用途：该技能是“观察 -> 抽象 -> 设计 -> 流水线”拆分工作流的第一阶段，将原始观察信号（market_summary、anomalies、news reactions）转换为可复用的结构化 edge hint 对象，并输出干净的 hints.yaml 作为下游概念合成或自动检测的输入。
主要能力：从每日市场观察中提取确定性的规则类 hints；可选通过 LLM 生成受当前异常与新闻上下文约束的想法；输出 hints.yaml，包含 hints 列表、生成元数据以及规则/LLM hint 数量。
使用方式：需要 Python 3.9+ 与 PyYAML，可选输入来自 detector 运行的 market_summary.json、anomalies.json、news_reactions.csv 或 news_reactions.json。先收集观察文件，然后运行 scripts/build_hints.py 生成确定性 hints。可选两种 LLM 增强方式：--llm-ideas-cmd 将数据通过子进程管道传给外部 LLM CLI；--llm-ideas-file PATH 加载预先写好的 YAML hints 文件（适用于 Claude Code 由 Claude 自己生成 hints 的工作流）。两者互斥。随后将 hints.yaml 传入概念合成或自动检测。
快速命令： 规则模式（默认输出到 reports/edge_hint_extractor/hints.yaml）： python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json --news-reactions /tmp/news_reactions.csv --as-of 2026-02-20 --output-dir reports/
规则 + LLM（外部 CLI）： python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json --llm-ideas-cmd "python3 /path/to/llm_ideas_cli.py" --output-dir reports/
规则 + LLM（预写文件，用于 Claude Code）： python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json --llm-ideas-file /tmp/llm_hints.yaml --output-dir reports/
适用场景：希望把每日市场观察转为可复用 hint 对象、希望由 LLM 生成受当前异常/新闻约束的想法、需要为概念合成或自动检测提供干净 hints.yaml 输入时。
限制：资料未提供具体 LLM 提供商、成本、性能或效果信息；除上述输入输出与命令外，其他细节暂未提供。