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aifinlab-FinClaw 技能层评测

状态：Batch 7 / Track A6 MVP 产品对象草案完成 对象：/Users/mlabs/Programs/aifinlab-FinClaw 角色：FinClaw Program Controller

1. 为什么需要单独评测​

aifinlab/FinClaw 与 martinpmm、Chelae 的主要差异不在“回答是否像金融助理”，而在它更接近 OpenClaw 金融技能层：

  • 六大精选金融套件：银行、证券、基金、期货、保险、信托；
  • skillsChoice/ 下 60 个精选 skills；
  • skills/ 下大规模金融 skills root；
  • Docker/OpenClaw Agent 可用，但技能层覆盖面、可执行性和 taxonomy 是该项目的核心参考价值。

因此，不能只用 Cognition-Matrix-* / Real-Chat-* chat-agent 横向表评价它。需要单独建立“技能层评测”线。

2. Batch 1 盘点​

低上下文盘点结果：

项目数量 / 发现
skillsChoice/*-suite/*/SKILL.md60
bank-suite10
securities-suite10
fund-suite10
futures-suite10
insurance-suite10
trust-suite10
skills/*/SKILL.md 大写 OpenClaw 标准文件982
skills/*/skill.md 小写额外文件40
本地大小写不敏感文件系统中的 root skill-like 条目1022
带 scripts/ 或 script/ 目录的 root 条目631 / 1022

计数说明：macOS 默认大小写不敏感，Python glob('*/SKILL.md') 会同时匹配 SKILL.md 和 skill.md。OpenClaw 标准口径应优先使用大写 SKILL.md = 982；做仓库内容盘点时可记录 982 + 40 个小写文件 = 1022。

3. 60 个精选技能​

bank-suite​

bank-credit-analyzer, bank-deposit-rates, bank-financial-analyzer, bank-industry-analyzer, bank-interbank-market, bank-liquidity-analyzer, bank-nim-analyzer, bank-risk-analyzer, bank-valuation-analyzer, bank-wealth-products

securities-suite​

securities-am-analyzer, securities-brokerage-analyzer, securities-financial-analyzer, securities-ib-analyzer, securities-industry-analyzer, securities-margin-analyzer, securities-policy-analyzer, securities-proprietary-analyzer, securities-rating-analyzer, securities-valuation-analyzer

fund-suite​

fund-attribution-analysis, fund-holding-analyzer, fund-market-research, fund-monitor, fund-portfolio-allocation, fund-rebalance-advisor, fund-risk-analyzer, fund-screener, fund-sip-planner, fund-tax-optimizer

futures-suite​

commodity-futures-analyzer, financial-futures-analyzer, futures-arbitrage-analyzer, futures-delivery-analyzer, futures-macro-correlation, futures-margin-calculator, futures-market-overview, futures-position-tracker, futures-risk-analyzer, futures-volume-analyzer

insurance-suite​

insurance-company-analyzer, insurance-hot-events, insurance-investment-analyzer, insurance-life-analyzer, insurance-market-overview, insurance-pc-analyzer, insurance-policy-tracker, insurance-sector-comparison, insurance-solvency-analyzer, insurance-valuation-analyzer

trust-suite​

charity-trust-manager, family-trust-designer, trust-asset-allocation, trust-compliance-checker, trust-income-calculator, trust-market-research, trust-post-investment-monitor, trust-product-analyzer, trust-risk-manager, trust-valuation-engine

4. Root Skills 初步分桶​

基于目录名的低成本归类，不代表最终 taxonomy：

分桶近似数量
A-share market / quant / strategy174
Bank / banking workflows135
Client / sales / marketing / roadshow64
Risk52
AkShare data / risk utilities33
Legal / compliance / regulatory / filing28
Fund27
Global retrieval / product / scenario utilities26
Trust23
Portfolio14

初步判断：root skills 覆盖的不只是投研分析，还包括银行公司金融、财富管理、风控、合规、基金销售、客户沟通、监管材料、尽调、产品适配等大量金融机构工作流。

5. 建议评测路径​

Track A：60 个精选技能完整 Smoke​

优先级最高。逐个验证 60 个精选 skills：

  • OpenClaw 是否能发现；
  • SKILL.md 是否有清晰触发词和能力边界；
  • 是否有 script entry；
  • --help / mock / minimal sample 是否可执行；
  • 依赖是否完整；
  • 输出是否结构化；
  • 数据源失败时是否透明降级。

