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Deterministische Research-Berichte für chinesische öffentliche Mutual Funds, erstellt aus Public-Source-Daten (Tiantian Fund und Eastmoney), Pure-Function-Metriken (Performance-Dekomposition, Holdings-Penetration, Style-Attribution, Manager-Profil) und versionierten Berichten mit Per-Number-Snapshot-Traceability-Appendix.

Führt AItelier-Pipelines von DSH über MCP aus: 39 Werkzeuge (22 Lese-, 17 Schreibwerkzeuge) zum Erzeugen, Ausführen, Inspizieren, Bearbeiten, Exportieren und Importieren mehrstufiger SkillFlow-Pipelines. Die Schritte werden in AItelier statt in der DSH-Sitzung ausgeführt und über run_id gepollt, pausieren an engine-erzwungenen Checkpoints, die mit answer_checkpoint beantwortet werden, und hinterlassen pro-Schritt-Traces und Schrittausgaben zum späteren Lesen; add_provider / map_model / edit_role richten eine einzelne Rolle auf einen lokalen oder günstigeren Endpunkt aus. Bündelt einen aitelier-pipelines-Skill.

Nutzt AItelier als Subagenten aus DeepSeek Harness: Pipelines von SkillFlow erzeugen, bearbeiten, ausführen, exportieren und importieren. Nur Client – erfordert ein laufendes AItelier-Backend (Docker; siehe README).

Codegraph und Wissensbasis auf eingebettetem FalkorDB: AST-Symbole, Caller/Callee-Verfolgung, Refactoring-Auswirkungsradius, Erkennung betroffener Tests und Duplikate, sprachübergreifende Portierungsverträge und Rückverfolgbarkeit von Spezifikation zu Code.