这份东吴证券地产 + AI 投研报告聚焦 AI 投研降本提效，提出不应仅看单次模型 Token 与速度，要以质量调整后任务成本 QATC，结合 Token、耗时、质量三本账，完整计量包含检索、核验、返工、人工在内的全任务成本。

报告指出 AI 投研隐性浪费来自重复读取、上下文膨胀、局部修改触发全文重写、口径返工等流程泄漏。对比 Prompt、SOP、脚本，报告强调 Skill 核心是把研究经验变为可执行流程，重点推证据型 Skill，依靠证据卡、口径冲突闸门、分层验证管控事实质量，减少幻觉与语义漂移。

48 轮对照实验表明：证据型 Skill 在长报告审阅等高难度任务中大幅提升首次通过率，但流程复杂度存在边界，过度增加规则反而抬升成本、降低完成率。团队落地要从个人使用转向 Skill 资产建设，优先将高频、高错损、可验证任务 Skill 化，做好版本回归测试。

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