Privora · A股/港股/黄金/基金 多资产 量化分析 · 量化回测 · 模拟盘 · 实时告警 · 风险监控 · Python 策略 · AI Agent

SKILL.md

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name: Privora · 数据驱动投资工作流平台 for AI Agents
title: 🔬 Privora · A股/港股/黄金 量化数据后端 + Python 回测 + 模拟交易 + AI Agent 接入
version: 1.0.22
keywords:
  - A股
  - 港股
  - 量化回测
  - 模拟交易
  - 持仓监控
  - AI Agent
  - 数据后端
  - 股票
  - 告警
description: Privora · 多资产金融数据后端 for AI Agents — A股/港股/持仓/黄金统一 API + Python 策略回测 + 模拟交易 + 7×24 云端告警。Bearer Token 即接入。Hermes / Claude / GPT / OpenClaw 全兼容。
license: MIT-0
metadata:
  {
    "openclaw": {
      "emoji": "📈",
      "requires": {
        "env": ["LG_AGENT_BASE_URL", "LG_AGENT_TOKEN"]
      }
    }
  }
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# Privora · A股/港股 量化数据后端 for AI Agents (多资产数据管家 · 字段级加密 · 模拟交易)

**给你的 AI Agent 一个像私募研究员一样工作的金融数据后端。**

Hermes / Claude / GPT / OpenClaw 任何 Agent，通过一个 Bearer Token 即可访问：

- 📊 **多资产统一数据**：A 股 / 港股实时行情、分钟线、**持仓**、**黄金**——一个 API 全覆盖
- 🔔 **7×24 云端监控**：Serverless 策略托管，飞书 / 微信毫秒级预警，零服务器运维
- 🧪 **Python 策略回测**：用同一份平台数据跑回测，输出 Sharpe / 最大回撤 / 交易明细
- 🔒 **字段级加密**：持仓数据密文存储，单账户独立密钥，跨账户不可读，Agent 通过 API 拿解密明文。
- 🎯 **1-click subscribe→alert**：Agent 帮用户从"订阅 dashboard"到"配置 alert 上线"降到 1 step (2026-06-05 新增)
- 🧾 **模拟交易 (Paper Trading)**：MARKET / LIMIT 委托类型 + 调度器驱动 + 真实涨跌停 / 停牌信号，账户 + 订单 DB-level 幂等。

> **让普通人也能拥有私募级别的工作流**——不需要私募的预算，就能像私募研究员一样在同一条流水线里跑数据 + 分析 + Agent + 告警。

> 🆕 **What's New v1.0.22** (2026-06-12)：文档表述收紧——明确每类操作的副作用范围（read / idempotent write / workflow state transition / outbound webhook），避免 over-claim。详见下方[「最近更新」段](#最近更新)。

🎯 **最适合**：用 Hermes/Claude/GPT 做投资分析的散户、做量化策略想找稳定数据后端的个人开发者、希望"AI 帮我盯盘"的活跃交易者。

🌐 **产品主页**：[https://privora.cn](https://privora.cn) · 注册即拿 Token

![演示](./lg-data-demo.gif)

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## 🌟 核心亮点

### 1. 🤖 兼容所有主流通用 AI Agent
打破生态壁垒，本技能不仅专供某一平台，而是**完美兼容 Hermes、OpenClaw、Claude Code、GitHub Copilot 等所有支持外挂工具/技能的通用大模型 Agent**。只需简单配置环境变量，您的通用 AI 助手瞬间化身专业量化分析师。

### 2. 🔒 字段级加密 (Privacy First)

每个账户的持仓数据以密文形式存储在平台数据库：

- Agent 通过 API 拿到的持仓数据在传输和存储中均为密文形式，退出会话后无明文可取
- 每个账户的数据密钥独立，平台管理员账号无法跨账户读取持仓明细
- 订阅他人发布资产时，发布方看不到你的查询内容或账户信息（widget config 对订阅方 sanitize）

### 3. ⚡ Serverless 极速预警与零部署
策略云端托管运行，无需您购买第三方行情 API，无需自建服务器维护 Cron 任务，无 Token 消耗税。策略触发后，毫秒级推送到您的飞书机器人或微信 Webhook。

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## 🛠️ 能做什么

| 核心功能 | 详细说明 |
| :--- | :--- |
| **资产盈亏巡航** | 一键查询持仓明细、当日盈亏、历史收益率，数据由 privora.cn 闭环处理。 |
| **云端自动盯盘** | 设置预警条件（突破均线、涨跌幅、换手率等），触发即通知，7x24小时云端值守。 |
| **多终端实时推送** | 策略触发毫秒级推送到飞书、微信 Webhook，不错过任何交易信号。 |
| **实时深度行情** | 获取 A 股、港股实时报价及分钟线数据，为 Agent 提供精准决策依据。 |
| **Python 策略回测** ✨ | 用平台日线数据跑单股 / 多股组合回测，输出 Sharpe / 最大回撤 / 交易明细 / equity curve；结果持久化到 `process_backtest_result`，可通过 `investment.stock.backtest.list` 检索历史审计记录（平台已积累 44+ 次持久化回测）。 |
| **模拟交易 (Paper Trading)** ✨ | MARKET / LIMIT 两种委托类型，调度器驱动，模拟完整委托 → 成交 → 盈亏核算链路；账户按 `user_name` 唯一（DB-level UNIQUE），订单按 `(user_name, client_order_id)` 幂等，Agent 重复调用不重建。适合策略 6 阶段验证的最终纸面交易关卡。 |
| **用户声音收集** | 支持 Agent 代客户提交 Bug 和需求，无缝对接后台反馈系统。 |

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## 🛡️ Scope & Operator Responsibility

This skill is a Bearer Token integration into the Privora platform. Each operation category has different side-effect characteristics. Operators are responsible for scoping the token, classifying which operations the agent may call autonomously, and inserting confirmation gates for the rest:

- **Read-only** — data API, backtest result queries, list / get on processes, schedules, datasources, dashboards, marketplaces. No side effects on platform state.
- **Idempotent write** — paper-trading order placement (DB-level UNIQUE on `user_name` + `client_order_id`; repeated calls with the same key return the existing record), marketplace subscribe (`ON CONFLICT` returns existing subscription), alert config update. Safe to retry; one logical effect per unique input.
- **Workflow state transition** — `process.ingestion.execute` triggers an authored python_script run that writes a new row to `process_backtest_result`; scheduler-instance `redo / hold / resume / reset-priority` transition the trigger row state. Each call creates or changes persistent records.
- **Outbound webhook** — `schedule.job.plugin.webhook.trigger` and alert-evaluation paths send notifications to the operator-configured external endpoints (Feishu / WeChat / generic webhook). Side effects are external to Privora and not reversible from the platform side.

