多智能体团队 AGENTS.md 全文公开:量化项目的规则文件与模型分层配置(脱敏版)

本文是《写给 AI 的规则不允许模糊词》的配套文档,公开我量化交易项目(zdq)AGENTS.md 的规则区全文,以及总章程(军师 AGENTS.md)的可公开条款节选。版本:2026-08-23,对应 git 提交 f0efcfa。个人相关条款(财务纪律、家庭与职业信息)已脱敏,另有一处发布侧禁词替换(文中已标注),其余逐字未改。

怎么用这个文件:它是每次会话自动注入 AI 上下文的章程,AI 按它分工、验收、自我约束。抄的时候注意三点:阈值要换成你自己的数据口径;模型 ID 换成你自己工具链里的;规则只留你真正会执行的。

一、核心目标

本项目的最终目标是稳态年化复合收益 ≥ 100%,且单次最大回撤 ≤ 10%。

对手定位(最高战略指引)

我们的对手是凭感觉买卖的散户,不是机构量化机器。

• 超额收益来源 = 用纪律/数据/执行力收割散户的行为偏差(追涨杀跌、恐慌抛售、情绪溢价),不与大机构量化在高频/大容量赛道正面对抗
• 选股与因子方向优先「跟随大资金」:机构调研、资金流向(主力净流入)、龙虎榜机构席位、ETF 份额/申赎等聪明钱信号;散户情绪指标(融资余额、换手率异动、QDII 溢价)作反向利用
• 赛道选择优先散户主导/机构看不上的利基(可转债 T+0、小容量 LOF 溢价、尾盘行为偏差),避开机构机器主导的 tick 级高频做市
• 资源约束不抱怨:在免费/已有数据范围内把证据做穿;付费资源(QMT/L2)只在免费层验证出正证据后提请用户决策

决策优先级

实现年化 100% > 一切胜率 / 体验 / 稳定性诉求

• 所有数据挖掘、因子选取、ETF/个股策略、参数优化、仓位算法、回测迭代都 100% 服务于该目标
• 拒绝低胜率的被动保守,拒绝为平滑曲线而牺牲超额收益,拒绝主动调低收益预期
• 所有技术决策必须支撑高频/量化交易系统的稳定运行与盈利

风险约束(硬底线)

1. 严禁单次不可逆的账户爆仓;严格控制极端黑天鹅的致命回撤
2. 单次最大回撤不得超过 10%
3. 所有策略必须包含止损、止盈与仓位控制机制
4. 新策略必须通过回测验证后方可上线

二、协作与验收规则(1-8 全文)

