npx skillsauth add lvcbluememory/daily_stock_analysis stock_analyzerInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
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本技能基于 analyzer_service.py 的逻辑,提供分析股票和整体市场的功能。
AnalysisResult)分析函数返回一个 AnalysisResult 对象(或其列表),该对象具有丰富的结构。以下是其关键组件的简要概述,并附有真实的输出示例:
dashboard 属性包含核心分析,分为四个主要部分:
core_conclusion: 一句话总结、信号类型和仓位建议。data_perspective: 技术数据,包括趋势状态、价格位置、量能分析和筹码结构。intelligence: 定性信息,如新闻、风险警报和积极催化剂。battle_plan: 可操作的策略,包括狙击点(买/卖目标)、仓位策略和风险控制清单。Config)所有分析函数都可以接受一个可选的 config 对象。该对象包含应用程序的所有配置,例如 API 密钥、通知设置和分析参数。
如果未提供 config 对象,函数将自动使用从 .env 文件加载的全局单例实例。
参考: Config
描述: 分析单只股票并返回分析结果。
何时使用: 当用户要求分析特定股票时。
输入:
stock_code (str): 要分析的股票代码。config (Config, 可选): 配置对象。默认为 None。full_report (bool, 可选): 是否生成完整报告。默认为 False。notifier (NotificationService, 可选): 通知服务对象。默认为 None。输出: Optional[AnalysisResult]
一个包含分析结果的 AnalysisResult 对象,如果分析失败则为 None。
示例:
from analyzer_service import analyze_stock
# 分析单只股票
result = analyze_stock("600989")
if result:
print(f"股票: {result.name} ({result.code})")
print(f"情绪得分: {result.sentiment_score}")
print(f"操作建议: {result.operation_advice}")
参考: analyze_stock
描述: 分析一个股票列表并返回分析结果列表。
何时使用: 当用户想要一次分析多只股票时。
输入:
stock_codes (List[str]): 要分析的股票代码列表。config (Config, 可选): 配置对象。默认为 None。full_report (bool, 可选): 是否为每只股票生成完整报告。默认为 False。notifier (NotificationService, 可选): 通知服务对象。默认为 None。输出: List[AnalysisResult]
一个 AnalysisResult 对象列表。
示例:
from analyzer_service import analyze_stocks
# 分析多只股票
results = analyze_stocks(["600989", "000001"])
for result in results:
print(f"股票: {result.name}, 操作建议: {result.operation_advice}")
参考: analyze_stocks
描述: 对整体市场进行复盘并返回一份报告。
何时使用: 当用户要求市场概览、摘要或复盘时。
输入:
config (Config, 可选): 配置对象。默认为 None。notifier (NotificationService, 可选): 通知服务对象。默认为 None。输出: Optional[str]
一个包含市场复盘报告的字符串,如果失败则为 None。
示例:
from analyzer_service import perform_market_review
# 执行大盘复盘
report = perform_market_review()
if report:
print(report)
参考: perform_market_review
data-ai
# Fix Issue 基于 issue 分析结果实现修复,并按仓库规则补齐验证、风险与回滚说明。 **Repository**: https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis ## Usage ```text /fix-issue <issue_number> ``` ## Prerequisites 优先先完成 `/analyze-issue <issue_number>`,确保问题成立且边界清晰。 ## Instructions ### Step 1: 确认分析基线 检查 `.claude/reviews/issues/issue-<number>.md` 是否存在;如果不存在,先补做 issue 分析或在本次修复中补齐最小分析结论。 ### Step 2: 选择安全的工作方式 - 默认基于当前工作树做最小相关改动 - 不要默认执行 `git pull` - 不要默认切换分支或改写用户当前工作状态 - 如果用户明确要求建分支,再执行最小必要的分支操作 ### Step 3: 实施修复 - 根据 iss
testing
# Analyze PR 分析 GitHub Pull Request,评估必要性、描述完整性、验证证据、主要风险与是否可直接合入。 **Repository**: https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/pulls ## Usage ```text /analyze-pr <pr_number> ``` ## Instructions 分析时使用简洁中文,优先遵循仓库根目录 `AGENTS.md` 和 `.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md`。 ### Step 1: 拉取 PR 基本信息 ```bash gh pr view <pr_number> --repo ZhuLinsen/daily_stock_analysis gh pr view <pr_number> --repo ZhuLinsen/daily_stock_analysis --comments gh pr checks <pr_number> --repo ZhuLinsen/daily_stock_anal
documentation
# Analyze Issue 分析 GitHub Issue,判断其真实性、优先级、仓库责任边界与建议动作。 **Repository**: https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/issues ## Usage ```text /analyze-issue <issue_number> ``` ## Instructions 分析时使用简洁中文,优先遵循仓库根目录 `AGENTS.md`。 ### Step 1: 拉取 Issue 信息 ```bash gh issue view <issue_number> --repo ZhuLinsen/daily_stock_analysis gh issue view <issue_number> --repo ZhuLinsen/daily_stock_analysis --comments ``` 如为 bug,优先核对 issue 模板中是否提供了以下信息: - 是否已同步到最新版本 - commit hash / 版本基线 - 运行环境与复现步骤 -
tools
Use when work should span one or more detached tasks but still behave like one job with a single owner context. TaskFlow is the durable flow substrate under authoring layers like Lobster, ACPX, plugins, or plain code. Keep conditional logic in the caller; use TaskFlow for flow identity, child-task linkage, waiting state, revision-checked mutations, and user-facing emergence.