**Not exposed through this skill** (must be done by a human via the platform UI):
- Delete / revoke / reset operations on persistent records
- Scheduler online / offline state transitions
- Webhook plugin lifecycle changes (delete / disable)
- Admin-level account operations

The skill does not pre-classify operations as "agent-safe" — that classification depends on the operator's risk tolerance, the agent's reliability, and the use case. The recommended posture is: allow read + idempotent write autonomously, require user confirmation for workflow state transitions and outbound webhooks.

**Token recommendation**:
1. Create a dedicated Bearer Token at [privora.cn/profile/tokens](https://privora.cn/profile/tokens)
2. Grant minimum scopes for the agent's use case (`data.read`, `backtest.run`, `paper.trade`, `marketplace.subscribe`, `alert.config` as appropriate)
3. Avoid wildcard (`*`) or admin scopes
4. Set `LG_AGENT_BASE_URL=https://privora.cn` explicitly

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## 🚀 快速接入 (Quick Start)

只需三步，即可让您的 AI Agent 拥有量化能力：

### 1) 获取您的专属 Token
1. 注册并登录 [privora.cn](https://privora.cn)
2. 在侧边栏点击你的用户名 → API Token Management，或直接访问 `https://privora.cn/profile/tokens`
3. 创建一个仅包含所需 scopes 的专用 Token（建议先用只读或低权限 Token）
4. 复制您的专属 `LG_AGENT_TOKEN`

### 2) 为您的 Agent 配置环境变量
在您使用的 Agent 终端（如 Hermes、Claude Code、GitHub Copilot 或 OpenClaw）中注入以下环境变量：
```bash
export LG_AGENT_BASE_URL="https://privora.cn"
export LG_AGENT_TOKEN="***"
```
公开版仅支持以上 Bearer Token 方式，不支持 session cookie / CSRF 兼容调用。

### 3) 唤醒 Agent，开始对话
现在，您可以直接用自然语言向您的 Agent 下达指令了！

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## 💬 典型应用场景

### 场景 1：查询账户今日盈亏（个人数据，仅自己可见）
> **您：** “帮我查下今天的账户盈亏情况。”
> 
> **Agent（调用 `dataasset.data.get`）：** 
> “为您同步 privora.cn 的最新分析结果：
> 💰 **当日盈亏：** +319 元 | **累计浮动：** -19,135 元
> 📊 **持仓明细：** 
> - 中国核电：+2.06%
> - 永和股份：-32.45%
> - 中国联通：-16.25%”

### 场景 2：设定云端智能监控
> **您：** “帮我监控贵州茅台，只要突破MA20均线就通知我。”
> 
> **Agent（调用监控接口）：** 
> “✅ 已在云端成功创建监控任务：
> - **标的**：贵州茅台 (SH600519)
> - **条件**：价格突破 MA20
> - **通知**：飞书/微信推送
> *任务将在 Serverless 云端静默运行，触发时您将立刻收到推送。*”

### 场景 3：测试流程并抓取执行日志

```bash
# 触发执行（异步），记下返回的 executionId
# 自定义参数放在 body 里：key=参数名（以 - / -- 开头），value=参数值
# 后端会自动注入 `-f <procName>` —— body 里不用传 -f（传了也会被忽略）
RESP=$(scripts/lg_agent_exec.sh '{
  "skillId": "process.ingestion.execute",
  "params": {
    "pathParams": {"id": "123"},
    "body": {
      "-start_date": "20260419",
      "-end_date":   "20260420",
      "--env":       "dev"
    }
  }
}')
EXEC_ID=$(echo "$RESP" | jq -r '.executionId')

# 轮询日志，直到 completed=true
OFFSET=0
while :; do
  LOG=$(scripts/lg_agent_exec.sh "{
    \"skillId\": \"process.ingestion.execute.log.get\",
    \"params\": {
      \"pathParams\": {\"id\": \"123\", \"executionId\": \"$EXEC_ID\"},
      \"query\": {\"offset\": \"$OFFSET\"}
    }
  }")
  echo "$LOG" | jq -r '.logLines[]'
  [ "$(echo "$LOG" | jq -r '.completed')" = "true" ] && break
  OFFSET=$(echo "$LOG" | jq -r '.nextOffset')
  sleep 1
done
echo "exitCode=$(echo "$LOG" | jq -r '.exitCode')"
```

返回：`status` 由 `running` 过渡到 `completed` 或 `failed`，`exitCode` 为脚本退出码，`logLines` 为增量日志行。

### 场景 4：策略回测（双均线跑茅台）

> **您：** “用双均线（5日/20日）对茅台 SH600519 过去三年跑个回测”

在平台新建一个 `python_script` 流程节点，脚本如下（`lg_utils` 已预装）：

> 💡 **`stock_day` 回测用现成的 `run_stock_day_backtest` 就好**——它已经把列名大小写（`STOCK_NUM` / `OPEN_PRICE` / `CLOSE_PRICE`）和日期格式（`day_id` 的 `YYYYMMDD`）配好了，别再手动传 `price_columns={“open”:”open_price”,...}` 或 ISO 日期，那些是 2026-04-21 踩过的坑。

```python
from lg_utils import get_variable
from lg_utils.backtest_examples.dual_ma import DualMA
from lg_utils.backtest_examples.stock_day import run_stock_day_backtest

result = run_stock_day_backtest(
    strategy=DualMA(fast=5, slow=20),
    stock_num=”600519”,
    start=”20220101”,
    end=”20241231”,
    initial_cash=1_000_000,
    commission_bps=3, slippage_bps=1,
    benchmark_asset=”stock_day”,            # 可选：跟某只指数/股票对比
    benchmark_filter_column=”STOCK_NUM”,
    benchmark_filter_value=”000001”,
)
print(result.summary())
result.export_to_context(“maotai_ma520”)   # stdout 日志快照
result.persist(name=”maotai_ma520”)         # 持久化到 process_backtest_result 表
```

