用途：当用户询问预置横截面因子（Kakushadze 101、GTJA 191、Qlib 158、Fama-French / Carhart），或希望在可投资股票池（如 CSI 300、S&P 500、BTC-USDT 等）上整体评测一整个因子库时，本技能提供浏览与评测的入口。因子库是经过整理的内置库，bench 是评测器。
主要能力：alpha_zoo 用于浏览因子库，action=list_alphas 可按 zoo、theme、universe 过滤枚举，action=get_alpha 获取单个因子的元数据，action=health 查看注册表加载状态；alpha_bench 在指定 universe 和 period 上对一个因子或整个 zoo 运行 IC / IR 评测并输出 HTML 报告；factor_analysis 用于对用户自带的因子 CSV 与收益 CSV 做临时因子评测。
使用方式：例如列出所有动量因子可用 alpha_zoo 的 list_alphas 并设 theme=momentum；查看某个因子用 get_alpha 并传入 alpha_id；评测整个 GTJA 191 用 alpha_bench 并设 zoo=gtja191、universe=csi300、period=2020-2024；检查注册表健康用 action=health；用户上传自有因子文件时使用 factor_analysis。因子库清单包括 kakushadze101（约 101 个，来自 2015 年论文，含动量、反转、成交量和微观结构）、gtja191（约 191 个，A 股横截面因子）、qlib158（约 158 个，面向机器学习流程的特征）、classical（不足 10 个，Fama-French 三/五因子加 Carhart 动量）；数量为名义值，实际以 health 返回的加载数为准。
限制：不会向智能体暴露逐股逐日的因子值，IC 结果为聚合统计（均值、标准差、IR、正比例），HTML 报告仅展示按 IR 排名靠前的因子及其公式；算子集禁止前视，delta(df, d) 要求 d >= 1，不存在负向偏移形式 Ref(df, -n)；部分市场的 universe 加载器可能尚未接好，出现“universe loader for X not yet implemented”时属于已知脚手架状态；不要在输出中暴露绝对文件系统路径，报告默认写入 ~/.vibe-trading/reports/；alpha_zoo 为只读，alpha_bench 每次运行只写一个 HTML 文件。常见问题包括 list_alphas 过滤值需与元数据完全一致（如 equity_cn 而非 cn）、alpha_id 与 zoo 不能同时设置、注册表为空（loaded=0）表示暂无因子模块加载。参考文档：docs/alpha-zoo/spec.md、src/factors/registry.py（冻结，勿修改）、src/factors/factor_analysis_core.py。
适用场景：金融量化研究中的因子库巡检、因子筛选与横截面 IC / IR 评测。其他细节资料暂未提供。