用途：SDM 编排从论文或研究报告到已验证因子/策略的完整生命周期，本身不重造步骤，而是调用已有工具（read_document、factor_analysis、backtest、alpha_bench 及 hypothesis/autopilot 栈），并增加一层带持久化产物跟踪的协调逻辑。
主要能力：按五个阶段工作。INGEST 用 read_document 解析 PDF/报告并分类为 factor-research、strategy 或 mixed，提取方法、公式、变量、数据需求、标的范围与报告指标；EXTRACT 将内容转为结构化定义，因子含 name、formula_latex、variables、columns_required、universe、decay_horizon，策略含 entry_rules、exit_rules、position_sizing、risk_management 等，并用 alpha_bench 或 sdm_status 去重（Pearson IC>0.99 视为重复，0.90–0.99 可作变体），再经 sdm_register 注册；IMPLEMENT 创建假设、生成回测配置与 SignalEngine 骨架、实现 signal_engine.py、AST 校验后执行 backtest 并回链结果；EVALUATE 对因子检查 IC 均值>0.03、IR>0.5、IC 正比例>55%，对策略检查 Sharpe>0.5、最大回撤<30%，达标置 active，否则置 disabled 并记录原因；MONITOR 用 sdm_decay_scan 批量监控，按 healthy/warning/decayed/critical 状态机自动迁移。
使用方式：用户提供论文路径、要求提取因子、实现回测、评估结果、检查衰减或启用/禁用/列出因子时，按决策树路由到对应阶段；跨阶段意图按 INGEST 到 EVALUATE 顺序执行。OCR 质量检查中，quality_flag 为 degraded 需提示人工复核，no_ocr_engine 可 pip install rapidocr_onnxruntime 或设置 VIBE_TRADING_OCR_ENGINE=llm-vision，text_density<100 需人工核对公式。
限制：SignalEngine 必须命名为 SignalEngine、无参构造、索引对齐、纯 pandas/numpy、不得硬编码日期或股票代码、不得含 main 块；需防公式幻觉、模板错配与前视偏差（delta 的 d>=1，禁用 Ref(df,-n)）；衰减监控至少需 3 条 bench 历史才能建立基线。具体收费、价格与平台信息暂未提供。