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lithium-supply-demand-gap-radar锂供需缺口雷达

Agent Skill

lithium-supply-demand-gap-radar 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

441

周安装

18

GitHub Stars

3

下载量

141
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:lithium-supply-demand-gap-radar(锂供需缺口雷达)
来源仓库:https://github.com/fatfingererr/macro-skills
仓库路径:skills/lithium-supply-demand-gap-radar
安装命令:
npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill lithium-supply-demand-gap-radar
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill lithium-supply-demand-gap-radar

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合在需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。
  • 可结合来源仓库和原始 README 进一步核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网或文件读写。
  • 安装方式:通过 GitHub 仓库添加,需确认操作边界与数据访问权限。

SKILL.md

<essential_principles> 鋰產業鏈供需雷達 核心原則

鋰產業鏈必須分層分析,不可混為一談:

Mining → Processing → Battery
(礦端)   (化學品)    (終端需求)
層級代表數據典型延遲
Upstream (礦端)鋰礦產量、出口量年度/季度
Midstream (化學品)碳酸鋰/氫氧化鋰價格週度/日度
Downstream (電池/EV)EV 銷量、電池裝機量(GWh)月度

強制規則

  • 供給分析需指定層級(礦端 vs 精煉端)
  • 需求 proxy 需明確轉換假設(kWh → kg Li)
  • 價格分析需區分碳酸鋰 vs 氫氧化鋰

根據 data_level 參數自動選擇數據源:

data_level價格數據供需數據可靠度
free_nolimitCME 期貨/Proxy 指數USGS/IEA/澳洲政府
free_limitSMM/Fastmarkets 頁面+ 公司財報中高
paid_lowSMM 完整序列+ Benchmark 基本
paid_highFastmarkets API+ S&P/BNEF/WoodMac最高

強制規則

  • 價格數據不足時,使用 CME 合約或相關股籃子作為 proxy
  • 需在輸出中標註實際使用的數據等級

電池需求到鋰需求的轉換必須明確假設:

假設場景kg Li / kWh備註
保守估計0.12含 LFP 佔比上升假設
中性估計0.15混合 NMC/LFP
積極估計0.18高鎳 NMC 主導
li_demand_kt = battery_gwh * kg_per_kwh * 1000  # 單位: kt LCE

強制規則

  • 需求估計必須輸出三個情境(保守/中性/積極)
  • 輸出需包含 kg_per_kwh_assumption 欄位

鋰價週期分為四個階段:

Regime特徵交易含義
downtrend12-26 週動能 < 0, 斜率 < 0空頭主導,避免做多
bottoming動能收斂,波動下降,均值回歸觀望,等待確認
uptrend動能 > 0, 斜率 > 0做多視窗開啟
overheat動能極端正值,波動放大獲利了結風險

指標組合

  • 12 週 / 26 週動能(ROC)
  • 趨勢斜率(線性回歸)
  • 波動率(ATR / 標準差)
  • 均值回歸強度(距 MA 偏離度)

ETF 對鋰價的敏感度受持股結構影響:

持股類型對鋰價 Beta波動特性
Upstream (礦業)1.5 - 2.5高槓桿、高波動
Midstream (精煉)0.8 - 1.2跟隨但有加工費緩衝
Downstream (電池)0.3 - 0.8受競爭/技術路線影響

計算公式

ETF_beta_li = Σ(weight_i * beta_i_to_lithium)

強制規則

  • 需計算 rolling beta(建議 52 週滾動)
  • 傳導斷裂判斷:beta < 0.3 且持續 > 8 週

</essential_principles>

  1. Full Analysis - 完整供需×價格×傳導整合分析(生成完整報告)
  2. Balance Nowcast - 僅計算供需平衡即時估計(缺口擴大/縮小)
  3. Price Regime - 僅分析價格型態與週期位置
  4. ETF Exposure - 僅分析 ETF 持股結構與鋰價敏感度
  5. Ingest Data - 從各數據源擷取並標準化數據

等待回應後再繼續。

讀取工作流程後,請完全遵循其步驟。

<reference_index> 參考文件 (references/)

文件內容
data-sources.md所有數據來源詳細說明與 URL
unit-conversion.md單位轉換規則(LCE/Li/GWh)
price-methodology.md價格數據方法學(Fastmarkets/SMM)
etf-holdings-structure.mdLIT 持股結構與產業鏈分段
supply-chain-mapping.md鋰供應鏈完整映射(礦→化學品→電池)
failure-modes.md失敗模式與緩解策略
</reference_index>

<workflows_index>

WorkflowPurpose
full-analysis.md完整供需×價格×傳導整合分析
balance-nowcast.md供需平衡即時估計
price-regime.md價格型態與週期分析
etf-exposure.mdETF 持股暴露與傳導分析
ingest.md數據擷取與標準化
</workflows_index>

<templates_index>

TemplatePurpose
output-json.mdJSON 輸出結構模板
output-markdown.mdMarkdown 報告模板
config.yaml分析參數配置模板
data-schema.yaml數據 Schema 定義
</templates_index>

