当前版本：v0.8.7（Release Notes）
拟 IPO 标的事前调研推演引擎。以 Pre-IPO 投资人、上市后买方、舆论三方视角的推演为分析引擎，在标的发行/上市之前交付内核风险清单与发行定价备忘录（附督导期监控表）；以算法卡 + 盲测体系为校准引擎——所有预测规则冻结成显式算法卡，经回放/活体盲测与实际结果比对、按规则粒度过账后进化，已证伪的规律公开归档。决策标准符合投资人与股票市场第一性：风险按"已定价/未定价"分层，估值用隐含假设反推而非目标价预测，概率论断按语义分型受检（A 描述统计 / B 基准外推 / C 主观预测 / D 隐含反推）。
- 事前预测是唯一核心价值：价值在标的发行/上市之前的调研推演；已经发生的事再观测没有决策价值——天气预报不能在下雨后才修正观测数据
- 禁止逐案例持续追踪：个案事后跟进样本偏差过大；case-library 仅作引擎回归测试基准（RED-GREEN）
- 队列级数据回流：方法论校准依赖全量 cohort 统计（科创板 n=98 回测底座），而非单一企业的事后表现
- 规律必须经盲测取证：样本内总结的"精炼规律"不得直接成为设计底稿——冻结成算法卡 → 盲测比对 → 差距分析 → 进化或证伪
- 督导期监控为附属能力：monitoring-run 保留可用，暂缓投入
覆盖从行业定位到发行定价的四个推演节点：
| 节点 | 技能 | 分析范围 |
|---|---|---|
| 入口路由 | ipo-router |
项目状态评估 → 路径匹配 → 生成分析计划单 |
| 行业/业务定位 | industry-scanner |
赛道天花板、竞争格局、政策环境、"硬科技"属性 |
| 技术/知识产权 | tech-scanner |
核心技术先进性、IP 完整性、研发投入质量、技术依赖 |
| 财务合规 | finance-scanner |
收入确认质量、关联交易、现金流、财务内在一致性 |
| 定价/发行 | pricing-scanner |
可比估值、定价合理性、破发风险、估值故事可信度 |
每个节点由三个外部角色（Pre-IPO 投资人、上市后买方、舆论媒体）并行分析，各自按独立认知立场搜索、解读、输出风险条目，最终汇聚为决策支持报告（三产物 + 预测与验证计划）。
| 路径 | 触发场景 | 执行节点 |
|---|---|---|
| full-chain | 首次全链路推演、尽调完成 | industry → tech → finance → pricing |
| pricing-focused | 临近发行窗口、估值讨论 | industry → pricing |
| targeted-update | 新数据到达、局部信息更新 | 用户指定节点 |
| quick-scan | 初步项目筛选、快速评估 | industry + tech（并行） |
| monitoring-run（附属，暂缓投入） | 督导期信号检查 | monitor-runner 信号比对（非分析节点） |
npx github:tywinlu1988/GateKeepergit clone https://github.com/tywinlu1988/GateKeeper.git
cd GateKeeper然后在 Claude Code 中打开该目录，.claude/skills/ 下的所有技能将自动被发现和加载。描述你的 Pre-IPO 项目情况即可开始：
> 帮我评估一下某科技公司，计划明年申报科创板，目前刚完成股改
预测规则以算法卡形式显式冻结（references/prediction-algorithm/，当前 v0.5），每条规则标注证据等级；冻结后只可经"盲测差距分析 → 用户拍板"进化：
- 回放盲测：对已上市公司设信息截止日，subagent 信息屏障执行算法卡，与实际结果比对——五批 15 案全留痕（
knowledge/backtest/，只增不改） - 活体盲测：现行推演的 S5 预测（智元 18C 首批 7 条，全部窗口在未来）
- 按规则粒度过账：不报"总体准不准"——每条规则独立记技巧分（vs regime 基准率），C 级假设规则一审定生死
- 判定端：S6 resolution_record + 事件驱动判定 + 月度 resolution-sweep（全 cohort 批量回填，非个案追踪）
当前实证战报：
| 指标 | 战绩 |
|---|---|
| R1 regime 判定（热/非热二分） | 15/15（含 regime 切换点） |
| 热 regime 首日幅度带 | 4/4（边界规则机械适用） |
| V13 条件基准制（PE 分档破发率） | 六胜零负五平（修复验证 -0.23 → +0.92） |
| V17 幅度锚 min(12月, 3月) | 修复验证成功（偏差 83pp → 12pp） |
| 已证伪归档 | R4 反向指标（三案净效应≈0）、V15 近3月锚（3/3 高估）、V10 行业修正（0 胜 2 负） |
- S5 预测记录：每次推演强制产出三类可检验预测——P1 首日方向（regime 分条件：基准率退化 → 幅度带 / 未退化 → 三分类）/ P2 回归方向（判定参照分 regime：热 → 首日收盘，非热 → 发行价）/ P3 风险兑现；每条含点估计、基准锚、偏离理由、判定规则、验证窗口，在结果出来之前锁定，predictions.yaml 只增不改
