stock-diagnosis
面向沪深京A股的单票综合诊断能力。适用于用户提出“这只股票整体怎么样”“是否值得继续持有/加仓/减仓”“当前风险和机会如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只股票,不处理港股/美股及多标的对比。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未指定某个单一技术指标或财务指标(如MACD、RSI、R…
Skill by johncui9392
Chalk Labs
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npx agentmarket install skill/johncui9392-stock-diagnosis
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Use cases: documents, finance
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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/stock-diagnosis
What's inside
- Skill name
stock-diagnosis- Description
- 面向沪深京A股的单票综合诊断能力。适用于用户提出“这只股票整体怎么样”“是否值得继续持有/加仓/减仓”“当前风险和机会如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只股票,不处理港股/美股及多标的对比。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未指定某个单一技术指标或财务指标(如MACD、RSI、ROE等)做精确计算。
- License
- MIT
- Instructions
- 135 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)
# 股票综合诊断
通过**自然语言问句**对单只A股进行综合分析,返回 Markdown 诊断报告,适用场景包括:
- **个股整体判断(基本面 + 资金面 + 风险面)**
- **持仓决策参考(持有/减仓/止盈/观望)**
- **热点行情下的个股风险排查**
- **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,调用诊股接口生成结构化结论
- 每次仅处理**一只**沪深京A股股票
- 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“这只股票怎么样”“值得买吗”“该不该卖”
- 问句中未明确要求计算单个技术指标或财务指标
- 若上下文已明确股票实体,用户后续使用“它/这只股票”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)
- 用户明确点名具体指标计算:MACD、KDJ、RSI、布林带、ROE、PE 等
- 用户要求多只股票横向对比(应走多标的分析类能力)
- 用户咨询港股、美股或其他非A股市场
### 触发示例
| 触发(泛化诊断) | 不触发(指标定向) |
|---|---|
| 丹化科技怎么样? | 丹化科技的MACD出现金叉了吗? |
| 海康威视亏了怎么操作? | 海康威视当前市盈率是多少? |
| 华尔泰值得投资吗? | 华尔泰的RSI是否超买? |
| 全面分析一下中国平安 | 中国平安的ROE趋势如何? |
## 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 "东方财富股票咋样"
```
**输出示例**
```text
Saved: /path/to/workspace/stock_diagnosis/stock_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_stock
async def main():
result = await diagnose_stock(
question="分析一下东方财富这只股票",
output_dir=Path("workspace/stock_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。From johncui9392/Aeolus, MIT.
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- 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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stock-diagnosis skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/johncui9392-stock-diagnosis (last updated 2026-10-24)