Agent 工作流

所有流程以板块为结论单位。公司数据用于解释板块覆盖和资金聚合，不构成个股推荐。

连续实时监测

signal.realtime.overview?window=24h
  -> signal.realtime.sectors
  -> signal.realtime.events

• 使用 1h、6h、24h 或 3d 滚动窗口。
• 使用 channel=market_attention 单独读取即时财经关注；它不属于政策权重。
• 用 attention_score 读取当前窗口强度，用 attention_change 与前一个等长窗口比较。
• 持续读取材料时，首次省略 cursor；仅在 has_more=true 时原样传回 next_cursor。
• signal_ready_at 是材料完成分析并形成当前板块映射的时间。
• 实时流独立于日报快照；不得用快照发布时间截断实时事件。

权威材料监测

material.policy.list?status=signal
material.media.list?status=signal

• date 使用北京时间自然日。
• source_id 限定来源。
• q 搜索标题、机构和已抽取观点。
• signal 表示形成板块信号，no_signal 表示分析完成但未形成信号。

板块信号比较

signal.heat.rank?view=policy
signal.heat.rank?view=market_attention
signal.heat.rank?view=market_trading
signal.dynamics.list
  -> evidence.sector.list

三个维度分别排序，不生成未经定义的总分。涉及资金时检查 market_status 和 market_trade_date。

单板块分析

sector.detail
  -> sector.graph
  -> sector.heat_series × 3 views
  -> evidence.sector.list
  -> company.by_sector.list

先确认板块定义、边界和生命周期，再分析信号和证据。图谱表示层级、产业、演化或同日 关联，不用于推导因果关系。

公司映射审计

company.search
  -> company.sectors.list 或 company.by_sector.list
  -> relation_id
  -> evidence.relation_materials.list
  -> evidence.relation.list

优先使用按材料归并的证据。解释关系时区分：

• relation_type：业务关系或市场关系。
• status：当前有效或观察中。
• score：业务事实与板块定义的匹配强度。
• confidence：证据权威性、完整度和一致性。

资金贡献解释

signal.trading_contributors.list
  -> company.by_sector.list
  -> evidence.relation_materials.list

资金贡献只包含具备有效交易数据且满足映射和聚合条件的公司，因此其数量可以少于板块 关联公司数。

ETF 与板块映射

sector.detail
  -> etf.by_sector.list
  -> etf.relation.evidence
  -> etf.relation.contributions
  -> etf.relation.changes

ETF 反查板块时使用：

etf.detail
  -> etf.sectors.list
  -> etf.relation.evidence
  -> etf.relation.contributions
  -> etf.relation.changes

只查询境内被动权益 ETF。解释结果时同时保留 basket_date、exposure_ratio、 adjusted_exposure 和 confidence；同一跟踪指数产品按 tracking_group_id 归组。 检查 basket_freshness_status 和 basket_checked_as_of，区分官方确认未变与来源异常 降级沿用。

一般解释使用 etf.relation.evidence 的主要贡献摘要；完整审计使用 etf.relation.contributions；只有在追踪关系创建、状态跨档、显著暴露变化或失效时， 才调用 etf.relation.changes。ETF 映射表示官方篮子的板块暴露，不表示推荐、收益预期 或资金流方向。

历史回看

snapshot.latest?as_of=YYYY-MM-DD
  -> 保存实际 snapshot_id
  -> 使用 snapshot_id 查询板块、信号、公司和证据

比较多个日期时，每个日期分别保存实际返回的 snapshot_id。