**组合回测**（共享现金池、多标的同时跑）：

```python
from lg_utils.backtest_examples.stock_day import run_stock_day_portfolio_backtest
from lg_utils.backtest_examples.dual_ma import DualMA

result = run_stock_day_portfolio_backtest(
    strategies={“600519”: DualMA(5, 20), “000001”: DualMA(10, 30)},
    stock_nums=[“600519”, “000001”],   # 决定 size='all' 结算先后
    start=”20240101”, end=”20241231”,
    initial_cash=1_000_000,
)
# result.metrics[“per_asset”] 给出每只股票的贡献度/回撤/交易数
```

任务日志里会出现：

```
=== Backtest Summary ===
asset           : stock_day
period          : 20220101 ~ 20241231  (bars=725)
total_return    : 23.1500%
sharpe          : 0.8412
max_drawdown    : 18.2300%
num_trades      : 14
win_rate        : 57.1429%
__LG_BACKTEST_RESULT__:maotai_ma520:{"metrics":...,"trades":...}
```

完整 JSON（含 `trades` / `equity_curve`）会被下游节点或监控面板消费。

### 场景 5：一键 subscribe→alert deeplink (NEW v1.0.13)

> **您：** "帮我配个告警，招商银行股价跌破 30 通知我。"

Agent 调用流程（之前 6 步深埋，2026-06-05 起 1 步）：

```bash
# 1) Agent 帮用户订阅相关 dashboard
RESP=$(scripts/lg_agent_exec.sh '{
  "skillId": "marketplace.item.subscribe",
  "params": { "pathParams": { "itemId": "dashboard-china-merchants-bank-watch" } }
}')

# 2) 从 response 拿到本租户的 cloned dashboard ID
DASH_ID=$(echo "$RESP" | jq -r '.clonedDashboardId')

# 3) 构造 1-click deeplink — Agent 把这个 URL 给用户
DEEPLINK="https://privora.cn/dashboards?selectId=${DASH_ID}&openAlerts=true"
echo "请打开此链接配置告警：${DEEPLINK}"
```

用户点链接进去，metric alert modal **自动打开**——已经对准刚订阅的 dashboard，剩下用户填阈值 + 选 webhook 渠道 finalize 就完。**user-in-the-loop 边界保留**（敏感操作仍需用户在 web 上确认），但 5 步导航 + 选 dashboard + 翻 toolbar 找 "Alerts" button 这些都省了。

这是平台活跃用户反馈最集中的需求——以前的路径是：订阅 → 跳到 dashboard 列表 → 找到目标 dashboard → 打开 toolbar → 找 "Alerts" button → （第一次还要去 `/datasources` 配 webhook，回来再继续）→ 配置 → 保存。这次更新把这条路径压到 **1 步**。

### 场景 6：模拟交易（paper trading happy path）

> **您：** "用模拟账户跑一笔 600519 的市价买单 100 股，看看现在能不能成交。"

Agent 调用：

```bash
# 1) Agent 确认 / 创建模拟账户（账户 UNIQUE on user_name，重复调用幂等）
ACCT=$(scripts/lg_agent_exec.sh '{
  "skillId": "paper.account.create",
  "params": {"body": {"initialCashCny": 1000000}}
}')

# 2) 提交 MARKET 买单（client_order_id 是幂等键 — Agent 自己生成 UUID）
ORDER_ID="$(uuidgen)"
RESP=$(scripts/lg_agent_exec.sh "{
  \"skillId\": \"paper.order.place\",
  \"params\": {\"body\": {
    \"clientOrderId\": \"$ORDER_ID\",
    \"symbol\": \"600519\",
    \"side\": \"BUY\",
    \"orderType\": \"MARKET\",
    \"quantity\": 100
  }}
}")

# 3) 查订单状态（同 clientOrderId 重试拿同一订单，不会重复下单）
scripts/lg_agent_exec.sh "{
  \"skillId\": \"paper.order.get\",
  \"params\": {\"pathParams\": {\"clientOrderId\": \"$ORDER_ID\"}}
}"
```

支持涨跌停 / 停牌 / suspended-stocks 信号、scheduler-driven 撮合。Bearer Token 必须挂 `paper.*` scope。

适合的 use case：策略上真实交易前 12 个月 paper trade 验证（per 6 阶段量化研究流水线最终关卡）。

## 技能列表

### REST 技能（`scripts/lg_agent_exec.sh` 调用）

> 当前公开版 skill 仅包含只读能力与常规非破坏性写操作。删除、终止、撤销、系统级评估、审批流等高风险/管理类操作不在该公开版 skill 范围内。
> 风险标记：🟢 low / 🟡 medium / 🔴 high。所有 `GET` 技能默认对会话用户开放；写操作需显式授予 scope。

> 📦 **Request shape**: skill 网关只读 `params` 字段下的 `pathParams` / `query` / `body`。**顶层** `pathParams` / `body` 会被静默丢弃。所有调用都必须用 envelope 形式：
> ```json
> {"skillId": "...", "params": {"pathParams": {...}, "query": {...}, "body": {...}}}
> ```
> 历史踩坑：2026-05-07 一次 backfill 因为漏写 `params:` 包裹，`-target_day_id 20260506` 没到 broker，python_script 拿到 `target_day_id=None` 跑了一轮空 SELECT。

**Update 2026-05-21**: The gateway now supports per-skill `paramAliases` for snake_case ↔ camelCase
query-param translation. `dataasset.data.get` was the first skill to opt in (filter_column /
filter_value / filter_op accepted). If a future skill exposes the same footgun, add a
`paramAliases` entry rather than relying on agents to remember the casing rule. LE incident
2026-05-21 evening (fund_day filter on 007722 silently returning unfiltered data) was the
forcing function.

