stockbuddy/SKILL.md

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stockbuddy	多市场股票分析助手，提供 A 股、港股、美股的技术面和基础估值分析，给出买入/卖出操作建议。支持单只股票查询分析、持仓批量分析、关注股票管理和持仓管理。当用户提到股票分析、持仓分析、关注股票、买入建议、卖出建议，或直接提供股票代码 / 股票名称请求分析时触发此技能。

多市场股票分析助手 (StockBuddy)

概述

A 股、港股、美股的技术面与基础估值综合分析工具，输出量化评分和明确操作建议（强烈买入/买入/持有/卖出/强烈卖出）。默认以决策优先的方式返回结果：先给简明结论、评分/置信度、事件修正后的二次建议与挂单实操建议；只有在用户明确要求时才展开完整长报告。

四大核心场景：

1. 单只股票分析 — 对指定股票进行完整技术面+基本面分析，给出操作建议
2. 持仓批量分析 — 对用户所有持仓股票批量分析，给出各股操作建议和整体盈亏统计
3. 持仓管理 — 增删改查持仓记录
4. 关注池管理 — 增删改查关注股票，并记录股票基本信息

环境准备

仅在依赖缺失，或脚本运行时报缺包错误时，再执行安装脚本：

bash {{SKILL_DIR}}/scripts/install_deps.sh

所需依赖：numpy、pandas、Python 内置 sqlite3（无需 yfinance，已改用腾讯财经数据源）

核心工作流

场景一：分析单只股票

触发示例："分析腾讯"、"这只股票能不能买"、"看看比亚迪怎么样"、"帮我分析一下这只票"

步骤：

1. 识别股票代码

   • 港股：标准化为 XXXX.HK
   • A 股：标准化为 SH600519 / SZ000001
   • 美股：标准化为 AAPL / TSLA
   • 用户提供中文名称时，可先根据上下文判断市场；无法唯一匹配时再向用户确认

2. 执行分析脚本

   python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/analyze_stock.py <代码> --period 6mo
   

   可选周期参数：1mo / 3mo / 6mo（默认）/ 1y / 2y / 5y

   数据与缓存机制：原始日线 K 线、关注池、持仓数据统一保存在 ~/.stockbuddy/stockbuddy.db（SQLite）。持仓记录通过 watchlist_id 关联关注股票主键。分析结果单独写入 SQLite 缓存表，默认 TTL 为 10 分钟，写入时自动清理过期缓存，并将总缓存条数控制在 1000 条以内。若用户明确要求"刷新数据"或"重新分析"，加 --no-cache 参数强制刷新。清除分析缓存：--clear-cache。

3. 解读并呈现结果

   • 脚本输出 JSON 格式分析数据
   • 默认单股分析优先使用 references/output_templates.md 中的 “默认查询模板”：先返回最重要的决策信息，必须包含：股票基本信息、基于数据面的操作建议（含评分与置信度）、重要事件、事件加持后的二次分析建议，以及最终的挂单实操建议
   • 挂单风格默认走平衡型：若用户未特别指定，挂单价格按 references/output_templates.md 中的“挂单价格生成规范”采用平衡型；只有当用户明确要求“保守版”或“激进版”时才切换
   • 完整报告仅在用户明确要求时输出：当用户说"完整报告"、"详细分析"、"完整分析详情"、"全量报告"等，再按同文件中的 “完整报告组合规则”，用多个原子模板拼装完整报告
   • 顶部完整分析详情为必选项：无论默认查询还是完整报告，都必须先给出 2-4 句话的自然语言完整分析详情，概括市场场景、主建议、置信度、支撑/风险点，以及是否适合立刻操作
   • 仅当用户明确追问细节时（如"展开讲讲"、"为什么是这个评级"、"短线怎么看"、"止盈止损怎么设"、"详细分析"），才切换为更自然的开放式解读，围绕用户追问点展开说明
   • 最终结果直接输出为标准 Markdown 正文，不要包在代码块里；默认优先短段落、项目符号和卡片式结构，除非用户明确要求，否则不要自动展开过多宽表格

