InvestorClaw 是一个确定性优先的本地投资组合分析 Skill，通过 Docker 容器运行独立 Python 引擎（ic-engine），暴露 13 个 MCP/HTTP 工具端点，涵盖持仓快照、绩效指标（夏普/索提诺比率）、FRED 收益率曲线、债券久期、行业分布、情景再平衡等全链路分析。核心设计哲学为"确定性计算优先"——所有数字由引擎签名验证，LLM 仅负责将信封数据转为自然语言叙述，杜绝幻觉。
显著优点：(1) 数据主权完全本地化，原始券商导出文件（CSV/XLS/PDF）留在本机 portfolios/ 目录，账号/SSN 在摄取阶段即脱敏；(2) 模块化密钥体系，仅 TOGETHER_API_KEY 为叙述合成硬需求，其余数据提供商按持仓规模选配，无密钥时优雅降级至 yfinance；(3) 自动热缓存机制，容器启动即执行 setup→refresh→seed_ask，200+ 标的投资组合冷启动约 5–15 分钟，后续查询秒级响应；(4) 双协议暴露，原生 MCP streamable-http 与裸 REST 并存，便于不同 Agent 运行时集成；(5) HMAC 签名信封，每笔响应含可验证的 ic_result 字段，满足合规审计需求。
潜在局限：(1) 初始部署门槛较高，需用户自行安装 Docker、预创建 portfolios/ 目录以避免 UID 继承导致的权限错误；(2) 大规模持仓（200+ 标的）若无 MASSIVE_API_KEY，yfinance 全局速率限制会导致超时；(3) 容器镜像约 600 MB，首次拉取耗时；(4) 本地 LLM（Ollama）需 GPU 支持，否则叙述延迟显著；(5) 仅支持只读分析，不执行交易，对需要一键调仓的用户需手动操作券商。
适合人群：(a) 注重隐私、不愿将完整持仓上传云端券商分析工具的个人投资者；(b) 持有多账户、需统一视图（Schwab/Fidelity/Vanguard/UBS/ETrade/Robinhood 导出均支持）的中高净值用户；(c) 财务顾问需为 clients 生成本地化、可审计的持仓报告；(d) 量化爱好者需获取原始签名信封进行二次开发。
常规风险：Docker 容器以 UID 1000 运行，若 portfolios/ 目录未预创建，Docker 自动创建为 root 所有将导致初始化失败；API 密钥持久化至命名卷 ic-engine-data，虽权限 0600，但宿主机 root 仍可读取，共享机器需谨慎；LLM 叙述合成阶段需将脱敏后的持仓摘要发送至 Together AI 等云端提供商，虽不含原始 PII，但存在模型侧的数据驻留风险；自动刷新机制在新闻 TTL 30s/其他 60s 内可能命中上游服务商速率限制，极端市场波动期数据时效性受限。