<scripts_index>

ScriptPurpose
lithium_pipeline.py核心數據管線
ingest_sources.py數據來源擷取
compute_balance.py供需平衡計算
classify_regime.py價格型態分類
compute_etf_beta.pyETF 傳導敏感度計算
visualize_analysis.py分析結果綜合視覺化
inflection_point_chart.py拐點分析專用視覺化
</scripts_index>

<quick_start> CLI 快速開始:

# 完整分析 LIT ETF(預設 10 年回看、週度頻率)
python scripts/lithium_pipeline.py analyze --ticker=LIT --lookback=10 --freq=weekly

# 僅計算供需平衡 Nowcast
python scripts/lithium_pipeline.py balance --asof=2026-01-16

# 分析價格型態(碳酸鋰 + 氫氧化鋰)
python scripts/lithium_pipeline.py regime --chem=both

# 計算 ETF 對鋰價的傳導敏感度
python scripts/lithium_pipeline.py etf-beta --ticker=LIT --window=52

# ✨ 生成視覺化圖表(完整儀表板)
python scripts/visualize_analysis.py
# 輸出:output/lithium_analysis_YYYY-MM-DD.png

視覺化輸出

  • 📊 6合1 專業儀表板(18" × 12",300 DPI)
  • 📁 自動保存至 output/ 目錄
  • 📅 檔名包含當天日期
  • 🎨 完整中文支持

Library 快速開始:

from lithium_pipeline import LithiumSupplyDemandRadar

radar = LithiumSupplyDemandRadar(
    etf_ticker="LIT",
    lookback_years=10,
    price_freq="weekly",
    chem_focus="both",
    data_level="free_nolimit"
)

# 完整分析
result = radar.full_analysis()
print(f"Balance Index: {result['balance_index']:.2f}")
print(f"Price Regime: {result['price_regime']}")
print(f"ETF Beta to Li: {result['etf_beta_li']:.2f}")
print(f"Thesis: {result['thesis']}")

</quick_start>

<success_criteria> Skill 成功執行時:

  • 正確識別數據等級並使用對應來源
  • 供需平衡指數計算正確(含三情境)
  • 價格型態分類明確(downtrend/bottoming/uptrend/overheat)
  • ETF 傳導敏感度計算正確(rolling beta)
  • 輸出包含完整的失效條件(invalidation)
  • 數據來源可追溯(source_id, data_level)
  • 單位轉換假設明確標註
  • 視覺化圖表已生成且符合規格(300 DPI, PNG, 檔名含日期)
  • 報告與圖表在 output/ 目錄下一起輸出 </success_criteria>

<input_schema> 輸入參數定義

# 必要參數
etf_ticker: string      # 目標 ETF(預設 LIT)
lookback_years: int     # 回看年限(建議 10-15)
price_freq: string      # weekly | daily(建議 weekly)

# 範圍參數
region_focus:           # 供應/需求重點區(選填)
  - China
  - Australia
  - Chile
  - Argentina
  - US
  - EU

chem_focus: string      # carbonate | hydroxide | both(預設 both)

# 數據等級
data_level: string      # free_nolimit | free_limit | paid_low | paid_high

# 數據源開關
sources:
  usgs: boolean
  iea_ev_outlook: boolean
  australia_req: boolean
  abs_exports: boolean
  fastmarkets: boolean
  smm: boolean
  etf_holdings: boolean

# 輸出格式
output_format: string   # markdown | json(預設 markdown)

</input_schema>

<data_pipeline_architecture> 數據流水線架構

[Data Sources]
     |
     v
+--------------------+
|   ingest_sources   |  --> USGS, IEA, Australia REQ/ABS
+--------------------+      Fastmarkets/SMM (方法學/價格)
     |                      Global X LIT factsheet
     v
+--------------------+
|   normalize        |  --> 統一 schema + 單位標註
+--------------------+
     |
     +-------------------+-------------------+
     |                   |                   |
     v                   v                   v
+-----------+    +-----------+    +-----------+
| supply_   |    | price_    |    | etf_      |
| demand    |    | series    |    | holdings  |
+-----------+    +-----------+    +-----------+
     |                   |                   |
     v                   v                   v
+-----------+    +-----------+    +-----------+
| balance_  |    | classify_ |    | compute_  |
| nowcast   |    | regime    |    | etf_beta  |
+-----------+    +-----------+    +-----------+
     |                   |                   |
     +-------------------+-------------------+
                         |
                         v
              +--------------------+
              |   generate_insight |  --> Thesis + Targets + Invalidation
              +--------------------+
                         |
                         v
              +--------------------+
              |   format_output    |  --> JSON + Markdown
              +--------------------+

標準化欄位 Schema:

欄位類型說明
datedate數據日期
metric_typestringsupply/demand/price/etf
metric_namestring具體指標名稱
valuefloat數值
unitstringkt_LCE/USD_per_kg/GWh/pct
regionstring國家/區域
source_idstringUSGS/IEA/SMM/Fastmarkets/etc
data_levelstring數據等級
confidencefloat來源品質評分 (0-1)
</data_pipeline_architecture>

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

30.78%
按下载量换算43

windsurf

24.7%
按下载量换算35

trae

16.31%
按下载量换算23

OpenCode

13.49%
按下载量换算19

Codex

8.12%
按下载量换算11

Antigravity

3.44%
按下载量换算5

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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