产出：aifinlab-skillschoice-smoke-results.md。

Track B：Root Skills Taxonomy 审计​

不逐个全文阅读。先抽取 metadata / 目录名 / 脚本存在性 / requirements / references：

  • 分类；
  • 声明能力；
  • 是否可执行；
  • 数据源 / 依赖；
  • 是否面向金融机构内部工作流；
  • 与 FinClaw MVP cognition chain 的关系。

产出：aifinlab-root-skills-taxonomy.md。

Track C：分层深度抽样​

从 root skills 每类抽样，不直接全量运行 1000+：

  • A-share / quant / strategy；
  • bank workflow；
  • fund sales / compliance；
  • risk / regulatory；
  • trust / wealth；
  • global retrieval / product matching；
  • document / due diligence / legal QA。

产出：aifinlab-root-skills-deep-sampling.md。

6. 判断标准​

判断含义
可直接复用可直接作为参考技能样式或体验机制。
重设计后可复用taxonomy / workflow 有价值，但实现或边界需要重写。
仅作参考只作为领域覆盖或命名参考，不吸收执行方式。
排除质量、边界、依赖或产品方向不适合 FinClaw。

7. Batch 1 结论​

有必要对 aifinlab/FinClaw 做区别于 martinpmm / Chelae 的深度技能层评测。当前 chat case rerun 只验证了 OpenClaw Agent 对自然语言金融认知的承接能力；它没有覆盖该项目最有价值的 60 精选 skills、六大金融套件和 982/1022 root skill ecosystem。

下一批建议执行 Track A：60 selected skills full smoke。

8. Batch 2 / Track A1：精选技能入口 Smoke​

执行时间：2026-05-11

执行环境：

  • Docker container：aifinlab-finclaw-openclaw
  • 容器仓库：/home/node/.openclaw/workspace/FinClaw
  • 主机仓库：/Users/mlabs/Programs/aifinlab-FinClaw
  • 范围：skillsChoice/*-suite/*/scripts/main.py --help
  • 超时：35 秒 / skill
  • PYTHONPATH：
    • /home/node/.openclaw/workspace/FinClaw/skillsChoice/common
    • /home/node/.openclaw/workspace/FinClaw/skillsChoice/fund-suite/data
    • /home/node/.openclaw/workspace/FinClaw/skillsChoice/trust-suite/data

本批 smoke 只验证精选技能脚本入口是否能在容器内加载、解析参数并输出 help，不运行真实市场数据拉取、数据更新、报告生成或外部执行动作。

容器内补齐的 requirements 依赖：

cvxpy, jsonschema, matplotlib, networkx, plotly, pydantic, scipy, statsmodels, tushare

结果汇总：

套件总数通过通过但有警告/降级失败
bank-suite101000
fund-suite101000
futures-suite101000
insurance-suite101000
securities-suite101000
trust-suite10901
Total605901

失败项：

套件技能失败原因
trust-suitecharity-trust-managerNameError: name 'Optional' is not defined at class definition, before argparse help can render.

原始产物：

  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/run_skillschoice_smoke.py
  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/skillschoice-smoke-results.jsonl
  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/aifinlab-skillschoice-smoke-results.md

安全检查：

  • 未发现 API key、provider endpoint 或已知密钥片段写入本批 smoke 日志。
  • 本批未触发真实交易、生产消息渠道、私钥或外部执行权限。

9. Batch 2 结论​

skillsChoice 60 个精选技能的入口完整性较高：59/60 能在 Docker/OpenClaw 容器中完成脚本加载和 help 渲染。唯一失败项是局部 Python 类型导入缺失，属于代码质量 / 可执行性问题，不影响对该项目技能层覆盖面的总体判断。

下一批建议不要立即扩大到 root 982/1022 skills；应先对 60 selected skills 做 Track A2 的 minimal sample / mock-data 执行分层：

  • 优先选择明确支持 --use-mock-data、--json 或纯计算输入的 skills；
  • 对需要真实行情、Tushare token、AkShare 网络访问或数据更新的 skills 单独标记；
  • 将输出结构、数据失败降级、中文金融术语质量和 suite 间一致性纳入评分。

