多策略投资建议契约：Baseline 语义、Phase 1 收敛、Phase 2/3/4 边界

本页是 Issue #1964「多策略投资建议」的专题文档，用于记录 2 个及以上策略/技能（skill）观点在系统内的语义收敛边界：有效证据集合、无效观点隔离、阵营分组、共识度、跨消费面一致性。Baseline 负责契约边界和现状盘点；Phase 1 只在 Baseline 契约内完成有效证据集合分拣、strategy_synthesis 确定性合成、DecisionAgent prompt 收敛、四条 renderer 一致性以及 E2E 反例覆盖；Phase 1.5 在 Phase 1 契约上新增受控协同推理 v0（mediator_v0），只记录冲突议题、策略回应、softened 修正和置信度折减原因；Phase 1.6 新增可注入 LLM mediator v1（llm_mediator_v1），只允许 schema 合法的结构化修订，并在缺失、异常或越界时回退 v0；Phase 1.7 新增可注入 strategy self-review v2（self_review_v2），只允许冲突参与策略按固定 schema 自审，并在任一参与方越界时整轮回退 baseline；Phase 1.8 新增修订投影 v3（revision_projection），只预览采纳 softened 修订后的综合信号、置信度和冲突状态，不覆盖权威 final_signal；Phase 1.9 新增可配置多轮协同推理 v4（multi_round_v4），按 max_rounds 继续结构化修订并保留 round_history，任一轮越界时回到上一轮已验证结果；Phase 2 只在 Phase 1/1.5/1.6/1.7/1.8/1.9 契约下新增 2–4 策略并发调度与阶段调度；Phase 3 只在 Phase 2 之上补前端多语言完整展示；Phase 4 只在同一 CONTRACT_VERSION = "1.0" 内补权重回测反馈闭环。Baseline 的所有约束对后续 Phase 均永久生效，Phase N 不得静默降级 Baseline 中已经写死的边界。

Skill opinion 样本边界（Issue #1904 P2 PR1）

AgentRuntimeFacts.skill_opinions 只投影 individual SkillAgent 的低敏字段：skill_id、canonical signal、confidence 和 opinion 时间。skill_consensus / strategy_consensus、DecisionAgent、基础 Agent 以及 Invalid Opinion 均不得进入该集合；同一次运行出现同一 skill_id 的多条有效观点时，只保留最后一条。SkillAgent 首次解析时必须拒绝非数字、非有限或超出 [0, 1] 的 confidence；AgentOpinion 保留输入合法性标记供 RuntimeFacts 防御校验，禁止将非法输入 clamp 后作为有效样本继续使用。

分析历史成功保存后，Pipeline 以 best-effort 方式写入 skill_opinion_samples sidecar。父历史存在性检查与样本插入必须位于同一个 SQLite 原子写事务中，历史删除复用相同的写事务与 locked retry；无论插入或删除谁先执行，均不得留下孤儿样本。幂等键为 (analysis_history_id, skill_id, sample_schema_version)；重复执行不得覆盖首次保存的不可变样本。写入失败只记录低敏错误类型，不得使报告、历史记录或 DecisionSignal 主流程失败。

当前 sample_schema_version=skill-opinion-sample-v1。skill_version 与 horizon 仅保留为空值兼容位：现有 Skill 定义和 SkillAgent 输出没有可信的版本与周期契约，因此本阶段不得从 LLM raw_data 猜测或伪造。PR1 不创建 outcome、不提供 skill 表现统计、不实现 get_skill_summary()，也不改变 AgentMemory / SkillAggregator 权重。

术语与边界

当前仓库里有多种名为 opinion / signal / consensus / synthesis 的数据面，Baseline 必须先消歧，避免把现有运行时结构误写成未来 phase。

