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Exposure Coach 用于在分析个股之前，回答交易者如何配置股票资金的问题。它整合 market-breadth-analyzer、uptrend-analyzer、macro-regime-detector、market-top-detector、ftd-detector、theme-detector、sector-analyst 和 institutional-flow-tracker 的 JSON 输出，生成统一的控制面决策。适用场景包括：新建个股仓位前确定资金投入、每周初校准组合敞口、多个市场信号冲突时形成统一姿态、重大宏观或市场事件后重估敞口上限，以及市场状态转换时。前置条件为 Python 3.9+、FMP API key（设置 FMP_API_KEY 环境变量，用于 institutional-flow-tracker 数据）以及上游技能的输入 JSON 文件，另需标准库与 argparse、json、datetime。使用方式：先收集各上游技能最新的 JSON 输出，再运行脚本：python3 skills/exposure-coach/scripts/calculate_exposure.py --breadth reports/breadth_latest.json --uptrend reports/uptrend_latest.json --regime reports/regime_latest.json --top-risk reports/top_risk_latest.json --ftd reports/ftd_latest.json --theme reports/theme_latest.json --sector reports/sector_latest.json --institutional reports/institutional_latest.json --output-dir reports/。脚本接受部分输入，缺失文件会降低置信度但不阻止执行。随后解读生成的 Market Posture 摘要，包括敞口上限（0-100%）、偏向方向、参与度评估、行动建议（NEW_ENTRY_ALLOWED、REDUCE_ONLY 或 CASH_PRIORITY）和置信水平（HIGH、MEDIUM、LOW）。行动建议可映射为：NEW_ENTRY_ALLOWED 继续个股分析并建仓；REDUCE_ONLY 不新建仓、在强势中减持；CASH_PRIORITY 积极提高现金、避免新承诺。输出为 JSON 与 Markdown 报告，保存至 reports/，文件名格式为 exposure_posture_YYYY-MM-DD_HHMMSS.{json,md}。资源包括 scripts/calculate_exposure.py、references/exposure_framework.md 和 references/regime_exposure_map.md。关键原则是安全优先（输入不完整或冲突时默认较低敞口）、状态对齐和可操作输出。