10. Batch 3 / Track A2：精选技能最小样例执行​

执行时间：2026-05-11

执行环境：

  • Docker container：aifinlab-finclaw-openclaw
  • 容器仓库：/home/node/.openclaw/workspace/FinClaw
  • 主机仓库：/Users/mlabs/Programs/aifinlab-FinClaw
  • 范围：60 selected skillsChoice skills 的 minimal / mock-data / low-side-effect sample execution
  • 超时：55 秒 / skill
  • 模型遥测：N/A，本批为直接 Python script execution，无 LLM call，estimated tokens = 0

样例选择原则：

  • 优先使用 --use-mock-data、--json、纯计算参数或本地静态参数；
  • 对没有 mock path 的技能使用最低副作用的 overview / market / single-entity read-only 参数；
  • 不连接真实交易、生产消息渠道、私钥或外部执行权限；
  • A1 已失败的 trust-suite/charity-trust-manager 标记为 BLOCKED_BY_A1，不重复计为 A2 新失败。

结果汇总：

套件总数通过通过但有警告/降级失败受 A1 阻塞
bank-suite103700
fund-suite106310
futures-suite108110
insurance-suite103430
securities-suite103340
trust-suite107201
Total60302091

失败 / 阻塞项：

套件技能类型发现
fund-suitefund-portfolio-allocationcode errorNameError: name 'warnings' during sample execution.
futures-suitefutures-margin-calculatortimeoutTimed out after 55s despite local --price; likely still enters long data path or blocking lookup.
insurance-suiteinsurance-life-analyzertimeoutTimed out after 55s on --market.
insurance-suiteinsurance-market-overviewtimeoutTimed out after 55s on --overview.
insurance-suiteinsurance-sector-comparisonpermission errorPermissionError: [Errno 13] Permission denied for suite data path.
securities-suitesecurities-am-analyzertimeoutTimed out after 55s on --overview.
securities-suitesecurities-ib-analyzertimeoutTimed out after 55s on --ipo.
securities-suitesecurities-industry-analyzertimeoutTimed out after 55s on --action overview.
securities-suitesecurities-rating-analyzertimeoutTimed out after 55s on --all.
trust-suitecharity-trust-managerblockedA1 entrypoint failed before argparse due missing Optional import.

解释：

  • PASS 表示 sample path 完成且没有明显 stderr / warning / degraded marker。
  • PASS_WITH_WARNING 表示脚本完成，但输出中出现数据源失败、降级、error 字段、progress stderr 或格式层面的 warning；这类结果对参考项目仍有价值，因为它说明技能有 fallback 或至少能给出结构化失败信息。
  • FAIL timeout 与 FAIL nonzero_exit/name_error 分开看：前者更多反映外部数据路径或脚本阻塞控制不足；后者是更明确的代码质量问题。

原始产物：

  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/run_skillschoice_minimal_samples.py
  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/skillschoice-minimal-sample-results.jsonl
  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/aifinlab-skillschoice-minimal-sample-results.md

安全检查：

  • 未发现 API key、provider endpoint 或已知密钥片段写入本批 A2 日志。
  • 本批未触发真实交易、生产消息渠道、私钥或外部执行权限。

11. Batch 3 结论​

aifinlab/FinClaw 的 60 selected skills 不只是静态说明，已有相当比例能在容器内完成 minimal execution：30 PASS + 20 PASS_WITH_WARNING。这说明该项目的参考价值主要在“金融机构技能 taxonomy + 可执行脚本骨架 + 数据源降级模式”，而不是单纯 chat-agent 能力。

同时，A2 暴露出三类工程风险：

  1. 代码质量问题：缺失 import / 未定义 name / data path permission。
  2. 外部数据路径控制问题：部分 sample 在 55 秒内无法完成，说明需要更明确的 offline/mock mode 或内部超时。
  3. 数据质量表达不一致：部分输出能透明说明模拟 / fallback / N/A，部分输出只表现为长等待或 timeout。

下一批建议执行 Track A3，而不是扩大 root skills：

  • 对 FAIL 和 PASS_WITH_WARNING 做原因聚类，不修参考项目代码；
  • 对每个 suite 抽取 1-2 个高价值 PASS 样例，评价输出结构、金融术语、数据质量标注和可复用设计；
  • 将 skillsChoice 60 个技能映射到 FinClaw cognition chain：宏观认知、行业认知、机构/产品认知、组合/风险认知、合规/投后认知。

