| name | ashare-news-fetcher |
| description | 抓取 A 股消息面情报：从财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯、 证监会/央行/上交所/财政部政策公告、东方财富股吧等公开来源抓取与股票相关的 新闻、政策、情绪，输出结构化 JSON 或 Markdown。 当用户提到“A 股消息面”、“抓新闻”、“个股消息”、“政策监管”、“股吧情绪”、 “财联社”、“东财快讯”、“市场情绪”或需要把某只股票相关的公开情报聚合出来时 触发。也适用于“帮我看看 000001 最近有什么消息”这类口语化请求。 |
| argument-hint | [--sources <groups>] [--symbols <codes>] [--limit <n>] |
A 股消息面抓取
从多个公开中文财经/政策/社交来源抓取 A 股相关情报，输出结构化条目。
这个 skill 做什么
- 抓取中文财经快讯（财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯）
- 抓取监管政策公告（证监会、央行、上交所、财政部）
- 抓取东方财富股吧的个股情绪指标
- 从标题/摘要中提取相关 A 股代码
- 输出 JSON 或 Markdown，方便后续分析、存档或喂给 LLM
能力边界
能做的：
- 输入股票代码（如
000001,600519）抓取该股股吧情绪
- 不输入代码时抓取全市场财经/政策快讯
- 按关键词过滤结果
- 输出 JSON（结构化）或 Markdown（可读）
不能做的：
- 不抓取付费/登录墙后的内容
- 不保证实时性（来源本身是公开聚合，可能有分钟级延迟）
- 不抓取交易所 L1/L2 行情（这是新闻/情绪抓取，不是行情接口）
- 不替代合规投顾研究，输出仅作信息聚合参考
前置条件
- Python 3.10+
requests（必须）beautifulsoup4（可选，只有抓取政策来源时才需要）akshare（可选，用于名称→代码匹配；没有时只用正则提取代码）jieba（可选，安装后名称匹配使用分词，降低误匹配）- 环境变量
JIN10_APP_ID（金十数据接口需要；未设置时会跳过该来源，不影响其他 cn 来源）
最简安装：
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install akshare
pip install jieba
使用方式
方式 1：对话里直接调用
/ashare-news-fetcher 000001,600519 cn,guba
参数说明（都是可选的）：
- 第一个参数：股票代码，逗号分隔，例如
000001,600519
- 第二个参数：来源组，逗号分隔，可选
cn（中文快讯）、policy（政策）、guba（股吧）
- 不传参数时默认
--sources cn --limit 30
方式 2：直接运行脚本
python scripts/fetch_intel.py --sources cn,policy --limit 20
python scripts/fetch_intel.py --symbols 000001,600519 --sources guba
python scripts/fetch_intel.py --sources cn --keywords 降准,降息 --format markdown
常用选项：
--sources：来源组，默认 cn--symbols：股票代码，用于 guba--keywords：关键词过滤，逗号分隔--limit：每组最多返回条数，默认 30--format：json 或 markdown，默认 json--output：输出到文件；省略则打印到 stdout--verbose：打印调试日志
信源说明
| 来源组 | 来源 | 内容类型 | 是否需要 bs4 |
|---|
cn | 财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯 | 市场快讯 | 否 |
policy | 证监会、央行、上交所、财政部 | 政策/监管公告 | 是（证监会除外） |
guba | 东方财富股吧 | 个股散户情绪 | 否 |
详细 API 端点和解析方式见 references/source_apis.md。
测试
测试说明与运行方式见 references/testing.md。
输出格式
JSON
每个 item 的结构见 references/output_schema.md。示例：
{
"item_id": "4ffde7bc7b18b55e",
"source_id": "cn_sina",
"source_name": "sina",
"title": "...",
"summary": "...",
"url": "...",
"category": "market",
"priority": "normal",
"tags": ["公司", "市场"],
"related_symbols": ["000001"],
"published_at": "2026-06-25 17:50:41",
"fetched_at": "2026-06-25 09:50:52",
"extra": {}
Markdown
按时间倒序排列，每条展示来源、时间、分类、相关代码、标签、链接和摘要。
注意事项
Next Step
拿到结构化情报后，常见的下一步是交给分析 skill 做总结或生成日报：
要不要把这些消息总结一下，生成一份 A 股消息日报？
- A) 生成 Markdown 简报（推荐）
- B) 只做情绪/关键词聚合
- C) 不需要，当前输出已足够