Baseline 范围与非目标

Baseline 的目标是让 Phase 1/2/3/4 都基于同一份语义契约设计运行时改动，而不是每一轮 PR 重新定义"有效观点"、"共识"、"支持方"。

• Baseline 覆盖 SkillAgent → Orchestrator → Aggregator → Synthesizer → DecisionAgent → Disagreement → Renderer 七条消费面的语义收敛边界。
• Baseline 固定 Canonical Signal 枚举、Valid/Invalid 判定函数、Evidence Chain / Diagnostics 分离原则、动态二分阵营语义、共识门槛梯度、strategy_synthesis payload schema、不变量清单和反例矩阵；Phase 1 是这些边界的第一版代码化实现。
• Baseline 不引入并发调度、不引入前端多语言完整展示、不引入权重回测反馈；这些留给 Phase 2/3/4。
• Baseline 不改变现有 AgentOpinion 字段、不新增数据库字段、不改变 API 返回结构（strategy_synthesis 已在此前 PR 加入）、不新增配置项。
• Baseline 不把契约扩展成通用 opinion registry；AgentOpinion 结构由现有代码维护，本契约只规范其语义处置流程。

Baseline 内部契约

Canonical Signal 与 Valid 判定

Canonical Signal 是 Baseline 允许的唯一评分/加权/分组输入形式。规范化入口是 src/agent/protocols.py 中的两个函数：

• normalize_strategy_signal(signal) 返回 (canonical, invalid, original) 三元组。它接受 Signal 枚举、大小写字符串、"strong buy" / "strong-buy" 别名，统一映射到 canonical 集合。无法映射时 invalid=True，canonical 退化为 default（默认 "hold"）但必须配合 invalid=True 一并传递到下游，不得被单独使用。
• is_valid_strategy_signal(signal) 是 Baseline 全链路合法性判定的单一真源：任何模块判断“这条 opinion 是否有资格进入 Evidence Chain”都必须调用此函数。

Baseline 禁止在 _STRATEGY_SIGNAL_ALIASES 之外再维护第二份 canonical 映射表；ConflictDetector 与 Synthesizer 内部的 strategy_signal_score(canonical) 只接受 canonical 值，禁止用 op.original_signal 或大小写变体查表。

Evidence Chain 与 Diagnostics 分离

Baseline 规定：

• Evidence Chain 是且仅是 Valid Opinion 集合。DecisionAgent prompt、strategy_synthesis 数值计算、disagreement_summary 建桶都必须从同一个 Evidence Chain 读取。
• Invalid Opinion 必须落到 Diagnostics（ctx.meta["invalid_opinions"] 或等价字段），仅用于日志、诊断、用户可见的“另有 N 个策略解析失败”计数。
• 两个集合互斥且并集穷尽：一条 opinion 要么在 Evidence Chain，要么在 Diagnostics，不得同时出现或都不出现。
• Invalid Opinion 不得被静默转换成 hold / confidence 保留原值 / 匿名混入 bullish_agents / bearish_agents / neutral_agents 桶。

Diagnostics 结构：

ctx.meta["invalid_opinions"] = [
    {
        "agent_name": str,          # 原始 agent_name
        "raw_signal": str | None,   # 原始 signal 字面量（未归一化）
        "confidence": float,        # 原始 confidence，仅诊断，不参与任何计算
        "reason": str,              # "missing_signal" | "unrecognized_signal" | "invalid_flag"
    },
    ...
]

Baseline 只规定该结构，不规定分拣发生的代码位置——Phase 1 会把分拣落到 Orchestrator。

动态二分阵营（Supporting / Opposing）

给定最终信号 final_signal 与 canonical score final_score = strategy_signal_score(final_signal)，对每个 Valid Opinion op 计算 op_score = strategy_signal_score(op.signal)：

• 当 final_signal == "hold"（即 final_score == 3.0）时：

  • op_score == 3.0 → supporting_skills
  • op_score != 3.0 → opposing_skills（作为异议与分歧收纳，保证观望与分歧观点不被静默丢弃，避免展示时丢失异议背景）

• 当 final_signal 为方向性信号（strong_buy / buy / sell / strong_sell）时：

  • 同向（都看涨 或 都看跌）且 abs(op_score - final_score) ≤ 1.0 → supporting_skills
  • 反向 且 abs(op_score - final_score) ≥ 2.0 → opposing_skills
  • 其余（abs(diff) < 2.0 且非同向）→ opposing_skills（并入异议，杜绝第三阵营 neutral_skills）

