趋势', 'output': '按时间维度（当月/累计）、空间维度（国内区域/国际地区）、品类维度（机电产品、高新技术产品、农产品等）拆解数据，识别增长点、下滑领域及其背后驱动因素。例如：通过同比和环比数据分析发现原油吞吐量6月同比转正，干散货吞吐量复苏。', 'completion_criteria': '每项分析均能提炼出明确的结论，且这些结论与整体研究目标相关联。', 'common_issues': '过度依赖单一维度的数据可能导致片面解读。', 'solutions': '结合多种维度综合分析，同时引入历史对比和行业背景知识，增强结论的说服力。'}, {'step': 4, 'action': '构建观点支撑体系', 'output': '基于数据分析结果，提出核心观点，并通过逐层论证强化其合理性。例如：使用波罗的海干散货运价指数BDI同比增长17.47%支持“干散货吞吐量复苏”的判断，同时辅以港口库存和吞吐量数据进一步佐证。', 'completion_criteria': '每个核心观点都有充分的数据和事实依据，且论证路径清晰。', 'common_issues': '论据不足或论证过程松散会削弱观点的可信度。', 'solutions': '确保每个观点至少有两个独立但相关的论据支持，必要时增加补充性分析。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '在适当位置提出潜在风险因素（如宏观经济不及预期、油轮船队规模扩张超预期），并讨论其对核心结论的影响。例如：指出若航运环保监管执行力度不及预期，则全球油运运价弹性可能低于预期。', 'completion_criteria': '风险提示具体且针对性强，能够帮助决策者更好地理解潜在变数。', 'common_issues': '忽略不确定性或低估风险可能导致误导性建议。', 'solutions': '主动识别并量化主要风险，提供情景假设下的不同预测结果，提升报告的稳健性。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心结论与投资建议', 'output': '提炼全文精华，突出关键洞察（如“吞吐量整体表现平稳”），并给出明确的投资评级（如“看好”）。例如：维持航运港口板块“看好”评级，强调重点港口企业的月度吞吐量表现作为参考。', 'completion_criteria': '总结简明扼要，投资建议具有可操作性，直接服务于目标受众需求。', 'common_issues': '总结过于笼统或缺乏实际指导意义。', 'solutions': '聚焦于最核心的几个结论，用简洁语言表达，并附上具体的行动指南或关注方向。'}, {'step': 7, 'action': '优化呈现形式与审校', 'output': '检查报告格式是否规范，包括目录、图示编号、数据单位一致性等；确保文字表述准确无误，图表美观清晰，便于阅读。', 'completion_criteria': '报告整体专业性强，无明显错误，视觉效果佳。', 'common_issues': '格式混乱或排版问题影响专业形象。', 'solutions': '制定标准化模板，安排专人负责最终校对，确保细节完善。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:10:37", "modified_time": "2025-08-14 09:10:37", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "bcaca4228bc4457294c918c7eb99238d", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及中长期趋势预测类的金融任务。尤其适合需要结合宏观经济环境、政策导向、行业动态、公司财务数据及市场表现等多维度信息进行综合分析的任务场景，例如汽车行业周报、季度展望报告或特定主题的投资建议书。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与逻辑主线', 'output': '提炼出贯穿全文的核心结论和投资建议，确保所有后续章节围绕这一主线展开。例如，本案例中明确了‘关注自主品牌崛起和增量零部件机遇’作为核心逻辑。', 'criteria_for_completion': '核心观点清晰且具备可操作性，能够直接指导投资决策；逻辑主线连贯，无明显偏离主题的内容。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '缺乏明确的核心观点，导致内容散乱。', 'solution': '在撰写前通过团队讨论确定关键驱动因素，并用一句话概括核心结论。'}, {'issue': '逻辑主线不够聚焦，涉及过多次要信息。', 'solution': '定期回顾各部分内容是否服务于核心观点，删减冗余信息。'}]}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '设计报告框架，包括宏观背景、月度/周度数据、行情回顾、重点公司分析、风险提示等模块，按照从全局到局部、从定性到定量的原则安排内容顺序。', 'criteria_for_completion': '章节结构合理，信息展示层次分明；重要数据和结论优先呈现，次要信息适当后置。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节间衔接不流畅，影响阅读体验。', 'solution': '使用过渡段落连接不同部分，确保逻辑递进自然。'}, {'issue': '信息堆砌，未突出重点。', 'solution': '采用图表、加粗标题等方式强调核心数据和结论，避免平铺直叙。'}]}, {'step': 3, 'action': '收集并整合多源数据', 'output': '从行业协会（如乘联会、中汽协）、上市公司公告、第三方数据库（如Wind）以及其他公开渠道获取最新数据，涵盖销量、库存、成本、汇率等多个维度。', 'criteria_for_completion': '数据来源权威可靠，更新及时；数据覆盖全面，能支持后续分析需求。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据缺失或滞后。', 'solution': '提前建立稳定的数据获取渠道，必要时联系相关机构补充数据。'}, {'issue': '数据口径不一致。', 'solution': '统一数据定义和计算方法，在注释中说明差异来源。'}]}, {'step': 4, 'action': '构建论证路径并验证假设', 'output': '基于历史数据、当前市场动态和未来预期，分层递进建立论点。例如，先阐述行业总量变化趋势，再分析细分领域表现，最后提出具体投资建议。', 'criteria_for_completion': '论证过程严密，每个论点均有充分的事实依据支撑；对未来预测提供多种可能性分析。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论证链条断裂，缺少中间环节。', 'solution': '增加辅助性数据分析，填补逻辑空隙。'}, {'issue': '忽略不确定性，导致结论过于绝对。', 'solution': '引入敏感性分析，探讨不同情景下的潜在结果。'}]}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将定量数据（如销量增速、渗透率）与定性描述（如政策解读、技术变革）有机结合，形成互补关系。例如，用定量数据支持新能源车高增长趋势，同时结合政策导向解释原因。', 'criteria_for_completion': '定量数据准确详实，定性分析深入浅出；两者比例适中，互为佐证。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '过度依赖定量数据，忽视定性洞察。', 'solution': '加入专家访谈或行业调研，补充软性信息。'}, {'issue': '定性分析主观性强，缺乏事实支撑。', 'solution': '引用权威文献或实际案例增强说服力。'}]}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '识别主要风险因素（如经济下行压力、市场竞争加剧），并针对每种风险提出应对策略；对于未来可能的变化，列出几种情景假设及其概率分布。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且具体，包含短期和长期风险；情景假设合理，覆盖范围广。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险提示泛化，无法落地。', 'solution': '结合实际业务场景细化风险描述，提出切实可行的缓解措施。'}, {'issue': '仅考虑单一情景，忽视其他可能性。', 'solution': '采用蒙特卡洛模拟等工具生成多种情景，提高预测鲁棒性。'}]}, {'step': 7, 'action': '制作可视化材料辅助表达', 'output': '利用折线图、柱状图、表格等形式直观展示复杂数据，便于读者快速理解。例如，通过对比历史销量曲线揭示行业周期性特征。', 'criteria_for_completion': '图表设计简洁明了，标注完整；视觉效果与内容匹配，提升信息传递效率。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '图表过多，干扰正文阅读。', 'solution': '精选最具代表性的图表，其余以附录形式呈现。'}, {'issue': '图表信息量不足，未能有效传达关键点。', 'solution': '优化图表设计，添加趋势线、参考值等辅助元素。'}]}, {'step': 8, 'action': '总结并输出最终成果', 'output': '汇总所有分析结果，形成完整的报告文档，包括封面、目录、正文、附录等内容；同时生成简版摘要供快速浏览。', 'criteria_for_completion': '报告格式规范，语言精炼；核心结论易于查找，方便用户快速掌握要点。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '报告篇幅过长，难以抓住重点。', 'solution': '提炼关键信息置于摘要部分，正文中保持适度详细。'}, {'issue': '排版混乱，降低专业形象。', 'solution': '遵循标准化模板，统一字体、间距、编号等细节。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:12:18", "modified_time": "2025-08-14 09:12:18", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d2fc175ec73f472ba2ba0f9a231d46e9", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于需要结合定量与定性分析的金融行业深度研究报告，特别是涉及技术趋势、企业战略转型或ERP系统升级等复杂主题的研究。这类任务通常需要整合数据预测、市场洞察和风险评估，并以清晰的逻辑结构呈现给决策者。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和受众需求', 'output': '一份简短的研究目标声明，包括报告的核心问题（如‘AI驱动ERP对企业核心竞争力的影响’）和受众群体（如CFO、CTO或投资者）。', 'completion_criteria': '目标清晰且具体，能够指导后续内容组织；受众需求被准确识别并反映在目标中。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节难以聚焦。', 'solutions': '通过头脑风暴列出潜在受众的核心关注点，并从中提炼出最具价值的研究方向。'}, {'step': 2, 'action': '构建报告的章节框架', 'output': '一个分层的章节大纲，涵盖背景信息、核心发现、数据分析、风险因素和行动建议。', 'completion_criteria': '章节结构逻辑清晰，能够引导读者从宏观到微观逐步深入；每个部分都有明确的功能定位。', 'common_issues': '章节安排不平衡，可能导致关键信息被弱化或冗余内容过多。', 'solutions': '采用‘金字塔原理’，将最重要的结论放在最前面，随后逐步展开支持性论据和细节。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理定量与定性数据', 'output': '一组经过筛选的数据图表（如市场份额预测、技术采用率统计）和关键引用（如专家观点、行业报告）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖全面，且与研究目标高度相关；定性信息与定量数据形成互补。', 'common_issues': '数据过于单一或缺乏权威性，影响论证的说服力。', 'solutions': '优先选择知名机构发布的数据（如IDC、Gartner），并通过交叉验证确保准确性。'}, {'step': 4, 'action': '建立核心观点的论证路径', 'output': '一套完整的论证链条，包括背景铺垫、数据支撑、案例说明和推导结论。', 'completion_criteria': '论证逻辑严密，每一步都有充分依据；观点层层递进，易于理解。', 'common_issues': '论证跳跃性过大，或忽略潜在的反面观点。', 'solutions': '使用‘假设-验证’方法，逐一检验每一步推导是否成立；主动引入反面观点并加以回应。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史信息与未来预测', 'output': '对比表格或时间轴图示，展示当前状态与未来趋势之间的关系。', 'completion_criteria': '历史数据为预测提供了坚实基础，预测部分基于合理假设且具有可操作性。', 'common_issues': '过度依赖历史数据，忽视未来不确定性；或预测过于乐观，缺乏实际落地路径。', 'solutions': '结合情景分析法，提出多种可能性及其触发条件，增强预测的可信度。'}, {'step': 6, 'action': '突出核心结论并设计视觉化呈现', 'output': '一页总结页，包含3-5个关键发现，以及图表、图形化的支持材料。', 'completion_criteria': '核心结论一目了然，视觉化元素直观且美观，能快速抓住读者注意力。', 'commonissues': '信息过载，导致重点不突出；或视觉化效果不佳，削弱信息传递效率。', 'solutions': '遵循‘少即是多’原则，只保留最关键的信息；利用专业工具（如Tableau、Power BI）优化图表设计。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和风险因素', 'output': '一段专门讨论风险的部分，包括已知风险、未知变量及应对策略。', 'completion_criteria': '风险描述具体且真实，应对措施切实可行；整体语气既坦诚又积极。', 'common_issues': '风险被低估或回避，使报告显得不够客观。', 'solutions': '参考行业标准和类似案例，量化风险的可能性和影响；同时强调企业的适应能力。'}, {'step': 8, 'action': '撰写执行摘要和最终校对', 'output': '一份精炼的执行摘要，以及无语法错误、格式统一的完整报告。', 'completion_criteria': '执行摘要独立成篇，无需阅读正文即可理解全文要点；语言流畅、专业性强。', 'common_issues': '执行摘要冗长或偏离主题；正文存在拼写或格式问题。', 'solutions': '让非专业人士审阅执行摘要，确认其易读性；使用自动化工具检查语法和格式一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:14:14", "modified_time": "2025-08-14 09:14:14", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2a9522afd524463b82944d1581a9df90", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于贵金属及相关大宗商品的周度或短期市场观察、投资建议报告撰写，尤其适合需要结合宏观经济数据、市场表现和特定商品基本面进行综合分析的任务。也可扩展至其他周期性较强的行业（如能源、工业金属）的研究场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与受众', 'output': '确定报告的目标（如为投资者提供短期交易建议或长期配置策略），并根据受众需求选择关键指标和信息深度。', 'completion_criteria': '清晰定义了报告的核心目的，并列出主要受众群体的需求点。', 'common_issues': '目标模糊或过于宽泛可能导致内容冗长且重点不突出。', 'solutions': '通过与团队或客户沟通，明确核心问题和优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '汇总上周市场表现（板块涨跌幅、个股表现）、价格走势（SHFE黄金/白银）、宏观数据（CPI、利率、PMI等）及特有比值指标（金银比、金油比等）。', 'completion_criteria': '所有相关数据均完整呈现，涵盖定量与定性信息，且来源可靠。', 'common_issues': '数据缺失或滞后可能影响分析时效性。', 'solutions': '建立固定的数据获取渠道，设置自动化提醒更新最新数据。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构以逻辑递进', 'output': '按照‘市场回顾→指标跟踪→投资建议→风险提示’的顺序组织内容，确保从现状描述到未来展望逐步深入。', 'completion_criteria': '每个部分之间逻辑连贯，无跳跃式论述；图表与文字说明相辅相成。', 'common_issues': '章节安排杂乱无章，容易让读者感到困惑。', 'solutions': '提前绘制思维导图，梳理各部分内容之间的关系。'}, {'step': 4, 'action': '构建核心观点与论证路径', 'output': '基于数据提炼核心结论（如看好黄金资产的理由：去美元化驱动+央行购金支撑），并通过多维度证据（历史趋势、当前动态、未来预测）层层递进支持。', 'completion_criteria': '核心观点明确且具有说服力，论证过程条理清晰。', 'common_issues': '缺乏充分依据的观点可能显得主观。', 'solutions': '每项论点至少配备两个以上独立但相关的数据或案例作为支撑。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性分析', 'output': '在展示市场表现时侧重定量数据（如涨跌幅、库存变化），而在阐述投资逻辑时融入定性判断（如工业需求增长潜力）。', 'completion_criteria': '不同类型信息分布均衡，避免单一类型信息过载。', 'common_issues': '过度依赖某类信息可能削弱整体分析的全面性。', 'solutions': '制定比例分配规则，例如60%定量+40%定性。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素', 'output': '在投资建议后单独列出潜在风险（如宏观经济变化、地缘政治不确定性），并说明其可能影响。', 'completion_criteria': '风险提示具体且贴近实际，能够引起读者警觉。', 'common_issues': '忽视风险因素或表述过于笼统。', 'solutions': '采用情景模拟法列举不同可能性及其后果。'}, {'step': 7, 'action': '制作可视化图表辅助理解', 'output': '针对复杂数据制作直观图表（如价格走势曲线、金银比变化图），并与正文紧密结合。', 'completion_criteria': '图表清晰易懂，与文字内容高度契合。', 'common_issues': '图表过多或设计不当会分散注意力。', 'solutions': '筛选最关键的信息制图，统一风格并添加简明注释。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化语言表达', 'output': '检查全文逻辑是否流畅，用词是否精准，同时确保格式规范一致。', 'completion_criteria': '报告语言简洁专业，无明显语法错误或排版问题。', 'common_issues': '术语使用不当或行文啰嗦降低可读性。', 'solutions': '邀请同事交叉校对，特别关注专业术语的准确性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:16:00", "modified_time": "2025-08-14 09:16:00", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6aaeadb1a2204db3a02833e00a365f32", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势预测等金融分析任务，特别是需要结合定量与定性数据进行综合评估的场景。例如，智能硬件、医疗设备、消费电子等行业研究报告或竞争格局分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和核心问题', 'output': '定义清晰的研究范围和关键问题，例如市场规模、竞争格局、技术壁垒等。', 'evaluation': '是否明确了报告的核心结论方向，并能指导后续章节安排。', 'common_issues': '研究目标过于宽泛，导致信息冗余；应对方法是聚焦于2-3个核心问题。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '按行业定义→分类→特征→发展历程→产业链分析→市场规模→竞争格局→政策梳理→企业分析的顺序组织内容。', 'evaluation': '章节间是否有递进关系，信息展示是否符合从基础到深入的认知路径。', 'common_issues': '章节顺序混乱或信息堆砌；应对方法是遵循“背景→现状→未来”的时间线逻辑。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论', 'output': '在摘要部分直接呈现关键数据（如市场规模增长率、未来趋势）和主要观点（如生态协同化、技术创新驱动）。', 'evaluation': '读者是否能在前几页快速抓住报告的核心价值点。', 'common_issues': '核心结论被埋没在细节中；应对方法是在开头使用加粗字体或图表突出显示关键数据。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '通过历史数据（如市场规模变化）、预测模型（如复合增长率）支持定性分析（如行业趋势），并辅以案例说明。', 'evaluation': '是否既提供了可靠的数据支撑，又避免了过度依赖单一类型信息。', 'common_issues': '数据不足或过多导致失衡；应对方法是确保每项定性分析都有至少一组数据佐证。'}, {'step': 5, 'action': '采用逐层递进的论证逻辑', 'output': '从宏观背景切入（如政策影响），逐步深入到具体领域（如医疗级设备渗透率提升），最后聚焦到企业竞争力。', 'evaluation': '论证是否环环相扣，且每个层次之间有自然过渡。', 'common_issues': '跳跃式论述造成理解困难；应对方法是增加过渡段落，解释上下文联系。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素', 'output': '在讨论市场规模、竞争格局时提及供应链脆弱性、技术壁垒等潜在威胁。', 'evaluation': '风险因素是否在合理时机提出，且不破坏整体积极基调。', 'common_issues': '风险描述过早或过晚；应对方法是在正面分析后紧接提出相关挑战。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '对未来的预测给出不同情景假设（如乐观/中性/悲观），并附上敏感性分析。', 'evaluation': '是否充分考虑了各种可能情况，同时保持结论稳健。', 'common_issues': '忽略极端情况导致结论偏颇；应对方法是加入概率分布或区间估计。'}, {'step': 8, 'action': '总结并提炼跨领域适应性洞察', 'output': '基于前述分析，提取可复用的经验框架（如技术突破如何推动细分市场发展）。', 'evaluation': '总结是否具有普适性，能够应用于其他类似行业研究。', 'common_issues': '总结过于局限，缺乏通用性；应对方法是抽象出更高维度的规律。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:17:36", "modified_time": "2025-08-14 09:17:36", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8b17c153e27d46f1a7ea0a41b6d06b9e", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及资本市场趋势解读等金融分析任务。尤其适合需要结合政策动态、技术发展、公司动态和市场表现进行综合评估的场景，例如周报、月报或专题研究报告的撰写。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心观点与主题', 'output': '提炼出报告的核心观点，例如本期报告聚焦于人形机器人、低空经济和AI基建等领域，并基于政府政策、公司动态和行业新闻构建整体分析框架。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且具有前瞻性，能够引导后续章节展开；需涵盖政策支持、技术突破和市场机会三大要素。', 'common_issues': '核心观点过于宽泛或缺乏数据支撑。', 'solutions': '通过初步筛选关键事件和数据，确保核心观点有据可依。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '按照“行业动态 → 政府新闻 → 公司动态 → 投资观点”的逻辑顺序安排内容，确保信息从宏观到微观逐步深入。', 'completion_criteria': '每个章节都有明确的信息重点，例如行业动态突出近期热点事件，政府新闻强调政策导向，公司动态聚焦具体企业进展，投资观点提供明确建议。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯或信息重叠。', 'solutions': '在编写前绘制信息地图，确保每部分内容独立且互补。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理多源数据', 'output': '整合来自政府公告、公司财报、行业新闻和市场表现的数据，形成定量与定性相结合的信息基础。', 'completion_criteria': '数据来源权威可靠，覆盖全面；定量数据包括股价变动、估值指标，定性信息涵盖政策解读和技术进展。', 'common_issues': '数据更新滞后或不完整。', 'solutions': '建立实时监控机制，利用Wind等专业工具快速获取最新数据。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑链', 'output': '采用递进式论证方法，先阐述背景（如政策支持），再分析现状（如技术进展），最后提出未来展望（如投资机会）。', 'completion_criteria': '论证过程层次分明，逻辑链条完整；风险因素在合适时机提及，避免过早削弱信心。', 'common_issues': '论证跳跃性强或缺乏说服力。', 'solutions': '使用过渡句连接不同部分，确保逻辑流畅；引用权威数据增强论点可信度。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史与预测信息分布', 'output': '在回顾历史数据的同时，结合当前趋势作出合理预测，例如针对人形机器人领域，既总结过去的技术突破，又展望商业化应用前景。', 'completion_criteria': '历史与预测信息比例均衡，预测部分基于充分的历史数据分析。', 'common_issues': '过度依赖历史数据忽略未来可能性。', 'solutions': '引入专家意见或模型预测，为未来趋势提供科学依据。'