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# sector-pick — 產業選股
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給一個產業或題材，推薦 5-8 隻值得研究的股票。從宏觀到個股的完整篩選。
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## 觸發方式
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使用者輸入：`sector-pick [產業名稱]`
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範例：`sector-pick AI半導體`、`sector-pick 電動車供應鏈`
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## 輸入
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- `industry`：產業名稱或題材關鍵字（可選，留空則由 AI 推薦當前最有利的產業）
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## 執行步驟
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每個步驟的 Agent 至少進行 **3 回合討論**：
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> 回合 1：初步分析 → 回合 2：自我質疑 → 回合 3：補充修正
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### Step 1: 產業偵察
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- **Agent**: `sector_scout`
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- **知識庫**: `macro_sector.md`, `quant_screening.md`
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- **任務**:
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1. 宏觀環境掃描 — 景氣循環階段、Fed 政策方向、資金流向
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2. 產業輪動判斷 — 當前階段哪些產業最有利
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3. 題材識別 — 在指定產業中找出 2-3 個具體投資題材
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4. 初步標的 — 每個題材列出 3-5 隻受惠股
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- **輸出**: `artifacts/sector-[產業]-[日期]/01-macro.md`
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### Step 2: 量化篩選
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- **Agent**: `stock_screener`
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- **知識庫**: `quant_screening.md`
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- **任務**:
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1. 基本面品質過濾 — ROE > 15%、營收成長、正現金流
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2. 技術面時機過濾 — 趨勢向上、非極端區域
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3. 籌碼面聰明錢過濾 — 機構增持、內部人買入
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4. 催化劑排序 — 依催化劑明確度排序
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- **輸出**: `artifacts/sector-[產業]-[日期]/02-screening.md`
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### Step 3: 首席分析師整合
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- **Agent**: `chief_analyst`
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- **任務**:
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1. 交叉驗證產業判斷與個股篩選結果
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2. 標註共識、分歧、待驗證項目
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3. 標註信心度（高/中/低）
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4. 產出最終推薦清單
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- **輸出**: `artifacts/sector-[產業]-[日期]/03-summary.md`
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## 最終輸出格式
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# [產業名稱] 選股報告
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日期: YYYY-MM-DD
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## 宏觀環境
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[景氣階段 + 對該產業的影響]
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## 投資題材
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1. [題材名稱] — [一句話描述]
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2. [題材名稱] — [一句話描述]
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## 推薦標的（依優先級排序）
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| # | Ticker | 公司 | 題材 | 風險 | 最近催化劑 | 一句話理由 | 信心度 |
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|---|--------|------|------|------|----------|-----------|--------|
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| 1 | | | | 🟢/🟡/🔴 | | | 高/中/低 |
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## 下一步
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- 對感興趣的標的執行 deep-dive [TICKER]
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- 確定要交易的執行 trade-plan [TICKER]
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