场景二：持仓批量分析

触发示例："分析我的持仓"、"看看我的股票"、"持仓怎么样了"

默认输出仍以决策优先为主：每只持仓先给操作建议、评分/置信度、重要事件、事件修正后的二次建议，以及最简挂单实操版；除非用户明确要求详细版，否则不要把每只股票都展开成冗长全量报告。

步骤：

1. 检查持仓数据

   python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py list
   

   持仓数据保存在 ~/.stockbuddy/stockbuddy.db 的 positions 表。

2. 持仓为空时 → 引导用户添加持仓（参见场景三的添加操作）

3. 执行批量分析

   python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py analyze
   

4. 解读并呈现结果

   • 按 references/output_templates.md 中"持仓批量分析报告"模板呈现
   • 直接输出为标准 Markdown 正文，不要包在代码块里；可使用规范 Markdown 表格与列表混合呈现，保证不同平台可读性
   • 包含每只股票的操作建议和整体盈亏汇总

场景三：持仓管理

触发示例："添加腾讯持仓"、"我买了 100 股比亚迪"、"删除阿里持仓"

操作	命令
添加	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py add <代码> --price <买入价> --shares <数量> [--date <日期>] [--note <备注>]
查看	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py list
更新	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py update <代码> [--price <价格>] [--shares <数量>] [--note <备注>]
移除	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py remove <代码>

添加持仓时会自动确保该股票存在于关注池，并通过 positions.watchlist_id -> watchlist.id 关联。若用户未提供日期，默认使用当天日期。若用户提供了自然语言信息（如"我上周花 350 买了 100 股腾讯"），提取价格、数量、日期等参数后执行命令。

场景四：关注池管理

触发示例："关注腾讯"、"把苹果加到关注列表"、"取消关注茅台"

操作	命令
查看关注池	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py watch-list
添加关注	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py watch-add <代码>
取消关注	python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py watch-remove <代码>

分析方法论

综合评分体系覆盖技术面（约 60% 权重）和基本面（约 40% 权重），最终评分范围约 -10 到 +10：

评分区间	操作建议
≥ 5	🟢🟢 强烈买入
2 ~ 4	🟢 买入
-1 ~ 1	🟡 持有/观望
-4 ~ -2	🔴 卖出
≤ -5	🔴🔴 强烈卖出

仅当用户要求解释评分逻辑、技术指标含义，或你需要校准开放式解读时，再读取 references/technical_indicators.md。

当需要组织最终输出格式、决定默认查询 vs 完整报告、或生成挂单实操建议时，优先读取 references/output_templates.md；其中已经定义了默认查询模板、原子模板、完整报告组合规则，以及保守型/平衡型/激进型挂单价格生成规范（默认平衡型）。

重要注意事项

• 所有分析仅供参考，不构成投资建议
• 数据来源以 腾讯财经 为主，可能存在延迟、缺口或字段局限
• 港股没有涨跌停限制，波动风险更大
• 每次分析结果末尾必须附上风险免责提示
• 技术分析在市场极端情况下可能失效
• 建议用户结合宏观经济环境、行业趋势和公司基本面综合判断

资源文件

文件	用途
scripts/analyze_stock.py	核心分析脚本，获取数据并计算技术指标和基本面评分
scripts/portfolio_manager.py	持仓管理脚本，支持增删改查和批量分析
scripts/install_deps.sh	Python 依赖安装脚本
references/technical_indicators.md	技术指标详解和评分标准
references/output_templates.md	分析输出模板总控：默认查询模板、原子模板、完整报告组合规则、挂单价格生成规范
references/data-source-roadmap.md	数据源升级路线图：主源 / fallback / 事件层规划；仅在需要扩展数据源或接入事件信息时读取