}, {'step': 6, 'action': '设计可视化图表辅助表达', 'output': '制作表格和图表展示关键数据，例如公司盈利预测表、股价变动趋势图等，帮助读者直观理解复杂信息。', 'completion_criteria': '图表设计简洁明了，标注清晰；与正文内容紧密相关，无冗余信息。', 'common_issues': '图表过多导致信息冗杂或图表不足影响理解。', 'solutions': '根据信息密度选择合适的图表数量，确保每张图表都服务于核心观点。'}, {'step': 7, 'action': '提出投资建议与风险提示', 'output': '基于前述分析，给出明确的投资评级和目标标的，同时列出潜在风险，如技术发展不及预期或下游需求疲软。', 'completion_criteria': '投资建议具体可行，风险提示全面且客观；两者均以数据和事实为基础。', 'common_issues': '投资建议模糊或风险提示缺失。', 'solutions': '在结论部分设置专门的风险讨论环节，逐条列举可能的不确定性。'}, {'step': 8, 'action': '校对与优化语言表达', 'output': '检查报告的语言表述是否准确、简洁，避免歧义；确保格式统一、排版美观。', 'completion_criteria': '全文无语法错误或语义模糊之处；图表、表格与文字描述一致。', 'common_issues': '语言啰嗦或术语使用不当。', 'solutions': '邀请同事交叉审阅，重点关注术语规范性和语言流畅性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:19:26", "modified_time": "2025-08-14 09:19:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0a1eed54a6f24ff898ad289e5f7b1705", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合历史数据、未来预测和市场催化因素的金融分析任务，尤其适合军工、科技等政策驱动型行业的投资逻辑推导。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心逻辑', 'output': '提炼出清晰的投资逻辑框架，包括主要驱动因素（如阅兵、军贸、景气反转、政策规划等）。', 'completion_criteria': '投资逻辑框架是否覆盖了关键驱动因素，并能有效解释行业发展趋势。', 'common_issues': '可能忽略次要但重要的驱动因素。', 'solutions': '通过团队讨论或外部专家意见补充遗漏点。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配信息优先级', 'output': '形成内容目录，将核心结论放在显眼位置，如开头部分；定量与定性信息分布合理，历史复盘与未来预测平衡呈现。', 'completion_criteria': '章节安排是否逻辑清晰，信息展示是否符合读者认知顺序，核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节之间衔接不流畅，或信息堆砌导致重点模糊。', 'solutions': '采用金字塔原理设计结构，确保每个章节服务于投资逻辑主线。'}, {'step': 3, 'action': '收集并分析历史数据以验证逻辑假设', 'output': '生成历史复盘图表及数据分析结果，展示过往类似事件对市场的具体影响。', 'completion_criteria': '历史数据是否充分支持当前逻辑假设，且无明显偏差或误导。', 'common_issues': '数据样本不足或代表性差。', 'solutions': '扩大数据来源范围，交叉验证不同时间段的案例。'}, {'step': 4, 'action': '整合最新动态与催化剂事件', 'output': '梳理近期行业重大事件（如阅兵官宣、地缘冲突），分析其对市场情绪和板块表现的潜在影响。', 'completion_criteria': '是否捕捉到所有重要催化剂，并准确评估其权重。', 'common_issues': '遗漏某些短期但高影响力的事件。', 'solutions': '建立实时跟踪机制，及时更新事件库。'}, {'step': 5, 'action': '构建多层次论证路径', 'output': '从宏观政策、中观行业趋势到微观企业订单情况，逐层递进支撑核心观点。', 'completion_criteria': '论证链条是否完整，各层次间是否存在逻辑断裂。', 'common_issues': '论证过于单一，缺乏多维度视角。', 'solutions': '引入更多维度的数据和案例，增强说服力。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险提示并评估不确定性', 'output': '列出可能的风险因素（如订单进度不及预期），并说明应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示是否全面且客观，应对措施是否切实可行。', 'common_issues': '风险描述流于表面，未深入探讨潜在后果。', 'solutions': '参考过往失败案例，细化风险情景模拟。'}, {'step': 7, 'action': '形成具体投资建议', 'output': '根据前述分析，推荐相关标的及其配置逻辑。', 'completion_criteria': '投资建议是否基于严密分析，且具有可操作性。', 'common_issues': '建议泛化，缺乏针对性。', 'solutions': '针对不同客户群体调整建议颗粒度，提供定制化方案。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:20:51", "modified_time": "2025-08-14 09:20:51", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6746976134094b1b834ee6e5c81bb2fc", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及周期性市场观察报告，特别是针对大宗商品（如钾肥、磷化工、农药）等资源型行业的供需动态、价格趋势和政策影响的分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究范围与核心观点', 'output': '确定分析的核心主题及关键结论，例如钾肥的供需紧平衡、磷矿石价格高位运行、农药行业景气拐点等。', 'evaluation': '是否清晰定义了研究目标，并围绕核心观点展开论述，能够通过后续章节内容验证其逻辑一致性。', 'common_issues': '研究范围过于宽泛或核心观点模糊。应对方法是聚焦于特定领域并提炼出可量化的结论。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照从宏观到微观的顺序组织章节，例如先讨论全球供需格局，再深入国内市场的具体动态，最后提出投资建议。', 'evaluation': '章节结构是否逻辑清晰，信息展示是否符合从重要到次要的优先级原则，核心结论是否突出且易于理解。', 'common_issues': '章节安排混乱或信息冗余。应对方法是提前制定详细提纲，确保每部分内容服务于整体分析目标。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性数据，平衡历史与预测信息', 'output': '结合统计数据（如产量、库存、价格）、图表（如供需曲线、价格走势）和定性描述（如政策变化、行业趋势），并通过时间线对比历史表现与未来预测。', 'evaluation': '是否全面覆盖定量与定性信息，历史数据是否准确支持当前分析，预测是否有合理依据（如政策导向、供需变化）。', 'common_issues': '数据不足或预测缺乏依据。应对方法是多源验证数据可靠性，并参考权威机构预测模型。'}, {'step': 4, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '从基础背景入手，逐步引入供需关系、价格驱动因素、政策影响等内容，使用因果关系链强化论点，例如‘钾肥资源稀缺→进口依赖度高→价格上涨’。', 'evaluation': '论证是否环环相扣，每一步推导是否有充分的数据或逻辑支撑，是否存在跳跃式推理。', 'common_issues': '论证链条断裂或过度简化复杂问题。应对方法是细化每个推导环节，补充必要的中间结论。'}, {'step': 5, 'action': '适时揭示风险因素并处理不确定性', 'output': '在核心分析完成后，单独列出潜在风险（如国际贸易摩擦、原材料价格波动），并说明如何应对这些不确定性。', 'evaluation': '风险因素是否全面且及时披露，是否提供针对性解决方案以降低负面影响。', 'common_issues': '忽略重大风险或未给出缓解措施。应对方法是系统梳理可能影响分析结果的所有变量。'}, {'step': 6, 'action': '形成投资建议与估值表', 'output': '基于前述分析推荐具体标的公司，附带详细的盈利预测和估值指标（如PE、PB），并解释推荐理由。', 'evaluation': '投资建议是否与前文分析一致，估值表是否包含关键财务指标，推荐逻辑是否清晰。', 'common_issues': '建议脱离实际分析或估值参数不透明。应对方法是以数据为支撑，确保推荐与分析无缝衔接。'}, {'step': 7, 'action': '总结全文并附加免责声明', 'output': '简要回顾核心观点，强调主要发现，并加入法律声明以规避责任。', 'evaluation': '总结是否精炼且涵盖所有重点，免责声明是否规范。', 'common_issues': '总结流于形式或遗漏重要内容。应对方法是对照提纲检查总结完整性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:22:20", "modified_time": "2025-08-14 09:22:20", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "2f76461af8e34d94ac1fcd60b11ff957", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究报告、投资标的分析、政策影响评估以及新能源和公用事业领域的战略决策支持。特别适合包含定量与定性分析结合、历史数据与未来预测并重的场景，如能源行业动态跟踪、政策解读及企业投资价值评估。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与核心问题', 'output': '确定报告的研究范围、目标受众和关键议题（如风光新增装机下滑原因、雅下水电工程对行业的影响等）。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰定义了研究的边界条件，并列出了所有需要回答的核心问题。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，确保目标具体且可执行。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理相关数据与政策信息', 'output': '从权威来源（如国家能源局、发改委等）获取最新政策文件、行业统计数据及相关背景资料。', 'how_to_judge_completion': '数据覆盖全面，包括定量（如装机容量、发电量）和定性（如政策解读、市场趋势）信息，且来源可靠。', 'common_issues': '数据不完整或过时，可能影响结论的准确性。', 'solutions': '建立固定的数据更新机制，定期检查官方发布渠道，确保及时更新。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构与逻辑框架', 'output': '根据内容复杂度安排章节顺序，通常按照“现状描述→问题剖析→未来展望”的逻辑组织内容。', 'how_to_judge_completion': '章节间逻辑连贯，重点突出，能够引导读者逐步深入理解主题。', 'common_issues': '章节之间存在重复或脱节现象，削弱整体流畅性。', 'solutions': '提前绘制思维导图，梳理各部分之间的关系，避免冗余或遗漏。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对历史数据进行统计分析，同时结合政策导向和市场动态展开定性推演，形成初步结论。', 'how_to_judge_completion': '定量分析结果准确无误，定性分析观点鲜明且有据可依。', 'common_issues': '定量分析方法选择不当或定性分析缺乏深度。', 'solutions': '采用标准化的分析工具（如Excel、Python），并在定性分析中引用多方专家意见增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '提出风险因素与不确定性应对策略', 'output': '识别潜在风险（如装机规模不及预期、煤炭价格波动），并针对不同情景制定应对方案。', 'how_to_judge_completion': '风险因素覆盖全面，应对措施切实可行，能有效降低不确定性带来的负面影响。', 'common_issues': '忽视某些重要风险点，或提出的解决方案不够具体。', 'solutions': '参考类似案例中的风险清单，邀请领域专家参与审阅，完善风险评估。'}, {'step': 6, 'action': '撰写核心结论与投资建议', 'output': '基于前述分析提炼出简洁明了的核心结论，并给出具体的投资建议（如推荐关注特定企业或板块）。', 'how_to_judge_completion': '结论逻辑严密，建议操作性强，符合目标受众需求。', 'common_issues': '结论过于笼统，无法直接指导行动。', 'solutions': '将结论与实际案例挂钩，用数字和实例支撑观点，提高实用性。'}, {'step': 7, 'action': '制作图表与可视化展示', 'output': '利用专业软件生成直观的图表（如发电装机增速对比图、碳交易价格走势），辅助说明关键发现。', 'how_to_judge_completion': '图表清晰易懂，与文本内容高度契合，增强了报告的可读性。', 'common_issues': '图表设计混乱，难以快速抓住重点。', 'solutions': '遵循统一的设计规范，使用颜色和标注突出核心信息。'}, {'step': 8, 'action': '校对与反馈优化', 'output': '完成初稿后，邀请同行或客户审阅，根据反馈调整语言表达、补充遗漏内容。', 'how_to_judge_completion': '最终版本无明显错误，内容详实且格式统一。', 'common_issues': '忽略细节问题（如拼写错误、单位不一致），影响专业形象。', 'solutions': '设置多轮校对流程，指定专人负责质量把控。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:23:43", "modified_time": "2025-08-14 09:23:43", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3eaed6915ff24f1dae378f3beed164ca", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量与定性信息的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标受众并收集关键信息', 'output': '确定报告面向的客户群体，并整理市场动态、政策更新、公司公告等基础资料。', 'completion_criteria': '所有相关信息已分类汇总，无遗漏重要事件或数据。', 'common_issues': ['信息来源不足', '数据不完整'], 'solutions': ['拓宽数据渠道', '联系行业专家获取补充信息']}, {'step': 2, 'action': '构建报告框架，按优先级排列章节', 'output': '制定包含摘要、市场概览、个股表现、行业新闻、公司公告、风险提示等内容的大纲。', 'completion_criteria': '章节间逻辑连贯，信息分布合理，满足目标受众需求。', 'common_issues': ['章节顺序混乱', '重点信息被弱化'], 'solutions': ['参考类似成功案例调整结构', '邀请同行评审优化框架']}, {'step': 3, 'action': '填充核心内容，注重数据支持', 'output': '撰写各章节内容，确保定量数据准确且定性分析有据可依。', 'completion_criteria': '每一章节均包含清晰的核心观点，并附有可靠的数据支撑。', 'common_issues': ['数据错误', '分析过于主观'], 'solutions': ['双重校验数据源', '引入多方视角验证结论']}, {'step': 4, 'action': '加入风险提示与不确定性分析', 'output': '列出主要风险因素，并针对不确定性提出多种可能性。', 'completion_criteria': '风险提示具体且具有指导意义，未忽略重大隐患。', 'common_issues': ['风险描述模糊', '缺乏应对策略'], 'solutions': ['参考历史案例完善风险描述', '增加情景模拟分析']}, {'step': 5, 'action': '提炼核心结论并优化表达', 'output': '将核心结论置于摘要或开头部分，确保简洁明了。', 'completion_criteria': '读者能在短时间内抓住报告主旨。', 'common_issues': ['结论冗长', '缺乏吸引力'], 'solutions': ['精简语言', '使用图表辅助说明']}, {'step': 6, 'action': '审阅与反馈修正', 'output': '完成初稿后进行内部审核，根据反馈修改完善。', 'completion_criteria': '最终版本无明显错误，逻辑通顺且易于理解。', 'common_issues': ['审阅流于形式', '反馈意见分歧'], 'solutions': ['设立严格的审阅流程', '召开讨论会统一意见']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:25:06", "modified_time": "2025-08-14 09:25:06", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "66ad815e04db40bc8856a74621774b82", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等金融分析任务，尤其是需要结合定量与定性数据、历史与预测信息进行综合判断的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围，定义核心问题', 'output': '清晰界定本次分析的核心主题（如通信行业的市场表现及投资机会）和具体范围（如时间区间、行业细分领域）。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括分析目标，并确保所有后续内容围绕该目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏聚焦。', 'solution': '在任务开始时与利益相关方确认目标，使用SMART原则（具体、可衡量、可实现、相关性、时限性）来定义目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据，包括定量和定性信息', 'output': '形成数据表格、图表和关键指标汇总，涵盖市场表现（如涨跌幅、估值水平）、行业动态（如政策、技术进展）和企业行为（如财报、战略动向）。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且来源可靠，能够支撑后续分析的逻辑推导。', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠，影响分析的准确性。', 'solution': '优先选择权威数据源（如Wind、官方统计），并通过交叉验证确保数据一致性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构，安排信息优先级', 'output': '设计报告框架，将最核心结论放在开头（如通信板块跑赢大盘），随后依次展示支持性数据（如个股涨跌、PE分位数）、行业动态和技术趋势。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息优先级符合“重要性递减”原则，读者能快速抓住重点。', 'common_issues': '章节顺序混乱或信息堆砌，导致阅读体验不佳。', 'solution': '采用金字塔原理，先呈现结论，再逐步展开支持性细节。'}, {'step': 4, 'action': '深入分析行业动态和技术趋势，提炼关键驱动因素', 'output': '识别行业内的主要增长点（如AI应用、光通信需求）和潜在风险（如技术创新进展缓慢、地缘政治影响），并结合数据进行论证。', 'completion_criteria': '每个关键驱动因素都有数据或案例支持，且与整体分析目标一致。', 'common_issues': '分析流于表面，缺乏深度洞察。', 'solution': '针对每个驱动因素，提出“为什么重要”、“如何影响行业”的问题，并通过多角度数据验证。'}, {'step': 5, 'action': '提出投资建议，结合风险提示', 'output': '基于前文分析，给出明确的投资方向（如关注运营商、光通信公司、技术创新企业），并列出可能的风险因素（如产业发展不及预期）。', 'completion_criteria': '建议具体可行，风险提示全面且具有针对性。', 'common_issues': '建议过于笼统或忽视潜在风险。', 'solution': '建议需结合行业特点和当前市场环境，风险提示应覆盖宏观、中观和微观层面。'}, {'step': 6, 'action': '总结报告，突出核心结论', 'output': '以简洁的语言重申核心观点（如通信行业估值回升、创新应用前景广阔），并附上关键图表和数据作为佐证。', 'completion_criteria': '总结部分能够独立成篇，让读者快速了解报告主旨。', 'common_issues': '总结冗长或偏离主题。', 'solution': '总结时仅保留最关键的信息，避免重复细节。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:26:41", "modified_time": "2025-08-14 09:26:41", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e1c4ef0bfcaf499f832ba49d702635f5", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、市场动态分析、投资标的筛选及风险评估等任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标受众和核心主题', 'output': '确定报告的目标（如为投资者提供决策依据）和核心主题（如化妆品行业的最新动态）。', 'evaluation_criteria': '是否能够清晰回答‘谁是读者’和‘报告要解决什么问题’。', 'common_issues': '主题过于宽泛或模糊，导致后续内容难以聚焦。', 'solution': '通过头脑风暴或初步调研缩小范围，确保主题具体且相关性强。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '获取权威来源的数据（如统计局、企业财报），并分类整理为历史数据、当前动态和预测趋势三大类。', 'evaluation_criteria': '数据是否准确、全面，并能覆盖所有关键维度（如市场规模、企业表现、政策环境）。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，影响分析可靠性。', 'solution': '多渠道交叉验证数据，标注数据来源和时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '设计由宏观到微观的章节顺序，通常包括总览、细分领域动态、政策法规、资本事件等模块。', 'evaluation_criteria': '章节之间是否有逻辑递进关系，是否便于读者快速找到所需信息。', 'common_issues': '章节内容重复或跳跃，导致阅读体验差。', 'solution': '绘制思维导图，确保每个章节内容独立且相互关联。'}, {'step': 4, 'action': '撰写核心结论并突出重点', 'output': '将最重要的发现（如市场规模变化、重大政策调整）放在报告开头，并用图表辅助说明。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否一目了然，是否能引导读者继续深入阅读。', 'common_issues': '核心结论埋没在细节中，未能第一时间吸引注意。', 'solution': '使用加粗字体或视觉元素（如图表标题）强化关键信息。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将统计数字与案例分析相结合，例如用企业财报数据支撑对其战略的评价。', 'evaluation_criteria': '定量与定性信息是否比例恰当，是否能共同构建完整的故事线。', 'common_issues': '信息偏向单一类型，缺乏多样性。', 'solution': '制定信息配比计划，确保每部分内容都有数据支持和案例佐证。'}, {'step': 6, 'action': '识别并阐述风险因素', 'output': '列举行业内的潜在风险（如政策变动、市场竞争加剧），并通过实际案例加以说明。', 'evaluation_criteria': '风险描述是否客观且有据可依，是否能帮助读者形成全面认识。', 'common_issues': '风险分析过于笼统，缺乏针对性。', 'solution': '引用具体事件或数据，增强风险描述的可信度。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对未决事项（如政策实施效果）列出多种假设场景，并附上相应的概率估算。', 'evaluation_criteria': '是否充分考虑了各种可能性，是否提供了合理的应对建议。', 'common_issues': '忽略不确定性，导致分析显得片面。', 'solution': '引入专家意见或模型预测，提升分析的科学性。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与优化表达', 'output': '检查语言是否简洁明了，图表是否直观易懂，格式是否统一。', 'evaluation_criteria': '报告是否专业、易于理解，是否符合行业标准。', 'common_issues': '术语过多或表述冗长，影响阅读体验。', 'solution': '邀请同行评审，根据反馈修改语言和排版。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:28:53", "modified_time": "2025-08-14 09:28:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f72935a72a334ee5b3cb007e19ed18c8", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及周期性商品（如生猪养殖）的市场动态评估。