用途：在发布每周策略博客或市场分析报告前、生成自动化市场摘要后、审校英日翻译文档的数据准确性时，或把 FRED、FMP、FINVIZ 等多来源数据合并为一份报告时，做发布前数据质量检查。
主要能力：校验五类问题——价格尺度一致性、工具符号、日期与星期准确性、配置合计、单位使用。能识别 ETF 与期货价格尺度混淆、工具符号写法不一致、日期与星期不匹配、配置合计偏离约 100%、bp 与 % 混用等。支持英文与日文日期格式、星期名和段落标题，处理前会规范化全角字符（％、〜、连字符）。配置合计只检查配置段落（如“配分”“Allocation”或“ウェイト”“目安比率”等表列）内的百分比，正文中概率、RSI、同比等百分比不参与检查。价格尺度用小数点前位数启发式判断，而非绝对价格区间。
使用方式：需 Python 3.9+，无需外部 API key，无需第三方包（仅标准库）。运行：python3 skills/data-quality-checker/scripts/check_data_quality.py --file path/to/document.md --output-dir reports/；可用 --checks price_scale,dates,allocations 指定检查项，用 --as-of 2026-02-28 为无年份日期提供推断基准。输出 JSON 报告与 Markdown 报告，含严重级别、类别、消息、行号和上下文。可参考 references/instrument_notation_standard.md 与 references/common_data_errors.md 解释发现。
限制：所有结论仅为建议，供人工复核，不阻止发布；脚本成功执行时即使有发现也返回 0，仅文件缺失或解析错误返回 1。年份推断依次用 --as-of、文档标题/元数据中的 YYYY、当前年份加 6 个月跨年启发式。其他功能、收费与适用平台暂未提供。