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投资委员会辩论

by QVeris

当用户需要辩论式投资 memo，而不是一次性股票摘要时使用。Agent 会分配不同分析视角，为每个视角调用 QVeris 证据，评分分歧并生成可供决策的委员会纪要。

任务价值

通过 QVeris 运行多视角投资委员会流程，对比质量、价值、成长、情绪、技术、宏观和风险证据。

适合对象

投研 Agent、组合监控、金融分析工作流

预期输出

带来源证据、风险提示、QVeris 调用记录和预计积分的研究简报。

支持的 Agent4
工作流案例3
预计积分10-300 credits
FinanceCommitteeMulti-AgentRiskThesis
源码仓库Manifest

案例工作流

每篇文章或教程都按可复用工作流呈现：内容来源、可复制 prompt、QVeris API recipe 和预期输出。

内容来源

产品案例

用 QVeris 接入 FMP

把结构化金融数据变成 Agent 可调用能力。

可复制 Prompt

用 QVeris 为 AAPL 运行投资委员会辩论。包含质量、价值、成长、情绪、技术、宏观和风险视角。每个视角说明调用的 QVeris 能力，最后给出买入/持有/卖出观点和反对证据。

QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果

投研备忘录 · Markdown memo

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内容来源

产品案例

Twelve Data 市场能力

为全球研究和筛选工作流补充市场数据覆盖。

可复制 Prompt

用 QVeris 比较 MSFT 和 GOOGL。分配多头和空头视角，为每个视角调用必要证据，最后给出排序决策和待确认问题。

QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果

信号扫描表 · Table

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内容来源

教程

OpenClaw A 股金融助手

面向 A 股监控和来源证据研究的实用工作流。

可复制 Prompt

用 QVeris 测试 TSLA 今天是否存在风险否决项。调用行情、近期新闻、基本面、公告和情绪数据，然后判断风险是否推翻 thesis。

QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果

审计附录 · JSON / appendix

打开案例

Prompt 模板

把 skill 变成可执行 Agent 工作流的 starter prompts。

委员会辩论

用多个证据视角做买入/持有/卖出辩论。

用 QVeris 为 AAPL 运行投资委员会辩论。包含质量、价值、成长、情绪、技术、宏观和风险视角。每个视角说明调用的 QVeris 能力，最后给出买入/持有/卖出观点和反对证据。

双标的辩论

比较两个候选标的并暴露分歧。

用 QVeris 比较 MSFT 和 GOOGL。分配多头和空头视角，为每个视角调用必要证据，最后给出排序决策和待确认问题。

风险否决

在必要时让风险证据推翻投资观点。

用 QVeris 测试 TSLA 今天是否存在风险否决项。调用行情、近期新闻、基本面、公告和情绪数据，然后判断风险是否推翻 thesis。

预期输出模板

Agent 跑完工作流后应返回的结构化格式，方便复用和审计。

Markdown memo

投研备忘录

用结论、证据和反证组织成可转发给团队的研究 memo。

章节
  • 研究范围
  • 核心发现
  • 证据表
  • 风险与反证
  • QVeris 调用与 credits
Table

信号扫描表

把多个 ticker、来源或事件压缩成可排序的表格。

章节
  • 对象
  • 信号
  • 证据强度
  • 市场相关性
  • 下一步验证
JSON / appendix

审计附录

保留 Agent 调用过的能力、来源、时间窗口和费用估算。

章节
  • capabilities_used
  • sources
  • paid_calls
  • estimated_credits

QVeris API Recipe

这个 skill 预期 Agent 执行的 Discover、Inspect、Call 编排链路。

Recipe 步骤 01DiscoverPOST /search

寻找委员会证据

为每个辩论视角寻找财务、新闻、公告、情绪、技术、宏观和风险能力。

示例查询: stock fundamentals news sentiment technical indicators macro risk API

FMPTwelve Datafiling providersnews providerssocial providers
Recipe 步骤 02InspectPOST /tools/by-ids

检查视角覆盖

执行前确认每个委员会视角都有足够覆盖和清晰计费。

Capability schemasProvider metricsBilling rules
Recipe 步骤 03CallPOST /tools/execute

调用辩论证据

调用选定能力，把证据挂到每个视角，并生成可追踪的委员会 memo。

Financial data providersMarket data providersNews and social providers

QVeris 使用量与费用

执行前的规划估算。Discover 和 Inspect 免费；成功执行 Call 时按所选供应商 billing_rule 计费。

典型付费 Call10-30
预计积分10-300 credits
免费动作
DiscoverInspect
付费动作
Call

预计 QVeris 使用量

该工作流通常在免费 Discover 和 Inspect 预检后需要 10-30 次付费 Call。费用取决于供应商、股票数量和时间窗口。

付费 Call 前必须获得明确确认。检查每个选定能力的 billing_rule；如果预计成本过高，先缩小范围。

安装

在目标 Agent 环境安装 skill。Agent 执行命令或修改本地配置前必须先请求确认。

官方 GitHub 源

这是 QVeris skills 的官方可信源。安装到 Agent 环境前，可以先检查或 fork 对应 skill 目录。

查看源码
源码路径QVerisAI/open-qveris-skills/qveris-investment-committee
git clone https://github.com/QVerisAI/open-qveris-skills.git && cd open-qveris-skills/qveris-investment-committee
安装技能OpenClaw
openclaw skills install qveris-investment-committee

Agent 执行流程

用户复制 prompt 后，Agent 应该展示的执行链路。

01

分配视角

定义委员会视角，以及什么证据会改变每个观点。

02

发现来源计划

用 QVeris 为每个视角寻找数据能力，并在调用前检查成本。

03

基于证据辩论

调用证据、评分信心，并记录视角之间的分歧。

04

带分歧给决策

返回最终观点、反对证据、风险否决项和使用记录。

安装策略

先读取 manifest 和 agent.md。说明安装命令、API 动作和可能的积分消耗。等待用户明确确认后再修改本地环境。

ManifestAgent 指南Catalog