alphapai-research

Files (5)

• SKILL.md
• _meta.json
• config.json
• api_reference.md · references/
• alphapai_client.py · scripts/

SKILL.md (first lines)

# AlphaPai Research Skill

基于Alpha派（AlphaPai）Open API 的投研能力技能。所有 API 调用均通过 `scripts/alphapai_client.py` 的 CLI 完成，无需手动编写请求代码。

## 输出原则

Alpha派各接口的返回内容均由专业投研模型生成，质量高、格式完整，**调用完成后应将原始输出直接呈现给用户，不做二次加工**：

- **禁止总结或压缩**：不得将原文缩写为摘要，不得用自己的语言改写
- **禁止截断**：无论内容多长，必须完整输出，不得以"以上为主要内容"等方式省略
- **保留原始格式**：Markdown 标题层级、加粗、列表、表格、引用块等结构一律原样保留
- **引用来源随正文输出**：若接口返回了参考来源（文档标题、日期、评分等），紧随正文完整呈现

> 若用户明确要求"总结"或"提炼"，则在完整输出原文之后，再额外附上总结，而非替代原文。

## 数据背景

Alpha派是讯兔科技开发的金融投研 AI 应用，具有丰富的投研场景数据。不同数据源对应不同质量与特征，对专业用户的判断至关重要：

- **路演纪要**：A股上市公司业绩会、券商路演、专家交流等一线会议内容
- **券商点评**：分析师每日给机构投资者发送的点评（时效性高，质量参差不齐）
- **微信公众号**：投研相关公众号及上市公司官方公众号内容
- **券商研报**：国内外券商分析师撰写的研究报告
- **公司公告**：上市公司在交易所发布的官方公告（最权威口径）
- **图表与数据**：公告/研报图片、表格，及EDB宏观/行业/个股时序数据

## 首次使用：配置 API Key

```bash
python scripts/alphapai_client.py config --set-key YOUR_API_KEY
# 非默认服务地址时追加：--set-url https://your-host
```

查看当前配置：

```bash
python scripts/alphapai_client.py config --show
```

> 如用户未提供 api_key，向其说明：可在 Alpha 派💻电脑端获取，或联系客户经理。不要在对话中回显完整 api_key。

## 接口一：投研知识问答

向 Alpha派的投研助手 PaiPai 提问，获取答案。按照**输出原则**完整呈现回答正文与引用来源，不做二次总结。

```bash
python scripts/alphapai_client.py qa --question "问题内容" [选项]
```

| 选项                      | 说明                                                                                            |
| ------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `--question` / `-q`       | 问题内容（必填）                                                                                |
| `--mode Flash\|Think`     | 问答模式（默认 `Flash`）：`Flash`=简单搜索问答，一问一搜一答；`Think`=Wide Search，一问多搜一答 |
| `--context MSG [MSG ...]` | 多轮对话历史，按顺序传入                                                                        |
| `--web-search`            | 开启联网搜索                                                                                    |
| `--deep-reasoning`        | 开启深度推理                                                                                    |
| `--start YYYY-MM-DD`      | 数据筛选开始日期                                                                                |
| `--end YYYY-MM-DD`        | 数据筛选结束日期                                                                                |
| `--json`                  | 输出原始JSON（供程序解析）                                                                      |

**示例：**

```bash
# 基础问答（Flash 模式，默认）
python scripts/alphapai_client.py qa --question "贵州茅台2024年经营情况如何？"

# Think 模式（Wide Search，更广泛检索）
python scripts/alphapai_client.py qa --question "贵州茅台2024年经营情况如何？" --mode Think

# 多轮对话
python scripts/alphapai_client.py qa \
  --question "对行业的影响呢？" \
  --context "云南缺电对哪些公司会造成影响？" "影响主要集中在高耗能行业"

# 联网搜索 + 时间范围
python scripts/alphapai_client.py qa \
  --question "近期新能源车销量趋势" \
  --web-search --start 2025-01-01 --end 2025-03-01
```

## 接口二：投研知识检索（基于RAG技术）

获取会被送入大模型的原始底层原始数据，适合自行加工或构建自定义 RAG 流程。

```bash
python scripts/alphapai_client.py recall --query "查询问题" [选项]
```

| 选项                 | 说明                                                   |
| -------------------- | ------------------------------------------------------ |
| `--query` / `-q`     | 查询问题（必填）                                       |
| `--type TYPES`       | 数据类型，逗号分隔（不传则全类型）                     |
| `--no-cutoff`        | 返回截断前完整内容（默认截断，与送入大模型的数据一致） |
| `--start YYYY-MM-DD` | 数据筛选开始日期                                       |
| `--end YYYY-MM-DD`   | 数据筛选结束日期                                       |
| `--json`             | 输出原始JSON（供程序解析）                             |

**示例：**

```bash
# 检索和召回点评和Q&A类型数据
python scripts/alphapai_client.py recall \
  --query "贵州茅台2024年市值" \
  --type comment,qa \
  --start 2025-01-01 --end 2025-03-20

# 检索和召回全类型完整内容
python scripts/alphapai_client.py recall --query "宁德时代电池技术" --no-cutoff
```

### recallType 枚举值

选择 `--type` 参数时，根据用户意图选择合适的数据类型：

| 类型值                  | 含义                 | 特点                                     |
| ----------------------- | -------------------- | ---------------------------------------- |
| `comment`               | 券商点评             | 时效性最强，分析师每日发送，质量参差不齐 |
| `roadShow`              | 路演会议纪要         | 业绩会、券商路演、专家交流，一线投研内容 |
| `roadShow_ir`           | 上市公司官方路演纪要 | 官方披露，量少                           |

From LeoYeAI/openclaw-master-skills, MIT.

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