12. Batch 4 / Track A3：原因聚类与认知链路映射​

执行时间：2026-05-11

本批没有扩大到 root skills/ 982/1022 技能，也没有修参考项目代码。目标是把 A2 的 FAIL / PASS_WITH_WARNING 从结果数字进一步拆成可解释原因，并识别各 suite 对 FinClaw cognition chain 的参考价值。

原因聚类：

原因聚类数量判断
完成但数据源降级 / 示例数据 / 结构化错误31仍有参考价值，核心在于是否透明表达数据质量和 fallback。
完成且输出稳定19可进入高价值样例池。
超时 / 长等待路径7暴露外部数据路径和内部超时控制不足。
A1 入口阻塞1入口层代码缺陷。
代码缺陷 / 缺失 import 或未定义名称1实际路径缺少回归。
文件权限 / 运行目录问题1容器运行目录和 data/cache 权限需要隔离设计。

高价值样例：

  • bank-suite/bank-interbank-market：宏观 / 流动性认知。
  • fund-suite/fund-screener：产品筛选认知。
  • futures-suite/futures-arbitrage-analyzer：策略结构候选认知。
  • insurance-suite/insurance-solvency-analyzer：监管框架认知。
  • securities-suite/securities-policy-analyzer：政策认知。
  • trust-suite/trust-income-calculator：确定性金融计算。
  • trust-suite/trust-compliance-checker：合规认知与数据降级。
  • trust-suite/trust-valuation-engine：估值认知与数据质量标注。

FinClaw cognition chain 映射：

认知链路参考价值
宏观 / 流动性 / 政策认知可吸收为宏观状态、政策事件、跨市场流动性输入，但需统一证据时间戳和数据质量。
行业 / 板块认知适合作为行业扫描模板，需避免把静态框架伪装成实时结论。
机构 / 公司认知适合作为经营与风险画像输入，需补强财报、行情和口径一致性。
产品 / 工具认知fund/trust 的 mock 和纯计算路径较接近可复用工具层。
组合 / 配置 / 风险认知对 pre-execution checkpoint 有参考价值，但输出必须保持 cognition 而非自动执行。
合规 / 投后 / 运营认知对金融机构工作流参考价值高，适合沉淀为后续团队版能力库候选。

原始产物：

  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/aifinlab-skillschoice-track-a3-clustering.md

13. Batch 4 结论​

aifinlab/FinClaw 的 selected skills 层最值得吸收的不是单个脚本，而是“金融机构技能 taxonomy + 可执行工具入口 + 数据质量 / 降级显式化”的组合。短期不建议直接进入 root 982/1022 skills 全量执行；下一批应先完成 skillsChoice 60 技能的正式 taxonomy 与 FinClaw MVP 吸收 / 不吸收矩阵，再决定 root skills 的抽样策略。

14. Batch 5 / Track A4：精选技能分类与吸收矩阵​

执行时间：2026-05-11

本批仍限定在 skillsChoice 60 个精选技能，不扩大到 root skills/ 982/1022 技能，不修参考项目代码。

本批产出：

  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/aifinlab-skillschoice-taxonomy-absorption-matrix.md

吸收判断汇总：

吸收判断数量说明
重设计后可吸收29能力方向、输入输出或分类有价值，但实现、数据质量、术语或边界需要重设计。
仅作模式参考20执行能完成但存在 warning / degraded / error 信息，主要吸收 fallback 与 data-quality 表达方式。
仅作覆盖参考9覆盖面有参考价值，但当前执行质量不足，不进入 MVP 高价值吸收池。
可作为工具样式参考1确定性工具或输出结构较清晰，可作为 FinClaw 工具样式参考，但仍需按上位产品模型重写。
暂不吸收1入口或核心路径阻塞，暂不作为 MVP 吸收对象。

套件层观察：

  • trust-suite 的吸收质量最高：合规、估值、投后、收益计算和数据源降级模式参考价值突出。
  • fund-suite 的 mock / JSON 路径较成熟，适合作为产品筛选、组合、风险工具样式参考。
  • futures-suite 覆盖跨市场、套利、保证金、交割和风险，但需要明确数据源超时和策略候选边界。
  • securities-suite 与 insurance-suite 覆盖面强，但 A2 中超时较多，更适合作为分类覆盖和输出结构参考。
  • bank-suite 多数路径可完成，但数据源降级、N/A 和静态框架混合较多，需要重写证据口径。

