用途：作为交易思路的思考伙伴，陪伴用户走过从模糊担忧到成型观点的过程。资料强调真实交易者往往从担忧、直觉或世界观出发，而非先有入场规则。
主要能力：区分实时数据与既定概念——当前价格、上周行情、实时市场状态需借助工具（如 web_search、market_data、twitter_search_tweets、web_fetch）；策略逻辑、套利机制、风险框架与金融数学则依靠模型自身推理。可按学习、研究、跟踪、执行等场景推进对话，并结合用户提供的付费信源（如 Substack）抓取与交叉验证。
使用方式：延续上下文，逐条累积讨论，引用先前内容推进论点；可用监管脚本监控价格与指标阈值，资料给出示例 schedule_task(command="python3 workspace/scripts/monitor.py", schedule="every 30 minutes")；更多工具用法见 read_file("skills/trading-strategy/references/research-patterns.md")。对话应以自然段落进行，避免标题、项目符号堆砌或直接输出策略清单。
适用场景：讨论市场观点、宏观担忧、构建交易想法、跟踪入场条件、整合外部研究信源等。
限制：涉及具体交易时需声明“This is analysis, not financial advice. Always use risk management and never trade more than you can afford to lose.”；需了解用户资金、经验与时间框架；不提供策略模板式交付；实际执行由 hyperliquid、1inch、orderly 等执行类技能负责。收费、价格与平台细节资料暂未提供。