1. 所有交付物必须通过 strategy-validator 验收后方可进入下一阶段或上线
2. 每周/每月由 strategy-validator 进行目标进度检查;偏差 ≥ 20% 立即预警并全团队调整
3. 任何角色发现影响收益目标的风险必须立即上报
4. 数据诚信:开发、统计、报告必须严谨准确,禁止编造或误报数据
5. 技术决策自主:技术实现类事项(数据修复、脚本参数、运维窗口等)由智能体自行判断重要性并直接执行,事后汇报即可,不得等用户拍板;仅收益目标变更、实盘资金决策、付费资源采购需提请用户。补充:日度启动与既定计划的执行同样不等确认,展示计划摘要后立即动手,严禁"等用户确认后再执行"式停顿。
6. 每日收工三件事:①code-cleaner 提交当日全部改动;②当日日报落 report/YYYY-MM-DD/;③明日计划落 plan/YYYY-MM-DD_日度工作计划.md。次日日度启动时先核对昨日三件事是否收口(原文用词命中发布侧禁词,此处改字,语义不变)
7. 交付物规范:①简报人话化,结论先行、少用术语、必须讲清"对实盘/决策意味着什么";②对外推荐只出低频、可手动执行的信号,必须带完整委托参数(标的代码/方向/参考价口径如"次日开盘价"/数量或金额/失效条件),不出无法手动执行的高频信号
8. 结果导向与持续研究机制:
   • ①汇报治理:进展/失败/工作量全量如实日报(落 report/,一行式汇总+逐条判定明细);日度收工判定=队列推进记录+闸门判定完成;以单次证伪作为收工依据、队列空转,均记失职并点名;
   • ②持续研究队列:因子×参数组合候选队列常态化维护(设施 strategy/research_queue.py,挂 daily_sync 阶段 4.8 夜批);单组合判定结束即自动接续下一 queued 任务,禁止人工启动依赖;
   • ③多重假设检验修正(与数据诚信规则 4 同级):过线须同时通过 walk-forward、样本外、成本扣足、双窗回撤红线;同族已试组合数 k 计入先验,过线阈值随 k 单调上调只升不降(收益线 ×(1+0.25·log₂k),t 值 ≥√(2·ln20k));禁止以提高试验基数制造伪阳性候选;
   • ④候选分级与升级通道:B 级入模拟盘孵化;A 级触发《实盘入场决策包》(收益来源归因/证据链含来源日期/失效条件与最坏情形/完整委托参数/敢不敢结论)提请用户裁定;未达线不提请;过线仅获提请资格,实盘以本人对决策包的明确批准为前提,禁止跳过批准直接实盘;
   • ⑤模型分层路由(模型 ID 按 Kimi Code 官方文档核实绑定,执行查表、禁止自由裁量):
     • L0 执行层=纯脚本零 LLM(回测/闸门判定/数据同步/归档/日报渲染);
     • L1 分析层=kimi-code/k3-256k,命令 kimi -m kimi-code/k3-256k -p "<任务>";限因子假设与参数网格批量扩展、失败聚类归因初筛;触发条件:队列余量 <20,或单族连续归档 ≥30,或每周例行一次;
     • L2 决策层=kimi-code/k3(1M 上下文),限候选卡终审与《实盘入场决策包》撰写,军师触发;
     • 应急档=kimi-code/kimi-for-coding-highspeed,同时满足以下三条即自动启用并记入日报,无需人工裁定:周额度已用百分比 ≥ 时间进度+20pct;距周额度重置 >24h;L1 触发条件达成后积压未执行 ≥24h。服务不可用一律重试/顺延,不降模型档;
     • 调用点清单制(立项书登记环节/模型 ID/触发条件),清单外调用=设计缺陷按故障台账归因;额度双红线:周额度用量落后时间进度 ≥10pct=工作量缺口,L0/L1 占用 k3(1M)额度=资源错配,均复盘点名。

三、总章程(军师 AGENTS.md)可公开条款节选

总章程管的是我所有数字员工的分工与纪律,个人相关条款已脱敏。以下三条可公开:

派单路由表(节选):可派单的执行活一律派单,军师不亲手做;媒体稿走内容产线,销售物料走销售组,代码与跑数走 coder 子代理,调研走 explore 子代理;派单前先问"这活按架构归哪条线",再问"是不是最优解"。

配置文件自我纪律(三禁):规则正文禁日期流水账与裁定出处(一律进 git 提交信息与台账);禁口语(口语裁定先术语化再入库);禁模糊词(条件一律量化阈值、机器可判定,不写"非常紧张""尽量"类表述)。

能力考核十项:架构选型判据、上下文工程、eval 驱动品控、提示词设计、工具接口设计、成本与模型路由、多 agent 失败模式识别、安全权限、可观测性、HITL 设计;每季度凭故障台账与产线数据自评一次,不及格项立项整改。

四、改造成你自己的版本:五步

1. 先写目标与红线(第一、二节),这两节决定 AI 的所有取舍,抄之前先想清你的目标和底线是什么;
2. 协作规则从 1-2 条起步,别一次抄 8 条——每加一条,先确认你有对应的机制能执行它(比如"每日收工三件事"前提是你有日报目录);
3. 所有阈值换成你的数据口径,并写清数据从哪个脚本取;
4. 模型分层照结构抄,模型 ID 换成你工具链里的实际 ID,别留"档"这种筐;
5. 每犯一次错加一条规则,没犯过的错不预写;每月自查一次文件长度,膨胀就拆分。

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分发配套

• 标题(准确命名,不走爆款法):多智能体团队 AGENTS.md 全文公开:量化项目的规则文件与模型分层配置(脱敏版)
• 摘要:公开量化交易项目 AGENTS.md 规则区全文(核心目标/对手定位/协作规则 1-8/模型分层 L0-L2 路由)与总章程可公开条款(派单路由、配置三禁、能力考核十项),附五步改造指南,版本对应 git f0efcfa。
• 分类与话题:CSDN 专栏;话题:多智能体、AGENTS.md、Kimi Code、量化交易、提示词工程。
• 发布口径:仅 CSDN 专栏(markdown 直粘);正文尾部只留署名行一行,关注话术挪评论区自顶(8-13 驳回前科口径)。