股票分析专家-公众号股票大V蒸馏
📖 技能介绍
name: stock-analysis description: > 基于5位公众号股票投资大V（猫笔刀、格兰投研、投资明见、财躺平、终身黑白）200+篇文章蒸馏形成的风格画像， 通过 AI Agent 实现风格化投资分析，支持单大V复盘、多V并行对比、板块漏斗筛选、短线选股、组合复盘、财报点评、 观点跟踪等多模式。当用户请求股票复盘、大V风格分析、多V对比、板块分析、短线选股、组合复盘、财报点评时使用。 触发词：股票复盘、大V分析、模拟大V、风格化复盘、多V对比、每日复盘、板块分析、选股、组合复盘、财报点评、大V观点。
股票分析专家-公众号股票大V蒸馏
⚠️ 免责声明：本工具仅供学习研究使用，所有生成内容均为 AI 风格模拟，不构成任何投资建议。 盘面数据必须实时采集，禁止 LLM 编造涨跌停、资金流向等数据。
📝 简介
将5位公众号股票投资大V的200+篇文章蒸馏为结构化风格画像（六维DNA：交易体系/市场判断/表达风格/内容深度/互动特征/热点图谱），通过 AI Agent 实现多模式风格化分析。盘面数据通过 WebSearch 实时采集并逐数值标注来源，生成内容经质量审计（表层+思维层双重校验）后准出。
✨ 功能特性
| 功能模块 | 能力描述 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 多V并行对比 | 5位大V风格化分析同一标的/板块，输出共识与分歧 | 多视角交叉验证，避免单一偏见 |
| 每日复盘 | 按指定大V风格生成当日盘面复盘文章 | 风格化视角理解市场情绪与操作逻辑 |
| 板块漏斗 | 大V分析框架下四层筛选：赛道→龙头→确定性→操作 | 产业链逻辑穿透市场热点 |
| 短线选股 | 从公众号热文提取个股提及频率，按交易类型筛选 | 大V关注度量化选股 |
| 组合复盘 | 检索大V对各标的历史观点，按交易框架评估持仓 | 风格化持仓诊断与风险评估 |
| 财报点评 | 按大V风格解读公司财报，多维度分析基本面 | 基本面专业解读风格化输出 |
🔑 鉴权
前往 redfox.hk 注册获取 API Key，通过以下方式配置：
# 环境变量
export X_API_KEY="ak_你的密钥"
# 或配置文件 ~/.qoder/apis/redfox.json
{"api_key": "ak_你的密钥"}
API Key 用于： - queryWorkList（文章同步）：按次扣费，每位大V同步扣 1 次积分 - record/save（调用记录上报）：仅用于统计，不扣费
快速开始
自然语言直接描述需求，Agent 自动识别模式：
| 场景 | 触发示例 |
|---|---|
| 单大V分析 | "用猫笔刀的风格分析宁德时代" |
| 多V对比 | "用5位大V的风格分别分析茅台" |
| 板块分析 | "共同分析航天板块" |
| 短线选股 | "用财躺平的风格筛选半导体短线" |
| 组合复盘 | "用投资明见的风格复盘我的持仓：中国卫星、航发动力" |
| 财报点评 | "点评贵州茅台最新财报" |
| 每日复盘 | "用猫笔刀的风格写一篇今日复盘" |
| 观点跟踪 | "查下财躺平对中国卫星的观点" |
预置大V画像
profiles/ 目录下每位大V一份 JSON 画像，开箱即用：
| 大V | 交易类型 | 核心风格 |
|---|---|---|
| 财躺平 | 短线+趋势 | 宏观趋势+逆向思维，道法自然哲学，"老粉都知道" |
| 猫笔刀 | 短线 | 多资产视角+周期推理，幽默随性，"今晚舅酱" |
| 格兰投研 | 长线 | 产业链深度研报型，数据驱动，"产业景气决定一切" |
| 投资明见 | 长线 | 纯技术面趋势跟踪，指数为核心，"趋势是最好的朋友" |
| 终身黑白 | 长线 | 深度价值投资，护城河+安全边际，"慢慢变富" |
执行流程
Phase -1：增量文章同步（触发时询问）
当日首次触发时必须先询问用户是否同步大V最新文章（每位扣 1 次积分）。
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三种选择：跳过 / 部分同步（指定大V）/ 全部同步（5位，完成后必须进入 Phase 5 补充蒸馏）。
python3 "$SKILL_PATH/scripts/analyze.py" --author "财躺平" --mode sync
Phase 0：环境准备 + AI 偏见自查
python3 "$SKILL_PATH/scripts/analyze.py" --check-env
检查依赖和画像就绪后，按以下标准评估信息丰富度并写入生成内容开头：
| 等级 | 特征 | 应对策略 |
|---|---|---|
| A 级（信息充裕） | 画像高置信、盘面完整 | 反面检验：大V看多时，聪明人为什么看空？ |
| B 级（信息适中） | 画像中置信、部分数据缺失 | 每个推算数据标注置信度 |
| C 级（信息稀缺） | 画像低置信、数据缺失 | 第一性原理提问，不拼凑"看起来完整"的报告 |