### 流程 (Process / Ingestion)

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `process.ingestion.list` | GET | 列出所有流程 | 🟢 |
| `process.ingestion.get` | GET | 根据 id 获取流程详情 | 🟢 |
| `process.ingestion.execute` | POST | 异步触发流程执行（返回 executionId）。`body` 接收自定义 CLI 参数，如 `{"-start_date":"20260419","--env":"dev"}`。后端自动注入 `-f <procName>`，不要自己传 `-f`。 | 🟡 |
| `process.ingestion.execute.log.get` | GET | 按 `executionId` 拉取日志+状态，支持 `offset` 增量轮询。记录持久化在 `process_execution` 表 + 磁盘文件，重启不丢。 | 🟢 |
| `process.component.list` | GET | 列出当前团队可用的步骤组件（含 Markdown 使用说明） | 🟢 |
| `process.pipeline.build` | POST | 一次性创建完整 pipeline（节点+组件+边） | 🟡 |
| `process.pipeline.update` | PUT | **全量更新已有 pipeline**（`PUT /api/ingestions/{id}`，同形 `BuildPipelineRequest`）。`nodes` 省略=仅改名/描述，保留现有步骤；`nodes=[]` 显式清空；`nodes=[...]` 全量替换。每次 PUT 自动写一条 `dacp_meta_proc_version`，可 `/versions/{n}/restore` 回滚。legacy `team_name IS NULL` 的流程会直接 403，需先 backfill。 | 🟡 |

### 调度 (Schedule)

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `schedule.job.list` | GET | 列出调度作业 | 🟢 |
| `schedule.job.get` | GET | 获取调度作业详情 | 🟢 |
| `schedule.workgroup.list` | GET | **发现** 当前平台注册的 workgroup / namespace（从已注册 broker 聚合），是 `schedule.job.create` 两个必填字段的唯一合法来源 | 🟢 |
| `schedule.scripts.get` | GET | **发现** 平台配置的 `jobScript` 默认模板（`{dp, sh, py}`），给 `schedule.job.create` 的 `jobScript` 字段用 | 🟢 |
| `schedule.job.create` | POST | 创建调度作业（`POST /api/schedule/jobs`）。**新建后 `state="0"`**，上线操作需通过平台 UI 执行。 | 🟡 |
| `schedule.job.update` | PUT | 更新作业配置（`PUT /api/schedule/job/{jobId}`）。注意：payload 里的 `state` 字段会被**静默丢弃**，上下线状态变更需通过平台 UI 操作。 | 🟡 |
| `schedule.job.depends.list` | GET | 列出作业依赖（按 jobCode） | 🟢 |
| `schedule.job.depends.save` | POST | **全量替换**作业依赖列表（旧的先删再写） | 🟡 |
| `schedule.job.plugins.list` | GET | 列出作业绑定的插件（按 jobCode） | 🟢 |
| `schedule.job.plugins.save` | POST | **全量替换**作业插件列表（旧的先删再写） | 🟡 |
| `schedule.instance.list` | GET | 列出作业实例（一次运行=一条 trigger 行）；ops 操作所需的 `jobTriggerId` 都从这里拿 | 🟢 |
| `schedule.instance.status.get` | GET | 按 `(jobCode, batchNo)` 查单条最新状态，用于轮询 | 🟢 |
| `schedule.instance.log.get` | GET | 按 `jobTriggerId` 拉取执行日志 | 🟢 |
| `schedule.instance.redo` | POST | **重跑**失败/已完成实例（保留依赖链语义） | 🟡 |
| `schedule.instance.hold` | POST | **暂停**运行中的实例（不杀进程，可恢复） | 🟡 |
| `schedule.instance.resume` | POST | 恢复之前 hold 住的实例 | 🟡 |
| `schedule.instance.reset_priority` | POST | 调等待队列里实例的优先级（`priority` 1-9，越小越先跑） | 🟡 |
| `schedule.job.lineage` | GET | 作业的上下游依赖图（`includeAssets=true` 时附带每个节点的输出资产） | 🟢 |
| `schedule.job.by_process` | GET | 用 process 名反查 jobCode（拿到后才能调 ops skill） | 🟢 |
| `schedule.broker.list` | GET | 列当前注册的 broker（排"无人认领 workgroup"类问题时用） | 🟢 |
| `schedule.broker.latency` | GET | Broker 队列长度 + 消费速率 + 推算的等待延迟（诊断"上线但跑得慢"类问题） | 🟢 |
| `schedule.job.plugin.webhook.trigger` | POST | 手动触发作业绑定的 webhook 插件 | 🟡 |


#### 调度作业字段契约

**外部 agent 在调 `schedule.job.create` 之前，先走一遍"发现"**（这几个字段没有硬编码枚举，值取决于当前部署）：

1. `schedule.workgroup.list` → 拿到 `{workgroups, namespaces}`，从中各选一个赋给 `workgroup` / `namespace`。**传一个没人认领的 workgroup 不会报错，但没 broker 会去跑**——这是最典型的"创建完成但永远不执行"陷阱。
2. `schedule.scripts.get` → 拿到 `{dp, sh, py}`，按 `jobType` 选对应字段赋给 `jobScript`（`dp` 作业用 `dp`，`python` 作业用 `py`，`shell` 作业用 `sh`；空字符串表示该类型没有在这套部署上配好）。
3. 如需参考现有同类 job：`schedule.job.list` + `schedule.job.get` 挑一个已上线的作业 clone 一份。

**`schedule.job.create` / `schedule.job.update` 的 body**（DataflowJob 形）：

| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|:-:|---|
| `jobCode` | 后端强制 | 团队内唯一业务编码。已存在时 create 幂等返回旧 jobId。 |
| `jobLabel` | UI 强制 | 展示名 |
| `jobType` | UI 强制 | 枚举：`dp` / `datastash` / `python` / `shell` |
| `workgroup` | UI 强制 | 集群组名。**合法值来自 `schedule.workgroup.list`**，不要自己编 |
| `namespace` | UI 强制 | 命名空间。**合法值来自 `schedule.workgroup.list`** |
| `jobScript` | UI 强制 | 执行命令行。**默认模板来自 `schedule.scripts.get`**（按 jobType 取对应字段） |
| `batchType` | UI 强制 | 枚举：`monthly` / `daily` / `hourly` / `minutely` / `once` / `daemon` |
| `cronExp` | 条件 | Quartz 6 段式（秒起头），如 `0 5 15 * * ?` |
| `jobParam` | 条件 | JSON 字符串 **数组**：`"[{\"paramName\":\"-f\",\"paramVal\":\"my_proc\"}, ...]"`；`jobType=dp` 时后端按 `paramName="-f"` 自动回写 `procName` |
| `procName` | 可选 | `dp` 作业通常交给后端从 `jobParam` 反推；其他 type 可显式传 |
| `runConstraint` | 可选 | `"1"`=顺序执行（默认），`"2"`=并发执行 |
| `batchNo` / `batchOffset` / `batchStep` | 可选 | 批次计算相关 |
| `jobPriority` | 可选 | 1–9，数字越小越高（默认 5） |
| `redoNum` | 可选 | 失败重试次数 |
| `lastdtOffset` | 可选 | 最晚启动偏移（秒），0 为不宽限 |
| `maxElapsed` | 可选 | 最长运行时间（秒） |
| `jobExtCfg` | 可选 | ≤1024 字符的扩展配置 JSON |
| `tag` | 可选 | 自由标签 |
| `jobDescr` | 可选 | 描述 |
| ~~`state`~~ | — | **update 时静默丢弃**，上下线状态变更需通过平台 UI 操作 |
| 服务端自动填充 | — | `jobId`（UUID）、`state="0"`、`version=1`、`teamName` / `memberName` / `createUser`（取自会话） |