15. Batch 5 结论​

skillsChoice 60 个精选技能已经可以被视为一个稳定的参考分类样本。对 FinClaw MVP 来说，当前最重要的不是复用这些脚本，而是把它们沉淀成：

  • 金融认知链路分类；
  • 技能候选白名单 / 观察名单 / 排除名单；
  • 每类技能的输入对象、输出对象、证据字段和数据质量字段；
  • “认知输出”和“执行建议 / 操作动作”之间的边界说明。

下一批建议进入 Track A5：形成 FinClaw MVP 技能候选白名单 / 观察名单 / 排除名单，并明确每个候选进入 MVP 的产品对象、证据字段和用户认知场景。

16. Batch 6 / Track A5：MVP 技能候选名单​

执行时间：2026-05-11

本批仍限定在 skillsChoice 60 个精选技能，不扩大到 root skills/ 982/1022 技能，不修参考项目代码。

本批产出：

  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/aifinlab-skillschoice-mvp-candidate-lists.md

名单汇总：

名单数量用途
白名单12可进入 FinClaw MVP 技能候选讨论，但仍需按上位产品模型重写。
观察名单38分类、输出结构、数据降级或场景有价值，但暂不作为 MVP 首批候选。
排除名单10当前入口、执行路径或边界风险不足以进入 MVP 候选池。

白名单能力：

  • trust-suite/trust-income-calculator：确定性收益计算。
  • trust-suite/trust-compliance-checker：信托合规检查。
  • trust-suite/trust-valuation-engine：信托估值认知。
  • fund-suite/fund-screener：基金候选筛选。
  • fund-suite/fund-risk-analyzer：基金风险认知。
  • fund-suite/fund-sip-planner：定投计划认知。
  • securities-suite/securities-policy-analyzer：证券政策认知。
  • futures-suite/futures-arbitrage-analyzer：期货套利候选目录。
  • futures-suite/futures-macro-correlation：期货宏观相关性。
  • insurance-suite/insurance-solvency-analyzer：保险偿付能力监管框架。
  • bank-suite/bank-interbank-market：银行间市场流动性。
  • bank-suite/bank-risk-analyzer：银行风险画像。

17. Batch 6 结论​

FinClaw MVP 最值得优先吸收的是“确定性计算 + 数据质量可解释 + 合规 / 估值 / 风险 / 政策认知”的组合。aifinlab 的参考价值已经从“项目体验”转化为一批可供产品定义和工程对齐使用的候选能力表。

下一批建议 Track A6：把白名单能力翻译成 FinClaw MVP 产品对象草案，包括 Market Cognition Snapshot、Market Cognition Thread、Evidence Item、Data Quality Note、Pre-Execution Checkpoint 的字段候选。

18. Batch 7 / Track A6：MVP 产品对象草案​

执行时间：2026-05-11

本批仍限定在 A5 白名单中的 12 个 skillsChoice 能力，不扩大到 root skills/ 982/1022 技能，不修参考项目代码。

重要边界：本批产物是产品对象草案，不是工程接口契约、数据库 schema 或系统对接设计。

本批产出：

  • packets/sync/finclaw-reference-experience-2026-05-09/logs/aifinlab-20260511-skillschoice-smoke-run/aifinlab-skillschoice-mvp-product-object-draft.md

产品对象候选：

产品对象用途
Market Cognition Snapshot单次认知快照，描述某一市场、机构、产品、政策或风险对象在特定时间点的证据化状态。
Market Cognition Thread围绕问题、主题或候选池的连续认知过程，容纳追问、证据补充和结论修订。
Evidence Item可追溯证据，记录来源、时间、口径、数据质量和与结论的关系。
Data Quality Note描述数据是否实时、模拟、降级、N/A 或需要人工复核。
Pre-Execution Checkpoint承接计算、风险、合规、适配和边界提示，但不自动执行交易或配置动作。

第一优先级字段：

  • 认知对象：snapshot_subject / thread_subject / checkpoint_subject。
  • 时间锚点：time_anchor / observed_at / data_timestamp。
  • 用户可理解结论：key_findings / calculation_summary / candidate_items。
  • 证据来源：evidence_items。
  • 数据质量：data_quality_notes。
  • 不自动执行边界：non_execution_boundary。