Baseline 明确 neutral_skills 不作为 payload 的正式字段。每个 Valid Opinion 必须恰好落入 supporting_skills 或 opposing_skills 其一，分组结果总数必须等于 summary_params.opinion_count。

共识度门槛

Baseline 固定共识度按 valid 样本数梯度判定：

Aligned Ratio 判定（valid ≥ 2 且 sum(confidence) > 0）：

其中 aligned = 与 final_signal 同向且 score 距离 ≤ 1.0 的 valid 数量，aligned_ratio = aligned / len(valid)。

Baseline 禁止使用 sum(...) or 1.0 之类的兜底把零权重掩盖成分母 1；零权重必须显式走 insufficient 分支，并让 final_signal 退回 hold。

strategy_synthesis Payload Schema

{
  "final_signal": "hold",                 // canonical signal
  "weighted_score": 3.0,                  // 保留 4 位小数
  "confidence": 0.72,                     // 折减后的置信度
  "original_confidence": 0.80,            // 折减前的加权置信度
  "conflict_count": 0,
  "conflict_severity": "none",            // none | low | medium | high
  "conflicts": [ /* ConflictDetector 输出的 dict 列表 */ ],
  "supporting_skills": [ /* opinion item */ ],
  "opposing_skills":   [ /* opinion item */ ],
  "consensus_level": "high",              // high | medium | low | insufficient
  "summary_key": "strategy_synthesis.no_conflicts",   // 动态 i18n 摘要键名，随共识和冲突状态确定
  "summary_params": {
    "opinion_count": 2,                   // valid 样本数（Evidence Chain 大小）
    "total_opinion_count": 4,             // valid + invalid（分拣前原始输入总数）
    "invalid_opinion_count": 2,           // Diagnostics 长度
    "final_signal": "hold",
    "consensus_level": "high",
    "conflict_severity": "none",
    "conflict_count": 0
  },
  "deliberation": {                       // 可选；仅 material conflicts 触发
    "status": "completed",
    "mode": "multi_round_v4",
    "rounds": 2,
    "agenda": [ /* conflict agenda item */ ],
    "responses": [ /* per-agenda participant response */ ],
    "summary": {
      "resolution_status": "partially_resolved",
      "resolved_conflict_count": 0,
      "unresolved_conflict_count": 1,
      "minority_view_preserved": true,
      "confidence_adjustment": -0.06,
      "confidence_adjustment_reason_key": "deliberation.confidence.high_partially_resolved"
    },
    "round_history": [
      {
        "round": 1,
        "source_mode": "mediator_v0",
        "status": "baseline",
        "changed_response_count": 2,
        "confidence_adjustment": -0.06
      },
      {
        "round": 2,
        "source_mode": "multi_round_v4",
        "status": "accepted",
        "changed_response_count": 1,
        "confidence_adjustment": -0.09
      }
    ]
  },
  "revision_projection": {                // 可选；仅 deliberation 存在时生成的 preview
    "status": "computed",
    "mode": "preview_only",
    "source_mode": "mediator_v0",
    "projected_signal": "hold",
    "projected_weighted_score": 3.0,
    "projected_confidence": 0.6696,
    "projected_original_confidence": 0.72,
    "projected_conflict_count": 1,
    "projected_conflict_severity": "medium",
    "projected_consensus_level": "low",
    "changed_skill_count": 2,
    "changed_skills": ["trend_v1", "theme_v1"],
    "final_signal_overridden": false
  }
}

Opinion Item 结构（supporting_skills / opposing_skills 每个元素）：

{
  "skill_id": "trend_v1",
  "agent_name": "skill_trend_v1",
  "signal": "hold",              // canonical
  "confidence": 0.80,            // 保留 4 位小数
  "reasoning": "...",
  "score_adjustment": 0,
  "conditions_met": []
}

Baseline 明确 strategy_synthesis 是由 SkillAggregator 确定性算法产出的唯一权威合成结果。Orchestrator 的 _collect_strategy_synthesis() 必须优先使用 ctx.get_data("skill_consensus") 中的 synthesis，只有在 SkillAggregator 未产出时才允许回退到 ctx.opinions 中的 skill_consensus opinion。LLM 返回的 dashboard 不得覆盖或修改 dashboard.strategy_synthesis；normalize_dashboard_payload 收到 LLM 输出时应剥离 LLM 侧的 strategy_synthesis 字段，避免 LLM 幻觉污染权威合成结果。

