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Python
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"""Prompt templates for natural language outputs."""
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from __future__ import annotations
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from typing import Dict, TYPE_CHECKING
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if TYPE_CHECKING: # pragma: no cover
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from app.utils.config import DepartmentSettings
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from app.agents.departments import DepartmentContext
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def plan_prompt(data: Dict) -> str:
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"""Build a concise instruction prompt for the LLM."""
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_ = data
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return "你是一个投资助理，请根据提供的数据给出三条要点和两条风险提示。"
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def department_prompt(
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settings: "DepartmentSettings",
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context: "DepartmentContext",
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supplements: str = "",
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) -> str:
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"""Compose a structured prompt for department-level LLM ensemble."""
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feature_lines = "\n".join(
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f"- {key}: {value}" for key, value in sorted(context.features.items())
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)
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market_lines = "\n".join(
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f"- {key}: {value}" for key, value in sorted(context.market_snapshot.items())
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)
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scope_lines = "\n".join(f"- {item}" for item in settings.data_scope)
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role_description = settings.description.strip()
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role_instruction = settings.prompt.strip()
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supplement_block = supplements.strip()
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instructions = f"""
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部门名称：{settings.title}
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股票代码：{context.ts_code}
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交易日：{context.trade_date}
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角色说明：{role_description or '未配置，默认沿用部门名称所代表的研究职责。'}
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职责指令：{role_instruction or '在保持部门风格的前提下，结合可用数据做出审慎判断。'}
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【可用数据范围】
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{scope_lines or '- 使用系统提供的全部上下文，必要时指出仍需的额外数据。'}
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【核心特征】
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{feature_lines or '- (无)'}
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【市场背景】
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{market_lines or '- (无)'}
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【追加数据】
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{supplement_block or '- 当前无追加数据'}
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请基于以上数据给出该部门对当前股票的操作建议。输出必须是 JSON，字段如下：
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{{
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"action": "BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD",
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"confidence": 0-1 之间的小数，表示信心，
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"summary": "一句话概括理由",
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"signals": ["详细要点", "..."],
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"risks": ["风险点", "..."]
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}}
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如需额外数据，请调用工具 `fetch_data`，仅支持请求 `daily` 或 `daily_basic` 表；在参数中填写 `tables` 数组，元素包含 `name`（表名）与可选的 `window`（向前回溯的条数，默认 1）及 `trade_date`（YYYYMMDD，默认本次交易日）。
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工具返回的数据会在后续消息中提供，请在获取所有必要信息后再给出最终 JSON 答复。
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请严格返回单个 JSON 对象，不要添加额外文本。
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"""
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return instructions.strip()
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