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name: dynamic_team_management
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description: 动态管理团队中的分析师Agent，包括创建、克隆、移除分析师，以及查看可用分析师类型。
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version: 1.0.0
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tools:
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- create_analyst
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- clone_analyst
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- remove_analyst
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- list_analyst_types
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- get_analyst_info
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- get_team_summary
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# 动态团队管理
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当你需要调整分析师团队组成时，使用这个技能。投资经理可以动态创建新的分析师、克隆现有分析师进行定制、或移除不再需要的分析师。
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## 1) When to use
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- 当前团队缺乏特定领域的分析能力（如期权、加密货币、ESG等）
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- 需要多个相同类型但不同配置的分析师（如"激进型技术分析师"和"保守型技术分析师"）
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- 需要临时增加分析力量应对特殊市场环境
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- 发现某个分析师配置不当，需要移除并重建
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- 在团队讨论中发现需要新的分析视角
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## 2) Required inputs
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### 创建分析师 (create_analyst)
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- **agent_id**: 唯一标识符（如 "options_specialist_01"）
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- **analyst_type**: 基础类型（如 "technical_analyst"）或自定义标识
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- **可选**: name, focus, description, soul_md, agents_md, model_name
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### 克隆分析师 (clone_analyst)
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- **source_id**: 源分析师ID（如 "technical_analyst"）
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- **new_id**: 新分析师ID（如 "crypto_technical_01"）
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- **可选**: name, focus_additions, description_override, model_name
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### 移除分析师 (remove_analyst)
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- **agent_id**: 要移除的分析师ID
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## 3) Decision procedure
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1. **评估当前团队能力缺口**
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- 查看当前活跃的分析师列表
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- 识别缺失的分析视角或专业领域
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2. **选择创建策略**
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- 基于现有类型创建：指定analyst_type，提供自定义配置
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- 完全自定义：提供完整的persona定义
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- 克隆并修改：从现有分析师复制并应用覆盖
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3. **配置分析师**
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- 设置唯一agent_id
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- 定义显示名称和关注点
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- 可选：提供自定义SOUL.md内容以精确定义行为
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4. **验证创建结果**
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- 检查返回的success状态
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- 确认新分析师已加入活跃列表
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## 4) Tool call policy
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- **create_analyst**: 用于创建全新的分析师实例
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- 必须提供唯一的agent_id
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- 基于预定义类型时，analyst_type必须在可用类型列表中，或提供完整自定义配置
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- 工具调用失败时，检查agent_id是否已存在
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- **clone_analyst**: 用于基于现有分析师创建变体
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- 适用于：创建专注于特定行业的分析师（如从technical_analyst克隆crypto_technical）
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- 新实例继承源配置，应用指定的覆盖
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- **remove_analyst**: 用于移除动态创建的分析师
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- 只能移除通过本技能创建的分析师
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- 系统预定义分析师（fundamentals_analyst等）不可移除
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- **list_analyst_types**: 用于查看所有可用分析师类型
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- 返回预定义类型 + 运行时注册类型
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- **get_analyst_info**: 用于查看特定分析师的详细配置
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- **get_team_summary**: 用于查看团队整体构成
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## 5) Output schema
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### create_analyst / clone_analyst 输出
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```json
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{
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"success": true,
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"agent_id": "options_specialist_01",
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"message": "Created runtime analyst 'options_specialist_01' (technical_analyst).",
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"analyst_type": "technical_analyst"
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}
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```
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### remove_analyst 输出
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```json
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{
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||
"success": true,
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||
"agent_id": "options_specialist_01",
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||
"message": "Removed runtime analyst 'options_specialist_01'."
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||
}
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```
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### list_analyst_types 输出
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```json
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[
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{
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"type_id": "fundamentals_analyst",
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"name": "Fundamentals Analyst",
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"description": "...",
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"is_builtin": true,
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"source": "constants"
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}
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]
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```
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## 6) Failure fallback
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- **agent_id已存在**: 返回错误，提示选择新的agent_id或使用clone_analyst基于现有创建变体
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- **analyst_type未知**: 提示使用list_analyst_types查看可用类型，或提供完整的自定义persona
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- **创建失败**: 检查系统日志，可能原因包括：模型配置错误、工作空间权限问题
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- **移除失败**: 确认分析师是通过动态创建（系统预定义分析师不可移除）
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## 重要约定
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### Agent ID 命名规则
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为了使新创建的分析师能够正常工作，**agent_id 必须以 `_analyst` 结尾**。这是系统识别分析师类型并分配相应工具的关键约定。
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- ✅ **正确**: `options_specialist_analyst`, `crypto_technical_analyst`
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- ❌ **错误**: `options_specialist`, `crypto_expert`
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如果不遵循此约定，分析师将无法获得分析工具组（基本面、技术、情绪、估值等工具）。
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### 全新自定义类型 vs 基于现有类型
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**基于现有类型**（推荐用于快速创建）：
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- 使用 `analyst_type: "technical_analyst"` 等预定义类型
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- 可以覆盖 persona、SOUL.md 等配置
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- 工具组根据 `analyst_type` 自动选择
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**全新自定义类型**（用于完全自定义）：
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- 设置 `analyst_type` 为自定义标识（如 `"custom"`）或任意字符串
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- 必须提供完整的 `persona` 定义
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- 建议提供 `soul_md` 精确定义行为
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- **agent_id 必须仍然以 `_analyst` 结尾**
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## 最佳实践
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1. **命名约定**: 使用描述性agent_id，如 `industry_tech_analyst` 而非 `analyst_01`，**必须以 `_analyst` 结尾**
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2. **版本控制**: 克隆分析师时，在new_id中包含版本信息，如 `technical_v2_crypto_analyst`
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3. **文档记录**: 创建自定义分析师时，提供详细的description，便于后续理解和维护
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4. **资源管理**: 定期使用get_team_summary检查团队规模，移除不再需要的分析师
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## 示例场景
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### 场景1: 添加加密货币分析师
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```
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创建一个新的分析师，专注于加密货币技术分析：
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- agent_id: "crypto_technical_01"
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- analyst_type: "technical_analyst"
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- name: "加密货币技术分析师"
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- focus: ["链上数据分析", "DeFi协议", "加密货币技术指标"]
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```
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### 场景2: 克隆并定制
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```
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基于technical_analyst创建一个更激进的版本：
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- source_id: "technical_analyst"
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- new_id: "technical_aggressive_01"
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- name: "激进技术分析师"
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- focus_additions: ["高波动交易", "突破策略"]
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- description_override: "专注于高风险高回报的技术策略..."
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### 场景3: 创建全新自定义类型（期权专家）
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```
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创建一个完全自定义的期权分析师（注意agent_id以_analyst结尾）：
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- agent_id: "options_strategist_analyst"
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- analyst_type: "custom" # 使用非预定义类型
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- name: "期权策略分析师"
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- focus: ["期权定价", "希腊字母", "波动率曲面"]
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- soul_md: "# 角色定义\n你是期权策略专家，专注于..."
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**说明**:
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- 即使 `analyst_type` 是 "custom"（不在预定义类型中），只要提供完整的 `persona` 和 `soul_md`，系统就能创建功能完整的分析师
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- `agent_id` 必须以 `_analyst` 结尾才能获得分析工具
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- 模型使用全局默认，或通过 `model_name` 参数指定
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