尤其适合需要结合定量数据和定性政策导向，输出投资建议及风险提示的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析主题与目标', 'output': '确定核心议题（如出栏均重、价格走势等关键指标），并定义分析目标（如预测市场趋势、评估政策影响）。', 'completion_criteria': '能够清晰回答‘本次分析的核心问题是什么’，并列出至少3个具体分析维度。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析无法聚焦。', 'solutions': '在初期阶段与团队或客户确认核心关注点，并用量化指标衡量分析目标是否达成。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '获取权威来源的定量数据（如钢联数据、农业农村部监测数据）和定性信息（如政策文件、行业新闻），并进行初步清洗。', 'completion_criteria': '数据覆盖所有分析维度，且来源可靠，无明显缺失或异常值。', 'common_issues': '数据来源不一致或缺乏权威性，导致分析结论可信度下降。', 'solutions': '优先选择官方统计数据或行业公认的第三方数据平台，同时标注数据来源以备核查。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息权重', 'output': '设计报告框架，包括投资摘要、数据分析、政策解读、投资策略和风险提示，确保核心结论在前两页突出展示。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息分布合理，读者能在5分钟内抓住核心观点。', 'common_issues': '章节安排杂乱，次要信息占用过多篇幅，削弱核心结论的影响力。', 'solutions': '先列出每个章节的关键内容清单，再根据重要性排序，确保核心结论优先呈现。'}, {'step': 4, 'action': '逐层递进分析数据', 'output': '通过环比、同比等时间序列分析方法揭示趋势，结合历史数据与当前市场状况推导未来可能的变化路径。', 'completion_criteria': '每项数据都配有清晰的解释和上下文关联，形成连贯的论证链条。', 'common_issues': '仅罗列数据而缺乏深入解读，导致分析流于表面。', 'solutions': '对每组数据提出至少一个问题（例如‘为什么会出现这种变化？’），并通过进一步分析找到答案。'}, {'step': 5, 'action': '引入政策与外部环境因素', 'output': '结合近期政策动向（如农业农村部座谈会）和外部条件（如环保趋严），评估其对市场的潜在影响。', 'completion_criteria': '政策解读与数据分析紧密结合，形成对未来趋势的综合判断。', 'common_issues': '政策分析脱离实际数据支持，显得空洞或主观。', 'solutions': '将政策内容拆解为具体措施，并逐一与数据变化建立联系。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性与多种可能性', 'output': '识别主要风险因素（如猪价下行风险、疫病风险），并通过情景模拟或敏感性分析探讨不同假设下的结果。', 'completion_criteria': '风险提示全面且有依据，包含至少两种可能的情景预测。', 'common_issues': '忽视不确定性或仅简单提及风险，未提供应对策略。', 'solutions': '针对每个风险点制定具体的监控指标和缓解方案，增强报告实用性。'}, {'step': 7, 'action': '形成投资建议与策略', 'output': '基于前述分析，推荐具体的投资标的（如牧原股份、温氏股份）及其逻辑支撑，并分板块给出操作建议。', 'completion_criteria': '投资建议具有可操作性，且与分析结论高度一致。', 'common_issues': '投资建议泛化或缺乏针对性，难以指导实际决策。', 'solutions': '为每个推荐标的附上详细的筛选标准和预期收益区间，提升建议的专业性和说服力。'}, {'step': 8, 'action': '撰写总结与风险提示', 'output': '提炼核心观点，强调关键风险，并再次提醒投资者注意市场波动。', 'completion_criteria': '总结部分简洁有力，风险提示涵盖所有重大不确定性。', 'common_issues': '总结过于冗长或偏离主题，风险提示不够全面。', 'solutions': '采用‘一句话总结+三点核心要点’的格式，确保信息传递高效且准确。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:31:26", "modified_time": "2025-08-14 09:31:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "c806956842e7405282bbed95c9511ddb", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势评估类的金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，对细分领域进行多维度拆解，并提出明确投资建议和风险提示的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标与结构框架', 'output': '确定报告的核心目标（如分析有色金属行业的短期表现及投资机会），并设计章节结构（行情回顾、细分领域分析、重大事件解读、投资建议与风险提示）。', 'completion_criteria': '章节安排逻辑清晰，覆盖行情回顾、细分领域分析、重大事件解读、投资建议与风险提示等核心模块。', 'common_issues': '章节间可能存在重复或信息遗漏。', 'solutions': '制定检查清单，确保每个模块内容独立且完整；通过同行评审确认结构合理性。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '从权威数据源（如Wind、SMM、iFinD）获取金属价格、市场指数、政策公告等定量数据，同时整合行业新闻、公司公告等定性信息。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，涵盖近两周、近一月及年初至今的时间维度，确保各细分领域的关键指标无遗漏。', 'common_issues': '数据更新滞后或来源不一致。', 'solutions': '优先选择实时更新的数据平台，标注数据时间戳，确保时效性；对不同来源的数据进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '分领域展开深入分析', 'output': '按贵金属、工业金属、小金属、稀土、能源金属等细分领域逐一分析，结合供需关系、政策影响、价格走势等多维度展开论述。', 'completion_criteria': '每个细分领域的分析均包含价格变化、驱动因素、未来展望三部分内容，且有图表支持。', 'common_issues': '分析深度不足或缺乏数据支撑。', 'solutions': '使用SWOT分析法梳理驱动因素；为每个领域制作至少一张趋势图或对比表。'}, {'step': 4, 'action': '提炼核心结论与投资建议', 'output': '基于分析结果，提炼出明确的投资建议（如重点关注能源金属、小金属及稀土投资机会），并结合市场情绪和政策拐点提供具体操作策略。', 'completion_criteria': '投资建议具有可操作性，且与前文分析逻辑一致，能够直接指导投资者决策。', 'common_issues': '建议过于笼统或与分析脱节。', 'solutions': '在撰写建议时回溯前文分析，确保每条建议都有数据或逻辑支持；加入情景化假设以增强实用性。'}, {'step': 5, 'action': '识别并阐述潜在风险', 'output': '列出宏观经济风险、政策变动风险、供需变化等可能影响投资收益的风险因素，并说明其潜在影响。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具体，能够帮助投资者提前规避潜在损失。', 'common_issues': '风险描述过于泛化，缺乏针对性。', 'solutions': '针对每个细分领域单独分析风险；结合历史案例说明风险的实际影响。'}, {'step': 6, 'action': '优化信息展示与视觉呈现', 'output': '通过表格、图表等形式直观展示数据，并合理安排信息优先级，确保核心结论突出。', 'completion_criteria': '报告中所有图表均配有清晰标题和数据来源，且与正文内容紧密关联；核心结论在摘要部分得到充分展现。', 'common_issues': '图表过多或过少，信息分布不均衡。', 'solutions': '根据内容重要性分配图表数量；确保每张图表都能直接支持某个分析点。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:32:53", "modified_time": "2025-08-14 09:32:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "9c1222d60fcd4da5af86d3c0d2189ea0", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业动态分析、突发事件影响评估、投资标的筛选与推荐等类型的金融分析任务。尤其适合在医疗健康、传染病防控等具有政策导向和快速变化特征的行业中，对突发公共卫生事件进行及时解读，并结合资本市场提供投资建议。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析主题和背景信息', 'output': '确定核心事件（如基孔肯雅热病例增加及诊疗方案发布）及其影响范围，包括时间、地点、涉及人群和政策动态。', 'completion_criteria': '能够清晰界定事件的核心要素（如病毒传播特点、政策发布时间点等），并列出关键利益相关方（如政府机构、检测公司等）。', 'common_issues': '可能忽略事件的多维度影响（如经济、社会、政策等）。应对方法是通过多方数据源交叉验证，确保全面覆盖。', 'context_adaptation': '若应用于其他行业，需根据行业特性调整背景信息收集的重点，例如在科技行业中关注技术突破或监管变化。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构以逻辑化组织内容', 'output': '按照“事件概述-数据分析-市场影响-投资建议”的顺序组织报告，确保从基础信息到具体行动建议逐步递进。', 'completion_criteria': '每个章节间有清晰的逻辑衔接，且信息分布合理：事件概述聚焦于事实陈述，数据分析强调定量与定性结合，市场影响突出行业动态，投资建议则基于前文推导得出。', 'common_issues': '章节之间的过渡生硬或信息重复。应对方法是提前设计好每部分的核心目标，避免冗余。', 'context_adaptation': '对于不同场景，可调整章节权重。例如，在风险评估报告中，可将风险因素单独列为一个重点章节。'}, {'step': 3, 'action': '优先展示核心结论并辅以数据支持', 'output': '在摘要部分直接呈现最重要的发现（如基孔肯雅热的传播趋势、诊疗手段现状）以及投资标的推荐，随后用详细数据和图表支撑这些结论。', 'completion_criteria': '核心结论简洁明了，能在30秒内让读者抓住重点；数据支持充分且来源可靠。', 'common_issues': '过度依赖复杂数据导致核心结论被淹没。应对方法是采用金字塔原理，先结论后细节。', 'context_adaptation': '在不同任务中，可根据受众需求调整优先级。例如，面向决策层时更注重战略层面的结论，而面向执行层时则需细化操作步骤。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息，融合历史与预测视角', 'output': '整合定量数据（如病例数量、检测方法参数）与定性描述（如政策解读、临床表现），同时对比历史数据（如过往传播案例）与未来预测（如潜在传播区域）。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例适中，历史与预测视角均得到体现，且两者之间有逻辑关联。', 'common_issues': '可能偏重某一类信息，导致整体失衡。应对方法是设置检查清单，确保各类信息均有所涵盖。', 'context_adaptation': '在不同场景下，可根据任务性质调整信息类型的比例。例如，在风险评估中更侧重定量分析，而在策略制定中更重视定性判断。'}, {'step': 5, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '从病毒传播机制出发，逐步引申至检测技术的应用现状，再进一步讨论其对资本市场的潜在影响，最终提出具体投资建议。', 'completion_criteria': '每一步论证都建立在上一步的基础上，形成连贯的逻辑链条，且无跳跃式推理。', 'common_issues': '论证过程缺乏层次感，容易显得杂乱无章。应对方法是使用流程图或思维导图梳理思路。', 'context_adaptation': '在跨领域应用时，需根据领域特点调整论证路径。例如，在消费品行业中，可从消费者行为入手，逐步延伸至品牌价值和市场表现。'}, {'step': 6, 'action': '适时提出风险因素并探讨应对策略', 'output': '在分析过程中适时引入风险提示（如传播范围扩大、检测量不及预期），并在最后总结部分集中讨论如何规避或减轻这些风险。', 'completion_criteria': '风险提示既不过早也不过晚出现，且针对每个风险都提供了可行的应对措施。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或缺乏针对性。应对方法是结合具体情境剖析风险成因，并匹配相应的解决方案。', 'context_adaptation': '在不同场景中，风险提示的时机和方式需灵活调整。例如，在长期战略规划中，可将风险作为独立模块深入探讨。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '通过敏感性分析、情景模拟等方式，探讨不同假设条件下的结果差异（如病毒传播速度的不同情景对检测需求的影响）。', 'completion_criteria': '能够清晰展示不确定性对结论的影响，并为每种可能性提供合理的解释和应对预案。', 'common_issues': '忽视不确定性可能导致结论过于绝对化。应对方法是主动识别关键变量，并测试其波动范围。', 'context_adaptation': '在不同任务中，可选择适合的工具处理不确定性。例如，在财务建模中使用蒙特卡洛模拟，在政策分析中采用多方案比较。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:34:54", "modified_time": "2025-08-14 09:34:54", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "90d42dc5180d4a05b8c2deed19b5f971", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、周期性行业（如农业、养殖业）趋势预测及风险评估报告。尤其适合在需结合定量与定性数据，对复杂市场动态进行梳理和投资建议的情境下使用。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '确定报告的核心主题（如饲料行业回升周期、生猪养殖边际改善），并界定分析对象的边界（如农林牧渔板块中的具体子行业）。', 'how_to_judge_completion': '核心主题清晰且与当前市场热点或客户关注点高度相关；范围界定合理，覆盖主要影响因素。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '目标过于宽泛导致难以聚焦。', '解决方案': '通过团队讨论或客户反馈，优先锁定最具价值的细分领域。'}}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑框架与章节结构', 'output': '设计报告的章节结构，通常包括：宏观背景分析、行业现状与数据解读、关键驱动因素分析、投资建议与风险提示。', 'how_to_judge_completion': '章节安排逻辑清晰，信息层次分明，符合从宏观到微观的递进顺序。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '章节间缺乏连贯性。', '解决方案': '确保每个章节都围绕核心主题展开，并通过过渡句或图表强化逻辑连接。'}}, {'step': 3, 'action': '收集与整理数据', 'output': '从公开数据源（如Wind、USDA）、公司公告、行业调研等渠道获取定量与定性数据，涵盖历史表现、当前状态及未来预测。', 'how_to_judge_completion': '数据来源可靠且全面，覆盖了时间维度（历史、当前、未来）和空间维度（全球、国内、区域）。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '数据不完整或存在偏差。', '解决方案': '交叉验证数据来源，补充缺失数据或标注不确定性。'}}, {'step': 4, 'action': '数据分析与模型构建', 'output': '运用专业分析工具（如供需平衡表、猪价与能繁母猪存栏量的象限模型）对数据进行处理，提炼出关键结论。', 'how_to_judge_completion': '分析结果能够直接支持核心结论，模型选择合理且解释性强。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '模型过于复杂或难以解释。', '解决方案': '优先选择简单直观的模型，并辅以图表说明。'}}, {'step': 5, 'action': '撰写主体内容', 'output': '按章节结构撰写报告正文，确保信息展示的优先级合理，核心结论突出，同时兼顾定量与定性数据的平衡。', 'how_to_judge_completion': '报告内容条理清晰，重点突出，图表与文字相辅相成。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '信息堆砌而无重点。', '解决方案': '每段文字开头明确阐述其核心观点，并通过加粗或颜色标记强调关键结论。'}}, {'step': 6, 'action': '提出投资建议与风险提示', 'output': '基于分析结果，给出明确的投资评级（如买入、增持等）及相关标的推荐，同时列出潜在风险因素。', 'how_to_judge_completion': '投资建议具有可操作性，风险提示全面且具体。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '投资建议过于笼统或缺乏依据。', '解决方案': '结合数据与模型输出，提供量化支持的投资理由及风险应对策略。'}}, {'step': 7, 'action': '审阅与优化报告', 'output': '检查报告的语言表达、数据准确性及逻辑一致性，确保最终版本符合专业标准。', 'how_to_judge_completion': '报告语言简洁准确，无明显错误，整体阅读体验流畅。', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '报告中存在语法或格式错误。', '解决方案': '采用多人审阅机制，并利用自动化工具辅助校对。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:36:09", "modified_time": "2025-08-14 09:36:09", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0c73ced6e1a24986b8fe9e37680b21f0", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场供需动态评估等任务，尤其适合需要结合定量与定性信息、预测未来趋势并提出明确投资建议的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '确定本次分析的核心目标，例如评估电力市场的供需关系及其对投资的影响。', 'completion_criteria': '核心问题清晰定义，且与后续章节逻辑一致，如PJM容量拍卖价格创新高的原因及影响。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析缺乏焦点。', 'solutions': '在团队内部进行初步讨论，确保目标具体化并与客户需求匹配。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '获取关键定量和定性数据，包括历史拍卖价格、供需变化、政策调整等。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，覆盖所有相关维度（如时间序列、区域分布、政策背景）。', 'common_issues': '数据不完整或存在偏差，影响分析准确性。', 'solutions': '使用多源交叉验证数据，并注明数据来源和潜在局限性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并组织信息优先级', 'output': '设计报告结构，确保逻辑递进，例如事件描述→数据分析→市场影响→投资建议。', 'completion_criteria': '章节安排合理，信息展示优先级符合读者需求，核心结论突出。', 'common_issues': '信息堆砌无序，重点不突出。', 'solutions': '采用金字塔原理，先呈现结论，再逐步展开支持性论据。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量分析和趋势建模', 'output': '通过定量方法分析供需缺口、价格趋势及未来预测，例如PJM地区AI负载需求增长模型。', 'completion_criteria': '模型假设合理，结果可解释性强，能够支持后续定性分析。', 'common_issues': '模型复杂度不足或过度拟合，导致预测失准。', 'solutions': '选择适当的模型复杂度，定期回测模型性能。'}, {'step': 5, 'action': '结合定性分析深化洞察', 'output': '从政策、技术、市场行为等角度补充定量分析，例如高稳定性电力资源的重要性增强的原因。', 'completion_criteria': '定性分析与定量结果相互印证，形成全面视角。', 'common_issues': '定性分析缺乏数据支撑，显得主观。', 'solutions': '引用权威第三方数据或案例支持定性观点。'}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素和不确定性处理', 'output': '识别潜在风险（如装机变动、需求不及预期），并提出应对策略。', 'completion_criteria': '风险因素全面且时机恰当，不影响核心结论的可信度。', 'common_issues': '风险提示过早或过晚，削弱报告整体逻辑性。', 'solutions': '在核心分析完成后单独列出风险部分，保持逻辑连贯性。'}, {'step': 7, 'action': '提炼投资建议并总结', 'output': '基于分析结果提出明确的投资建议，例如关注特定公司或资产类别。', 'completion_criteria': '建议具体可行，与分析结论紧密相关。', 'common_issues': '建议泛泛而谈，缺乏实际操作性。', 'solutions': '结合客户投资偏好和市场现状，提供定制化建议。'}, {'step': 8, 'action': '审阅和优化报告表达', 'output': '检查语言简洁性、逻辑流畅性和格式一致性，确保报告专业性。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，表达清晰易懂。', 'common_issues': '术语过多或表述冗长，影响阅读体验。', 'solutions': '邀请非专业背景同事审阅，确保内容通俗易懂。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:37:17", "modified_time": "2025-08-14 09:37:17", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e2dd04c8ade34153bd9d15db2eadb0fc", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、信用风险评估报告、债券市场分析以及投资标的筛选等任务。尤其适合需要结合宏观环境、行业供需动态、企业信用状况及未来展望的综合性金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义分析的核心关注点（如钢铁行业的信用风险、债券市场表现），并确定信息需求范围，包括定量数据（如产量、价格）和定性分析（如政策影响、行业趋势）。', 'completion_criteria': '是否清晰界定了分析目标，并列出所有需覆盖的关键维度（如供需关系、信用等级分布、到期债务规模等）。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通，细化分析目标；使用SMART原则确保目标具体、可衡量。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '从公开数据库（如Wind）、行业报告及政策文件中提取关键数据，涵盖历史数据（如过去几年的债券发行情况）和预测数据（如未来到期债务规模）。', 'completion_criteria': '数据是否全面、准确，且能支持后续分析逻辑；是否有清晰的数据来源标注。', 'common_issues': '数据不完整或时效性不足，导致分析结论不可靠。', 'solutions': '建立数据验证机制，交叉核对多个来源；优先选择权威数据源。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构与信息展示逻辑', 'output': '设计报告框架，通常按“行业概况→市场回顾→风险展望”顺序展开；优先展示核心结论（如信用风险可控），再逐步展开支撑细节（如供需动态、信用等级分布）。', 'completion_criteria': '章节安排是否逻辑清晰，信息优先级是否合理，核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节结构松散，信息堆砌而无重点。', 'solutions': '采用金字塔原理，先呈现结论，再逐层递进解释；用图表辅助说明复杂数据。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量与定性分析', 'output': '对定量数据（如债券发行规模、到期债务分布）进行趋势分析和对比，结合定性因素（如政策影响、行业竞争格局）得出综合判断。', 'completion_criteria': '定量与定性分析是否平衡，是否能有效支撑观点；分析方法是否科学严谨。', 'common_issues': '过度依赖单一类型数据，忽略多维度验证。', 'solutions': '结合多种分析工具（如回归分析、情景模拟），确保结论稳健性。'}, {'step': 5, 'action': '识别与评估风险因素', 'output': '在分析中期阶段提出主要风险（如供需双弱、盈利能力下降），并结合数据论证其潜在影响；同时讨论不确定性和多种可能性（如政策变化、市场需求波动）。', 'completion_criteria': '风险因素是否全面且有据可依，是否提供应对策略或缓解措施。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，缺乏针对性或量化支持。', 'solutions': '将风险分类（如短期/长期、内部/外部），并结合具体案例或数据加以说明。'