fund-diagnosis
面向公募基金的单基金综合诊断能力。适用于用户提出“这只基金怎么样”“适不适合继续持有”“风险和收益特征如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只基金,不处理多基金对比与量化建模。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未要求具体指标公式计算或回测建模。
Skill by johncui9392
Install
Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
npx agentmarket install skill/johncui9392-fund-diagnosis
Asks which of your tools to add it to (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI, Claude Desktop) and shows the change first. See https://agentmart.dev/cli.
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
- Runs as
- Python package
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/fund-diagnosis
What's inside
- Skill name
fund-diagnosis- Description
- 面向公募基金的单基金综合诊断能力。适用于用户提出“这只基金怎么样”“适不适合继续持有”“风险和收益特征如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只基金,不处理多基金对比与量化建模。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未要求具体指标公式计算或回测建模。
- License
- MIT
- Instructions
- 132 lines in SKILL.md · view on GitHub
Before installing
- Ships executable scripts
Files (3)
- SKILL.md
- manifest.json
- get_data.py · scripts/
SKILL.md (first lines)
# 基金综合诊断
通过**自然语言问句**对单只基金进行综合分析,返回 Markdown 诊断报告,适用场景包括:
- **基金整体判断(收益表现 + 风险特征 + 持仓结构)**
- **持有决策参考(继续持有/观望/调整仓位)**
- **波动市场中的基金风险排查**
- **用户泛化问法的一站式诊断回答**
## 密钥来源与安全说明
- 本技能仅使用一个环境变量:`EM_API_KEY`。
- `EM_API_KEY` 由东方财富妙想服务(`https://ai.eastmoney.com/mxClaw`)签发,用于接口鉴权。
- 在提供密钥前,请先确认密钥来源、可用范围、有效期及是否支持重置/撤销。
- 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。
## 功能范围
### 基础诊断能力
- 输入自然语言问句,调用诊基接口生成结构化结论
- 每次仅处理**一只**基金
- 返回可读 Markdown 报告(优先提取 `data.displayData`)
- 支持将结果保存为本地 `.md` 文件,便于复盘追踪
### 触发规则(何时使用本技能)
- 用户问题是**笼统/概括性**诊断:如“这只基金怎么样”“值得继续持有吗”“风险大吗”
- 问句中未明确要求具体指标计算、回测建模或程序化导出
- 若上下文已明确基金实体,用户后续使用“它/这只基金”等代词继续提问,也应触发
### 不触发规则(何时不要使用本技能)
- 用户要求 Python 回测、组合优化、量化建模等高级计算任务
- 用户明确要求导出净值明细、构建CSV或做数据工程处理
- 用户要求多只基金横向对比(应走多标的分析类能力)
### 触发示例
| 触发(泛化诊断) | 不触发(建模/工程) |
|---|---|
| 华夏成长混合基金怎么样? | 帮我用Python回测华夏成长混合基金策略 |
| 这只基金适合长期持有吗? | 帮我建一个基金组合优化模型 |
| 它近期风险大吗? | 把这只基金净值数据导出为CSV |
## 前提条件
### 1. 注册东方财富妙想账号
访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取 API Key。
### 2. 配置 Token
```bash
# macOS 添加到 ~/.zshrc,Linux 添加到 ~/.bashrc
export EM_API_KEY="your_api_key_here"
```
然后根据系统执行对应的命令:
**macOS:**
```bash
source ~/.zshrc
```
**Linux:**
```bash
source ~/.bashrc
```
## 快速开始
### 1. 命令行调用
```bash
python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "华夏成长混合基金"
```
**输出示例**
```text
Saved: /path/to/workspace/fund_diagnosis/fund_diagnosis_90bf169c.md
(随后输出 Markdown 诊断内容)
```
**参数说明:**
| 参数 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
| `--query` | 用户原始自然语言问句 | ✅(`--query` 或 stdin 二选一) |
| `--no-save` | 仅输出结果,不写入本地文件 | 否 |
### 2. 代码调用
```python
import asyncio
from pathlib import Path
from scripts.get_data import diagnose_fund
async def main():
result = await diagnose_fund(
question="华夏成长混合基金",
output_dir=Path("workspace/fund_diagnosis"),
save_to_file=True,
)
if "error" in result:
print(result["error"])
else:
print(result["content"])
if result.get("output_path"):
print("已保存至:", result["output_path"])
asyncio.run(main())
```
## 输出规范
通过脚本或工具拿到诊股结果后,**对用户的可见回复必须以接口返回的 Markdown 正文为主体**,避免模型二次转述。仅当接口/脚本明确返回 `error`、或正文为空时,才用简短文字说明失败原因;**禁止**在失败时杜撰报告内容。
## 常见问题
**错误:EM_API_KEY is required.**
→ 需先配置 `EM_API_KEY`,请联系官网获取并手动配置。
**为什么需要保持原始问句?**
→ 诊基接口依赖用户自然语言语义,建议避免改写导致意图偏移。From johncui9392/Aeolus, MIT.
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- 11
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- 6
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- 0
- Last commit (this folder)
- Apr 21, 2026 (6 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/johncui9392/Aeolus
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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Cite this page
fund-diagnosis skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/johncui9392-fund-diagnosis (last updated 2026-10-24)