- 概率语义分型（G5）：A 描述性统计（四要件）/ B 基准率外推（参照类+可交换性+regime 降置信）/ C 主观判断预测（数值仅限 S5，正文禁止，产物引用只许"ID+三档"）/ D 隐含反推；三档速记数值锚 低 5-20% / 中 20-50% / 高 50-80%
科创板 2023-2026 全样本（n=98，热组 25 / 冷组 73）八大发现：regime 主变量（破发行率冷 40% / 热 4%）、首日与发行 PE 无关（跨 regime corr≈0）、首日涨幅反向指标、热 regime 破发行价无区分度、贱卖中位 3.74x、P1 退化阈值（<5%/>95%）验证、PE 分档条件基准率（60-100x 危险区 27%/55%）、窗口口径重估（59% vs 时点 48%——"瞬时跌破后修复"形态）
- 内核风险清单：≤15 条顶格风险（critical/unpriced/共识优先），每条含应对动作/责任/时限 + 反面论证 + 问询策略
- 发行定价备忘录：可比估值（双来源可复算）+ 隐含假设反推 + 流通结构 + 破发风险面 + 贱卖风险面（极端 regime 下压价发行的机会成本）+ 情绪位置 + 情景赔率
- 督导期监控表：信号×阈值×责任人×检查周期×触发动作
- final-report.html 主交付物：四区块自包含 HTML（三产物 + 预测与验证计划按验证时点分类）；G8 强制交付目录组织（根目录仅 4 个可读文件，过程文件入 artifacts/）
- Step 0 时间锚定 + data_as_of 必填 + G7 时效门禁（市场类 ≤6 月/财务类 ≤18 月）+ D4 降级 + 回灌按数值逐字扫描
- 市场环境基准快照（pricing 8 项必查）；首日破发 vs 估值回归二分框架
- search_log 必填 + 制品-日志对账 + 数字追溯链（source_ref / [UNLOGGED]）；一手披露必查（deep 每角色 ≥1 次）
- 基准库兜底（先搜后查库，顺序可审计）
- 12 条非协商条款（含 N11 时效锚定、N12 规则文件只读）/ 12 道质量门禁（G1-G9）/ 4 条降级策略（D0-D4）
- 9 条传染通道（C1-C9）定性化定级；信号优先级 T1>T2>T3
- 机制准入门槛：新机制必须对应真实观察到的失败，且新增一处须提议退役一处
monitoring-run 路径 + monitor-runner 技能：信号比对三态判定（触发/未触发/数据不足），"阈值 vs 最新值"显式比较（G9）。机制保留可用，暂缓投入。
- 冒烟测试 61/61 全通过（九场景，含可评分预测机制首测），记录见
docs/smoke-test-log.md - 回放盲测五批 15 案：算法卡 v0.1→v0.5 每代均有盲测判决书（
knowledge/backtest/） - 回归基准：频准激光初版三处事实漂移 = RED，人工修正版 = GREEN，时效机制改动须重跑验证
- 发布前一致性自检：
python scripts/check-consistency.py——C1 版本统一 / C2 计数引用 / C3 单一事实源 / C4 交叉引用 / C5 模板标记，每项检查对应一次真实事故
├── AGENTS.md # 全局编排、技能索引、非协商条款、定位原则
├── CHANGELOG.md # 版本演进史（v0.1.0 - 今）
├── .claude/skills/ # 技能执行层
│ ├── ipo-router/SKILL.md
│ ├── industry-scanner/SKILL.md
│ ├── tech-scanner/SKILL.md
│ ├── finance-scanner/SKILL.md
│ ├── pricing-scanner/SKILL.md
│ └── monitor-runner/SKILL.md # 督导期信号监控（v0.6.0，附属能力）
├── references/ # 知识/规则层
│ ├── analysis-registry.md # 分析路径注册表（5 路径）
│ ├── artifact-schemas.md # 制品 Schema（S1-S6）
│ ├── prediction-algorithm/ # 首发推断算法卡（冻结版本 v0.1-v0.5）
│ ├── validation-protocol.md # 校验协议（判定/盲测/差距分析）
│ ├── contagion-matrix.md # 跨维度传染矩阵（C1-C9）
│ ├── signal-watchlist.md # 前瞻信号监测框架
│ ├── roles/ # 三角色定义
│ ├── guardrails/ # 非协商条款（N1-N12）、质量门禁（G1-G9）、降级策略（D0-D4）
│ └── templates/ # 三产物/最终报告/监控告警模板
├── scripts/ # check-consistency.py 发布前一致性自检
├── knowledge/ # 基准库 + 案例库 + 盲测留痕
│ ├── industry-benchmarks/ # 新股环境基准 + 科创板全样本回测底座（n=98）
│ ├── policy-tracker/ # IPO 审核/现场检查统计基准
│ ├── case-library/ # 回归测试案例（频准激光/宇树科技/智元机器人）
│ └── backtest/ # 回放盲测批次（五批 15 案，只增不改）
└── docs/ # 冒烟测试与回归基准
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