}, {'step': 6, 'action': '总结与展望', 'output': '提炼核心结论（如整体信用风险可控），并对未来趋势做出预测（如行业景气度下行但信用分化加剧）；给出具体的行动建议（如关注高负债企业流动性压力）。', 'completion_criteria': '总结是否简明扼要，展望是否具有前瞻性和指导意义。', 'common_issues': '总结流于表面，未能提炼出实质性的洞察。', 'solutions': '回溯分析过程，提炼关键发现；结合行业动态，提出切实可行的建议。'}, {'step': 7, 'action': '可视化与格式优化', 'output': '制作图表（如柱状图、饼图）直观呈现数据，调整排版以提升阅读体验；确保报告语言简洁专业，符合金融行业标准。', 'completion_criteria': '图表是否清晰易懂，格式是否统一规范，语言是否精炼。', 'common_issues': '图表过多或过少，信息冗余或缺失。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，每张图表只表达一个核心信息；使用模板统一风格。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:39:09", "modified_time": "2025-08-14 09:39:09", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "89a31864b8e74bd38de4c7c17395c8b7", "experience_type": "text", "when_to_use": "此框架适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等金融分析任务，尤其适合针对复杂行业（如房地产）进行多维度研究时使用。该框架能够帮助分析师从宏观政策、供需关系、产业链地位、信用评级等多个角度系统性地构建分析逻辑，并形成清晰的结论。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '一份清晰的研究问题定义，包括分析的核心目标（如市场趋势、供需平衡、信用风险等）和覆盖的时间范围（如季度、年度）。', 'criteria_for_success': '目标是否具体且可操作；范围是否合理且涵盖关键变量。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过与利益相关者沟通确认核心需求，确保目标明确并具有实际意义。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '一套完整的数据集，包括定量数据（如市场规模、价格变化、销售量）和定性信息（如政策导向、行业动态），并按时间序列或主题分类。', 'criteria_for_success': '数据是否全面、准确且来源可靠；是否能支持后续分析。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高，影响分析的可信度。', 'solutions': '优先选择权威数据源（如Wind、国家统计局），并通过交叉验证提高数据可靠性。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配内容权重', 'output': '一个逻辑清晰的章节框架，通常包括摘要、供给能力分析、需求匹配能力分析、产业链地位分析、创新能力分析、信用评级分析及周期展望。', 'criteria_for_success': '章节安排是否符合逻辑递进关系；核心结论是否突出。', 'common_issues': '章节之间缺乏连贯性，导致读者难以理解整体逻辑。', 'solutions': '以“总-分-总”的方式组织内容，确保每一部分都服务于最终结论。'}, {'step': 4, 'action': '进行供需分析', 'output': '对行业供给能力和需求匹配能力的详细分析，包括历史趋势、当前状态及未来预测，配以图表展示。', 'criteria_for_success': '是否充分结合定量与定性信息；是否揭示出供需关系的关键驱动因素。', 'common_issues': '忽视长期结构性变化，仅关注短期波动。', 'solutions': '引入宏观经济背景和政策导向，确保分析兼具短期洞察和长期视角。'}, {'step': 5, 'action': '评估产业链地位', 'output': '对行业在上下游中的议价能力、价格波动规律及创新潜力的深入探讨。', 'criteria_for_success': '是否识别出行业的核心竞争力和潜在风险点。', 'common_issues': '忽略特定环节的特殊性，导致分析流于表面。', 'solutions': '细化到具体环节（如土地供应、建材采购等），结合案例说明其影响。'}, {'step': 6, 'action': '分析政策和融资环境', 'output': '对宏观政策导向、供需端政策工具以及融资状况的解读，包括信用利差、债券发行情况和违约风险。', 'criteria_for_success': '是否捕捉到政策变化对行业发展的深远影响；是否量化融资端的风险敞口。', 'common_issues': '政策解读过于笼统，未能反映实际执行效果。', 'solutions': '结合具体政策条款和实施路径，辅以实证数据支撑分析。'}, {'step': 7, 'action': '提出周期展望和建议', 'output': '基于前述分析得出的行业发展趋势判断，以及针对投资者或决策者的建议。', 'criteria_for_success': '结论是否基于充分的数据和逻辑推导；建议是否具有可操作性。', 'common_issues': '结论脱离数据分析，显得主观臆断。', 'solutions': '始终围绕数据展开论证，避免过度推测未发生的事件。'}, {'step': 8, 'action': '优化信息呈现形式', 'output': '经过调整后的报告，包含摘要、图表、表格等形式，以增强信息传递效率。', 'criteria_for_success': '信息是否直观易懂；核心结论是否一目了然。', 'common_issues': '图表过多或过少，导致重点不突出。', 'solutions': '根据内容重要性和复杂度选择合适的可视化手段，确保每张图表都有明确目的。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:41:11", "modified_time": "2025-08-14 09:41:11", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "0b858e63487c413bbb29c239f37ecb38", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及市场趋势预测类金融分析任务，尤其是涉及新材料、高新技术产业等需要结合定量与定性数据的复杂场景。该框架适合用于撰写需要兼顾市场表现、产业链动态、政策影响和风险提示的综合性研究报告。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告主题与目标受众', 'output': '确定核心主题（如人形机器人领域材料进展）及其对目标受众（投资者、行业从业者等）的价值，制定清晰的研究问题（例如：哪些材料将受益于人形机器人市场的增长？）。', 'evaluation_criteria': '是否明确了研究问题，并且与当前市场热点或行业趋势高度相关。', 'common_issues': '主题过于宽泛或缺乏针对性。', 'solutions': '通过行业新闻、政策文件和市场数据筛选最具时效性和重要性的议题。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '设计逻辑清晰的章节结构，包括二级市场表现、产业链数据跟踪、行业要闻、投资建议和风险提示，确保信息展示层次分明，优先突出核心结论和关键数据。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否合理，是否能引导读者快速抓住重点信息；投资建议是否基于充分的数据支撑。', 'common_issues': '章节顺序混乱或内容重复。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先概述整体市场表现，再分模块深入分析，最后总结投资建议和风险提示。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '从权威来源（Wind、博亚和讯、海关统计数据平台等）获取定量数据（价格、涨跌幅、进出口量等）和定性信息（政策、技术突破等），并进行初步清洗和分类。', 'evaluation_criteria': '数据是否全面、准确且来源可靠；是否涵盖历史、现状和未来预测三个维度。', 'common_issues': '数据缺失或过时。', 'solutions': '建立固定数据更新机制，定期核查数据源的时效性，同时结合专家访谈补充未公开信息。'}, {'step': 4, 'action': '构建论证逻辑链', 'output': '通过层层递进的方式，从宏观到微观逐步展开分析，例如：从全球市场规模预测到具体材料需求增长，再到推荐相关标的公司，形成环环相扣的论证路径。', 'evaluation_criteria': '论证是否严密，是否能够有效支撑最终的投资建议；是否存在逻辑漏洞或跳跃式推导。', 'common_issues': '论据不足或推理不充分。', 'solutions': '增加中间环节的过渡性分析，引用更多第三方数据或案例佐证观点。'}, {'step': 5, 'action': '平衡不同类型信息的分布', 'output': '在报告中均衡呈现定量与定性、历史与预测的信息，避免偏重某一方面导致失衡。例如，在产业链数据跟踪部分既展示近期价格变化，也讨论长期趋势。', 'evaluation_criteria': '各类信息是否比例恰当，是否有助于读者全面理解问题。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，忽略其他方面。', 'solutions': '设定每部分内容字数比例限制，强制要求覆盖多种信息类型。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '针对潜在风险因素（如原材料价格波动、技术发展不及预期等），提前识别并在合适时机提出，同时提供多情景假设下的应对策略。', 'evaluation_criteria': '是否充分考虑了各种不确定性；风险提示是否具体可行。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或忽视极端情况。', 'solutions': '引入敏感性分析工具，量化不同变量对结果的影响范围。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论并优化表达', 'output': '将复杂分析结果简化为易于理解的核心结论，用图表、表格等形式直观呈现关键数据，同时确保语言简洁明了。', 'evaluation_criteria': '核心结论是否突出，是否便于非专业读者理解；可视化效果是否美观且功能性强。', 'common_issues': '结论冗长或表达模糊。', 'solutions': '使用金字塔原理提炼核心观点，并辅以高质量图形设计提升视觉体验。'}, {'step': 8, 'action': '审阅与校正', 'output': '检查报告中的语法错误、数据一致性及格式规范，确保内容无误后发布。', 'evaluation_criteria': '是否发现并修正所有明显错误；排版是否符合标准。', 'common_issues': '遗漏细节错误或格式不统一。', 'solutions': '实施双人交叉校对制度，借助自动化工具辅助审核。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 09:57:32", "modified_time": "2025-08-14 09:57:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d5005bd6e7814194b14f1aadf11a2a21", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量与定性信息的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众需求。', 'output': '确定报告的核心主题（如房地产市场动态）、目标受众（如机构投资者）及其关注点（如收益率、风险）。', 'completion_criteria': '能够清晰描述报告的核心问题和目标受众。', 'common_issues': '目标不明确可能导致内容散乱。', 'solutions': '在开始前与客户或团队沟通确认报告目标。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理定量和定性数据。', 'output': '汇总市场指数、个股表现、行业新闻、公司公告等数据，并分类标注其重要性。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面且分类清晰，无明显遗漏。', 'common_issues': '数据来源单一或更新不及时。', 'solutions': '使用多个权威数据源，并定期检查数据时效性。'}, {'step': 3, 'action': '构建报告框架并分配信息优先级。', 'output': '设计章节结构（如摘要、市场行情、个股表现、行业新闻等），并确定每部分内容的优先级。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息优先级合理。', 'common_issues': '章节内容重复或重点不突出。', 'solutions': '参考类似成功报告的结构，并邀请同行评审框架。'}, {'step': 4, 'action': '撰写核心内容并突出关键结论。', 'output': '完成市场行情、个股表现、行业新闻等部分的撰写，确保核心结论显眼（如加粗、图表展示）。', 'completion_criteria': '核心结论清晰易懂，数据支持充分。', 'common_issues': '结论缺乏数据支撑或表述模糊。', 'solutions': '确保每条结论都有至少一条数据或案例支持。'}, {'step': 5, 'action': '加入风险提示和不确定性分析。', 'output': '列出主要风险因素（如行业下行风险、政策不确定性），并提供应对建议。', 'completion_criteria': '风险提示全面且表达谨慎。', 'common_issues': '风险提示过于笼统或忽略潜在风险。', 'solutions': '结合历史数据和行业动态，细化风险描述。'}, {'step': 6, 'action': '审查报告并优化语言表达。', 'output': '检查语法错误、数据准确性，并优化语言表达以提升可读性。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，语言简洁流畅。', 'common_issues': '语言冗长或专业术语过多。', 'solutions': '邀请非专业人士阅读并反馈意见。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:00:12", "modified_time": "2025-08-14 10:00:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7bc4b163d7294d8daecf6effcb994fb6", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析、政策影响评估以及短期市场动态与长期趋势结合的综合金融分析任务。尤其适合需要整合定量和定性数据，同时对政策、市场和技术因素进行多层次论证的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心主题和关键问题（例如：6月用电量趋势及其对火电行业的潜在影响）。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括报告的核心结论，并列出3-5个支持该结论的关键数据点或论据。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构松散。', 'solutions': '通过团队讨论或客户反馈确认核心问题，确保聚焦于一个具体的投资决策或市场现象。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配优先级', 'output': '按照“背景信息 → 数据展示 → 核心分析 → 结论与建议”的逻辑顺序安排章节内容。', 'completion_criteria': '每个章节有明确的主题和产出目标，例如背景章节提供宏观数据，核心分析章节解释因果关系。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，导致读者难以理解分析路径。', 'solutions': '使用思维导图或提纲工具提前规划章节间的逻辑递进关系，确保每一部分都服务于最终结论。'}, {'step': 3, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '系统化地整理定量数据（如用电量、发电量）和定性信息（如政策变化、天气影响），并将数据分类存储。', 'completion_criteria': '所有数据来源均经过核验，且数据覆盖范围足够支撑分析结论。', 'common_issues': '数据来源单一或不完整，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '建立多渠道数据验证机制，确保关键数据点有至少两个独立来源支持。'}, {'step': 4, 'action': '构建定量与定性分析框架', 'output': '采用分层分析方法，先呈现历史数据趋势，再结合当前动态预测未来走势，并引入外部因素（如政策、天气）的影响分析。', 'completion_criteria': '分析框架能够清晰展示数据之间的因果关系，且对未来预测提供合理假设。', 'common_issues': '忽略不确定性因素，导致预测过于乐观或悲观。', 'solutions': '在分析中加入情景模拟（如乐观、中性和悲观三种情景），并通过敏感性分析测试关键变量的变化对结果的影响。'}, {'step': 5, 'action': '突出核心结论与投资建议', 'output': '将核心结论置于报告显眼位置（如摘要或投资要点部分），并辅以简明扼要的数据支持。', 'completion_criteria': '核心结论能够在30秒内被快速理解，且与后续详细分析保持一致。', 'common_issues': '结论与数据分析脱节，导致可信度下降。', 'solutions': '在撰写结论时，逐一对应到分析中的关键数据点，确保逻辑闭环。'}, {'step': 6, 'action': '识别并处理风险因素', 'output': '在分析中适时引入风险提示，包括宏观经济波动、政策不确定性等，并提出应对策略。', 'completion_criteria': '风险提示与核心结论相辅相成，且提出的应对策略具有可操作性。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '针对每项风险因素提供具体的量化影响评估（如煤价上涨对火电利润的具体冲击百分比）。'}, {'step': 7, 'action': '优化信息展示方式', 'output': '通过图表、表格和关键指标摘要等形式，提升复杂数据的可读性和直观性。', 'completion_criteria': '非专业读者也能快速理解核心数据和结论。', 'common_issues': '图表设计冗余或信息过载，削弱了重点信息的突出性。', 'solutions': '遵循“一图一意”原则，确保每张图表只传递一个核心信息，并辅以简短说明。'}, {'step': 8, 'action': '审查与校对', 'output': '检查报告中是否存在数据错误、逻辑漏洞或表述不清的问题，并确保所有引用符合合规要求。', 'completion_criteria': '报告无重大错误，且语言风格统一、专业。', 'common_issues': '遗漏重要披露声明或未遵守合规要求。', 'solutions': '设立专门的合规审查环节，确保所有分析师认证和利益冲突披露完整无误。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:02:01", "modified_time": "2025-08-14 10:02:01", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "26c3b4d89d5949e1865dcc348f7ec103", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要整合定量与定性信息并提供投资建议的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理基础数据和信息', 'output': '包括市场表现数据（如涨跌幅、行业排名）、公司公告、行业动态、相关政策等。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，信息完整且无重大遗漏。', 'common_issues': '数据不完整或过时。', 'solutions': '建立稳定的数据源渠道，定期更新数据库。'}, {'step': 2, 'action': '按优先级组织章节结构', 'output': '形成清晰的章节划分，如市场表现、行业动态、公司要闻、投资建议等。', 'completion_criteria': '章节逻辑清晰，信息层次分明，便于读者快速定位关键内容。', 'common_issues': '章节间逻辑混乱，信息重复或缺失。', 'solutions': '提前制定标准化模板，确保每次分析遵循一致的结构。'}, {'step': 3, 'action': '突出核心结论和关键数据', 'output': '在报告开头或每个章节的开头部分，用简洁的语言总结核心结论，并辅以关键数据支持。', 'completion_criteria': '核心结论直观易懂，关键数据准确无误。', 'common_issues': '结论埋藏在细节中，缺乏吸引力。', 'solutions': '使用图表、加粗字体等方式突出核心信息。'}, {'step': 4, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合定量数据（如财务指标、市场涨跌幅）和定性分析（如行业趋势、政策解读），确保信息全面。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例合理，相互支撑。', 'common_issues': '过度依赖某一种类型信息，导致分析片面。', 'solutions': '设定信息比例目标，例如70%定量+30%定性。'}, {'step': 5, 'action': '构建论证逻辑并提出风险因素', 'output': '从宏观到微观逐步展开分析，提出可能的风险因素并说明应对措施。', 'completion_criteria': '论证逻辑严密，风险提示客观且及时。', 'common_issues': '风险因素被忽略或过于乐观。', 'solutions': '在每项利好消息后主动评估潜在风险。'}, {'step': 6, 'action': '提供明确的投资建议', 'output': '基于前述分析，给出具体的投资评级建议（如买入、持有、卖出）。', 'completion_criteria': '建议明确且有充分的数据和逻辑支持。', 'common_issues': '建议模糊或缺乏依据。', 'solutions': '确保每条建议都有对应的数据和分析支持。'}, {'step': 7, 'action': '撰写免责声明和附注', 'output': '包括数据来源声明、分析师资质、免责条款等。', 'completion_criteria': '声明清晰且符合监管要求。', 'common_issues': '声明内容不完整或不符合法规。', 'solutions': '参考行业标准模板，定期更新免责声明内容。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:03:37", "modified_time": "2025-08-14 10:03:37", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "df775ce437e84458ae4643862cb9c4b3", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、政策影响评估等任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集并整理相关政策文件或行业数据，明确分析的宏观背景。', 'output': '一份政策摘要，包含关键条款及其对行业的影响。', 'evaluation_criteria': '是否涵盖了所有相关的政策文件？是否清晰指出了政策的核心要点？', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '政策解读不够深入。', '解决方案': '参考权威机构的解读文章，结合实际案例进行补充说明。'}}, {'step': 2, 'action': '梳理行业动态，包括并购案例、企业合作、技术创新等，并标注关键数据（如金额、时间、参与者）。', 'output': '一份行业动态清单，包含至少3-5个代表性案例及数据分析。', 'evaluation_criteria': '案例是否具有代表性？数据是否准确且来源可靠？', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '案例数量不足或缺乏代表性。', '解决方案': '扩大搜索范围，关注头部企业和标志性事件。'}}, {'step': 3, 'action': '基于政策背景和行业动态，提炼核心观点，形成初步结论。', 'output': '一段不超过200字的核心观点摘要，明确指出行业趋势和机会。', 'evaluation_criteria': '观点是否清晰且有逻辑支持？是否能够引导后续分析？', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '观点过于笼统或缺乏依据。', '解决方案': '增加具体数据和案例支撑，强化论证力度。'}}, {'step': 4, 'action': '结合核心观点，提出具体的投资建议，包括推荐标的和理由。', 'output': '一份投资建议清单，包含至少3个标的及其推荐理由。', 'evaluation_criteria': '标的是否多样化？推荐理由是否充分？', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '标的集中度过高，风险较大。', '解决方案': '增加备选标的，分散投资风险。'}}, {'step': 5, 'action': '识别并列出潜在风险，确保分析全面且客观。', 'output': '一份风险提示清单，包含至少3个主要风险因素及其可能影响。', 'evaluation_criteria': '风险描述是否具体？是否覆盖了主要的不确定性？', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '风险提示过于简单或遗漏重要内容。', '解决方案': '参考历史数据和同行分析，补充遗漏的风险点。'}}, {'step': 6, 'action': '撰写完整报告，优化语言表达，确保逻辑清晰、重点突出。', 'output': '一份完整的分析报告，包含政策背景、行业动态、核心观点、投资建议和风险提示。', 'evaluation_criteria': '报告是否易于阅读？是否逻辑连贯？', 'common_issues_and_solutions': {'问题': '报告冗长或逻辑混乱。', '解决方案': '使用小标题分隔不同部分，精简语言表达。'}}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:05:06", "modified_time": "2025-08-14 10:05:06", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "de698ec0c97d4ff5a658f4a9632cf01f", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于涉及用户行为分析、教育与职业准备相关研究、以及技术对不同人群影响的金融或社会科学研究任务。