Strategy Deliberation v0（Phase 1.5）

strategy_synthesis.deliberation 是可选协同推理块，只在中高强度冲突或明确关键冲突类型出现时生成。v0 使用确定性 mediator_v0，不调用 LLM、不让策略自由聊天、不修改原始 opinion、不重新计算 final_signal。它的职责是把冲突转成可审计议题，并记录策略回应、轻量修正与综合置信度折减原因。

触发条件：

• len(valid_opinions) >= 2
• 且存在 severity in {"medium", "high"} 的 conflict，或 conflict type 属于 directional_opposition / high_confidence_dissent

v0 revision 只允许：

• unchanged：坚持原观点。
• softened：仅降低 confidence，或将 strong_buy -> buy、strong_sell -> sell；buy / sell / hold 不反转，只可降低 confidence。

v0 明确禁止：

• reversed：不得反转观点。
• 重新计算 final_signal。
• 引入多轮 debate、并发调度、前端展示或新配置项。

deliberation.summary.confidence_adjustment 只作为 StrategySynthesizer 在原 conflict severity 折减后的额外保守折减。高冲突部分缓解时默认约 -0.06，未缓解时约 -0.08；中冲突部分缓解时默认约 -0.04，未缓解时约 -0.05。该字段必须保留在 payload 中，方便后续 renderer 或 Web UI 展示“为什么置信度被继续下调”。

LLM Mediator v1（Phase 1.6）

llm_mediator_v1 是 StrategyDeliberation 的可注入增强模式，不是默认运行时行为。调用方可以向 StrategySynthesizer(deliberation_mediator=...) 注入 LLMDeliberationMediator，由它先生成 v0 baseline agenda，再把低敏结构化 opinions/conflicts/baseline payload 发送给 LLM callable。LLM 只能返回同 schema 的 JSON 对象；返回文本、坏 JSON、缺字段、ID 漂移或越界 revision 时，必须无条件回退 v0。

v1 schema guard：

• agenda 必须保留 v0 的 agenda_id 集合；不得新增、删除或替换参与方。
• responses 必须覆盖 v0 的 (agenda_id, skill_id) 集合；不得新增未参与策略。
• revision 只允许 unchanged / softened；reversed 继续禁止。
• v0 baseline 已经 softened 的 response 必须继续保持 softened，不得恢复 original signal，且 revised_confidence 不得高于 baseline 的已验证值。
• v0 baseline 为 unchanged 的 response 可以保持不变，也可以按原规则继续 softened；不得反转 signal 或提高 confidence。
• summary.confidence_adjustment 不得比 v0 baseline 更乐观，且单次额外折减下限为 -0.10，避免 LLM 撤销确定性折减。

v1 输出通过校验时 deliberation.mode="llm_mediator_v1"；否则保持 mediator_v0 输出。v1 仍不调用策略 agent 自审、不多轮 debate、不重算 final_signal，也不新增配置项。

Strategy Self-Review v2（Phase 1.7）

self_review_v2 是 StrategyDeliberation 的可注入自审模式，不是默认运行时行为。调用方可以向 StrategySynthesizer(deliberation_mediator=...) 注入 StrategySelfReviewMediator，由它先获取 baseline deliberation（可以是 mediator_v0 或通过校验的 llm_mediator_v1），再按每个 baseline response 的 (agenda_id, skill_id) 调用自审 callable。未来该 callable 可以由真实冲突参与 strategy agent 执行；当前契约只规定输入/输出与降级行为。

v2 self-review guard：

• 每个 baseline response 必须返回且只返回自己的 response JSON；不得修改其它策略回应。
• 返回的 agenda_id / skill_id 必须与 baseline response 完全一致。
• revision 仍只允许 unchanged / softened；reversed 继续禁止。
• baseline 已经 softened 时不得改回 unchanged、恢复 original signal 或提高 baseline revised_confidence。
• baseline 为 unchanged 时可以保持不变，也可以按原规则继续 softened；不得反转 signal 或提高 confidence。
• v2 根据通过校验的 responses 重算 summary 时，最终 confidence_adjustment 不得比输入 baseline 更乐观。
• 任一参与方缺失、坏 JSON、ID 漂移、越权修改或试图 reversed，整轮 self-review 回退到 baseline deliberation，禁止混合部分有效自审。

v2 输出通过校验时 deliberation.mode="self_review_v2"。v2 仍只做一轮、不新增并发调度、不重算 final_signal、不改变原始 opinion，也不新增配置项。

