用途：将 Kanchi 式股息投资方法实现为针对美股的确定性工作流，强调安全性与可重复性，而非追求高收益率。适用于 Kanchi 式股息选股（适配美股）、可重复的筛选与回调入场流程、含失效条件的一页式承保备忘录，以及监测和税务/账户定位的交接包。
主要能力与流程：1）筛选前先锁定委托参数（目标、最大持仓与仓位上限、允许工具、账户类型），加载 references/default-thresholds.md 基线。2）构建股票池，分为核心（长期股息成长）与卫星（公用事业、电信、REITs 等高收益）两类，可用 value-dividend-screener 或 dividend-growth-pullback-screener 脚本输出，或用户自备列表。3）Kanchi 第1步收益过滤：使用常规前瞻收益率（最新宣派常规股息×频率/价格），按 profile 下限（收益优先 4.0%、平衡 3.0%、成长优先 1.5%）判断；特殊股息、可变政策、削减、暂停均判 FAIL；冻结判 HOLD-REVIEW；接近下限且未确认则 STEP1-RECHECK。4）第2步成长与安全性按行业分派，计算 GAAP-EPS、调整后 EPS 与 FCF 支付率三元组，银行/公用事业/保险按行业模块；调整后 EPS 不可用即封顶 HOLD-REVIEW。5）第3步估值按行业映射（金融用 PER×PBR、REIT 用 P/FFO 或 P/AFFO）。6）第4步一次性事件过滤与第4b步前瞻结构性事件扫描（通过 WebSearch 与 IR/SEC 检查，结果以 --events-json 传入）。7）第5步回调买入触发：收益率触发（5年均值+alpha，默认+0.5pp）与估值触发，分批 40%→30%→30%；存在未解决阻断项时首笔被阻止或缩至≤20%。8）产出标准化结果：含 CLEAN-PASS 等裁决的筛选表、一页式备忘录、限价单计划与 run_context。
使用方式：需 FMP API 访问，环境变量 export FMP_API_KEY=your_api_key_here。输入可为 --input JSON（支持 profile/candidates[].ticker、tickers[] 或 stocks[].symbol）或 --tickers。生成计划：python3 skills/kanchi-dividend-sop/scripts/build_sop_plan.py --tickers "JNJ,PG,KO" --output-dir reports/。生成入场信号：python3 skills/kanchi-dividend-sop/scripts/build_entry_signals.py --tickers "JNJ,PG,KO" --alpha-pp 0.5 --yield-floor 3.0 --profile balanced --safety-bias medium --events-json reports/kanchi_events_2026-05-17.json --output-dir reports/。其中 --yield-floor 为必填。
限制与护栏：不得在未完成第4、4b步与安全性检查时盲目买入；不得把高收益视为价值；接近下限且未确认时输出 STEP1-RECHECK 而非 FAIL；事件扫描失败或跳过须封顶 HOLD-REVIEW 并阻断 T1；数据缺失一律 fail-safe 为 HOLD-REVIEW。节奏建议：每周15分钟检查股息与新闻，每月30分钟重跑筛选，每季60分钟深度安全审查。输出后可与 kanchi-dividend-review-monitor、kanchi-dividend-us-tax-accounting 交接。其他细节暂未提供。