例如：评估新兴技术对学生群体未来就业和教育选择的影响、行业人才需求预测研究、教育政策或培训项目的效果评估等。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标并设计核心问题', 'output': '清晰的研究目标和一组具体的核心问题，涵盖定量（如评分）和定性（如开放回答）数据收集。', 'evaluation_criteria': '目标是否聚焦于关键变量（如高中AI培训量、计划大学专业、性别），问题设计是否能有效区分不同人群的观点。', 'common_issues': '目标过于宽泛或问题设计未能完全覆盖研究变量。', 'solutions': '通过专家反馈和小范围试点测试优化问题设计，确保其能捕捉到所有关键变量的变化。'}, {'step': 2, 'action': '构建分层随机抽样框架以确保代表性', 'output': '一个分层随机样本，按关键特征（如种族/民族、性别、年级）进行比例失调抽样，并包含权重调整方案。', 'evaluation_criteria': '样本是否在关键特征上具有足够的代表性，权重调整是否能够有效反映总体分布。', 'common_issues': '某些子群体样本量过小导致分析结果不可靠。', 'solutions': '有意过抽样特定子群体（如少数族裔），并在后续分析中使用统计权重调整方法。'}, {'step': 3, 'action': '设计调查问卷并实施数据收集', 'output': '一份结构化的在线调查问卷，包括滑块评分、多选题、开放式回答等多样化问题形式，以及完成后的原始数据集。', 'evaluation_criteria': '问卷是否能全面捕捉目标变量，数据质量是否满足分析要求（如无显著偏差、缺失值可控）。', 'common_issues': '低回复率或数据不完整。', 'solutions': '通过激励措施提高回复率，并在数据分析前清理和加权处理数据。'}, {'step': 4, 'action': '进行描述性统计分析，初步探索数据分布', 'output': '一系列描述性统计图表（如箱线图、频率分布表）和均值比较结果，展示不同子群体的核心观点分布。', 'evaluation_criteria': '分析是否揭示了主要趋势和差异，图表是否直观且易于解读。', 'common_issues': '数据分布过于复杂或难以解释。', 'solutions': '结合可视化工具和简明注释突出关键发现，避免过度复杂化。'}, {'step': 5, 'action': '执行多层次的方差分析（ANOVA）及两两比较', 'output': 'ANOVA模型结果和基于Tukey-Kramer程序的两两比较统计量（如q值、效应量d），用于评估不同子群体间的显著差异。', 'evaluation_criteria': '统计显著性和效应量是否合理，是否能支持结论的稳健性。', 'common_issues': '多重比较导致假阳性风险增加。', 'solutions': '采用Bonferroni校正或其他多重检验校正方法，确保统计显著性结果可靠。'}, {'step': 6, 'action': '整合定性数据支持定量分析', 'output': '通过学生评论和开放回答补充定量分析，提供更丰富的背景信息和案例支持。', 'evaluation_criteria': '定性数据是否有效增强了定量分析的深度和可信度。', 'common_issues': '定性数据与定量结果脱节。', 'solutions': '在分析阶段建立明确的关联点，将定性数据与定量发现直接对应。'}, {'step': 7, 'action': '提炼关键发现并形成讨论部分', 'output': '总结各变量之间的关系（如高中AI培训与乐观态度的相关性），并提出潜在的实践建议（如针对不同专业提供更多定制化培训）。', 'evaluation_criteria': '讨论是否逻辑清晰、层次分明，是否提供了具体可行的建议。', 'common_issues': '讨论部分过于冗长或缺乏重点。', 'solutions': '围绕核心发现组织讨论，每段聚焦一个主题，避免过多细节分散注意力。'}, {'step': 8, 'action': '识别局限性并提出改进方向', 'output': '列出研究的局限性（如样本代表性不足、问卷设计缺陷），并提出未来研究的改进建议。', 'evaluation_criteria': '局限性是否全面且真实，改进建议是否具体可行。', 'common_issues': '忽视潜在的系统性偏差或未充分说明改进方法。', 'solutions': '从数据收集、分析方法、外部效度等多个角度审视研究局限性，并提供针对性解决方案。'}, {'step': 9, 'action': '撰写报告并优化信息展示优先级', 'output': '一份结构化的研究报告，包括概述、方法、结果、讨论和附录，核心结论突出且易于理解。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否合理，信息展示是否符合读者优先关注的内容（如先呈现关键发现再深入讨论）。', 'common_issues': '报告结构混乱或信息过载。', 'solutions': '遵循“金字塔原则”，先呈现高层次结论，再逐步展开细节；使用图表和摘要框突出重点。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:08:57", "modified_time": "2025-08-14 10:08:57", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "f8c43c5e53c74ba0a6bf9c93faf9271a", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及政策驱动型市场趋势评估等任务，尤其适合需要结合定量和定性数据进行综合判断的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心研究目标与关键问题', 'output': \"形成清晰的研究方向和问题清单，例如：'房地产市场的短期走势与政策影响'。\", 'completion_criteria': '能够准确界定研究范围，并列出需要解决的核心问题，如政策导向、市场表现、未来趋势预测等。', 'common_issues': '研究目标过于宽泛或模糊。应对方法是通过初步资料收集和团队讨论细化研究主题。'}, {'step': 2, 'action': '设计结构化的章节框架，确保逻辑流畅且信息优先级合理', 'output': '制定报告目录，包括重点城市市场跟踪、土地市场分析、政策梳理、板块表现回顾、投资建议和风险提示等部分。', 'completion_criteria': '章节安排应符合从数据到结论的递进逻辑，且核心结论（如市场趋势）在早期章节中突出展示。', 'common_issues': '章节顺序混乱或信息堆砌。应对方法是反复检查各部分内容是否服务于核心目标，并调整优先级。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据，确保数据覆盖全面且来源可靠', 'output': '生成包含新房成交、二手房成交、库存、土地市场等多维度的数据表格和图表。', 'completion_criteria': '数据完整且分类清晰，能够支持后续的分析和论证；所有数据来源需注明来源。', 'common_issues': '数据缺失或质量不高。应对方法是提前规划数据需求清单，并与可靠数据供应商合作。'}, {'step': 4, 'action': '采用分层论证法，逐步建立观点并验证假设', 'output': '通过逐层分析（如城市能级划分、环比同比变化对比），得出市场趋势和政策影响的具体结论。', 'completion_criteria': '每个观点都有充分的数据支撑，且逻辑链条完整，避免跳跃式推论。', 'common_issues': '论证过程缺乏严谨性。应对方法是引入同行评审机制，确保逻辑严密。'}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素，平衡乐观与悲观预期', 'output': '在政策解读和投资建议部分，明确列出可能的风险点，如调控升级、销售下行等。', 'completion_criteria': '风险提示与核心结论相辅相成，既不夸大也不忽视潜在问题。', 'common_issues': '风险提示不足或过于笼统。应对方法是结合历史案例和当前环境具体分析风险情景。'}, {'step': 6, 'action': '提供具体的行动建议，帮助决策者快速理解核心结论', 'output': '总结出四条投资主线及推荐标的，如基本面稳定的一线房企、困境反转的中小房企等。', 'completion_criteria': '建议具有可操作性，能够直接指导投资决策，同时附上估值表等辅助工具。', 'common_issues': '建议空洞或缺乏针对性。应对方法是结合数据分析和市场动态提炼具体策略。'}, {'step': 7, 'action': '撰写附录和披露声明，增强报告透明度与可信度', 'output': '补充城市数据选取标准、评级体系说明、免责声明等附加内容。', 'completion_criteria': '附录部分详细说明数据处理方法和限制条件，披露声明体现独立性和客观性。', 'common_issues': '附录内容被忽略或过于简略。应对方法是将附录视为报告完整性的重要组成部分。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:10:16", "modified_time": "2025-08-14 10:10:16", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "abdf09f69b5c4ebc825c46a3ff566e58", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及风险评估报告等任务，尤其是需要从宏观到微观逐步分解复杂行业的金融分析场景。该框架特别适合涵盖供需关系、产业链结构、技术创新能力及政策影响的综合分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与范围', 'output': '清晰定义分析的核心问题（如行业趋势、供需平衡、技术突破等），并确定覆盖的时间段和地理区域。', 'completion_criteria': '核心问题明确，时间范围和地理边界具体化，且能直接指导后续章节设计。', 'common_issues': '分析目标过于宽泛或模糊，导致内容组织混乱。', 'solutions': '在开始前通过头脑风暴列出关键变量，并优先聚焦于对决策最有价值的问题点。'}, {'step': 2, 'action': '构建逻辑清晰的章节结构', 'output': '分为行业供给能力、需求匹配能力、产业链地位、创新能力、信用评级及周期展望等主要模块，确保从宏观到微观层层递进。', 'completion_criteria': '每个章节有明确的主题，信息分布合理，逻辑连贯，避免重复或遗漏。', 'common_issues': '章节间存在重叠或信息孤立，未能形成整体论证链条。', 'solutions': '使用思维导图工具提前规划各章节内容，确保主题唯一性和逻辑衔接性。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理数据与信息', 'output': '包括定量数据（市场规模、增速、市场份额等）和定性信息（政策导向、技术创新趋势等），并按章节分类存储。', 'completion_criteria': '数据来源权威可靠，覆盖全面，且经过清洗和验证以保证准确性。', 'common_issues': '数据不完整或过时，影响分析可信度。', 'solutions': '建立多源交叉验证机制，优先选择官方统计机构或行业龙头发布的最新数据。'}, {'step': 4, 'action': '进行供需关系与价格波动分析', 'output': '结合历史数据和当前市场动态，评估基础、中端和高端市场的供需状况，预测未来价格底部区间。', 'completion_criteria': '供需关系分析细致，价格波动原因解释充分，预测依据合理。', 'common_issues': '忽略结构性分化，将供需失衡简单归因于单一因素。', 'solutions': '分层分析不同市场的需求特征，结合政策和技术变化探讨潜在影响。'}, {'step': 5, 'action': '剖析产业链上下游议价能力', 'output': '识别上游供应商、中游制造商和下游客户的议价能力差异，揭示竞争格局。', 'completion_criteria': '议价能力分析基于真实案例或数据支持，结论具有可操作性。', 'common_issues': '仅描述现状而未深入挖掘背后驱动因素。', 'solutions': '引入波特五力模型或其他产业经济学理论，增强分析深度。'}, {'step': 6, 'action': '评估政策导向与技术创新能力', 'output': '总结政策扶持方向（如财税优惠、融资便利），量化研发投入与专利成果，评估行业创新潜力。', 'completion_criteria': '政策解读准确，技术创新指标衡量科学，能够反映行业发展驱动力。', 'common_issues': '忽视政策落地效果或高估短期技术突破可能性。', 'solutions': '补充政策实施路径分析，并关注技术成熟度曲线（Technology Readiness Level）。'}, {'step': 7, 'action': '整合风险因素与不确定性', 'output': '系统梳理地缘政治、供应链稳定性、人才短缺等风险，提出应对策略。', 'completion_criteria': '风险因素全面且条理清晰，应对措施切实可行。', 'common_issues': '风险提示流于表面，缺乏针对性解决方案。', 'solutions': '采用情景分析法，模拟多种可能情境下的行业表现及应对方案。'}, {'step': 8, 'action': '提炼核心观点与行动建议', 'output': '总结行业发展趋势、关键机会与挑战，提供具体的投资或运营建议。', 'completion_criteria': '核心观点突出，建议与分析内容紧密相关，具备实践指导意义。', 'common_issues': '核心观点被冗长细节掩盖，建议空洞无物。', 'solutions': '使用金字塔原理提炼要点，确保每条建议都有充分论据支撑。'}, {'step': 9, 'action': '撰写报告并优化呈现形式', 'output': '编写包含摘要、正文、图表和附录的完整报告，注重信息可视化与语言精炼。', 'completion_criteria': '报告结构完整，图表直观易懂，文字表达专业流畅。', 'common_issues': '图表堆砌过多或排版杂乱，降低阅读体验。', 'solutions': '遵循“少即是多”原则，精选最能说明问题的图表，统一风格规范。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:11:53", "modified_time": "2025-08-14 10:11:53", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "df783c1686d0462199cd7395a958bcd8", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及宏观经济趋势预测等需要结合定量与定性数据进行综合分析的任务。尤其适合涉及多维度信息整合（如历史数据、市场动态、政策影响）和复杂因果关系推导的金融分析场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和范围', 'output': '清晰界定研究的核心问题（如畜牧业发展趋势）、研究时间跨度（如2014-2023年）以及关键变量（如产量、价格、存栏量等）。', 'criteria_for_success': '目标是否具体化，范围是否合理且聚焦，变量选择是否覆盖核心驱动因素。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏方向感。', 'solutions': '通过初步文献调研和行业背景梳理，快速锁定研究重点，并制定清晰的研究提纲。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '按时间序列和分类维度（如生产对象、产品类型）整理定量数据（如产量、价格）和定性信息（如政策变化、自然因素）。', 'criteria_for_success': '数据完整性和一致性高，来源权威可靠；数据分类逻辑清晰，便于后续分析。', 'common_issues': '数据缺失或不一致，导致分析可信度下降。', 'solutions': '优先选择官方统计机构或行业权威报告的数据，并对异常值进行交叉验证和补充说明。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告框架，将核心结论置于开头，随后按逻辑顺序展开（如现状→趋势→驱动因素→风险）。定量数据优先展示，辅以定性分析支持。', 'criteria_for_success': '章节安排符合读者认知习惯，信息分布平衡，核心结论突出。', 'common_issues': '章节结构混乱，信息堆砌而无逻辑递进。', 'solutions': '采用金字塔原理，先提出总论点，再分层论述支撑细节；使用图表直观呈现关键数据。'}, {'step': 4, 'action': '逐步建立论证逻辑', 'output': '从历史数据入手，描述现状特征（如波动趋势），继而分析背后驱动因素（如政策、市场需求），最后探讨未来可能的变化路径。', 'criteria_for_success': '论证过程层层递进，因果关系清晰，观点有充分数据支撑。', 'common_issues': '论证跳跃性强，缺乏过渡性解释；忽略次要但重要的影响因素。', 'solutions': '在每个子主题之间设置简短总结句，确保逻辑连贯；引入敏感性分析处理次要变量的影响。'}, {'step': 5, 'action': '识别并讨论风险因素', 'output': '在趋势展望部分适时引入潜在风险（如疫病、气候变化），并评估其对结论的影响程度。', 'criteria_for_success': '风险因素提出的时机恰当，不影响整体正面基调；风险分析全面且基于事实。', 'common_issues': '风险讨论过于笼统或偏负面，削弱报告说服力。', 'solutions': '结合历史案例和当前数据量化风险概率，同时提出缓解措施或替代方案。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性与多种可能性', 'output': '通过情景模拟或区间预测方式展现不同发展路径下的结果分布。', 'criteria_for_success': '不确定性表达客观且具建设性，为决策提供参考依据。', 'common_issues': '忽略不确定性，导致结论单一化。', 'solutions': '采用蒙特卡洛模拟或专家访谈法生成多种情景假设，增强结论的稳健性。'}, {'step': 7, 'action': '提炼核心结论并优化展示形式', 'output': '用简洁语言总结主要发现，并配合可视化工具（如折线图、柱状图）突出关键数据。', 'criteria_for_success': '核心结论一目了然，视觉效果提升信息传递效率。', 'common_issues': '结论冗长或分散，难以抓住重点。', 'solutions': '遵循“一页纸原则”，确保核心结论能在一页内清晰传达；图表设计注重对比和趋势表现。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:13:19", "modified_time": "2025-08-14 10:13:19", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5552c4a2b3c34b2f841e71ab435f27cc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于金融行业中的政策影响分析、投资标的深度研究以及风险评估报告等任务，尤其是涉及定量测算和定性分析结合的场景。例如：财税政策对特定行业财务表现的影响分析、资产配置策略调整建议、或宏观经济事件对投资组合的潜在影响评估。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义清晰的研究问题和目标，例如本次分析的核心问题是财税新政策对保险公司净利润的影响。', 'completion_criteria': '能够用一句话概括分析的核心目标，并确保所有后续章节围绕该目标展开。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '在开始时与利益相关方确认分析的具体范围和优先级。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据与背景信息', 'output': '整理相关政策文件、行业数据、公司财报等基础资料，例如本次分析中对财政部公告、保险公司年报、债券市场数据的引用。', 'completion_criteria': '数据来源可靠且覆盖全面，能够支持后续定量测算和定性分析。', 'common_issues': '数据不完整或过时，导致分析结论缺乏可信度。', 'solutions': '优先使用权威来源（如政府公告、上市公司财报），并在必要时补充第三方数据验证。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架与章节结构', 'output': '设计报告的章节结构，包括事件背景、核心观点、定量测算、定性分析、结论与建议等部分。', 'completion_criteria': '章节安排合理，信息展示符合优先级，核心结论突出且易于理解。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用‘总-分-总’结构，先概述核心结论，再逐步展开细节，最后总结并提出建议。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量测算与敏感性分析', 'output': '基于历史数据和假设条件，进行详细的定量测算，例如本次分析中对中国太保的利润影响测算。', 'completion_criteria': '测算过程透明，假设合理，结果可复现，且包含极端情况下的敏感性分析。', 'common_issues': '假设过于乐观或悲观，导致结果偏离实际。', 'solutions': '列出所有关键假设并说明其合理性，同时提供多种情景下的测算结果以增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '结合定性分析与行业洞察', 'output': '通过行业趋势、政策解读、竞争格局等角度补充定性分析，例如本次分析中对险资资产配置转向高股息资产的讨论。', 'completion_criteria': '定性分析与定量测算相辅相成，能够解释数据背后的驱动因素和潜在变化。', 'common_issues': '定性分析缺乏深度，未能有效支撑定量结论。', 'solutions': '引用专家观点、行业案例或历史经验来增强分析的说服力。'}, {'step': 6, 'action': '识别并评估风险因素', 'output': '系统梳理可能的风险点及其对结论的影响，例如本次分析中提到的保单销售不及预期、权益市场下行等风险。', 'completion_criteria': '风险因素全面且具体，提出的应对措施切实可行。', 'common_issues': '忽视某些重要风险，或应对措施流于形式。', 'solutions': '从政策、市场、公司运营等多个维度识别风险，并结合实际情况提出针对性解决方案。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论与投资建议', 'output': '提炼核心结论，并根据分析结果提出具体的投资建议，例如本次分析中维持行业“看好”评级并推荐具体标的。', 'completion_criteria': '结论简明扼要，建议具有操作性，能直接指导投资决策。', 'common_issues': '结论与分析内容脱节，或建议过于笼统。', 'solutions': '确保结论与前文分析逻辑一致，并结合具体标的或策略提出明确建议。'}, {'step': 8, 'action': '撰写声明与信息披露', 'output': '添加分析师声明、一般声明、信息披露等内容，确保报告合规性与透明度。', 'completion_criteria': '声明内容完整，符合监管要求，无遗漏关键信息。', 'common_issues': '声明部分格式或内容不符合规范，存在合规风险。', 'solutions': '参考模板或过往成功案例，确保声明部分符合最新法规要求。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:15:00", "modified_time": "2025-08-14 10:15:00", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "37ead3d4da2345d49f152c87706f2fa1", "experience_type": "text", "when_to_use": "行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告", "content": "[{'step': 'Step 1: 事件概述', 'action': '简要介绍公司发布的财务报告及其关键数据。', 'output': '一段简短的概述，包括报告发布时间、主要财务数据。', 'completion_criteria': '确保所有关键数据准确无误，时间线清晰。', 'common_issues': '遗漏重要数据或时间节点不清。', 'solutions': '使用标准化模板记录关键数据，交叉验证来源。'}, {'step': 'Step 2: 核心数据展示', 'action': '展示Q2的关键财务指标，并突出超预期的部分。', 'output': '一份包含核心数据的表格或图表，强调超出预期的数据。', 'completion_criteria': '数据准确且突出显示超预期部分。', 'common_issues': '数据不准确或未突出重点。', 'solutions': '使用自动化工具生成数据表格，反复校验数据源。'}, {'step': 'Step 3: 分项分析', 'action': '对不同业务板块进行详细拆解，并结合市场环境解释增长原因。', 'output': '各业务板块的详细分析，解释其增长驱动因素。', 'completion_criteria': '每个业务板块均有详细数据支持，市场环境分析合理。', 'common_issues': '缺乏具体数据支持或市场分析不足。', 'solutions': '收集更多细分市场数据，引用权威市场研究报告。'}, {'step': 'Step 4: 财务健康及现金流表现', 'action': '分析公司的毛利率、费用控制、现金流表现等财务健康指标。', 'output': '一份详细的财务健康指标分析，包括毛利率、费用率、现金流等。', 'completion_criteria': '各项财务指标均有详尽数据支持，分析合理。', 'common_issues': '忽略某些重要财务指标或分析不够深入。', 'solutions': '建立标准化财务分析模板，确保覆盖所有关键指标。'}, {'step': 'Step 5: 市场前景与估值', 'action': '分析公司在国内外市场的布局及其未来发展前景，并给出估值。', 'output': '市场前景分析及未来估值预测，包含多种情景假设。', 'completion_criteria': '市场前景分析合理，估值有充分数据支持。', 'common_issues': '市场前景过于乐观或悲观，估值依据不足。', 'solutions': '引入多情景假设，参考多方市场观点和历史数据。'}, {'step': 'Step 6: 风险提示', 'action': '列出可能的风险因素并进行分析。', 'output': '一份详细的风险提示列表，包含每种风险的具体影响。', 'completion_criteria': '涵盖所有主要风险，分析具体且客观。', 'common_issues': '风险提示过于简略或忽视某些潜在风险。', 'solutions': '定期更新风险数据库，参考同行报告和市场反馈。