Revision Projection v3（Phase 1.8）

strategy_synthesis.revision_projection 是可选预览块，只在 deliberation 存在时由 StrategySynthesizer 计算。它读取已经通过 v0/v1/v2 schema guard 的 responses，把 revision="softened" 的回应应用到临时 StrategyOpinion 副本上，再用 confidence-weighted score 预览新的综合结果。

v3 输出边界：

• revision_projection.mode 固定为 preview_only。
• source_mode 记录投影来源：mediator_v0 / llm_mediator_v1 / self_review_v2。
• projected_signal / projected_weighted_score / projected_confidence 只描述采纳 softened 修订后的预览结果。
• projected_conflict_count / projected_conflict_severity / projected_consensus_level 基于临时修订副本重新检测，不改写原始 conflicts。
• changed_skill_count / changed_skills 只统计实际 softened 的策略。
• final_signal_overridden 必须固定为 false，用于明确 v3 不覆盖权威最终信号。

v3 明确禁止：

• 把 projected_signal 回写到顶层 final_signal。
• 把 projected_weighted_score 回写到顶层 weighted_score。
• 把 projected_confidence 回写到顶层 confidence。
• 在没有 deliberation 的场景输出空 projection。
• 接受未经 v0/v1/v2 guard 的自由文本、反转信号或新增策略回应。

v3 在投影入口还会重新核对 original_signal、允许的 softened signal 与 revised_confidence 上界；即使调用方注入了未使用内置 mediator guard 的自定义结果，也不会把更激进的 response 应用到临时 opinion 副本。

Configurable Multi-Round Deliberation v4（Phase 1.9）

multi_round_v4 是 StrategyDeliberation 的可注入多轮增强模式，不是默认运行时行为。调用方可以向 StrategySynthesizer(deliberation_mediator=...) 注入 MultiRoundDeliberationMediator，并通过构造参数配置：

• fallback：第一轮 baseline mediator，可为 mediator_v0、llm_mediator_v1 或 self_review_v2。
• max_rounds：总轮数上限，范围 1–4；1 等价只保留 fallback baseline。
• stop_when_stable：当某轮没有任何 response 变化时是否提前停止，默认开启。
• round_completion(round_index, messages)：下一轮结构化修订 callable，只能返回同 schema JSON。

v4 round guard：

• 每轮必须保留上一轮的 agenda_id 集合和 (agenda_id, skill_id) response 集合；不得新增、删除或替换参与方。
• revision 仍只允许 unchanged / softened；reversed 继续禁止。
• 上一轮已经 softened 的 response 不能回到 unchanged。
• 上一轮已经 softened 的 response 不能更换 revised_signal，也不能提高 revised_confidence。
• 上一轮 unchanged 的 response 可以继续 unchanged，也可以按原规则 softened。
• summary.confidence_adjustment 不能为正数，也不能比上一轮更乐观；单轮下限仍按 v1 guard 钳制到 -0.10。
• 任一轮坏 JSON、ID 漂移、越界 revision、撤销 softened 或提高 confidence 时，停止后续轮次并返回上一轮已验证结果；如果第 2 轮即失败，则保持 fallback baseline。

v4 输出：

• 至少接受一轮额外修订时，deliberation.mode="multi_round_v4"。
• deliberation.rounds 记录实际接受到的总轮数。
• deliberation.round_history 记录 baseline 与每个已接受轮次的 round、source_mode、status、changed_response_count 和 confidence_adjustment。
• v4 仍不重算顶层 final_signal，不改变原始 opinion，不直接覆盖顶层 weighted_score 或 confidence；顶层 confidence 只继续读取最终 deliberation.summary.confidence_adjustment 做保守折减。

