核心用法
investment-advisory-workflow 是一套场景驱动的投资顾问全流程框架，通过识别用户输入中的关键词与情绪信号，自动匹配五大服务场景：市场解读（"最近XX怎么看"）、事件分析（"这个事件有什么用"）、持仓诊断（"帮我看看持仓"）、资产配置（"100万怎么配置"）、行为纠偏（"大跌了怎么办"）。每个场景调用特定的子技能链，并强制融合四位专家视角——林奇（洞察发掘）、卡尼曼（行为纠偏）、芒格（逆向检查）、马利克（系统管理），输出包含 [林奇视角]/[卡尼曼视角]/[芒格视角]/[马利克视角] 标注的结构化Markdown报告。
显著优点
思维框架的专业性：四位专家模型覆盖了投资顾问所需的完整能力维度，从生活化洞察到认知偏误纠正，从安全边际检查到系统目标管理，避免了单一视角的局限性。合规设计完善：强制KYC前置（"无画像不配置"）、敏感信息自动脱敏、免责声明自动嵌入、数据来源标注，符合金融监管与数据保护法规要求。情绪感知能力：内置情绪词检测（"慌""割肉""好怕"），优先调用陪伴脚本安抚用户，实现"先处理情绪，再处理问题"的服务原则。纯文档型安全架构：无可执行代码，无外部API调用，从根本上杜绝代码注入与恶意执行风险。
潜在缺点与局限性
依赖外部数据服务：实际运行需配合 data_layer、mcp-aktools、qieman-mcp 等MCP服务获取真实数据，若用户未配置则输出为空。场景识别边界：依赖关键词匹配与情绪表达，复杂语境或隐喻表达可能误触发或漏触发。非持牌投顾声明：明确声明"不替代持牌投顾服务"，输出仅为参考建议，不具备法律效力。个人开发者维护：T3来源级别，虽开源可审计，但缺乏企业级维护保障。协商机制待验证：配置方案要求生成"协商点"，但实际协商效果取决于用户理解与执行意愿。
适合的目标群体
个人投资者：需要系统化投资框架但缺乏专业投顾资源的散户。理财博主/知识创作者：可借鉴四位专家思维框架提升内容专业度。金融科技开发者：作为投顾工作流设计的参考实现。行为金融学习者：通过标签化视角理解认知偏误与决策改进。合规敏感用户：重视隐私保护与KYC合规的投资服务使用者。
使用风险
数据依赖风险：若MCP服务异常或数据源延迟，可能导致报告数据缺失或置信度降低。情绪误读风险：情绪词检测基于关键词匹配，可能误判语境（如"慌"用于调侃）。执行偏差风险：用户可能忽略"协商点"直接采用基础配置，导致方案与个人实际风险不匹配。来源可信度风险：T3级别个人项目，重大市场变化时的更新响应速度不确定。监管合规边界：虽内置多项合规设计，但用户仍需自行确认当地监管要求是否允许使用此类工具辅助投资决策。