據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,A Share Daily Report 累計下載 3,259 次、獲 4 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 3,498 位,在「資料分析」分類(399 個)中排名第 260 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 49 | 1792 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 356 | 3259 | 4 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
將自選股、指數、資金、技術訊號和新聞整理為本地 Markdown 報告,可選飛書文件或訊息。早報採用昨日收盤資料,來源失敗可降級 Mock,使用結論前應檢查來源狀態。隨附配置開啟飛書文件而關閉訊息;無明確釋出意圖應關閉釋出,核對目標,並用專用環境和最少憑據。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3259 | — | 4 |
| 2026-08 | 2557 | +24.4% | 4 |
| 2026-07 | 2056 | +25.6% | 4 |
| 2026-06 | 1637 | +16.3% | 3 |
| 2026-05 | 1407 | — | 3 |
| 2026-03 | 730 | — | 2 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
# A股日报生成器 - Skill 使用说明 > **Skill ID**: `a-share-daily-report` > **版本**: v1.0 > **维护者**: 阿宽 > **最后更新**: 2026-04-02 ---
## 概述
本 Skill 提供 **A 股日报自动生成**能力,通过 OpenClaw 平台一键生成专业的市场早报和晚报。
**适用场景**:
- 每日交易前的市场预判(早报,建议 6:00-9:00 生成)
- 收盘后的复盘总结(晚报,建议 15:30-18:00 生成)
- 量化策略的辅助决策支持
---
## 核心能力
### 1. 生成早报(盘前预测)
```bash
./venv/bin/python3 -m skills.a-share-daily-report.scripts.generate_report \
--mode morning \
[--date YYYY-MM-DD] \
[--publish]
```
**输出**:`reports/morning/A股早报-YYYYMMDD.md`
**内容**:
- 30 秒总览(一句话总结 + 核心机会 + 风险提示)
- 自选股预测(基于昨日行情 + 均线/量比技术分析)
- 核心决策(交易策略 + 关注标的含介入区间/止损 + 凯利公式仓位)
- 主要指数行情
- 美股市场 + 期指数据
- 行业资金流向
- 国内要闻(分级新闻)
### 2. 生成晚报(盘后复盘)
```bash
./venv/bin/python3 -m skills.a-share-daily-report.scripts.generate_report \
--mode evening \
[--date YYYY-MM-DD] \
[--publish]
```
**输出**:`reports/evening/A股晚报-YYYYMMDD.md`
**内容**:
- 30 秒总览(市场走势 + 情绪 + 资金一句话总结 + 明日展望)
- 自选股复盘(涨跌统计 + 最佳/最差表现 + 明日策略)
- 市场全景(情绪评分 0-100)
- 盘面深度(炸板率、涨跌幅统计)
- 主要指数 + 全球资产
- 技术面分析(RSI、MACD、支撑阻力)
- 综合分析(大盘走势、量能、风格分化)
- 主题投资追踪(算力/半导体/新能源等 8 大主题)
- 板块全景 + 龙虎榜
- 今日要闻
### 3. 飞书发布(可选)
```bash
--publish # 启用发布到飞书
```
**前置配置**:
在项目根目录 `.env` 中配置:
```bash
FEISHU_NOTIFY_OPEN_ID=ou_xxxxxxxxxxxx # 飞书用户 open_id
MX_APIKEY=mkt_xxxxxxxx # mx-data API 密钥(可选)
```
或在 `config/config.yaml` 中配置:
```yaml
publish:
feishu_doc:
enabled: true
folder_token: "" # 文件夹 token(可选)
feishu_message:
enabled: true
target_chat_id: "ou_xxxxxxxxxxxx"
```
**发布结果**:
- 自动创建飞书云文档
- 发送消息通知(含文档链接)
- OpenClaw 环境自动使用真实 API,其他环境使用模拟实现
---
## 参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| `--mode` | str | 是 | `morning` | `morning`(早报)或 `evening`(晚报) |
| `--date` | str | 否 | 今天 | 报告日期,格式 `YYYY-MM-DD` |
| `--publish` | flag | 否 | False | 是否发布到飞书 |
| `--config` | str | 否 | 默认路径 | 自定义配置文件路径 |
| `--outdir` | str | 否 | 配置值 | 覆盖输出目录 |
---
## 配置文件
### config/config.yaml
```yaml
# 数据源配置
data_sources:
akshare: # 主数据源:A 股指数/板块/情绪/龙虎榜
enabled: true
cache_ttl: 3600
tushare: # 备用:资金流向
enabled: true
mx_data: # 期指数据(A50、沪深300)
enabled: true
api_key_env: "MX_APIKEY"
sina: # 新浪财经
enabled: true
cache_ttl: 1800
# 输出配置
output:
base_dir: "/Users/yibiao/Desktop/openclaw_doc/财经日报"
morning_subdir: "morning"
evening_subdir: "evening"
# 自选股路径
watchlist:
path: "config/watchlist.yaml"
# 发布配置
publish:
feishu_doc:
enabled: true
folder_token: ""
feishu_message:
enabled: false
target_chat_id: ""
pdf:
enabled: false
engine: "wkhtmltopdf"
```
### config/watchlist.yaml
```yaml
watchlist:
- code: "002594.SZ"
name: "比亚迪"
note: "新能源车龙头"
- code: "300308.SZ"
name: "中际旭创"
note: "光模块龙头"
```