关键不变量

Baseline 的语义边界收敛为九条不变量。所有 Phase N 的实现必须同时满足这九条，任一违反视为契约破坏。

Phase 1 语义收敛（本 PR 交付范围）

Phase 1 是 Baseline 契约的第一版代码化实现。Phase 1 不新增契约条款，只把 Baseline 已经写死的边界落到具体代码：Orchestrator 分拣、Aggregator/Synthesizer 计算收敛、DecisionAgent prompt 收敛、Disagreement 收敛、四条 renderer 一致性、E2E 反例覆盖。

Phase 1 涉及的入口：

• src/agent/protocols.py：新增 is_valid_strategy_signal() 单一真源，normalize_strategy_signal() 保留 invalid 状态位。
• src/agent/skills/engine.py：StrategyEngine.process() 通过 partition_only() 完成唯一权威分拣，再由 process_partition() 驱动聚合与合成；Valid 保留在 Evidence Chain，Invalid 写入 Diagnostics。
• src/agent/orchestrator.py：在 DecisionAgent 运行前调用 _run_strategy_engine(ctx)；timeout / budget-skip 早退路径调用 _apply_partition_fallback(ctx)，只分拣、不合成，避免 Invalid 回流证据链。
• src/agent/skills/aggregator.py：StrategyEngine 把 valid_skill_opinions 交给 SkillAggregator.calculate()；数学计算只使用 valid opinion，对 valid_weight_sum == 0 显式走 insufficient 分支。
• src/agent/skills/synthesis.py：ConflictDetector / StrategySynthesizer 使用 canonical signal 计算；_group_opinions() 按 §"动态二分阵营" 实现；_consensus_level() 按 §"共识度门槛" 实现；summary_params 补齐 invalid_opinion_count / total_opinion_count。
• src/agent/agents/decision_agent.py：build_user_message() 直接消费 ctx.opinions，不再二次过滤；在 prompt 中如实展示 ctx.meta["invalid_opinions"] 数量。
• src/agent/disagreement.py：build_agent_disagreement_summary() 直接消费 ctx.opinions（因 StrategyEngine 已完成分拣并由 Orchestrator 写回），Invalid 完全不出现在 bullish_agents / bearish_agents / neutral_agents 三桶中。
• src/services/report_renderer.py、templates/report_markdown.j2、templates/report_wechat.j2、src/notification.py、src/services/history_service.py：读取 strategy_synthesis.supporting_skills / opposing_skills / consensus_level / summary_params.invalid_opinion_count；空列表通过 labels.none_label 输出；不再消费 neutral_skills。
• src/report_language.py：labels.none_label 在 zh/en/ko 三语中完备；共识度、诊断计数文案完备。
• tests/test_multi_agent.py：新增 E2E-A..G 反例矩阵，从 SkillAgent 输入 → StrategyEngine 分拣/聚合 → DecisionAgent prompt → dashboard payload → renderer 实际文本全链路断言。