**`schedule.job.depends.save` 的 body**（JSON 数组，**全量替换**）：

```json
[
  { "dependCode": "upstream_job_code", "dependType": "10", "isDefault": "1" },
  { "dependCode": "20260424",          "dependType": "20",
    "batchCalExp": "${batchNo?calDate(-1,'d','yyyyMMdd')}" }
]
```

- `dependType="10"` — 任务依赖，`dependCode` 是**另一个 jobCode**（同团队内可见）
- `dependType="20"` — 时间/批次依赖，`dependCode` 是时间字符串，`batchCalExp` 是批次偏移表达式（`${batchNo?calDate(...)}`）
- 其他字段：`procName`、`output`、`isDefault`（`"1"` 标默认）都可选
- `dependId` 服务端生成（UUID16），不用自己传

**`schedule.job.plugins.save` 的 body**（JSON 数组，**全量替换**）：

```json
[
  {
    "pluginCode": "webhook",
    "state": "1",
    "pluginCfg": "{\"webhookDsName\":\"feishu_ds\",\"dataSourceName\":\"feishu_ds\",\"triggerStates\":[\"1\",\"-2\"]}",
    "isBlock": "0",
    "isDefault": "1"
  }
]
```

- `pluginCode` + `pluginCfg`（JSON 字符串）为必填
- `state` 为要监听的任务状态：`"1"` 成功 / `"-2"` 失败 / `"2"` 结束 / `"0"` 启动 / `"-1"` 中止（`dacp_dataflow_job_trigger.state` 的子集）
- **webhook 插件**：`pluginCfg` 里**必须**带 `webhookDsName`，否则返回 `{"success":false, "message":"Webhook plugin requires pluginCfg.webhookDsName"}`
- `jobPluginId` 服务端生成

> 典型的"从零到调度可跑"流程（外部 agent 视角）：
>
> 1. `schedule.workgroup.list` + `schedule.scripts.get` → 发现合法的 `workgroup` / `namespace` / `jobScript`
> 2. `schedule.job.create` → 拿到 `jobId`
> 3. `schedule.job.depends.save`（至少一条依赖，否则上线后不会产生 instance）
> 4. （可选）`schedule.job.plugins.save` → 绑 webhook 等插件
> 5. 通过平台 UI 上线作业（state: 0 → 1）→ 让 broker 把它纳入触发域

#### 作业运维决策手册

Ops 流程几乎总是先 `schedule.instance.list`（或 `schedule.job.by_process`→`schedule.instance.list`）拿到目标 `jobTriggerId`，再按下面这张表选动作：

| 场景 | 推荐 skill | 备注 |
|---|---|---|
| 失败了想重跑一次 | `schedule.instance.redo` | 保留依赖链；默认 `opType="3"`，带依赖重跑 |
| 运行中但想先停住等数据就绪 | `schedule.instance.hold` | 不杀进程，可 `schedule.instance.resume` 恢复 |
| 等待太久想插队 | `schedule.instance.reset_priority` | 只对"在队列等待"的实例有效 |
| 查上下游会被哪些 job 影响 | `schedule.job.lineage` | 在平台 UI 操作前先看一下上下游影响 |
| 已知 process 名找对应 jobCode | `schedule.job.by_process` | 常用于从 Process 页面反向调 ops |
| 排查"作业没有 instance" | `schedule.broker.list` → 看 workgroup 有没有 broker；`schedule.job.lineage` → 看 depend 是否还卡着 | 第二常见的"不跑"陷阱 |
| 排查"在跑但很慢 / 积压" | `schedule.broker.latency` | 看 `stalled` / 队列长度；若是 broker 瓶颈就不是 job 的问题 |
| 想看这次跑得怎么样 | `schedule.instance.status.get`（单点）或 `schedule.instance.log.get`（看日志） | 轮询建议用 status.get，日志用 log.get |


### 数据源 & 数据资产 (Datasource / Data Asset)

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `datasource.list` | GET | 列出数据源 | 🟢 |
| `datasource.get` | GET | 获取数据源详情 | 🟢 |
| `datasource.list.active` | GET | 列出活跃数据源 | 🟢 |
| `datasource.connection.test` | POST | 测试数据源连接 | 🟡 |
| `dataasset.list` | GET | 列出数据资产 | 🟢 |
| `dataasset.get` | GET | 获取资产详情 | 🟢 |
| `dataasset.schema.get` | GET | 获取资产 schema | 🟢 |
| `dataasset.data.get` | GET | 查询资产数据（盈亏、行情等） | 🟢 |

### 看板 (Dashboard)

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `dashboard.list` | GET | 列出看板 | 🟢 |
| `dashboard.get` | GET | 获取看板详情 | 🟢 |
| `dashboard.data.get` | GET | 一次拿看板所有组件的数据（支持 `maxRows`，默认 100，上限 500） | 🟢 |

### 订阅 & Marketplace

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `subscription.token.list` | GET | 列出订阅 token | 🟢 |
| `subscription.token.create` | POST | 创建订阅 token | 🟡 |
| `marketplace.item.list` | GET | 列出可订阅的看板/资产 | 🟢 |
| `marketplace.item.subscribe` | POST | 订阅市场条目 | 🟡 |
| `marketplace.item.unsubscribe` | POST | 取消订阅 | 🟡 |

### 指标告警 (Metric Alert)

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `metric.alert.list` | GET | 按 `dashboardId` 列出告警规则 | 🟢 |
| `metric.alert.get` | GET | 按 `ruleCode` 获取规则 | 🟢 |
| `metric.alert.create` | POST | 创建告警规则 | 🟡 |
| `metric.alert.update` | PUT | 更新告警规则 | 🟡 |
| `metric.alert.toggle` | PUT | 启用/停用规则 | 🟡 |
| `metric.alert.test` | POST | 仅测试（无副作用） | 🟡 |
| `metric.alert.evaluate` | POST | 执行评估并按规则触发 webhook | 🟡 |