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:16:26", "modified_time": "2025-08-14 10:16:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d7f5890729ac4227bb76642654b21936", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于投资标的分析，尤其是针对医药生物行业的深度研究任务。它适合需要结合定量与定性信息、历史数据与未来预测的场景，同时需对研发管线进展、市场空间及潜在风险进行综合评估。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '定义报告的核心目标（如：评估公司研发管线进展及其市场潜力），并确定关键问题（如：P134产品的临床进展、市场空间、竞争格局等）。', 'completion_criteria': '目标清晰，且所有后续章节均围绕该目标展开；问题清单完整覆盖定量与定性维度。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续内容缺乏聚焦。', 'solutions': '通过团队讨论或客户沟通明确优先级，确保目标具体、可衡量。'}, {'step': 2, 'action': '收集与整理基础数据', 'output': '整理公司公告、财务报表、行业数据、市场调研等多源信息，形成结构化数据库（如：收入增长、研发支出、市场份额等）。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，涵盖定量（如财务指标）和定性（如政策支持、技术优势）信息，且逻辑条理清晰。', 'common_issues': '数据不完整或更新滞后，影响分析准确性。', 'solutions': '建立定期更新机制，优先使用权威来源，并交叉验证数据一致性。'}, {'step': 3, 'action': '构建分析框架与章节结构', 'output': '设计报告结构（如：支撑评级要点、估值分析、风险提示），确保逻辑递进：从产品进展到市场机会，再到财务预测与风险评估。', 'completion_criteria': '章节安排符合“从具体到抽象”的逻辑顺序，且各部分之间过渡自然。', 'common_issues': '章节间存在重复或逻辑断裂，削弱整体连贯性。', 'solutions': '绘制思维导图，明确每章的核心贡献，避免冗余内容。'}, {'step': 4, 'action': '深入解析核心驱动因素', 'output': '聚焦于公司研发管线进展（如P134临床试验）、市场空间（如GBM治疗市场规模）及竞争优势（如领先技术平台），提供多层次论证。', 'completion_criteria': '核心驱动因素得到充分论证，且支持材料详实（如引用行业报告、临床数据）。', 'common_issues': '论证单一，缺乏多角度支撑。', 'solutions': '采用“数据+案例+专家观点”相结合的方式增强说服力。'}, {'step': 5, 'action': '平衡展示定量与定性信息', 'output': '在报告中合理分布定量（如财务预测、估值倍数）与定性（如研发策略、政策环境）信息，突出关键结论（如买入评级依据）。', 'completion_criteria': '信息展示比例适当，且核心结论通过图表或文字加粗等形式凸显。', 'common_issues': '信息堆砌，未能有效突出重点。', 'solutions': '使用可视化工具（如表格、趋势图）提升信息传递效率。'}, {'step': 6, 'action': '识别与披露风险因素', 'output': '系统梳理潜在风险（如研发失败、市场竞争加剧），并在适当时机提出（通常位于结论前），以确保分析全面性。', 'completion_criteria': '风险因素分类清晰，且与正文内容呼应。', 'common_issues': '风险描述过于笼统，缺乏针对性。', 'solutions': '结合具体情境细化风险点，并量化其可能影响。'}, {'step': 7, 'action': '处理不确定性与多种可能性', 'output': '对不确定事件（如P134临床结果）进行情景分析，设置乐观/中性/悲观假设，并给出概率权重。', 'completion_criteria': '情景分析覆盖主要变量，且假设合理、透明。', 'common_issues': '忽略极端情况，低估尾部风险。', 'solutions': '引入敏感性分析，测试不同假设下的结果变化。'}, {'step': 8, 'action': '总结核心结论与投资建议', 'output': '提炼出简洁明了的投资建议（如买入评级），并附上估值依据（如PE/EV-EBITDA倍数）。', 'completion_criteria': '结论与正文内容一致，且逻辑闭环。', 'common_issues': '结论与分析脱节，或表述含糊。', 'solutions': '反复核对分析链条，确保结论有据可依。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:18:33", "modified_time": "2025-08-14 10:18:33", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "fadc8c37ef1147f795f11dcbf6c8517a", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要结合定量与定性数据，进行多层次论证并提出明确投资建议的金融分析任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '确定研究对象（如沪电股份）的核心业务及市场定位，提炼出关键的投资要点（如AI算力产品和汽车板业务的增长潜力）。', 'criteria_for_completion': '能够清晰定义分析范围，并列出2-3个主要研究方向。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析难以聚焦。', 'solutions': '通过初步文献调研和行业背景信息，明确研究对象的核心竞争力及市场前景。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础数据', 'output': '从财务报表、行业报告、公司公告等来源提取关键数据，包括收入结构、盈利能力、市场份额等，并按历史数据、当前数据和预测数据分类整理。', 'criteria_for_completion': '形成完整的数据表格和图表，覆盖至少过去3年的核心指标变化趋势。', 'common_issues': '数据不完整或缺乏权威性，影响分析可信度。', 'solutions': '优先选择上市公司公告、第三方研究机构报告等可靠数据源，并注明数据出处。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计报告框架，按照“背景介绍→技术/市场优势分析→财务表现→风险提示→投资建议”的逻辑组织内容，确保核心结论在前两章突出展示。', 'criteria_for_completion': '各章节内容分工明确，且信息分布合理，重点章节占比超过50%。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，或次要信息占用过多篇幅。', 'solutions': '先列出每章的主要论点和支持材料，再根据重要性调整顺序和篇幅比例。'}, {'step': 4, 'action': '层层递进地展开论证', 'output': '通过“宏观趋势→行业动态→公司战略”逐步深入的方式，结合具体案例和数据支持观点。例如，从AI需求增长到公司HDI产品的技术卡位优势，再到实际营收贡献。', 'criteria_for_completion': '每个论点都有充分的数据或案例支撑，且前后逻辑严密。', 'common_issues': '论证跳跃性大，或缺乏具体数据支持。', 'solutions': '为每个论点准备至少一组数据或图表作为佐证，避免空泛陈述。'}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '将财务数据（如收入增长率、毛利率）、市场数据（如新能源汽车销量渗透率）与定性分析（如技术卡位优势、客户合作关系）有机结合，确保结论全面。', 'criteria_for_completion': '定量与定性信息的比例接近1:1，且彼此呼应。', 'common_issues': '偏重某一类信息，导致分析失衡。', 'solutions': '在每一章中同时包含定量和定性分析，避免单方面堆砌数据或主观判断。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素', 'output': '在论证过程中自然提及潜在风险（如下游需求不及预期、原材料价格波动），并通过敏感性分析或情景假设量化风险影响。', 'criteria_for_completion': '风险提示部分清晰列出所有可能的风险点，并提供应对策略。', 'common_issues': '风险因素被忽略或过于简略，降低报告完整性。', 'solutions': '为每个风险点匹配相应的缓解措施，并用数据说明其潜在影响范围。'}, {'step': 7, 'action': '提出明确的投资建议', 'output': '基于前述分析，给出具体的买入、持有或减持建议，并附上估值模型或PE倍数等支持依据。', 'criteria_for_completion': '投资建议与分析结论高度一致，且有明确的时间框架和收益预期。', 'common_issues': '建议模糊或缺乏数据支撑，难以指导决策。', 'solutions': '使用标准化评级体系（如“买入”、“增持”），并详细解释建议背后的逻辑链。'}, {'step': 8, 'action': '校验和优化报告表达', 'output': '检查语言表述是否简洁明了，图表是否直观易懂，整体排版是否专业美观。', 'criteria_for_completion': '无明显语法错误，图表标注准确，阅读体验流畅。', 'common_issues': '语言冗长或图表混乱，影响读者理解。', 'solutions': '邀请同事交叉审阅，模拟目标受众阅读反馈，针对性修改。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:20:03", "modified_time": "2025-08-14 10:20:03", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "7dddbc13042d412692504209eae60141", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司战略评估等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性信息，综合评估公司现状、未来潜力和风险因素的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定本次分析的核心目标（如：评估海外投资项目对公司盈利能力的影响），并列出关键问题清单（如：项目背景、财务影响、市场前景等）。', 'completion_criteria': '目标清晰且具体，关键问题覆盖全面，能直接指导后续章节安排。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '通过与利益相关方沟通，明确分析的核心需求，并将目标分解为可量化的问题。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构，优先展示核心结论', 'output': '设计报告结构，通常以“核心结论→背景与动机→详细分析→风险提示”的逻辑顺序展开。确保核心结论在开头部分突出呈现。', 'completion_criteria': '读者能在前两段快速了解分析的核心观点，章节安排逻辑清晰且服务于整体目标。', 'common_issues': '章节结构松散，信息堆砌而无逻辑递进。', 'solutions': '使用金字塔原理，从结论出发逐步展开支持论据，避免信息冗余。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整合定量与定性数据', 'output': '整理历史财务数据、行业趋势、市场预测等定量信息，同时补充政策环境、竞争格局等定性信息，形成完整的信息基础。', 'completion_criteria': '数据来源可靠，信息覆盖全面，能够支撑后续分析论证。', 'common_issues': '数据不完整或质量不足，导致分析缺乏说服力。', 'solutions': '优先选择权威公开数据源（如Wind、公司公告），并通过交叉验证提高数据可信度。'}, {'step': 4, 'action': '分层次构建论证逻辑', 'output': '按照“事实陈述→因果分析→推导结论”的路径，逐层递进建立观点。例如，先描述海外项目的投资规模与产能规划，再分析其对市场份额和盈利弹性的潜在影响。', 'completion_criteria': '每个观点都有充分的事实依据支持，且逻辑链条完整。', 'common_issues': '论证跳跃性强，因果关系不够严密。', 'solutions': '采用MECE原则（相互独立、完全穷尽）拆解问题，确保每一步推理严谨。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史与预测信息，突出不确定性管理', 'output': '在展示历史数据的同时，提供基于合理假设的未来预测，并通过敏感性分析或情景模拟处理不确定性。', 'completion_constraints': '预测模型透明，假设条件合理，不确定性被充分讨论但不夸大。', 'common_issues': '过度依赖历史数据，忽略未来变化的可能性；或者预测过于激进，缺乏可信度。', 'solutions': '结合行业专家意见和多维度数据校准预测模型，并明确标注关键假设条件。'}, {'step': 6, 'action': '适时引入风险因素，保持客观中立', 'output': '在核心结论之后或详细分析末尾，系统性地提出风险因素，并评估其可能的影响程度。', 'completion_criteria': '风险提示全面且具有针对性，不会削弱整体结论的积极基调。', 'common_issues': '风险提示过于简略或滞后，显得敷衍了事。', 'solutions': '提前梳理潜在风险点，并将其融入到整体分析框架中，而非孤立呈现。'}, {'step': 7, 'action': '总结核心结论，给出明确建议', 'output': '在结尾部分重申核心结论，并根据分析结果提出具体的行动建议（如：“买入”评级、关注特定指标等）。', 'completion_criteria': '建议简洁明了，与分析内容高度一致，便于决策者采纳。', 'common_issues': '建议含糊不清，或与分析内容脱节。', 'solutions': '确保建议直接回应最初设定的核心问题，并附上量化依据增强说服力。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:21:32", "modified_time": "2025-08-14 10:21:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "fdf821682d8d40ffb5688bc173b89d72", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要综合定量和定性分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '收集和整理基础信息，包括公司概况、股票数据和相关研究报告。', 'output': '一份包含公司基本信息、股票数据和相关研究报告的背景资料。', 'completion_criteria': '所有关键背景信息完整且准确无误。', 'common_issues': '信息不全或过时。应对方法：多方核实数据来源，确保信息最新。'}, {'step': 2, 'action': '提取和分析关键财务数据，按季度、业务和地区细分，突出核心结论。', 'output': '一份详细的核心财务数据分析，包括收入、净利润及其增长率。', 'completion_criteria': '核心结论明确，数据支持充分。', 'common_issues': '数据解读偏差。应对方法：交叉验证数据，确保一致性。'}, {'step': 3, 'action': '分析盈利能力变化，包括毛利率、净利率和费用率的变化情况。', 'output': '一份关于盈利能力变化的详细分析，指出改善或恶化的原因。', 'completion_criteria': '盈利能力变化原因清晰，数据支撑充分。', 'common_issues': '忽略次要但重要的费用项目。应对方法：全面检查费用构成。'}, {'step': 4, 'action': '描述产品和渠道策略，展示公司在产品创新和全球化布局上的进展。', 'output': '一份关于产品和渠道策略的报告，突出创新点和市场扩展。', 'completion_criteria': '策略描述详尽，能够解释增长驱动因素。', 'common_issues': '忽视区域差异。应对方法：分地区分析市场策略。'}, {'step': 5, 'action': '给出投资建议和风险提示，附上详细的财务预测和指标。', 'output': '一份包含投资建议、风险提示和财务预测的综合报告。', 'completion_criteria': '投资建议合理，风险提示全面，预测数据可靠。', 'common_issues': '风险提示不足。应对方法：多方咨询专家意见，确保覆盖所有潜在风险。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:22:51", "modified_time": "2025-08-14 10:22:51", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "8799e27b7a874077b8d15e13bcfe7f04", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心结论', 'output': '简明扼要的核心结论和投资建议', 'completion_criteria': '核心结论清晰且有数据支持，能快速传达主要观点', 'common_issues': '结论过于模糊或缺乏数据支持', 'solutions': '确保每个结论都有相应的数据和分析支撑'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理相关数据', 'output': '包括历史数据、当前市场数据和未来预测数据的完整数据集', 'completion_criteria': '数据完整且来源可靠，覆盖所有关键指标', 'common_issues': '数据不完整或来源不可靠', 'solutions': '使用多个可靠数据源交叉验证，并注明数据来源'}, {'step': 3, 'action': '进行详细的数据分析', 'output': '详细的销量、财务和市场分析，涵盖定量和定性信息', 'completion_criteria': '分析深入且逻辑严密，能够解释数据背后的趋势和原因', 'common_issues': '分析浅显或缺乏逻辑性', 'solutions': '采用多层次分析方法，结合图表和文字说明'}, {'step': 4, 'action': '构建财务预测模型', 'output': '未来几年的收入、利润和关键财务比率预测', 'completion_criteria': '预测合理且有据可依，涵盖多种情景分析', 'common_issues': '预测过于乐观或悲观，缺乏情景分析', 'solutions': '基于历史数据和市场趋势，构建多种情景下的预测模型'}, {'step': 5, 'action': '识别和评估潜在风险', 'output': '详细的风险提示和应对策略', 'completion_criteria': '风险因素全面且具体，有相应的应对措施', 'common_issues': '风险提示过于笼统或缺乏应对策略', 'solutions': '结合行业和公司具体情况，提出针对性的风险管理方案'}, {'step': 6, 'action': '撰写报告并进行审阅', 'output': '完整的分析报告，包括引言、数据分析、财务预测、风险提示和结论', 'completion_criteria': '报告结构清晰，内容全面且无明显错误', 'common_issues': '报告结构混乱或存在明显错误', 'solutions': '多次审阅和校对，确保逻辑清晰和内容准确'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:23:56", "modified_time": "2025-08-14 10:23:56", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "5aee3fc5877f410db82d4759f76241df", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等任务，尤其针对需要结合定量与定性数据，同时需覆盖市场趋势、技术突破、财务预测及潜在风险的综合性金融分析。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '确定本次分析的核心问题（如：联得装备在8.6代AMOLED设备市场的竞争优势）；梳理关键变量（如：市场需求、技术壁垒、竞争格局）。', 'evaluation_criteria': '是否清晰定义了分析目标，并能够围绕目标展开后续工作；是否涵盖了所有影响决策的关键变量。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致分析方向偏离；未充分识别关键变量。', 'solutions': '通过与客户或团队讨论明确目标；列出可能影响目标的所有变量并进行优先级排序。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理基础信息', 'output': '收集与目标相关的公开数据（如：行业市场规模、公司财务报表、竞争对手动态）；整理历史数据和未来预测（如：OLED市场份额增长预测、固态电池市场潜力）。', 'evaluation_criteria': '数据来源是否可靠且全面；是否能区分历史事实与未来预测数据。', 'common_issues': '数据不完整或缺乏权威性；混淆历史数据与预测数据。', 'solutions': '优先使用权威机构发布的数据；对预测数据标注假设条件和来源。'}, {'step': 3, 'action': '构建逻辑框架和章节结构', 'output': '按照“总-分-总”结构组织内容：开篇概述核心结论，中间部分按主题展开详细分析（如：市场需求、技术优势、财务表现），结尾总结并提出投资建议。', 'evaluation_criteria': '章节安排是否符合逻辑递进关系；核心结论是否突出且易于理解。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或重复；核心结论被次要信息淹没。', 'solutions': '提前绘制章节结构图，确保每个部分服务于整体目标；将核心结论放在显眼位置。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量分析', '输出': '基于财务数据和市场预测，计算关键指标（如：收入增长率、市盈率、毛利率）；制作数据表格和图表以直观展示趋势。', 'evaluation_criteria': '定量分析是否准确且具有说服力；图表是否清晰传达信息。', 'common_issues': '数据计算错误或遗漏重要指标；图表设计复杂难以理解。', 'solutions': '反复核对数据；选择简洁明了的图表形式，避免过度装饰。'}, {'step': 5, 'action': '进行定性分析', 'output': '结合行业趋势和技术进展，评估公司的竞争优势和潜在风险（如：联得装备在高世代AMOLED设备中的技术突破及其面临的竞争压力）。', 'evaluation_criteria': '定性分析是否基于扎实的事实依据；是否平衡正面和负面观点。', 'common_issues': '定性分析缺乏事实支撑；过于乐观或悲观。', 'solutions': '引用具体案例和权威观点支持论点；同时考虑多种可能性并提供平衡视角。'}, {'step': 6, 'action': '整合定量与定性分析，形成综合判断', 'output': '综合定量和定性分析结果，得出关于公司前景的最终判断（如：联得装备的技术领先地位和苹果供应链机遇推动其成长）。', 'evaluation_criteria': '综合判断是否合理且有据可依；是否能有效指导投资决策。', 'common_issues': '综合判断与数据分析脱节；未能明确指导行动。', 'solutions': '确保每项结论都有对应的数据或分析支撑；提炼出具体的行动建议。'}, {'step': 7, 'action': '识别和评估风险因素', 'output': '列出主要风险因素（如：面板行业景气度不及预期、市场竞争加剧）；评估其发生的概率和影响程度。', 'evaluation_criteria': '风险因素是否全面且具体；是否提出了应对措施。', 'common_issues': '忽略潜在风险或评估过于笼统；未提供解决方案。', 'solutions': '采用头脑风暴法列举所有可能风险；为每项风险制定缓解策略。'}, {'step': 8, 'action': '撰写报告并优化表达', 'output': '完成正式报告文档，包括标题、摘要、正文、附录等内容；优化语言表达，确保专业性和易读性。', 'evaluation_criteria': '报告是否条理清晰、重点突出；语言是否简练且无歧义。', 'common_issues': '内容冗长或表述晦涩；格式不统一。', 'solutions': '多次校对修改；遵循固定模板规范格式。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:25:32", "modified_time": "2025-08-14 10:25:32", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "6772c5a7e0f3486b8dadda5ff104557b", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、风险评估报告等需要全面综合定量和定性信息的金融分析任务。尤其适合涉及复杂行业趋势、公司竞争力分析及财务预测的场景，如节能服务、新能源领域或类似综合性产业的研究。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究主题并定义核心问题', 'output': '确定研究对象（如南网能源）及其在行业中的定位，明确核心问题（如节能行业的增长潜力及公司竞争优势）。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰界定了研究范围，并列出需要解决的关键问题，例如市场规模、竞争格局、公司战略等。', 'common_issues': '研究主题过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦。', 'solutions': '通过与团队讨论或参考行业热点，细化研究目标和关键问题清单。'}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '整合公司财务数据、行业政策文件、市场统计数据及竞争对手信息，形成初步数据框架。', 'how_to_judge_completion': '是否涵盖了所有必要的定量和定性数据，且数据来源可靠（如iFind、EMCA等权威机构）。', 'common_issues': '数据不完整或质量不高，影响后续分析的准确性。', 'solutions': '优先选择权威数据源，补充缺失数据时注明假设条件，确保透明性。'}, {'step': 3, 'action': '设计章节结构并安排信息优先级', 'output': '按照逻辑顺序组织章节，包括公司背景、行业分析、竞争优势、盈利预测和风险提示，确保核心结论突出。', 'how_to_judge_completion': '章节结构是否层次分明，核心结论是否在摘要中清晰呈现，并贯穿全文。', 'common_issues': '章节间逻辑不连贯，或信息分布不平衡，导致读者难以抓住重点。