Phase 1 不改变 AgentOpinion 字段、不改变 API 返回结构、不改变数据库 schema、不新增配置项、不改变现有 skill 的执行方式。

Phase 2 并发调度

Phase 2 只在 Phase 1/1.5/1.6/1.7/1.8/1.9 契约下新增 2–4 策略并发调度与阶段调度：

• src/agent/skills/scheduler.py::AgentSkillScheduler 使用 thread pool 并发执行 specialist skill agents；每个 skill 使用 AgentContext 副本运行，并通过独立的 copy_context() 把主管线冻结的 target date 等 ContextVar 状态传播到 worker，主线程按路由顺序合并结构化 opinion，避免多个 skill 同时写共享 ctx.opinions。
• specialist 最终入口最多选择 4 个策略；AGENT_SKILL_CONCURRENCY 控制同时运行的 worker 数，默认 3，范围 1–4。默认值下第 4 个策略进入下一 concurrency wave，不会被路由层静默丢弃。
• AGENT_SKILL_AGENT_TIMEOUT_S 继续作为单个 skill 的独立超时上限；Pipeline 总预算开启时，_run_stage_agent() 仍取 Pipeline 剩余预算与 skill 独立上限的较小值。
• 单个 skill 超时或异常，走 Diagnostics 路径（reason="skill_timeout" / "skill_error"），进入 ctx.meta["invalid_opinions"]，不阻塞其他 skill 与主流程。
• Phase 2 不改变 Baseline Evidence Chain / Diagnostics 分离原则、不改变阵营语义、不改变共识门槛、不改变 strategy_synthesis payload schema。
• Phase 2 不改变 renderer 展示逻辑；scheduler timeout/error/no-opinion 与 signal 校验失败统一进入 StrategyEngine 的 authoritative Diagnostics，invalid_opinion_count / total_opinion_count 覆盖这些失败 skill。
• ctx.meta["skill_scheduler"] 仅作为运行时诊断，记录调度模式、并发数、单 skill timeout、调度数量、完成数量和 invalid 数量；不得参与综合评分。

Phase 3 前端多语言完整展示（本 PR 不做）

Phase 3 只在 Phase 2 之上补前端（apps/dsa-web/、apps/dsa-desktop/）对 strategy_synthesis 的完整多语言展示：

• Web 报告详情页展示 final_signal / consensus_level / supporting_skills / opposing_skills / conflicts / invalid_opinion_count。
• 桌面端复用 Web 展示逻辑。
• 多语言 label 表复用 src/report_language.py 已有的 zh/en/ko 三语；前端只做投影，不重新定义。
• Phase 3 不改变 Baseline 契约、不新增 payload 字段、不新增 API 端点。

Phase 4 权重回测反馈闭环（本 PR 不做）

Phase 4 在同一 CONTRACT_VERSION = "1.0" 内补权重回测反馈：

• SkillAggregator._compute_weight() 已有 perf_weight / _backtest_factor() 接线，Phase 4 只补自动权重更新的闭环。
• Phase 4 不改变 Baseline canonical signal / valid 判定 / 共识门槛 / 阵营语义；权重变化只影响 weighted_score 与 confidence，不影响 consensus_level 判定路径。

消费面盘点

Baseline 的七条消费面必须严格按下表分工，不得越界互相消费对方的内部数据。

SkillAgent

各 skill 通过 src/agent/skills/skill_agent.py 产出 AgentOpinion。Baseline 允许 skill 输出任意 signal 字面量（含大写、别名、Signal 枚举），也允许 skill 因数据不足产出 signal=None / 缺失字段——这些情况由下游分拣处理，skill 本身不做自我过滤。

StrategyEngine / Orchestrator（分拣与接线）

Phase 1 在 DecisionAgent 运行前由 Orchestrator 调用 _run_strategy_engine(ctx)：

• StrategyEngine.partition_only() 遍历所有 agent_name 命中 is_skill_agent_name() 的观点，并使用 normalize_strategy_signal() 保留 canonical signal。
• Invalid 从 Evidence Chain 移除，写入 StrategyResult.invalid_records；Orchestrator 再把它赋给 ctx.meta["invalid_opinions"]。
• StrategyEngine.process_partition() 只把 valid_skill_opinions 交给 Aggregator/Synthesizer；产出的 consensus opinion 和 skill_consensus 由 _run_strategy_engine() 一次写回 context。
• timeout / budget-skip 发生在完整 engine 运行前时，_apply_partition_fallback() 复用 partition_only()，只完成分拣和 Diagnostics 写回，不生成 consensus。

Baseline 规定 StrategyEngine.partition_only() 是唯一权威分拣实现。Aggregator / DecisionAgent / Disagreement 不再各自定义 Valid/Invalid 规则，直接消费 engine 收敛后的 Evidence Chain；Orchestrator 中保留的旧 wrapper 仅用于兼容现有内部调用/测试，不属于正常运行时链路。

SkillAggregator

正常运行时由 StrategyEngine 调用 SkillAggregator.calculate(valid_skill_opinions)。Aggregator 把输入转换为内部 StrategyOpinion，数学计算只使用 valid opinion，并严格使用 canonical signal 查 strategy_signal_score；兼容入口即使收到未分拣输入也不得让 Invalid 参与权重。对以下三种状态显式走 insufficient 分支：