### Webhook 插件

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `plugin.webhook.send` | POST | 通过数据源发送 webhook | 🟡 |

### 用户注册 & 反馈

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `auth.user.register` | POST | 注册新账号（`teamName` 自动生成为 `tenant_${username}`） | 🟢 |
| `feedback.submit` | POST | 提交反馈/Bug/需求 | 🟢 |
| `feedback.list` | GET | 查看历史反馈与官方回复 | 🟢 |

## Backtest API

`stock_day` 日线回测请使用 `run_stock_day_backtest`（单股）或 `run_stock_day_portfolio_backtest`（多股组合），均在 `lg_utils.backtest_examples.stock_day` 模块。完整参数说明见下方 Python 工具库表格及[场景 4 示例](#场景-4策略回测双均线跑茅台)。

结果可通过 `investment.stock.backtest.*` REST skill 检索：`list`（摘要）、`get`（全量 JSON）、`compare`（两次 metrics diff）。回测目前仅支持股票，基金/黄金 backtest 暂不支持。

### Wealth Studio（需开通 `investment_studio` 解决方案权限）

> **Phase 4 重命名说明**：skill id 前缀由 `stockstudio.*` 改为 `investment.stock.*`（同时新增 `investment.fund.*` / `investment.gold.*`）。旧 `stockstudio.*` id 通过 Express alias 表自动转发，新代码优先使用 `investment.stock.*`。

#### investment.stock.* — 股票持仓 / 交易 / 回测

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `investment.stock.portfolio.list` | GET | 查股票持仓（query 传 `asset_class=stock`）。每行附带 `recommendation` 字段：最新一条 per-stock 推荐；完整历史走 `/api/profile/portfolio-positions/recommendations?stock_num=...` | 🟢 |
| `investment.stock.portfolio.create` | POST | 新增股票持仓条目（body 含 `asset_class: "stock"`） | 🟡 |
| `investment.stock.portfolio.update` | PUT | 更新股票持仓 | 🟡 |
| `investment.stock.trading.list` | GET | 查股票交易记录（query 传 `asset_class=stock`） | 🟢 |
| `investment.stock.trading.create` | POST | 录入新股票交易（自动更新持仓；body 含 `asset_class: "stock"`） | 🟡 |
| `investment.stock.backtest.list` | GET | 列当前团队的回测结果（`lg_utils.write_backtest_result` / `BacktestResult.persist` 写入的行），支持按 `name` 过滤。**Summary 视图**——返回 `totalReturn/sharpe/maxDrawdown/...` 等数值列，不含大 JSON | 🟢 |
| `investment.stock.backtest.get` | GET | 单条回测结果详情（按 id），包含 `paramsJson/metricsJson/tradesJson/equityCurveJson` 等全量 JSON 负载 | 🟢 |
| `investment.stock.backtest.compare` | GET | 两次回测结果 metrics 逐项 diff（`totalReturn/sharpe/maxDrawdown/...`） | 🟢 |

#### investment.fund.* — 基金持仓 / 交易（回测暂不支持）

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `investment.fund.portfolio.list` | GET | 查基金持仓（query 传 `asset_class=fund`；`market` 取值 OF/ETF/LOF） | 🟢 |
| `investment.fund.portfolio.create` | POST | 新增基金持仓（body 含 `asset_class: "fund"`） | 🟡 |
| `investment.fund.portfolio.update` | PUT | 更新基金持仓 | 🟡 |
| `investment.fund.trading.list` | GET | 查基金交易记录（query 传 `asset_class=fund`） | 🟢 |
| `investment.fund.trading.create` | POST | 录入新基金交易（body 含 `asset_class: "fund"`） | 🟡 |

#### investment.gold.* — 黄金持仓 / 交易（回测暂不支持）

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `investment.gold.portfolio.list` | GET | 查黄金持仓（query 传 `asset_class=gold`；`market` 取值 SGE/BANK；`stock_num` 取值 Au99.99/Au100g/AuTD） | 🟢 |
| `investment.gold.portfolio.create` | POST | 新增黄金持仓（body 含 `asset_class: "gold"`） | 🟡 |
| `investment.gold.portfolio.update` | PUT | 更新黄金持仓 | 🟡 |
| `investment.gold.trading.list` | GET | 查黄金交易记录（query 传 `asset_class=gold`） | 🟢 |
| `investment.gold.trading.create` | POST | 录入新黄金交易（body 含 `asset_class: "gold"`） | 🟡 |

#### investment.paper.* — 模拟盘交易（Paper Trading，单户 ¥1,000,000 沙盘）

> **新 v1.1**：单户模拟盘，行情打通 `stock_day` 实时价；MARKET 同步成交，LIMIT 走每 60s 撮合 + 15:00 自动 EXPIRED；T+1、一手 100 股、A 股标准手续费全部强制。**与真金账户完全隔离**——真金交易记录走 `investment.stock.trading.*`，二者数据库行级互不影响。

| skillId | method | 功能 | 风险 |
|---|---|---|---|
| `investment.paper.account.get` | GET | 查模拟账户当前状态：现金 / 初始资金 / 累计重置次数 / 总市值。首次调用 lazy-create | 🟢 |
| `investment.paper.orders.submit` | POST | 下单：`{stock_num, market, side: BUY/SELL, order_type: MARKET/LIMIT, qty, limit_price?, client_order_id}`。`client_order_id` 必传（同 user + 同 client_order_id 幂等）。MARKET 同步返回成交价；LIMIT 返回 SUBMITTED，撮合后由 scheduler 推到 FILLED/EXPIRED | 🟡 |
| `investment.paper.orders.list` | GET | 查订单（支持 `status=` / `from=` / `to=` 过滤）；返回字段含 `status / source / filledPrice / filledQty / fees / rejectReason` 等 | 🟢 |
| `investment.paper.positions.list` | GET | 查模拟持仓（只返 `account_id LIKE 'paper-%'` 的行，不会和真金混在一起） | 🟢 |

**Scope 集（process-execution 默认）**：`paper.orders.write paper.account.read dataasset.read`。这是后端在 process 起跑时自动注入的 scope-limited 短期 Bearer。

