AlphaMoatによると、2026-09時点で股票筛选排序のダウンロード数は1,926、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中4,475位、専門分野では465件中393位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| SkillHub ↗ | 107 | 1926 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
主文では候補プールを読み込むか作成し、候補を再選定・並べ替え、優先候補や戦略傾向、優先度の低い候補を説明し、次の絞り込みを提案するよう定めています。データ取得に失敗し既存データだけで整理する場合は、その制約を明示します。入力データの日付と情報源を確認し、選定結果をリアルタイム相場の結論や保証として示さないでください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1926 | — | 3 |
| 2026-08 | 1139 | +36.9% | 3 |
| 2026-07 | 832 | +55.8% | 1 |
| 2026-06 | 534 | +46.3% | 1 |
| 2026-05 | 365 | — | - |
| 2026-03 | 83 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: proactive-opportunity-pursuit description: 面向 OpenClaw 的主动机会推进 skill,用于把“想找机会”转成可执行候选股、优先级排序和缩圈建议。 --- # 主动机会推进 当用户表达以下需求时,使用这个 skill: - “帮我找今天能交易的机会”
- “给我更主动一点,不要只列股票” - “从候选里直接帮我缩圈” - “我时间有限,先看哪几只” ## 设计目标 普通问答只会给出一个列表,这个 skill 要完成的是“从列表到决策推进”: 1. 先筛出候选股 2. 按优先级重新排序 3. 主动缩圈到 2 到 3 只 4. 提供每只股票对应的执行理由 ## 默认工作流程 ### 1. 先生成或读取候选池 Windows: ```powershell d:/pythonfile/uderestimate/.venv/Scripts/python.exe d:/pythonfile/uderestimate/trade_candidate_pipeline.py ``` Linux: ```bash ./.venv/bin/python ./trade_candidate_pipeline.py ``` ### 2. 主动做二次筛选 不要把 `a_share_agent_top5.csv` 原样抛给用户,而是主动回答: - 哪 2 只的交易优先级最高 - 哪 1 只更偏突破型 - 哪 1 只更偏回踩低吸型 - 哪些股票虽然入围,但今天不应优先执行 ### 3. 缺少用户偏好时,主动使用默认交易框架 如果用户没有提供持仓周期、风险偏好、资金量,也不要卡住。先按工作区默认短线框架给出初版,再提示: - 如需更激进,可提高突破权重 - 如需更保守,可优先低估分与置信度更高的标的 ### 4. 主动给出下一轮收敛建议 完成后应继续推进,而不是停在第一次结果: - “是否要我把这 2 只进一步拆成盘中触发条件” - “是否要我只保留适合尾盘买、次日卖的版本” - “是否要我排除某些行业后再重跑” ## 输出要求 输出时至少包含: - Top 2 或 Top 3 主盯标的 - 每只的核心入选理由 - 不建议优先执行的候选股及原因 - 建议的下一步收敛动作 ## 约束 1. 不要把所有候选股都说成“都可以”。 2. 没有额外偏好时,也要给出一个可执行默认排序。 3. 如果数据失败,只能基于已有结果缩圈时,要明确说明。
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A 株と香港株を対象に価値投資の枠組みで估值するスキルです。
A 株のリアルタイム株価、分時の出来高分解、保有銘柄の管理を行うスクリプトです。
保有銘柄の相場とテクニカル指標を見張り、条件に触れたら重要度別に通知するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。