• len(valid) == 0：final_signal="hold", confidence=0.0。
• len(valid) == 1：按该 opinion 的 canonical signal 输出 final_signal，但 consensus_level="insufficient"。
• len(valid) ≥ 2 且 sum(confidence) == 0：final_signal="hold", confidence=0.0。

产出的 strategy_synthesis 由 StrategyEngine 装入 StrategyResult.skill_consensus_data，再由 Orchestrator 挂到 ctx.set_data("skill_consensus", {...})；_collect_strategy_synthesis() 从这里读取，作为 dashboard 的权威合成源。

DecisionAgent

build_user_message() 从 ctx.opinions 读取观点写入 prompt。因为 Orchestrator 分拣已保证 ctx.opinions 只含 Valid，DecisionAgent 不再做二次过滤。Prompt 中"另有 N 个策略解析失败"的展示直接读取 ctx.meta["invalid_opinions"] 长度。

DecisionAgent 输出的 dashboard JSON 不得覆盖 dashboard.strategy_synthesis；如果 LLM 返回中含有该字段，normalize_dashboard_payload() 必须剥离，保留 Aggregator 侧的权威合成。

Disagreement

build_agent_disagreement_summary() 只从 ctx.opinions 建 bullish_agents / bearish_agents / neutral_agents 三桶。因为 ctx.opinions 已只含 Valid，Invalid 完全不出现在三桶中，也不会被 _normalize_signal() 静默兜底为 hold。

ctx.meta["invalid_opinions"] 长度作为 disagreement_summary.diagnostics.invalid_count 单独暴露给 DecisionAgent prompt，供 LLM 生成 data_limitations 文案参考。

Renderer（四条）

所有 renderer 读取 dashboard.strategy_synthesis 展示：

• final_signal / consensus_level / conflict_severity / conflict_count。
• supporting_skills / opposing_skills（不再消费 neutral_skills）。
• summary_params.invalid_opinion_count → 按语言展示"另有 N 个策略无效/解析失败"。

空列表占位符必须通过 labels.none_label（按 report_language 查表）输出。四条 renderer 展示的最终文本必须与 payload 完全一致，不得出现"共识度：高 + 支持策略：无"这类内部矛盾。

历史记录和外部调用方可能保留契约落地前的宽松 shape。四条 renderer 必须先通过 normalize_strategy_synthesis_payload() 把非 dict 顶层值视为缺失，并过滤非 dict 的策略/冲突列表项；strategy_invalid_opinion_count() 统一读取诊断计数，只对纯十进制正整数字符串做窄转换，其余坏值降级为 0。禁止在 History、Notification 或模板中保留平行的手写读取逻辑。

Diagnostics

ctx.meta["invalid_opinions"] 只允许被以下三类消费：

• 日志：记录 agent_name / raw_signal / reason，供排障。
• DecisionAgent prompt：作为"另有 N 个策略解析失败"的计数来源。
• Renderer：作为 summary_params.invalid_opinion_count 的来源。

禁止把 Diagnostics 里的 confidence 参与任何加权计算；禁止把 raw_signal 塞回 ctx.opinions。

反例矩阵

Phase 1 必须提供如下 E2E 反例覆盖。E2E 定义为：从 SkillAgent 输入进，穿过 Orchestrator 分拣 → SkillAggregator → DecisionAgent prompt → 最终 dashboard payload → 四条 renderer 实际文本输出。禁止用局部单元测试冒充 E2E。

源码锚点

兼容与回滚

已废弃行为（Phase 1 落地后）

已新增字段

• ctx.meta["invalid_opinions"]：Diagnostics 收纳位（结构见"Evidence Chain 与 Diagnostics 分离"）。
• strategy_synthesis.summary_params.invalid_opinion_count：Diagnostics 长度。
• strategy_synthesis.summary_params.total_opinion_count：valid + invalid 的原始总数。

回滚方式

Baseline 不新增配置项，因此无 env-level 回滚开关；这是刻意选择——契约边界应在代码中恒定生效，不通过环境变量降级。