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待分类需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

stock-analysis-team股票分析团队

Agent Skill

stock-analysis-team 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

470

周安装

20

GitHub Stars

34

下载量

165
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

2

许可证

unknown

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:stock-analysis-team(股票分析团队)
来源仓库:https://github.com/wudengyao/stock-analysis-team
仓库路径:skills/stock-analysis-team
安装命令:
npx skills add https://github.com/wudengyao/stock-analysis-team --skill stock-analysis-team
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/wudengyao/stock-analysis-team --skill stock-analysis-team

简介

用于处理 GitHub 仓库和代码协作信息。

  • 适合围绕仓库状态、代码变更进行整理。
  • 可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围和维护状态。stock-analysis-team 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 需避免触发联网、命令执行或文件读写。

SKILL.md

股票分析团队

任务目标

  • 本 Skill 用于:通过多角色团队协同完成股票的深度分析和投资决策支持
  • 能力包含:基本面分析、技术分析、情绪分析、新闻分析、风险评估、市场策略制定、回测验证
  • 触发条件:用户提供股票代码、上传股票截图、请求市场复盘、需要投资建议或风险评估时

前置准备

  • 依赖说明:脚本所需的依赖包及版本 yfinance>=0.2.28 pandas>=2.0.0 numpy>=1.24.0 ta>=0.11.0
  • 非标准文件/文件夹准备:无

操作步骤

  • 标准流程:

1. 股票代码识别 - 如果用户提供图片:智能体使用图像识别能力提取股票代码 - 如果用户提供文本:智能体识别股票代码(支持A股如 600519.SH,美股如 AAPL) 2. 调用数据获取脚本 - 执行 python scripts/market_data_fetcher.py --symbol <股票代码> --market <cn|us> 获取实时行情、技术指标和历史数据 3. 分析师团队协同工作 - 基本面分析师:根据 analysis-framework.md 中的基本面分析框架,评估财务健康状况 - 情绪分析师:分析市场情绪和舆情,给出情绪评分 - 新闻分析师:分析相关新闻和宏观经济影响 - 技术分析师:根据技术指标(MA、MACD、RSI)判断趋势和买卖点 4. 研究员团队辩论 - 看多研究员:基于分析师报告列举上涨理由 - 看空研究员:基于分析师报告列举下跌风险 - 通过结构化辩论,平衡收益与风险 5. 交易员团队决策 - 综合分析师和研究员报告,制定交易计划 - 确定买入/卖出/观望建议 - 给出具体的价格点位和仓位建议 6. 风控与执行团队评估 - 根据 risk-scoring-criteria.md 评估投资风险等级(1-10分) - 1-3分:低风险;4-6分:中等风险;7-10分:高风险 - 投资组合经理批准或拒绝交易提议 7. 市场策略制定 - 如果是A股:根据 market-strategy.md 中的三段式复盘策略,输出进攻/均衡/防守计划 - 如果是美股:根据 Regime Strategy,输出 risk-on/neutral/risk-off 计划 8. 生成HTML格式研究报告 - 调用图表生成脚本:python scripts/chart_generator.py --symbol <股票代码> --market <cn|us> --chart-type all --output-dir./charts - 智能体组织报告数据,生成JSON格式数据文件 - 调用HTML报告生成脚本:python scripts/html_report_generator.py --data report_data.json --charts-dir./charts --output report.html - 生成的HTML报告包含以下内容: - 报告封面:渐变背景 + 公司名称 + 股票代码 + 分析日期 + 风险等级徽章 - 核心结论:渐变卡片 + 投资建议 + 预期收益 + 最大风险 - 公司概览:信息卡片 + 财务指标表格 + 业务亮点 - 技术分析图表:响应式网格布局 + 4种技术图表(股价走势、K线、MACD、RSI) - 基本面分析:财务健康度评分表 + 财务数据对比表 - 情绪与新闻分析:情绪指标表 + 情绪趋势 - 风险评估:风险评分进度条 + 各维度评分卡片 - 投资建议:买卖点位表格(带颜色标识) - 免责声明:黄色警告框 9. AI回测验证(可选) - 如果用户要求验证历史准确率:根据 backtesting-guidelines.md 的方法,评估方向胜率和止盈止损命中率

  • 可选分支:

- 当用户请求市场复盘:执行步骤1-7,跳过个股分析,提供大盘概览和板块分析 - 当用户上传股票截图:执行步骤1识别代码,然后进入标准流程 - 当用户选择 cn/us/both:根据选择分析对应市场的股票

资源索引

  • 必要脚本:

- 见 scripts/market_data_fetcher.py(用途与参数:获取股票行情数据、技术指标和历史数据) - 见 scripts/chart_generator.py(用途与参数:生成股价走势图、K线图、MACD图、RSI图等静态可视化图表) - 见 scripts/image_fetcher.py(用途与参数:获取公司Logo、产品图片等视觉素材) - 见 scripts/html_report_generator.py(用途与参数:生成基础HTML格式报告) - 见 scripts/enhanced_html_report_generator.py(用途与参数:生成增强版HTML报告,包含交互式图表、图片展示、趋势图等)

  • 领域参考:

- 见 references/analysis-framework.md(何时读取:分析师团队执行分析时) - 见 references/market-strategy.md(何时读取:制定市场策略时) - 见 references/risk-scoring-criteria.md(何时读取:风控团队评估风险时) - 见 references/backtesting-guidelines.md(何时读取:执行回测验证时) - 见 references/chart-guide.md(何时读取:生成和使用图表时) - 见 references/html-template.html(何时读取:生成HTML报告时作为参考)

注意事项

  • 所有投资建议仅供研究参考,不构成投资建议,必须在报告中明确标注免责声明
  • 风险评分必须基于多维度综合判断,避免单一指标主导
  • 市场策略制定需要考虑市场周期和宏观经济环境
  • 回测验证需要足够的历史数据支持,避免过拟合

使用示例

示例1:单只股票深度分析

# 用户输入:分析贵州茅台 600519.SH
# 智能体执行:
# 1. 识别股票代码 600519.SH
# 2. 调用脚本获取数据
python scripts/market_data_fetcher.py --symbol 600519.SH --market cn
# 3. 组织各团队协同分析
# 4. 生成包含风险评分的研究报告

示例2:图片识别+分析

# 用户上传股票截图
# 智能体执行:
# 1. 使用图像识别提取股票代码(如 AAPL)
# 2. 调用脚本获取数据
python scripts/market_data_fetcher.py --symbol AAPL --market us
# 3. 执行完整分析流程
# 4. 输出研究报告

示例3:A股市场复盘

# 用户输入:今天A股市场如何?给个复盘
# 智能体执行:
# 1. 调用脚本获取大盘数据
python scripts/market_data_fetcher.py --symbol 000001.SH --market cn
# 2. 分析市场整体表现和板块涨跌
# 3. 根据三段式复盘策略输出:进攻/均衡/防守计划
# 4. 提供市场操作建议

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

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

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

33.12%
按下载量换算55

Codex

31.93%
按下载量换算53

Cursor

18.55%
按下载量换算31

Gemini CLI

10.3%
按下载量换算17

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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