quantskills/skill-factor-review

Overview

不是单因子评价，而是**：扫描实验日志 + 因子卡，输出三层报告（量化盘点 + 结构分析 + 研究建议），回答"已经做了什么、最优在哪、下一步该挖什么"。 role: skill output: 3-layer review report paradigm: library-level review skill-factor-review 是 PandaAI Quant Skills 提供的**。跑了 N 轮迭代之后到了"停下来想想"的时候，本 Skill 把因子库 + 实验日志做一次系统性复盘，给出可执行的下一步研究建议。 - 不知道从哪里继续挖（盲目加新因子） - 因子库已经有 30% 同质化但没人察觉 - 边际收益已递减到 +0.002/轮 但还在硬挖 - 想做阶段验收但没有可比数据 - 想写研究报告但没有结构化输出 1. — 接受率 / CRASH 率 / 分数轨迹 / 提分动力学 2. — 因子族分布 / 相关性矩阵 / 最优路径回溯 3. — 3~5 个具体假设（含 op_type + 理由 + 预期 score）+ 风险预警 - 实验日志：runs.jsonl / experiments.jsonl / git log（哪种都行） - 因子库索引：INDEX.md / models/registry.json - 因子卡：每个因子有 card.json 含 score、metrics - best 标记：best.json 或当前 alpha.py ：≥ 30 轮实验、≥ 10 因子才有复盘价值。少于此量级直接看 runner status，不要复盘。 把 skill-factor-review/ 放到 Agent 的 skill 目录下。触发词命中（"复盘因子库 / 看看跑过哪些 / 下一步挖什么 / 阶段验收"）时自动加载。

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