**Scope guard 边界**：带 paper scope 的 Bearer **只能**访问 `/api/wealth/paper/**`、`/api/data-assets/**`、`/api/auth/current`、`/api/public/agent/token-introspect`；其他 namespace（如 `/api/trading-records` 真金路径）一律 403 `scope_insufficient`。如需在自己的 PAT 上启用 paper 调用，去 个人设置 → Token 管理 创建一个带这套 scope 的长期 PAT。

**典型用法（在 Process Python 节点里跑量化策略）**：

```python
import lg
ctx = lg.context()
quote = lg.dataasset.query("stock_day", filters={"stock_num": "600000.SH", "limit": 1})
positions = {p["stock_num"] for p in lg.paper.get_positions()}

if quote[0]["close"] < 9.50 and "600000.SH" not in positions:
    lg.paper.submit_order(
        symbol="600000.SH", market="SH", side="BUY", qty=100, order_type="MARKET",
        client_order_id=f"{ctx.execution_id}-pufa-entry",  # 用 execution_id 做幂等键
    )
```

资源市场已上线 starter_paper_trade_strategy 模板，「免费接入」一键复制到你的 tenant 即可改写。

**回测模式（Ship 5-H，同一份脚本两种跑法）**：在 Process 执行环境上额外设置 `LG_PAPER_MODE=backtest` + `LG_PAPER_BACKTEST_FROM=YYYY-MM-DD` + `LG_PAPER_BACKTEST_TO=YYYY-MM-DD`，**同一脚本不改一行代码**即对历史 `stock_day` 回放。此模式下：

- **不发 HTTP** —— `submit_order` 等调用走 `lg_utils.paper_sim` 进程内模拟器；后端 `/api/wealth/paper/**` 不会收到任何请求；`paper_order` 表不会写入新行。`PaperScopeGuard` / `process_execution_secret` / `__LG_PAPER_TOKEN__` 全部不被消耗（token 若存在则 DEBUG 日志一行后忽略）。
- **规则完全一致** —— Java 后端 `FeeCalculator` / `PriceLimitValidator` / `PaperOrderService` (T+1 + 一手) 为规则正本；Python 模拟器有 fixture 平价测试 (`paper_sim_fixtures.yml` + `PaperSimRuleParityTest`) 守护，任何规则方法 PR 必须同步重新生成 fixture + 更新 Python，否则 CI 红。
- **不消费 scope** —— 因为根本不发出 HTTP，所以 `paper.orders.write` 等 scope 在 backtest 模式下完全用不到；agent / PAT / process-execution token 的 scope 集合不需要任何调整。
- **持久化** —— 脚本末尾**必须显式调** `lg.paper.persist_backtest(name=...)`（无 `atexit` 隐式持久化；防止脚本异常中断时写入「半拉子结果」造成数据污染）。结果写入 `process_backtest_result`，UI 走 `/profile/backtest-results`。
- **suspension 不查** —— `dacp_suspended_stocks` 是前向运维表，回测刻意不查；这是文档化的 KNOWN_DIVERGENCE，不是 bug。

资源市场已上线 `starter_paper_trade_strategy_backtest` 模板。设计文档：`docs/plans/2026-06-11-paper-trading-ship-5-h.md`（LA-APPROVED v3）。

> 技能源在 `app.js` 的 `SKILL_CATALOG`，运行时可通过 `GET /agent/skills` 查询**当前 token 实际可用**的列表（会过滤 scope）。

### Python 工具库 `lg_utils`（在平台 `python_script` 流程节点里 `import` 使用）

平台的 `python_script` 执行器会自动把 `lg_utils` 注入到用户脚本的 `PYTHONPATH`，无需安装。

| 模块 / 函数 | 功能 |
|---|---|
| `lg_utils.get_variable(key, default)` / `lg_utils.get_variables()` | 读取流程上下文变量（由前端/调度器传入；`get_variables()` 返回全集 dict） |
| **`lg_utils.put_variable(key, value)`** ✨ NEW | 把变量回写到当前 session 的 JobPool，下游 step 的 `${key}` 替换能解析到。`value` 必须 JSON-serializable，单个值 ≤ 64 KB。`key` 不能以 `_lg_` 开头（保留给系统）。同 step 内多次调用累积；用于把 Python 脚本计算出的字符串/数字/小型 dict 传给后续 step（webhook messageTemplate / SQL where 子句等） |
| `lg_utils.get_context()` | 当前团队快照：`assets / datasources / dashboards / processes` |
| `lg_utils.get_asset_data(asset_identifier, page, size, order_by, filter_column, filter_value, filter_operator=None)` | 分页拉团队有权限的资产数据；返回 `{success, data, totalElements, totalPages, ...}`。`filter_value` 支持 list/tuple → IN 查询；`filter_operator` 支持 `eq / ne / in / not_in / like / gt / gte / lt / lte / contains`，默认 `contains` |
| `lg_utils.get_portfolio_positions(stock_num=None, page=1, size=500)` | 当前团队持仓（每行附带最新的一条 per-stock 推荐 `recommendation`，由内部 API 按 update_time 取最近） |
| **`lg_utils.get_trading_records(account_id=None, market=None, stock_num=None, trade_type=None, page=1, size=50)`** ✨ NEW | 拉团队的交易记录（分页 dict，字段 Jackson camelCase 如 `tradeDate / stockNum / tradeType`） |
| `lg_utils.write_recommendations(items, process_id=None, execution_id=None)` | Python 脚本把 per-stock 推荐（`action/priority/add1/add2/reduce1/reduce2/noMoreAdd/market`）**追加** 到 `process_stock_recommendation`（历史保留，不 upsert）；前端持仓页"推荐"按时间倒序展示历史 |
| `lg_utils.get_connection(ds_name)` / `get_db_config(ds_name)` | 按团队数据源名取 JDBC 连接 |
| **`lg_utils.backtest(strategy, asset, ...)`** | **单资产回测引擎**：long-only、整数股；输出 Sharpe / Sortino / MaxDD / 胜率 / profit_factor / 交易明细 / equity_curve / 年度拆分；可选 `benchmark_asset=` 对比并输出 alpha/beta；可选 `persist=True` 持久化到 `process_backtest_result` 表 |
| **`lg_utils.backtest_portfolio(strategies, assets, ...)`** ✨ NEW | **组合回测**：多标的共享现金池；额外输出 `per_asset` 贡献度/回撤；同样支持 benchmark / persist |
| **`lg_utils.write_backtest_result(result, name=...)`** ✨ NEW | 把 `BacktestResult` 持久化到 `process_backtest_result` 表（append-only，按团队隔离）。`BacktestResult.persist(name=...)` 是同义糖 |
| `lg_utils.log` 子模块 (`from lg_utils.log import info, warn, error`) | 标准化日志 helper：`info` → stdout，`warn` / `error` → stderr，自动加 `[INFO]/[WARN]/[ERROR]` 前缀。注意是子模块，不在 `lg_utils.__all__` 里，必须按子模块路径 import |
| `lg_utils.backtest_examples.dual_ma.DualMA` | 内置双均线参考策略 |
| `lg_utils.backtest_examples.stock_day.run_stock_day_backtest` | 针对平台 `stock_day` 日线表（`OPEN_PRICE/CLOSE_PRICE/day_id/STOCK_NUM`）的单股快捷封装 |
| `lg_utils.backtest_examples.stock_day.run_stock_day_portfolio_backtest` ✨ NEW | 多只股票组合的快捷封装 |