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，先概述核心结论，再展开详细分析，最后总结展望。'}, {'step': 4, 'action': '进行行业趋势分析', 'output': '结合政策导向、市场规模、技术发展等维度，分析行业现状及未来前景，指出关键驱动因素。', 'how_to_judge_completion': '是否覆盖了行业的主要特征和发展趋势，并引用具体数据支持观点。', 'common_issues': '分析流于表面，未能深入挖掘行业痛点或机会。', 'solutions': '从产业链上下游切入，结合实际案例说明行业变化对企业的潜在影响。'}, {'step': 5, 'action': '评估公司竞争优势', 'output': '基于品牌、技术、资本等维度，分析公司在行业中的独特优势，并与竞争对手对比。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰展示了公司的核心竞争力，并用数据或事实佐证。', 'common_issues': '忽略竞争对手动态，导致对公司优势的评价不够客观。', 'solutions': '引入可比公司分析，量化对比各项指标（如市场份额、毛利率等）。'}, {'step': 6, 'action': '构建财务模型并预测业绩', 'output': '根据历史数据和行业趋势，预测未来3-5年的收入、成本、利润等关键财务指标。', 'how_to_judge_completion': '财务预测是否合理，是否考虑了多种情景下的不确定性。', 'common_issues': '预测过于乐观或保守，未充分考虑外部环境变化。', 'solutions': '设置敏感性分析，调整关键假设参数以测试预测结果的稳健性。'}, {'step': 7, 'action': '识别并评估主要风险', 'output': '梳理政策、资金、竞争等方面的风险，并提出应对措施。', 'how_to_judge_completion': '是否全面列出了可能影响公司发展的风险点，并给出具体的缓解策略。', 'common_issues': '风险描述笼统，缺乏针对性建议。', 'solutions': '结合公司实际情况，提供操作性强的风险管理方案。'}, {'step': 8, 'action': '撰写最终报告并优化展示形式', 'output': '将分析内容转化为专业报告，辅以图表、数据可视化工具增强表达效果。', 'how_to_judge_completion': '报告是否条理清晰、格式规范，且能有效传递核心信息。', 'common_issues': '图表过多或过少，影响阅读体验；语言表述冗长或晦涩。', 'solutions': '控制图表数量，确保每张图表都有明确目的；使用简洁易懂的语言。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:27:11", "modified_time": "2025-08-14 10:27:11", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3c1a4552472e476b85acd63b107fa2ef", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司业绩点评类报告撰写，尤其是需要结合定量与定性信息进行综合评估，并提出明确投资建议的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标和核心问题', 'output': '清晰定义报告的核心目的（如分析公司业绩表现、预测未来增长潜力），并列出关键问题（如收入增长驱动因素、盈利能力变化原因等）。', 'completion_criteria': '目标明确且具体，能够指导后续章节安排；所有关键问题均被覆盖。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续分析缺乏聚焦点。', 'solutions': '在任务开始前与利益相关方确认目标，确保分析方向一致。'}, {'step': 2, 'action': '收集和整理数据', 'output': '从公开财务报告、市场数据和其他可靠来源获取定量信息（如营收、净利润、毛利率等），同时搜集定性信息（如战略调整、技术创新进展等）。', 'completion_criteria': '数据全面且准确，涵盖历史表现、当前状态及未来预测；定性信息与定量数据相互印证。', 'common_issues': '数据不完整或存在时间滞后，影响分析质量。', 'solutions': '优先选择权威数据源，并对异常值进行交叉验证。'}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '设计逻辑清晰的章节架构，将核心结论置于显眼位置（如摘要部分），按照“总-分”模式组织内容，先概述整体情况，再逐步深入到细分领域。', 'completion_criteria': '章节安排合理，信息展示层次分明；核心结论突出，易于读者快速抓住重点。', 'common_issues': '章节顺序混乱或信息堆砌，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '遵循“重要性递减原则”，优先展示最关键的信息，并用小标题引导读者理解内容逻辑。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑并展开分析', 'output': '采用层层递进的方式，通过对比历史趋势、行业基准和竞争对手表现，解释数据背后的驱动因素；结合定性信息阐述潜在机会与风险。', 'completion_criteria': '论证链条完整，观点有充分数据支持；定性分析与定量结果相辅相成。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强或缺乏连贯性，削弱说服力。', 'solutions': '使用表格、图表等形式辅助说明复杂关系，确保每一步推导都有据可依。'}, {'step': 5, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '识别并讨论主要风险因素（如市场需求波动、技术变革挑战等），提出应对策略；对于未来预测，考虑不同情景假设并给出概率分布。', 'completion_criteria': '风险提示全面且客观；预测方法科学，包含敏感性分析或蒙特卡洛模拟。', 'common_issues': '忽略负面因素或低估不确定性，造成决策误导。', 'solutions': '引入外部专家意见或参考类似案例，增强风险评估的可信度。'}, {'step': 6, 'action': '总结核心发现并提出行动建议', 'output': '提炼关键洞察形成简洁明了的总结，结合估值模型或评级标准给出具体的投资建议（如买入/持有/卖出）。', 'completion_criteria': '总结精炼且具有指导意义；建议操作性强，符合客户实际需求。', 'common_issues': '结论空洞或建议脱离实际情况。', 'solutions': '多次复核结论是否与数据分析结果一致，避免过度解读或主观臆断。'}, {'step': 7, 'action': '校验与优化报告呈现形式', 'output': '检查语言表达是否专业流畅，图表是否直观易懂，格式是否统一规范；确保附录中提供详尽的数据支持材料。', 'completion_criteria': '报告无语法错误，视觉效果良好；附录内容详实，便于进一步查阅。', 'common_issues': '排版粗糙或细节疏漏，降低报告可信度。', 'solutions': '邀请同事进行独立审阅，及时修正问题。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:28:28", "modified_time": "2025-08-14 10:28:28", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "c79b352d15f3499aa5cebdd973ef6abc", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司财务预测与风险评估报告等任务。尤其适合需要结合定量和定性分析，从多维度评估企业经营表现、市场竞争力及未来增长潜力的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并定义核心问题', 'output': '确定本次分析的核心目标（如：评估公司未来增长潜力和投资价值），并列出需回答的关键问题（如：收入增长驱动因素、盈利能力变化趋势、风险点等）。', 'how_to_judge_completion': '目标清晰且具体，关键问题覆盖全面，能够为后续分析提供明确方向。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '目标过于宽泛或模糊。', 'solution': '通过与利益相关方沟通，聚焦于实际需求，确保目标可量化或可验证。'}, {'issue': '遗漏重要问题。', 'solution': '参考类似案例或行业标准框架，确保问题清单完整性。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集并整理数据，构建基础信息框架', 'output': '整理公司财务报表、市场表现数据、行业动态及相关政策文件，形成结构化数据集，并初步标注异常值或关键趋势。', 'how_to_judge_completion': '数据完整、准确，涵盖定量（如财务指标）和定性（如管理层战略）内容，具备进一步分析的基础。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据来源不一致或质量参差不齐。', 'solution': '优先选择权威渠道（如公司公告、Wind数据库），并对数据进行交叉验证。'}, {'issue': '数据量过大导致难以聚焦。', 'solution': '根据第一步定义的核心问题筛选关键数据，避免过度扩展范围。'}]}, {'step': 3, 'action': '分解业务模块，识别增长驱动因素', 'output': '按产品线、地区、客户群等维度拆解收入和利润构成，分析各部分的增长贡献率及其背后的驱动逻辑（如主粮产品优化提升毛利率）。', 'how_to_judge_completion': '每个业务模块的增长原因清晰，能用具体数据支持结论，同时揭示潜在协同效应或结构性优势。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '忽略次要但重要的细分领域。', 'solution': '采用自上而下与自下而上相结合的方法，确保覆盖所有显著影响整体业绩的因素。'}, {'issue': '缺乏对行业背景的理解。', 'solution': '引入外部专家意见或行业研究报告补充视角。'}]}, {'step': 4, 'action': '建立财务预测模型，推演未来表现', 'output': '基于历史数据和合理假设，构建收入、成本、费用等科目预测模型，并测算不同情景下的盈利能力和估值水平。', 'how_to_judge_completion': '模型逻辑严谨，假设合理且透明，结果具有较高可信度，能反映多种可能性。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '假设条件过于乐观或悲观。', 'solution': '参考行业平均水平及对标公司情况，设置敏感性分析以检验假设稳健性。'}, {'issue': '忽略非经常性损益的影响。', 'solution': '单独列示非经常性项目，区分核心业务与一次性收益。'}]}, {'step': 5, 'action': '评估风险因素，提出应对策略', 'output': '系统梳理内外部风险（如汇率波动、原材料价格变化等），并针对每项风险制定缓解措施或预警机制。', 'how_to_judge_completion': '风险分类清晰，描述详实，提出的解决方案切实可行。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '风险描述过于笼统。', 'solution': '结合具体案例说明风险可能发生的场景及其后果。'}, {'issue': '缺乏应对措施。', 'solution': '咨询内部风控团队或外部顾问，获取专业建议。'}]}, {'step': 6, 'action': '撰写报告，突出核心结论', 'output': '按照“总-分-总”结构组织内容，开篇提炼核心观点，中间章节详细展开论证过程，结尾总结投资建议及风险提示。', 'how_to_judge_completion': '报告层次分明，语言简洁有力，图表辅助直观展示重点信息，便于读者快速抓住关键点。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '内容冗长或重点不突出。', 'solution': '使用摘要、小标题和关键句加粗等方式引导阅读节奏。'}, {'issue': '图表设计复杂难懂。', 'solution': '遵循“一图一意”原则，确保每张图表仅传递单一信息。'}]}, {'step': 7, 'action': '审阅与迭代优化', 'output': '邀请同事或同行审阅报告初稿，收集反馈意见后调整措辞、补充遗漏信息，最终定稿。', 'how_to_judge_completion': '修改后的版本无重大错误，逻辑连贯，表述精准，符合专业规范。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '忽视他人反馈。', 'solution': '主动寻求多元化意见，特别是来自不同职能领域的专家。'}, {'issue': '时间紧迫导致草率提交。', 'solution': '提前预留充足时间用于校对和润色。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:30:13", "modified_time": "2025-08-14 10:30:13", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "d0076164c826439c820aac7a42c4fa0a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司财务与市场表现评估等任务。尤其适合需要结合定量数据和定性分析，对公司的业务表现、市场地位、财务健康度及未来增长潜力进行综合评价的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标并收集基础数据', 'output': '确定分析的核心目标（如评估公司业绩、预测未来增长），整理公司财报、市场数据、行业趋势等关键信息。', 'how_to_judge_completion': '确保所有相关的财务报表、市场数据和行业动态均已系统化整理且来源可靠。', 'common_problems': '数据不完整或过时导致分析偏差。', 'solutions': '使用权威数据源（如Wind、SNE Research）并交叉验证，确保数据最新且准确。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配优先级', 'output': '根据分析逻辑安排章节顺序：从整体市场背景到公司具体表现，再到风险提示和估值建议。核心结论放在报告开头，方便读者快速抓住重点。', 'how_to_judge_completion': '章节结构清晰，信息展示优先级合理，核心结论突出且易于理解。', 'common_problems': '章节安排混乱，信息堆砌无序。', 'solutions': '遵循“总-分-总”逻辑，先概述全局情况，再深入细节，最后总结展望。'}, {'step': 3, 'action': '整合定量与定性信息，平衡历史与预测数据', 'output': '结合历史财务数据（如营收、净利润、毛利率）和未来预测（如市场规模、政策支持），通过图表和文字说明呈现分析结果。', 'how_to_judge_completion': '定量数据与定性分析比例均衡，历史数据与预测数据无缝衔接，支撑观点有力。', 'common_problems': '过度依赖单一类型数据，缺乏说服力。', 'solutions': '在每一部分同时引用定量数据和定性分析，并用图表直观展示变化趋势。'}, {'step': 4, 'action': '层层递进建立论证路径', 'output': '从宏观环境切入，逐步聚焦至行业现状、公司竞争力及具体业务表现，最终得出对公司未来发展的判断。', 'how_to_judge_completion': '论证逻辑严密，每一步推导自然流畅，前后呼应。', 'common_problems': '论证跳跃性大，缺乏连贯性。', 'solutions': '采用因果链条式推理，例如‘行业增长→公司市占率提升→盈利能力增强’。'}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素并讨论不确定性', 'output': '在正向分析后，专门设立章节探讨潜在风险（如原材料价格波动、市场竞争加剧），并提供应对策略。', 'how_to_judge_completion': '风险因素全面覆盖，表述客观中立，避免夸大或忽视。', 'common_problems': '忽略重要风险或处理不当，影响可信度。', 'solutions': '列出所有可能影响公司发展的内外部风险，并通过情景假设分析多种可能性。'}, {'step': 6, 'action': '形成投资评级与估值建议', 'output': '基于前述分析，给出明确的投资评级（如增持、买入），附上详细的估值模型和敏感性分析。', 'how_to_judge_completion': '评级理由充分，估值方法科学，能为投资者提供决策参考。', 'common_problems': '评级依据不足，估值过于乐观或悲观。', 'solutions': '采用多种估值方法（如PE、PB、DCF）相互印证，并考虑不同假设条件下的结果范围。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:31:37", "modified_time": "2025-08-14 10:31:37", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "76c09792e8344ae29ded96b00a6f7417", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析以及银行股的财务与战略评估。尤其适合需要结合定量和定性分析，同时对公司的战略方向、财务表现、风险因素进行全面审视的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标和核心问题', 'output': '确定报告的核心观点（如中信银行零售转型成效显现，对公业务根基深厚）。', 'completion_criteria': '核心观点清晰且具有逻辑支撑，能直接回答投资者关心的主要问题。', 'common_issues': '目标过于宽泛或模糊，导致后续章节结构混乱。', 'solutions': '通过初步数据扫描和市场趋势分析，提炼出最具价值的研究主题。'}, {'step': 2, 'action': '构建章节结构并分配优先级', 'output': '形成清晰的章节框架，包括公司概况、经营特色、财务分析、盈利预测、估值与投资建议、风险提示等。', 'completion_criteria': '章节安排符合逻辑递进关系，信息展示顺序能够引导读者逐步深入理解。', 'common_issues': '章节间逻辑断裂或内容重复。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，确保每一部分都服务于整体论点，并避免冗余。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '整理历史财务数据、行业对比指标、公司战略文件等关键信息。', 'completion_criteria': '数据覆盖全面，来源可靠，且经过交叉验证以保证准确性。', 'common_issues': '数据不完整或未及时更新，影响分析结论的可信度。', 'solutions': '利用权威数据库（如Wind）获取最新数据，并补充公司公告和第三方研究报告。'}, {'step': 4, 'action': '进行定量分析', 'output': '基于杜邦分解、盈利能力指标、资产质量指标等计算得出具体数值。', 'completion_criteria': '定量分析结果支持核心观点，图表直观呈现关键发现。', 'common_issues': '过度依赖单一指标，忽略其他重要因素。', 'solutions': '结合多种指标综合分析，例如将ROE拆解为多个驱动因素，揭示变化背后的深层次原因。'}, {'step': 5, 'action': '开展定性分析', 'output': '解析公司战略定位、管理层能力、行业竞争格局等内容。', 'completion_criteria': '定性分析与定量分析相辅相成，共同支撑核心结论。', 'common_issues': '定性描述空洞无物，缺乏实际案例支持。', 'solutions': '引用具体事件（如中信银行零售战略升级过程）和公开资料增强说服力。'}, {'step': 6, 'action': '平衡不同信息类型', 'output': '合理分布定量/定性、历史/预测信息，使报告既有深度又具前瞻性。', 'completion_criteria': '各类信息比例协调，不存在偏重某一方面的情况。', 'common_issues': '忽视未来趋势预测，导致报告缺乏指导意义。', 'solutions': '加入敏感性分析和情景假设，提高报告的适用性和灵活性。'}, {'step': 7, 'action': '提出风险因素', 'output': '识别政策风险、财务风险、市场风险等潜在威胁，并讨论其可能影响。', 'completion_criteria': '风险提示详尽且客观，不会削弱报告的整体积极基调。', 'common_issues': '风险提示过于笼统，无法帮助投资者做出决策。', 'solutions': '针对每项风险提供具体应对策略，增加实用性。'}, {'step': 8, 'action': '总结并提出投资建议', 'output': '给出明确的投资评级和估值区间，如“优于大市”及合理股价范围。', 'completion_criteria': '投资建议基于充分论证，估值方法科学严谨。', 'common_issues': '建议与分析脱节，缺乏连贯性。', 'solutions': '确保建议直接来源于前文分析，保持一致性。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:33:12", "modified_time": "2025-08-14 10:33:12", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "86459a9f1f6846a58fea55ac51b02901", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及涉及多维度数据整合和预测的金融报告制作场景，尤其适合需要结合定量与定性分析、历史与未来趋势预测，并对市场机会与风险进行综合评估的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标与投资要点', 'output': '提炼出报告的核心结论，形成清晰的投资建议或关键信息（如：共聚焦显微镜国产替代加速，激光雷达放量在即）。', 'how_to_judge_completion': '核心目标是否能够用简洁的语言表达，且能直接服务于后续分析；投资要点是否覆盖了公司业务的关键增长点。', 'common_issues': '容易陷入细节而忽略整体逻辑，导致核心信息不突出。', 'solutions': '先列出所有可能的重点，再通过优先级筛选出最具投资价值的信息。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构并分配信息权重', 'output': '设计报告的章节结构，确保从背景到结论层层递进（如：从行业概况→公司业务表现→财务数据→估值分析→风险提示）。', 'how_to_judge_completion': '章节安排是否符合逻辑顺序，信息展示是否按照重要性优先排列，核心结论是否贯穿始终。', 'common_issues': '章节内容重复或逻辑断裂，导致阅读体验不佳。', 'solutions': '使用思维导图工具提前规划各章节重点，确保每部分有明确的目标和独立贡献。'}, {'step': 3, 'action': '收集并整理定量与定性数据', 'output': '整合行业统计数据、公司财务报表、市场趋势预测等定量数据，同时加入政策支持、技术优势等定性分析。', 'how_to_judge_completion': '数据是否全面准确，是否能有效支撑核心观点；定性分析是否提供了独特的视角或洞见。', 'common_issues': '数据来源单一或缺乏权威性，导致分析可信度不足。', 'solutions': '优先选择权威机构发布的公开数据，并注明数据来源以增强可信度。'}, {'step': 4, 'action': '建立论证逻辑，逐步推导结论', 'output': '通过分层递进的方式，将宏观环境、行业趋势、公司竞争力与财务数据有机结合，最终得出投资评级。', 'how_to_judge_completion': '论证路径是否清晰，每一层次是否为下一层次提供充分依据；结论是否基于扎实的数据和逻辑推导。', 'common_issues': '论证过程跳跃性强，缺乏连贯性，使读者难以理解。', 'solutions': '采用“总-分-总”结构，每一步都回扣主题，确保逻辑链条完整。'}, {'step': 5, 'action': '平衡历史与预测信息，处理不确定性', 'output': '结合历史数据与未来预测，合理分布篇幅，同时针对不确定性和多种可能性提出假设情景。', 'how_to_judge_completion': '历史数据与预测数据的比例是否适中，是否对潜在风险进行了充分讨论但不过度悲观。', 'common_issues': '过度依赖历史数据忽视未来变化，或对未来过于乐观忽略风险。', 'solutions': '引入敏感性分析或多情景模拟，为不同可能性提供量化参考。'}, {'step': 6, 'action': '总结与行动建议', 'output': '提炼出具体的投资建议（如买入/增持/减持），并对风险因素进行全面提示。', 'how_to_judge_completion': '是否给出了明确的操作指引，风险提示是否覆盖了主要潜在问题。', 'common_issues': '建议模糊不清，风险提示流于形式。', 'solutions': '用表格或图表直观呈现关键决策指标（如PE、PB、ROE等），并附上详细的风险应对策略。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:34:39", "modified_time": "2025-08-14 10:34:39", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "ff06c592f8f04bcd81a7e2c501f6cd8a", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司估值报告等任务，尤其是针对具有明确资源禀赋和成长潜力的上市公司进行系统性分析时使用。该框架对于需要整合定量与定性数据、评估长期增长潜力及风险因素的金融任务尤为适用。", "content": "[{'step': 'Step 1: 明确分析目标和核心逻辑', 'action': '确定分析的核心目标（如：评估公司投资价值），并基于公司业务模式和市场环境形成初步假设。例如，本案例中明确了九华旅游依托稀缺景区资源并通过新增项目扩容实现增长的核心逻辑。', 'output': '形成清晰的研究目标和初步假设，列出关键驱动因素（如客流增长、交通改善、新项目建设等）。', 'criteria_for_success': '目标具体且可验证，假设合理并能涵盖主要驱动力，无遗漏重要变量。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '假设过于宽泛或缺乏数据支持', 'solution': '通过早期文献调研或行业数据验证假设合理性，并逐步细化假设范围。'