19. Batch 7 结论​

白名单能力可以收敛为五类 MVP 产品对象：快照、线程、证据、数据质量说明、执行前认知检查点。aifinlab 参考项目对 FinClaw 的最大贡献，是把金融能力拆成可认知、可证据化、可降级解释的能力单元，而不是提供可直接复用的实现。

下一批建议 Track A7：基于这些产品对象草案，整理一版团队认知对齐材料，用于参与者在各自个人域同步评估 aifinlab 参考价值。

20. Batch 8 / Track A7：团队认知对齐材料​

执行时间：2026-05-11

本批目标是把 A1-A6 的技能层评测结果压缩为团队可同步的认知对齐材料，供参与 FinClaw 协同推进的团队成员及各自个人域 Agent 复核，而不是继续扩大测试范围。

本批仍不读取或运行 root skills/ 982/1022，不修参考项目代码，不生成工程接口契约。

本批产出：

  • projects/finclaw/reference-experience/aifinlab-team-alignment-brief.md

团队对齐口径：

事项对齐结论
项目类别OpenClaw 金融技能层参考项目，不是单纯金融聊天助手。
主要资产skillsChoice 60 个精选技能、六大金融套件、root skills/ 982/1022 技能生态。
当前已评测范围仅评测 skillsChoice 60 个精选技能；尚未扩大到 root skills。
执行方式Docker/OpenClaw 容器体验 + Python 脚本入口 smoke + minimal sample。
吸收方式吸收分类、认知链路、输入输出对象、证据字段、数据质量表达；不直接吸收脚本实现。
产品边界所有配置、组合、套利、估值、收益计算类能力都必须保持在 cognition / pre-execution checkpoint，不进入自动执行。

建议后续参与者优先复核的问题：

  1. 是否认可五类产品对象作为 FinClaw MVP 的认知对象候选？
  2. 12 个白名单能力中，哪些应进入 MVP 首批，哪些应延后？
  3. 对 Data Quality Note 是否需要更严格字段，例如数据时效、覆盖率、可靠性、fallback level？
  4. 对 Pre-Execution Checkpoint 的非执行边界是否足够清晰？
  5. root skills/ 下一步应按哪些类别抽样，而不是全量运行？

21. Batch 8 结论​

aifinlab/FinClaw 的团队同步价值已经从“能否运行”转为“如何作为技能层参考被一致理解”。当前最适合作为团队共享结论的是：它提供了金融机构技能 taxonomy、工具入口样式、数据质量显式化和 MVP 认知对象拆分样本；它不应被直接理解为 FinClaw MVP 的实现蓝本。

下一批建议 Track A8：准备一份个人域复核任务清单，使后续参与者可以按相同口径复核 aifinlab 参考项目，而不需要重复消耗完整上下文或重新跑全部测试。

22. Batch 9 / Track A8：个人域复核任务清单​

执行时间：2026-05-11

本批目标是把 A1-A7 的评测结果转化为可分发、可复核、可汇总的个人域任务清单。它不是新增评测结论，也不要求后续参与者重新跑完 skillsChoice 60 个技能。

本批产出：

  • projects/finclaw/reference-experience/aifinlab-personal-domain-review-checklist.md

复核清单要求后续参与者重点回答：

编号复核问题
RQ-01是否认可 aifinlab 的主要参考价值在“金融机构技能 taxonomy + 工具入口 + 数据质量显式化 + 认知对象拆分”？
RQ-02五类产品对象是否足以承接当前白名单能力？
RQ-0312 个白名单能力中，哪些应进入 MVP 首批讨论？
RQ-04哪些能力容易被误解为自动执行或投资指令？
RQ-05Data Quality Note 是否需要补充字段？
RQ-06root skills/ 下一步是否值得抽样？

23. Batch 9 结论​

Track A8 已把 aifinlab 技能层评测沉淀为个人域复核任务清单。后续不需要把当前团队成员状态写死进文档；参与者可以动态变化，但复核口径保持一致。

下一批建议：等待个人域复核反馈，或进入 root skills/ 小批量抽样方案设计。若进入抽样，应继续坚持“小批次、按类别、先目录画像后抽样、不全量读取”的方式。