## 环境要求

### 必需

- `LG_AGENT_BASE_URL` - 平台地址（默认 `https://privora.cn`）
- `LG_AGENT_TOKEN` - Bearer Token（公开版唯一认证方式；建议使用最小权限、专用 Token）

## Security Notes

- 公开版 skill 仅支持 Bearer Token 模式，不接受会话 Cookie / CSRF。
- 首次安装建议使用测试账号或低权限 Token 验证读取类能力。
- 当前公开版 skill 仅面向只读与常规非破坏性写操作；删除、终止、审批与其他管理类能力应通过单独的 admin 工具或人工流程处理。
- 写操作应只授予明确需要的 scopes。
- 不要在脚本里硬编码 Token 凭据。

## 注意事项

- 公开版 skill 不包含删除、终止、撤销、审批等高风险管理操作。
- 公开版 helper scripts 只支持 Token 调用，不支持 session/cookie 兼容模式。
- `idempotencyKey` 用于幂等控制，写操作请保持稳定。
- Token 从平台获取，不要硬编码在脚本中。

---

## 最近更新

### v1.0.21 (2026-06-12)

- 🔍 Display title expansion — adds 3 more 0-competitor empty-market terms to title: 量化分析 / 多资产 / 风险监控. Cumulative #1 唯一 long-tail wins after this release: 9 queries.

### v1.0.20 (2026-06-12)

- 🔍 Display title expansion — adds "模拟盘 + 实时告警" to surface the paper-trading and alert capabilities in clawhub search (both query terms were 0-competitor empty markets pre-v1.0.20).

### v1.0.19 (2026-06-12)

- 🔍 Display title experiment — pass `--name` on publish to test if the CLI flag can set a Chinese-keyword-rich display title (auto-generated slug-based titles miss Chinese query intent like "A股 / 量化回测" / "Python 策略").
- No content change vs v1.0.18.

### v1.0.22 (2026-06-12)

- 📝 Documentation language tightened — replaced absolute "agent-safe" framing with precise per-category descriptions (read, idempotent write, workflow state transition, outbound webhook). Operators should configure least-privilege tokens and apply their own confirmation gates for state-changing operations.

### v1.0.18 (2026-06-12)

- 📝 Documented operation surface refined — read, idempotent write (subscribe / portfolio entries / token rotation), workflow state transition (redo / hold / resume / reset-priority), and outbound webhook trigger. Operators should evaluate risk per category and scope tokens accordingly.

### v1.0.17 (2026-06-12)

- 📝 Scope & Operator Responsibility section added — token recommendation + per-category side-effect description.
- No new capabilities. No API surface change.

### v1.0.16 (2026-06-12)

- 🔍 文档元数据补全 — 加 `title:` + `keywords:` frontmatter 字段，提升 clawhub vector search 对中文量化 / 股票 / A股 / 港股 / 回测关键词的命中率。功能无变化（v1.0.15 已 ship 模拟交易 + 回测升级）。

### v1.0.15 (2026-06-12)

- 🧾 **模拟交易 (Paper Trading)** ✨ — MARKET / LIMIT 委托 + scheduler-driven 撮合 + 真实涨跌停 / 停牌信号；账户 UNIQUE on user_name，订单按 client_order_id 幂等。适合策略 12 月 paper trade 验证。
- 📊 **策略回测**升级 — 平台已积累 44+ 次持久化回测，可通过 `investment.stock.backtest.list` 检索历史审计记录；新增 `lg_utils.backtest_examples.stock_day.run_stock_day_portfolio_backtest` 多股组合回测。
- 📝 description + 文档清理 — 移除外链 + 简化加密叙事 + 强化产品能力描述，跟最新平台状态对齐。

### v1.0.14 (2026-06-10)

- 📝 Description 重排：把"字段级加密 GA"前置到前 100 字，Hermes / clawhub 列表视图能立刻看到核心差异化。功能本身无变化（v1.0.13 已 ship）。

### v1.0.13 (2026-06-05)

两件 headline 更新：

- 🔒 **字段级加密 GA** — 持仓量、成本价、交易价格等字段密文化存储，per-account 密钥隔离 (Ship 5, 2026-06-04)。
- 🎯 **1-click subscribe→alert deeplink** — `marketplace.item.subscribe` 对 `dashboard-*` item 现在返回 `clonedDashboardId`。Agent 用这个 ID 构造 `/dashboards?selectId=<id>&openAlerts=true`，把用户从订阅一步带到 alert 配置 modal。详见上方[场景 5](#场景-5一键-subscribealert-deeplink-new-v1013)。

> 📌 环境变更：平台主域名 `lg-data.cc → privora.cn`，`LG_AGENT_BASE_URL` 默认值已更新。旧域名仍重定向工作，无需立即修改你的环境变量。

### v1.0.12 (2026-05-24)

- 多资产数据 + Python 策略回测能力 + 监控告警 webhook plugin 模板（飞书 / 微信 / 任意 HTTP 端点）。
- 60+ REST skills 跨 Process / Schedule / Datasource / Dashboard / Marketplace / MetricAlert / Webhook plugins / Investment studio。

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**量化回测 / 模拟交易 / 告警仅需此三项能力？**请见窄范围版：[privora-cn-quant](https://clawhub.ai/guangfuwu/privora-cn-quant)（无管理操作）。

**产品主页：** [https://privora.cn](https://privora.cn)