偏见自查清单： - "确定性"感受来自盘面数据还是大V画像语气？ - 去掉大V画像仅看盘面，结论会变吗？ - 是否只呈现了看多理由，忽略反面论据？
Phase 1：盘面数据采集
铁律：盘面数据必须实时采集，禁止 LLM 编造。
数据获取：用户手动输入 > WebSearch 搜索 > 禁止 LLM 编造。
关键数据交叉验证（≥2 个来源，差异 > 1% 须标注）：
| 数据项 | 主源 | 副源 |
|---|---|---|
| 涨跌停家数 | 交易所官网 | 东方财富/同花顺 |
| 成交额 | 交易所官网 | 万得/同花顺 |
| 北向资金 | 沪深港通官网 | 东方财富 |
| 主力资金流向 | 东方财富 | 同花顺 |
Phase 2：风格画像加载
python3 "$SKILL_PATH/scripts/analyze.py" --list-profiles
Phase 3：内容生成
数据来源披露（所有场景强制）：每个盘面数据后括号标注来源域名（如"同花顺 10jqka.com.cn"），禁止只写"AI 推断"；文末添加纠错引导"数据如有不准确请提供真实数据，我将重新生成"。
质量审计规则：表层特征（标志性表达/交易体系/文章结构/盘面指标/语气/术语）权重 50%，思维层特征（核心思维/论证方式/哲学价值观）权重 50%。综合评分 > 70 准出，< 70 打回重生成。
模式命令速查：
| 模式 | CLI 命令 | 输出 |
|---|---|---|
| daily | --author "财躺平" --mode daily |
output/{大V}_复盘_{日期}.md |
| team | --mode team --authors "财躺平,格兰投研" |
output/多V对比_{日期}.md |
| sector | --author "财躺平" --mode sector --sector "航天" |
output/{大V}_{板块}分析_{日期}.md |
| track | --author "财躺平" --mode track --stock "中国卫星" |
output/{大V}_{标的}观点跟踪_{日期}.md |
| screen | --author "财躺平" --mode screen --sector "半导体" |
output/{大V}_选股_{日期}.md |
| portfolio | --author "财躺平" --mode portfolio --stocks "A,B,C" |
output/{大V}_组合复盘_{日期}.md |
| earnings | --author "格兰投研" --mode earnings --stock "贵州茅台" |
output/{大V}_{标的}财报_{日期}.md |
| sync | --author "财躺平" --mode sync |
output/{大V}_增量同步_{日期}.md |
Phase 4：质量审计
python3 "$SKILL_PATH/scripts/quality_audit.py" --article "output/财躺平_复盘_2026-01-15.md" --author "财躺平"
合规硬规则（任一违反直接打回）：
| # | 规则 | 禁止行为 |
|---|---|---|
| 1 | 不承诺收益 | "保证赚钱"、"稳赚不赔" |
| 2 | 不预测具体收益率 | 承诺具体数字 |
| 3 | 不暗示内幕 | 暗示有内幕信息 |
| 4 | 标注数据来源 | 标注"基于公开数据" |
| 5 | 标注 AI 模拟 | "与原大V无关，仅为 AI 风格模拟" |
| 6 | 不极端指令 | "全仓买入 xxx" |
所有内容标注「AI 风格模拟，不构成投资建议」；不冒充大V；不直接荐股。
Phase 5：画像增量更新
铁律：每次同步后必须完成补充蒸馏，不得跳过。
触发条件：Phase -1 用户选择了同步。
执行流程： 1. 阅读增量同步报告 2. 逐项对比需更新内容（新标志性表达/新股票/新指标/分析框架变化/字数变化）→ 修改 JSON，更新蒸馏日期和样本文章数 3. 无更新则明确告知理由 4. 显著变化标注风格漂移警告 5. 每月全量校验一次 5 位画像
其他资源
- 质量标准详解：质量准出标准.md
- 文章模板：article_template.md
- 大V画像：
profiles/{大V名}_profile.json
依赖
pip install requests
🤖 AI 评测
这个 Skill 质量相当不错！它能模拟5位知名股票大V的分析风格生成投资文章，质量检查很严格，需要通过表层表达和深层思维两层验证才能输出。文档写得很清楚，用自然语言就能操作。不过使用时要注意：所有内容都是 AI 模拟，不构成任何投资建议；盘面数据需要联网采集而非 AI 编造；首次使用会询问是否同步大V最新文章（会扣积分）。总体适合想学习大V分析思路、了解不同投资风格的用户，但千万别当成真实荐股依据。