**格式**:`xxxxxx.SZ`(深市)、`xxxxxx.SH`(沪市)。建议 3-5 只核心持仓。
---
## 测试
```bash
# 全部测试
./venv/bin/python3 -m pytest skills/a-share-daily-report/tests/ -v
# 分析模块(10 用例)
./venv/bin/python3 -m pytest skills/a-share-daily-report/tests/test_analyzer.py -v
# 渲染模块(5 用例)
./venv/bin/python3 -m pytest skills/a-share-daily-report/tests/test_renderer.py -v
```
---
## 架构
```
generate_report.py (主控制器)
├── DataFetcher (数据采集, 1600+ 行)
│ ├── get_index_data() # 指数行情
│ ├── get_market_sentiment() # 市场情绪
│ ├── get_money_flow() # 资金流向
│ ├── get_sector_data() # 板块数据
│ ├── get_lhb_data() # 龙虎榜
│ ├── get_us_market() # 美股市场
│ ├── get_futures_data() # 期指数据
│ ├── get_news() # 新闻
│ ├── get_market_overview() # 市场全景
│ ├── get_market_depth() # 盘面深度
│ ├── get_major_indices() # 主要指数
│ ├── get_global_assets() # 全球资产
│ ├── get_industry_fund_flow() # 行业资金流
│ └── get_watchlist_performance() # 自选股行情
│
├── Analyzer (分析引擎, 978 行)
│ ├── generate_summary() # 30 秒总览
│ ├── analyze_watchlist_*() # 自选股分析
│ ├── generate_trading_strategy() # 交易策略
│ ├── analyze_focus_stocks() # 关注标的
│ ├── suggest_position() # 凯利公式仓位
│ ├── analyze_market_overview() # 市场全景
│ ├── analyze_technical_analysis() # 技术面分析
│ ├── analyze_comprehensive() # 综合分析
│ ├── analyze_theme_tracking() # 主题投资追踪
│ └── classify_news() # 新闻分级
│
├── Renderer (报告渲染, 878 行)
│ ├── render_morning_report()
│ └── render_evening_report()
│
└── Publisher (发布器)
├── publish_morning_report()
└── publish_evening_report()
```
**数据流**:采集 → 分析 → 渲染 → 保存 →(可选)发布
**降级策略**:主源失败 → 备用源 → Mock 数据。所有源失败时仍可生成报告。
---
## 数据源
| 数据项 | 主源 | 备用源 | 说明 |
|--------|------|--------|------|
| 指数数据 | akshare | yfinance | 实时行情含成交额 |
| 市场情绪 | akshare (涨停/连板) | Mock | 涨停家数、连板高度 |
| 资金流向 | akshare (北向资金) | Mock | 北向/主力净流入 |
| 行业板块 | akshare | Mock | 行业/概念板块涨跌 |
| 龙虎榜 | akshare | Mock | 机构游资买卖 |
| 美股数据 | yfinance | Mock | 纳指/标普/道指 |
| 期指数据 | mx-data API | Mock | A50/沪深300 期指 |
| 新闻 | mx-search API | Mock | 财经新闻 + 分级 |
| 全球资产 | mx-data API | Mock | 美元/黄金/原油 |
---
## 调试
```bash
# 启用详细日志
export LOG_LEVEL=DEBUG
./venv/bin/python3 -m skills.a-share-daily-report.scripts.generate_report --mode morning
# 验证数据源连通性
./venv/bin/python3 -m skills.a-share-daily-report.scripts.verify_data_sources
# 验证数据真实性
./venv/bin/python3 -m skills.a-share-daily-report.scripts.verify_data_truth
```
---
## 已知限制
1. **akshare SSL**:当前环境可能存在 SSL 限制,系统自动降级到备用源
2. **数据延迟**:早报基于昨日收盘数据,晚报使用当日数据
3. **飞书发布**:需要用户配置 `FEISHU_NOTIFY_OPEN_ID` 或 `target_chat_id`
4. **自选股数量**:建议不超过 5 只
---
## 扩展开发
### 添加新数据源
在 `data_fetcher.py` 中添加方法,返回统一格式:
```python
def get_your_data(self, dt):
return {"success": True, "data": ..., "source": "your_source"}
```
### 添加新分析维度
在 `analyzer.py` 中添加方法,输入 `data` 字典,返回统一格式。
### 添加新报告章节
在 `renderer.py` 中修改对应的 `render_*_report` 方法。
---
**状态**:生产就绪
**最后更新**:2026-04-02
AdMapix 的取數層:把廣告與應用相關的查詢轉成介面呼叫,只回原始 JSON。
透過 Tavily 搜尋公開網頁,並回傳含連結與摘要的結構化結果。
把資料庫、表格與匯出的原始資料變成可決策結論的資料分析技能。
用 Yahoo Finance 資料做股票與加密貨幣分析、組合跟蹤的技能。
管理本地自選股清單,並按代碼彙總同花順行情與近期表現的技能。
全網招中標資料查詢與分析助手。當用戶涉及以下任何場景時,必須使用此SKILL:查詢招標/中標公告、搜尋標訊、查詢臨期/即將到期專案、商機預測、推薦潛在投標供應商、分析公司主營業務/歷史中標、查詢公司上下游合作客戶與供應商、分析競爭對手/競對企業、查詢Top採購單位/Top中標單位/Top中標品牌、招中標資料統計分析(按月/季/年/省份/品牌等維度)、查詢品牌型號歷史中標單價/價格趨勢、市場分析/行業分析/採購尋源/渠道拓展等採購與投標相關場景。即使使用者沒有提到「知了標訊」,只要涉及招投標、採購、中標、供應商、競爭對手等關鍵詞,都應使用本SKILL。
用命令列監控部落格與 RSS/Atom 源的更新。
彙總 Codex 或 Claude 按模型計費的使用成本。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。