cross-source-verify

name: cross-source-verify description: > Selbst-verifizierender Fundamentaldaten-Skill für das Dynastie-Depot. Liefert EINE Finanzkennzahl/abgeleitete Antwort (FCF-Marge, ROIC, Revenue-YoY, P/FCF, EPS, Net-Margin, Net-Debt/EBITDA, Shares-out, Dividende, …) für einen Ticker UND verifiziert sie im selben Lauf gegen ≥2 unabhängige Quellen + Primärquelle, bevor sie ausgegeben wird. Ersetzt den manuellen Cross-Source-Drift-Check, den du sonst nach jeder KI-Zahl per Hand machst (Aggregator gegen 2. Quelle, gegen SEC/IR-Filing ankern, Währung/Periode/Basis prüfen, Δ bewerten). Fail-close: Verdikt VERIFIED nur bei Quellen-Konsens; sonst DISCREPANCY (beide Werte + wahrscheinliche Ursache) oder UNVERIFIED (nur 1 Quelle erreichbar). Trigger: !Verify <TICKER> <metric>, "verifizier die Zahl", "stimmt der FCF/ROIC?", "cross-check für ", "gegenprüfen", "welche Quelle hat recht?", oder unmittelbar nachdem eine KI-Ausgabe eine zu persistierende Kennzahl nennt. KEIN Score-Workflow-Ersatz (dynastie-depot bleibt Owner) — dies ist der Daten-Verifikations-Layer, der dort als Vorstufe/Gate eingehängt wird.

cross-source-verify

Zweck: Eine Finanzkennzahl generieren und sie im selben Lauf selbst gegenprüfen, sodass der manuelle Multi-Source-Drift-Check entfällt. Output ist nie nur eine Zahl, sondern Zahl + Verifikations-Block + Verdikt.

Leitlinie (normativ): Korrektheit > Laufzeit (feedback_correctness_over_runtime). False-Negative-Risiko schlägt jede Token-Ersparnis. Snapshot-First: PORTFOLIO.md + Faktortabelle-Wert lesen, BEVOR externe Calls laufen.

Auslösezeitpunkt (Trigger-Beispiele)

Kein Trigger: voller !Analysiere-Lauf (das ist dynastie-depot; dieser Skill wird darin als Daten-Gate aufgerufen, konkurriert nicht). Reiner Kursabruf ohne Verifikationsbedarf.

Ablauf

Phase 1 — GENERATE (die Antwort)

1. Snapshot-First: zuletzt persistierten Wert aus PORTFOLIO.md / Faktortabelle lesen (Referenzanker, Token-frei).
2. Primärquelle nach Source-Hierarchie:
   • US-Ticker → defeatbeta-api MCP (get_stock_quarterly_fcf_margin, …_roic, …_net_margin, get_stock_quarterly_revenue_yoy_growth, …).
   • Non-US (ASML/RMS/SU/KYCCF) → Skill non-us-fundamentals (yfinance, Datensymbol z. B. 6861.T).
3. Kennzahl berechnen/extrahieren. Basis festhalten: TTM vs. annual vs. quarterly, diluted vs. basic, Währung (USD/EUR/JPY), Stichtag/Periode.

Phase 2 — VERIFY (der Verifizierungsschritt — Kern des Skills)

Jeder Schritt ist fail-close; ein nicht-erreichbarer Schritt downgraded das Verdikt, fabriziert nie einen Wert.

1. Unabhängige 2. Quelle (anderer Code-Pfad):
   • mcp__claude_ai_Shibui_Finance__stock_data_query ODER yfinance-Gegenpfad ODER Tavily (Konsens/Analystenwert, IR-Press-Release) ODER FinnHub (03_Tools/finnhub_*.py, Real-Time-Quote/Calendar/Estimates/News).
   • FinnHub-Guardrail: zählt als unabhängige Bestätigung + Drift-Flag, liefert aber nie den kanonischen/persistierten Wert (_meta.for_scoring=False, V-Q2-Methodology-Drift-Schutz). Free-Tier-Endpoint-Lücken (/stock/earnings leer) → fehlend = downgrade, nicht raten.
2. Toleranz-Gate (in ctx_execute, raw bleibt in Sandbox):
   • Roh-Absolutwerte: |Δ| ≤ 2 %.
   • Margen/Quoten: |Δ| ≤ 0,5 pp.
   • Δ über Band → Schritt 3 erzwingen (nicht raten).
3. Primärquellen-Anker (Pflicht für score-treibende Zahlen):
   • US → get_stock_sec_filings / SEC-EDGAR (10-K/10-Q) — Zahl gegen Original-Filing.
   • Non-US → IR-/Geschäftsbericht-PDF via ctx_fetch_and_index (JGAAP/IFRS-Primärquelle, wie KYCCF JGAAP).
4. Konsistenz-Checks: Währung normalisiert? Periode aligned (Q vs. annual vs. TTM)? Share-Basis (diluted) konsistent? Einheit (k/M/B)?
5. Recency-Check: get_latest_data_update_date — Aggregator stale? Datenstand < Earnings-Datum → flag.
6. Drift-vs-persistiert: Neuwert gegen Snapshot aus Phase 1.1 — unerklärter Sprung = eigenständiger Flag.

Phase 3 — VERDIKT (Ausgabe)

Antwort:    <metric> = <Wert> (<Basis>, <Währung>, <Periode>)
Quelle 1:   <name> = <Wert>   (Stand: <datum>)
Quelle 2:   <name> = <Wert>
Primär:     <SEC/IR-Filing> = <Wert>   [oder: nicht erreichbar]
Δ:          <wert> (Toleranz <band>)
Recency:    <datenstand> vs. Earnings <datum>
Verdikt:    VERIFIED | DISCREPANCY | UNVERIFIED
Konfidenz:  hoch | mittel | niedrig
Hinweis:    <bei DISCREPANCY: beide Werte + wahrscheinliche Ursache>

• VERIFIED: ≥2 unabhängige Quellen im Toleranzband + Primärquelle bestätigt (oder nicht widersprochen).
• DISCREPANCY: Δ über Band → niemals eine der Zahlen still wählen; beide ausgeben, Ursache benennen (Basis/Periode/Währung/Stale), Primärquelle entscheidet.
• UNVERIFIED: nur 1 Quelle erreichbar → explizit als unbestätigt markieren, nie als Score-Input freigeben.

Benötigte Tools

Optional/Eskalation: WebFetch (IR-Seite ohne Index-Bedarf), mcp__claude_ai_Shibui_Finance__export_to_excel (Audit-Trail), Codex (codex:rescue) bei strittigem DISCREPANCY statt advisor() — feedback_review_via_codex_not_advisor.

Grenzen & Registrierung

• Ersetzt keinen Score-/Analyse-Workflow; Owner bleibt dynastie-depot, hier nur als Daten-Gate eingehängt.
• DISCREPANCY ohne erreichbare Primärquelle → an User eskalieren, nicht selbst entscheiden.
• Noch offen vor Live-Nutzung: Junction in .claude/skills/ (mklink /J), CLAUDE.md-Projektstruktur-Inventar ergänzen, ggf. §18-Sync-Relevanz prüfen.