CN Lead Safety Skill#

中国大陆客户情报安全层 — 5 条 Rule

Lead-discovery 产出的 markdown intelligence（ customer-investigation / key-account-briefing / client-initial-screening 等）如果走中文输出，必须经过这 5 条 Rule。下游 banker workflow ( aigroup-financial-services-openclaw/datapack-builder / dcf-model) 读取这份 intelligence 时，只会对自己生成的 MD 跑 provenance_verify — 上游 lead-discovery MD 的质量由本 skill 守门。

Why this skill exists#

2026-04-18 实测 MiniMax-M2.7 在 OpenClaw main agent 生成中文 markdown 时存在字符级 escape drift：

• 公司名典型 typo：寒武纪→宽厭谛79 / 营收→营收（偶发）/ 核心→校虚 / 净利→洁利 / 财务→贜务
• 硬数字（市值/营收/员工数）偶发缺 source citation → 下游无法 tracing

Lead-discovery 此前无此类防线。升级到 0.2.0 补上。

5 条 Mandatory Rules#

Rule 1 — UTF-8 literal over \uXXXX#

中文字符 一律 以 UTF-8 literal 写入 markdown， 严禁 \uXXXX escape。

markdown

✅ ## 贵州茅台经营概览
❌ ## \u8d35\u5dde\u8305\u53f0\u7ecf\u8425\u6982\u89c8

write / edit 工具原生支持中文，不需要 pre-encode。

Rule 2 — Lexicon lookup for recurring terms#

公司名 / 行业术语 / 财务指标 / 监管术语 等重复中文短语，从 aigroup-financial-services-openclaw 主包的 cn-lexicon.js lookup，不要让模型每次重新打字。

推荐的 cross-skill 查阅路径（主包已装在 macmini 上）：

text

~/.openclaw/extensions/aigroup-financial-services-openclaw/skills/cn-client-investigation/references/cn-lexicon.js

在 banker intelligence markdown 中，这些字段首选 lexicon 写法：

• Target 公司名（全称 / 简称 / ticker）— LEXICON.company.* + LEXICON.industry_terms.consumer_brand.* 等
• 财务条目（营业收入 / 归母净利润 / 扣非净利 / 毛利率 / 研发费用 / 经营现金流）— LEXICON.finance.*
• 监管 / 市场术语（A股 / 科创板 / 创业板 / 实际控制人 / 国资背景）— LEXICON.cn_market.*
• 投资评级（增持 / 中性 / 减持 / 买入 / 卖出）— LEXICON.rating.*

若你只产 markdown（不走 pptxgenjs slide JS）， require() 不可用 — 则 读 lexicon.js 作为术语白名单在心中校对，不让模型自由造短语。

Rule 3 — Tier-ordered data sources（跟 cn-client-investigation Rule 4 一致）#

Tier源Lead-discovery 常用入口T1巨潮资讯网 cninfo.com.cn / Tushare Proweb_fetch cninfo PDF； aigroup-market-mcp__basic_info / company_performance / stock_dataT2上交所/深交所/港交所官网；天眼查 / 企查查；国家信用 gsxt.gov.cnweb_fetch 官网； aigroup-tianyancha-mcp（如装）T3Wind / 同花顺 / 东方财富；FMP / Finnhub（港股/中概股）aigroup-fmp-mcp / finnhub-mcpT4财新 / 21世纪 / 中证 / 上证 / 财联社 / 澎湃 / 第一财经brave-web-search + web_fetch

按 tier 依次 try，不要跳级。T1 失败 → 再 T2 / T3 / T4；只有 T1-T3 全空才用 T4 媒体信息且必须标 "单源报道"。

Rule 4 — Inline source citation for every hard number#

Lead-discovery intelligence MD 中每个硬数字（ digit + 亿/万/%/RMB/USD/元/CNY/HKD/M/B）必须 内联 source citation，格式形如：

markdown

✅ 2024 年前三季度营业收入 **1,088 亿元**（来源：巨潮资讯 2024 年三季报，2024-10-27；Tushare Pro income_all 校验）。

✅ 截至 2026-04-17 收盘总市值 **20,150 亿元**（来源：东方财富 Choice，2026-04-17 T+0；Tushare stock_data 同日对齐）。

❌ 公司 2024 Q3 营收 1,088 亿元，盈利能力持续增强。   ← 数字没 source，下游无法 tracing

verify_intelligence.py （本 skill 附带）会扫 MD，每个硬数字都要有 临近 "来源：" / "Source:" 或脚注引用，否则退回 exit 1。

Rule 5 — No fabrication on missing data#

T1-T4 都查不到或 MCP 返回权限错误（402/403）时：

• DO：标 数据不可得 / N/A（source unavailable） + 简述尝试路径
• DO NOT：估算一个"合理数字"顶上

markdown

✅ 2024 年员工数量：**数据不可得**（尝试路径：巨潮资讯年报未披露员工表、天眼查 MCP 返回 403）。
❌ 2024 年员工数量：约 5,000 人。   ← 无源凭空估算

Phase 0: pre-flight (触发)#

当 user input 或 target context 出现以下任一触发词， 先加载本 skill 的 5 条 Rule，再选对应 lead-discovery skill（customer-investigation / client-initial-screening 等）开始工作：

• 市场/监管：中国 / A股 / 港股 / 科创板 / 创业板 / 北交所 / 中概股 / H股 / 证监会
• 源系统：巨潮资讯 / cninfo / Tushare / 天眼查 / 企查查 / Wind / 东方财富
• Ticker 形态： *.SH / *.SZ / *.BJ / *.HK
• 显式中文公司名（茅台 / 寒武纪 / 海光 / 华为 / 小米 / 美的 etc.）

Phase 5: 交付前 QA#

bash

python3 ~/.openclaw/extensions/aigroup-lead-discovery-openclaw/skills/cn-lead-safety/scripts/verify_intelligence.py \
    path/to/intelligence.md
# exit 0 → clean；exit 1 → 有硬数字缺 citation

补 citation 后重跑。 不要 --no-verify 或类似 bypass —— 上游情报没 source，下游 banker 交付 provenance_verify 也救不了。

What this skill does NOT do#

• 不产 pptx（那是 financial-services 的 ppt-deliverable 范畴）
• 不跑 typo scan（那是 financial-services 的 cn_typo_scan.py 范畴；lead-discovery 只出 markdown，中文错字下游财服 skill 读到后会被 compile 阶段的 typo gate 拦）
• 不自己带 cn-lexicon 副本（主包有，跨插件引用）

Output contract#

每个 lead-discovery skill 的 markdown 输出必须：

1. 文件扩展名 .md，UTF-8 no BOM
2. 标题第一行 # <中文公司名> — <intelligence 类型>
3. 数据来源 section 标注 tier
4. 硬数字 100% 内联 source citation
5. 数据不可得处明确标 "N/A / 数据不可得"
6. verify_intelligence.py exit 0