}]}, {'step': 'Step 2: 组织章节结构以突出重点', 'action': '设计报告结构，确保信息按优先级展示。首先介绍公司概况和业务模式，然后展开市场需求和趋势分析，接着聚焦公司资源稀缺性和未来扩展计划，最后进行财务预测和估值。', 'output': '完整的章节大纲，包括公司背景、行业趋势、核心资源、新增项目、财务分析和投资建议。', 'criteria_for_success': '章节顺序符合逻辑递进关系，从基础信息到核心结论层层推进，信息分布均衡且重点突出。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '章节间逻辑不连贯或内容重复', 'solution': '在撰写前绘制思维导图，明确每部分的功能定位，避免交叉重叠。'}]}, {'step': 'Step 3: 收集和整理定量与定性数据', 'action': '收集历史财务数据、行业统计数据、政策文件及管理层访谈资料；同时结合定性分析（如寺庙游客年轻化趋势）。将数据分类为历史表现、当前状态和未来预测三大类。', 'output': '包含历史经营数据、行业趋势图表、政策影响分析的数据集合。', 'criteria_for_success': '数据来源可靠且覆盖全面，历史/当前/预测数据比例合理，能够支撑后续论证。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不足或无法直接获取', 'solution': '通过公开财报、第三方数据库补充，或采用近似替代指标估算。'}]}, {'step': 'Step 4: 构建核心观点并分层论证', 'action': '围绕核心投资逻辑构建观点，例如‘九华山景区资源稀缺+交通改善+新增项目’共同推动业绩增长。使用多维度证据（如客流增速、毛利率提升、项目IRR测算）逐层验证。', 'output': '一系列经过验证的核心观点及其支撑材料，包括文字描述、表格和图表。', 'criteria_for_success': '论证路径清晰，各论据之间逻辑严密，所有观点均被充分证明。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '论据不够充分或存在偏差', 'solution': '引入更多独立数据源验证，增加敏感性分析以应对不确定性。'}]}, {'step': 'Step 5: 处理不确定性和多种可能性', 'action': '识别潜在风险（如游客增速放缓、新项目延迟），并提出应对策略。通过情景分析（乐观/中性/悲观）量化不同情况下的影响。', 'output': '风险提示列表及对应的情景分析结果，例如不同客流增速下的收入预测区间。', 'criteria_for_success': '风险因素考虑全面，情景设定合理且计算准确，能够有效指导决策。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '忽视极端情况或低估风险概率', 'solution': '参考行业历史波动率设定更保守的情景参数，增强模型鲁棒性。'}]}, {'step': 'Step 6: 提供投资建议和估值结论', 'action': '基于上述分析得出最终的投资评级和目标价。选择合适的估值方法（如PE、DCF），并与同行进行比较，确保估值水平具有市场参照意义。', 'output': '投资建议（如买入/持有/卖出）及详细估值过程，包括关键输入参数和计算结果。', 'criteria_for_success': '建议明确且依据充分，估值方法科学合理，与市场共识一致。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '估值偏离市场预期过高或过低', 'solution': '重新审视输入参数合理性，并调整至贴近实际交易水平。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:36:26", "modified_time": "2025-08-14 10:36:26", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "193f570db5d349be910582d6291c321d", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析和风险评估报告等任务，尤其在需要对特定公司或行业进行财务预测、竞争力分析以及潜在风险评估时非常适用。该框架能够帮助分析师系统性地组织信息、建立逻辑清晰的论证路径，并有效处理不确定性因素。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确研究目标与核心问题', 'output': '确定分析的核心主题（如永兴股份的盈利潜力）及关键问题（如产能利用率提升的可能性及其影响）。', 'how_to_check': '检查是否清晰定义了分析范围和重点，例如是否明确了公司业务模式、市场地位、财务表现等主要维度。', 'common_issues': ['研究目标过于宽泛或模糊', '忽略行业背景对研究对象的影响'], 'solutions': ['通过初步资料收集聚焦核心问题', '结合行业趋势和公司特点设定具体研究方向']}, {'step': 2, 'action': '构建结构化章节框架，按逻辑顺序安排内容', 'output': '设计包含背景介绍、财务状况、运营效率、增长驱动因素、风险提示等内容的章节布局。', 'how_to_check': '确保每个章节服务于整体论证逻辑，且各部分之间过渡自然，例如从公司概况到财务数据再到未来展望。', 'common_issues': ['章节安排杂乱无章', '缺乏优先级导致重要信息被弱化'], 'solutions': ['采用‘总-分-总’结构，先概述后深入细节', '根据信息重要性和逻辑关系调整章节顺序']}, {'step': 3, 'action': '整理并展示定量与定性信息，平衡历史数据与预测', 'output': '整合财务报表、运营指标等定量数据，同时辅以政策支持、技术优势等定性描述；合理分布历史回顾与未来预测。', 'how_to_check': '验证是否有充分的数据支撑结论，同时注意定性分析是否补充了定量结果未覆盖的领域。', 'common_issues': ['过度依赖单一类型信息', '忽视历史数据与预测之间的联系'], 'solutions': ['交叉验证不同来源的数据', '利用图表直观呈现数据变化趋势']}, {'step': 4, 'action': '建立层层递进的论证路径，突出核心观点', 'output': '从宏观环境到微观主体，逐步推导出公司的竞争优势和潜在风险，最终得出投资评级建议。', 'how_to_check': '确认每一步推理都基于前一步的基础，且核心观点得到多角度验证。', 'common_issues': ['论证跳跃性强，缺乏连贯性', '核心观点不突出'], 'solutions': ['使用因果链连接各论点', '用加粗标题或总结段强调核心发现']}, {'step': 5, 'action': '适时提出风险因素并量化其影响', 'output': '在适当位置（如盈利预测之后）讨论可能的风险（如应收账款回收风险），并通过敏感性分析量化其潜在影响。', 'how_to_check': '确保风险提及及时且全面，同时附有相应的缓解措施或情景假设。', 'common_issues': ['风险披露滞后或遗漏', '缺乏具体数据支持风险评估'], 'solutions': ['提前识别关键风险点', '引入弹性测算模型模拟极端情况']}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性，提供情景分析', 'output': '针对不确定因素（如陈腐垃圾掺烧进度），设计乐观、中性和悲观三种情景下的财务预测。', 'how_to_check': '判断是否涵盖所有主要变量的波动范围，且情景假设合理。', 'common_issues': ['忽略次要但重要的变量', '情景分类过于简单或复杂'], 'solutions': ['参考行业惯例设定情景边界', '邀请同行评审提高假设合理性']}, {'step': 7, 'action': '撰写结论与投资建议，提炼行动指引', 'output': '综合前述分析，给出明确的投资评级（如“买入”），并简要说明理由。', 'how_to_check': '确保结论简洁明了，且与前面的分析一致。', 'common_issues': ['结论与分析脱节', '缺乏实际操作指导意义'], 'solutions': ['回溯全文核对一致性', '增加投资者可执行的具体策略']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:37:41", "modified_time": "2025-08-14 10:37:41", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "3fcf904528f4492d99104a1864485ea3", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于对上市公司进行深度财务和业务分析的任务，尤其是针对半年度或年度财报发布后的快速解读（如Flash Analysis）。分析内容需涵盖定量数据、定性评估、市场动态和未来展望，并需要向投资者提供明确的投资建议。此外，该框架也适用于行业研究、投资标的筛选以及风险评估报告等场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确分析目标与核心问题', 'output': '确定本次分析的目标公司（如中宠股份）及其关键事件（如2025年半年报发布），并列出需要回答的核心问题（如收入增长驱动因素、盈利能力变化原因、未来指引调整逻辑等）。', 'how_to_judge_completion': '是否清晰定义了分析范围及核心问题清单？是否确保覆盖所有重要维度（财务表现、业务结构、市场动态、风险提示）？', 'common_problems': ['问题过于宽泛，缺乏聚焦点。', '忽略某些关键领域，例如海外业务或品牌战略。'], 'solutions': ['通过团队讨论细化问题清单。', '参考历史案例，确保不遗漏常见分析模块。']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '汇总目标公司的公开财务数据（如收入、净利润、毛利率等）、管理层指引、行业对比基准以及宏观环境信息（如汇率波动、贸易政策）。', 'how_to_judge_completion': '是否完整获取了所有相关数据？数据来源是否可靠且经过交叉验证？', 'common_problems': ['数据缺失或存在错误。', '未考虑非财务指标（如市场份额、客户反馈）。'], 'solutions': ['建立标准化数据模板以提高效率。', '引入第三方数据库补充信息盲区。']}, {'step': 3, 'action': '拆解财务与运营数据，识别趋势与异常', 'output': '将总收入、利润、成本结构等按区域、产品线和时间周期分解，计算同比/环比变化率，标注显著变动项（如国内毛利率下降、海外工厂高增）。', 'how_to_judge_completion': '是否准确识别出主要驱动因素和异常值？是否能够解释这些变化背后的原因？', 'common_problems': ['仅停留在表面数字，缺乏深入洞察。', '未能区分短期波动与长期趋势。'], 'solutions': ['结合定性信息（如管理层评论）解读数据。', '使用图表直观展示趋势和对比关系。']}, {'step': 4, 'action': '构建逻辑论证链条，支持观点形成', 'output': '基于数据发现，逐步推导出关于公司当前状况和未来前景的结论（如“海外工厂拉动利润率提升”、“国内市场面临激烈竞争”），并通过多角度证据支撑每一条论点。', 'how_to_judge_completion': '每个观点是否有充分的数据和事实依据？论证路径是否连贯且无逻辑漏洞？', 'common_problems': ['论证过程跳跃性强，缺乏中间步骤。', '忽略反面证据，导致偏颇结论。'], 'solutions': ['采用MECE原则组织论证层次。', '主动寻找潜在反驳意见并回应。']}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息，突出核心结论', 'output': '设计章节结构，优先呈现核心结论（如“归母净利润符合预期”），随后展开详细分析；在不同部分合理分配定量（如财务指标）与定性（如品牌推广策略）内容。', 'how_to_judge_completion': '是否让读者快速抓住重点？各部分内容是否协调一致，避免冗余或失衡？', 'common_problems': ['过度堆砌数据，导致信息过载。', '忽视定性分析的重要性，影响整体说服力。'], 'solutions': ['遵循‘倒金字塔’原则安排内容顺序。', '为复杂概念添加简明注释或总结段落。']}, {'step': 6, 'action': '嵌入风险提示与不确定性分析', 'output': '在适当位置（如分析末尾或特定章节后）提出可能的风险因素（如市场竞争加剧、汇率波动），并说明其潜在影响及应对措施。', 'how_to_judge_completion': '风险提示是否全面且及时？是否避免夸大或淡化风险？', 'common_problems': ['风险描述过于笼统，缺乏针对性。', '风险提示位置不当，削弱整体流畅性。'], 'solutions': ['根据具体情境定制风险清单。', '将风险提示融入相关主题而非单独罗列。']}, {'step': 7, 'action': '撰写最终报告，优化语言与格式', 'output': '完成研究报告初稿，包括标题页、目录、正文、附录等部分，确保语言简洁专业，图表美观易懂，排版统一规范。', 'how_to_judge_completion': '报告是否满足专业标准？是否便于目标受众理解与使用？', 'common_problems': ['语言表达晦涩难懂。', '图表设计混乱，无法有效传递信息。'], 'solutions': ['邀请同行审阅并提供反馈。', '利用可视化工具提升图表质量。']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:39:16", "modified_time": "2025-08-14 10:39:16", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "e6830c5f6f8946fe90c87753cc1bdde4", "experience_type": "text", "when_to_use": "适用于行业深度研究、投资标的分析、企业价值评估等需要综合定性与定量分析的任务。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确核心目标与结论', 'output': '提炼出一条简洁的核心结论（如投资评级或主要发现）。', 'criteria_for_completion': '核心结论应直接反映分析目的，且能在后续章节得到充分支持。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '结论模糊或偏离主题', 'solution': '重新审视原始数据和客户需求，确保结论聚焦且具有实际意义。'}]}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '包括公司财务数据、市场表现、行业趋势等，形成初步数据集。', 'criteria_for_completion': '数据来源可靠（如Wind、公司财报），覆盖全面且无重大遗漏。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '数据不完整或不可靠', 'solution': '交叉验证多个数据源，标注不确定性较高的数据点。'}]}, {'step': 3, 'action': '构建分析框架', 'output': '设计章节结构，明确各部分功能（如背景介绍、数据分析、风险提示）。', 'criteria_for_completion': '框架逻辑清晰，符合‘从宏观到微观、从定性到定量’的原则。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '框架过于松散或冗长', 'solution': '删除非必要章节，确保每部分都服务于核心结论。'}]}, {'step': 4, 'action': '撰写主体内容', 'output': '按照框架填充具体内容，包括定性分析、定量数据和图表。', 'criteria_for_completion': '内容详实，逻辑连贯，图表与文字相互补充。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '内容单调或难以理解', 'solution': '增加案例分析或类比说明，使抽象概念更易接受。'}]}, {'step': 5, 'action': '加入风险提示与敏感性分析', 'output': '列出可能影响结论的关键风险因素，并进行多情景预测。', 'criteria_for_completion': '风险提示全面且客观，敏感性分析合理。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '忽视重要风险', 'solution': '参考同行报告或咨询专家，补充遗漏的风险点。'}]}, {'step': 6, 'action': '校对与优化格式', 'output': '检查语言表达、数据准确性及排版美观度。', 'criteria_for_completion': '报告无明显错误，格式统一且易于阅读。', 'common_issues_and_solutions': [{'issue': '格式混乱或错别字较多', 'solution': '使用专业校对工具（如Grammarly），并邀请同事审阅。'}]}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:41:08", "modified_time": "2025-08-14 10:41:08", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "310246349295409e896616a097ac905c", "experience_type": "text", "when_to_use": "该规划框架适用于行业深度研究、投资标的分析以及公司业绩评估等金融分析任务。尤其适合需要结合定量与定性数据，综合评估公司财务表现、产品竞争力及未来增长潜力的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确报告目标和受众', 'output': '确定核心问题（如公司业绩超预期的原因、未来增长逻辑）和适用的投资评级（如买入、增持等），并确保内容符合专业投资者的需求。', 'completion_criteria': '目标清晰且可量化，例如：明确指出报告旨在为投资者提供买入建议，并附带具体的目标价或估值区间。', 'common_issues': ['目标模糊或过于宽泛', '忽略特定受众需求'], 'solutions': ['在开头明确列出报告的核心目标和适用人群', '通过调研了解目标受众的关注点']}, {'step': 2, 'action': '收集并整理基础数据', 'output': '整理公司财务数据（如营收、净利润、毛利率等）、市场表现（如股价走势、市值变化）以及关键业务指标（如产品销量、渠道覆盖等）。', 'completion_criteria': '数据全面且来源可靠，涵盖过去3-5年的历史数据和未来2-3年的预测数据。', 'common_issues': ['数据不完整或缺乏时间序列对比', '数据来源不可靠'], 'solutions': ['优先使用权威数据库或公司财报', '补充第三方行业报告以验证数据']}, {'step': 3, 'action': '构建章节结构并分配信息优先级', 'output': '按照“结论先行—数据支撑—风险提示”的逻辑安排章节，将核心结论（如业绩超预期、盈利预测上调）放在开头，随后用定量与定性数据逐一支撑。', 'completion_criteria': '章节结构清晰，信息分布合理，核心结论在前两页内突出呈现。', 'common_issues': ['信息堆砌无序', '次要信息抢占篇幅'], 'solutions': ['采用金字塔原理组织内容', '限制次要信息篇幅，优先展示高影响因素']}, {'step': 4, 'action': '进行逐层递进的论证', 'output': '从宏观到微观逐步展开分析，先讨论整体市场环境或行业趋势，再聚焦于公司具体业务表现（如两轮车、割草机器人等），最后深入探讨财务指标和盈利能力。', 'completion_criteria': '每一步推导逻辑清晰，能够从前一步自然过渡到下一步，避免跳跃式推理。', 'common_issues': ['论证逻辑断裂', '忽视因果关系'], 'solutions': ['使用图表辅助说明关键逻辑链', '对每个推论提供至少一个数据支持']}, {'step': 5, 'action': '平衡定量与定性信息', 'output': '结合定量数据（如财务报表、市场份额）和定性分析（如管理层战略、产品竞争力），并通过可视化工具（如折线图、柱状图）增强理解。', 'completion_criteria': '定量与定性信息比例恰当，既不过分依赖单一维度，也不遗漏重要视角。', 'common_issues': ['定量数据过多导致枯燥', '定性分析缺乏依据'], 'solutions': ['设计简洁美观的图表', '引用专家访谈或行业案例作为定性补充']}, {'step': 6, 'action': '提出风险因素并评估不确定性', 'output': '识别可能影响公司未来发展的风险（如市场竞争加剧、新品销售不及预期），并给出应对策略或情景假设。', 'completion_criteria': '风险提示全面但不过度悲观，同时包含潜在机会的讨论。', 'common_issues': ['忽略重大风险', '风险描述空洞无物'], 'solutions': ['参考同行分析和行业动态提炼风险点', '结合敏感性分析量化风险影响']}, {'step': 7, 'action': '总结核心观点并重申投资建议', 'output': '汇总所有分析结果，再次强调核心结论（如“买入”评级），并简要回顾支撑理由。', 'completion_criteria': '总结部分言简意赅，不超过1页，且与开头呼应。', 'common_issues': ['总结冗长或偏离主题', '未回应开头承诺'], 'solutions': ['提炼关键词句形成记忆点', '检查开头与结尾的一致性']}, {'step': 8, 'action': '校验报告质量并优化表达', 'output': '检查报告语言是否专业准确，图表是否规范易读，格式是否统一协调。', 'completion_criteria': '报告无明显错误，阅读流畅，视觉效果良好。', 'common_issues': ['语法错误或术语误用', '排版混乱'], 'solutions': ['邀请同事交叉审阅', '使用模板保持格式一致性']}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:42:30", "modified_time": "2025-08-14 10:42:30", "extra_info": null}}
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{"workspace_id": "finance_plan_test", "experience_id": "c90f1c049ad7450d8b0e860387bed667", "experience_type": "text", "when_to_use": "此规划框架适用于对上市公司进行深度财务与业务分析的任务，例如行业深度研究、投资标的分析、季度/年度财报点评以及风险评估报告。特别适合需要结合定量和定性信息，对公司的短期表现与长期潜力进行全面评估的场景。", "content": "[{'step': 1, 'action': '明确目标与核心问题', 'output': '确定分析的核心目的是为投资者提供决策支持（如维持买入评级），并锁定关键问题（如Q2盈利下滑原因及未来恢复潜力）。', 'criteria_for_success': '核心问题清晰且与投资决策直接相关，能够指导后续章节安排。', 'common_issues': '问题过于宽泛或偏离投资者关注点。', 'solution': '通过与客户沟通或参考市场热点，聚焦于影响公司价值的关键驱动因素。'}, {'step': 2, 'action': '组织章节结构以突出优先级', 'output': '采用‘总-分-总’结构：开头简要总结业绩表现，中间分模块详细分析业务、财务、风险等内容，结尾给出明确的投资建议。', 'criteria_for_success': '章节逻辑清晰，优先展示核心结论和高影响力信息（如Q2业绩与下半年展望），次要信息（如历史数据对比）作为补充。', 'common_issues': '章节顺序混乱，导致读者难以快速抓住重点。', 'solution': '遵循‘从结果到原因再到展望’的递进逻辑，确保每个部分紧密衔接。'}, {'step': 3, 'action': '定量与定性信息平衡分布', 'output': '将定量数据（如营收、净利润、单吨盈利）与定性分析（如新业务进展、政策影响）有机结合，形成互为支撑的论证链条。', 'criteria_for_success': '定量数据准确且具有代表性，定性分析能解释数据背后的驱动因素，并预测未来趋势。', 'common_issues': '过度依赖单一类型信息，缺乏全面视角。', 'solution': '在每项分析中同时引入定量证据和定性解读，例如用销量数据说明市场变化，再结合关税政策讨论其影响。'}, {'step': 4, 'action': '构建层层递进的论证路径', 'output': '从短期表现入手，逐步深入至长期战略布局；先描述现状，再剖析原因，最后提出解决方案或预期改善路径。', 'criteria_for_success': '观点之间环环相扣，没有跳跃式推论，最终得出令人信服的结论。', 'common_issues': '论证过程松散，无法有效支撑最终结论。', 'solution': '使用因果关系图梳理各变量间的联系，确保每一步推理都基于前一步的结果。'}, {'step': 5, 'action': '适时揭示风险因素并提供应对策略', 'output': '在分析过程中自然嵌入潜在风险（如产能释放不及预期），并通过正面展望（如韩国工厂投产）缓解担忧。', 'criteria_for_success': '风险提示具体且有依据，同时提供合理的应对措施，避免引发不必要的恐慌情绪。', 'common_issues': '风险披露滞后或过于笼统，削弱报告可信度。', 'solution': '在每一主要发现后立即提及相关风险，并辅以积极的管理举措或缓冲机制。'}, {'step': 6, 'action': '处理不确定性和多种可能性', 'output': '采用情景化假设（如不同关税政策下的销售预测）来覆盖多种可能性，并强调最可能的情景及其支撑理由。', 'criteria_for_success': '不确定性被充分披露，但整体基调保持稳健，不会因过多负面假设而动摇投资者信心。', 'common_issues': '忽视极端情况或低估其发生的概率。', 'solution': '列出所有合理假设并赋予相应权重，同时强调管理层的经验和资源储备以增强抗风险能力。'}, {'step': 7, 'action': '整合信息形成综合判断', 'output': '基于前述分析，更新盈利预测模型，调整估值倍数，并给出明确的投资评级（如维持买入）。', 'criteria_for_success': '结论与分析内容高度一致，且包含具体量化指标（如PE倍数、目标价）。', 'common_issues': '结论与分析脱节，缺乏实际操作指导意义。', 'solution': '逐一核对分析中的关键发现是否反映在最终结论中，必要时重新校准预测参数。'}]", "score": null, "metadata": {"author": "qwen-max-2025-01-25", "created_time": "2025-08-14 10:43:50", "modified_time": "2025-08-14 10:43:50", "extra_info": null}}
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