danchaofan-daily-review

name	danchaofan-daily-review
description	「蛋炒饭财经」每日收盘复盘视频创作助手，用于每个交易日产出一条 5-8 分钟的盘面复盘视频。当用户说"做今天的复盘""今天收盘复盘""复盘一下今天""今天大盘怎么回事""做条复盘视频"时，务必使用本技能。它会联网抓当日盘面（指数/两市成交额/涨跌家数/涨跌停/行业与题材板块榜）+ 当日新闻财报 + 散户情绪，先产出 3 个主线候选供选择，采纳后生成完整口播稿（主线深挖 + 3-5 条编号快评 + 结尾情绪段）、标题、B站(4:3) 与抖音(3:4) 两版封面，以及交花生 AI 的分镜规划。与逐只讲个股的 bilibili-finance-video 是两条并行产线：复盘是日更、讲当天的市场，个股是深度、讲一支票。

蛋炒饭财经 · 每日收盘复盘

每个交易日收盘后，产出一条 5-8 分钟的复盘视频。你在为财经账号 「蛋炒饭财经」 创作内容，复盘是这个账号的独立子栏目——和逐只讲个股的深度产线共用同一个人设、同一套合规红线，但有自己的开场锚、自己的结构、自己的封面模板。

开工前先读账号级 Memory $WORKSPACE/huasheng.md（人设/画像/品类/固定话术/封面基因/合规红线），复盘子栏目的专属话术在第五节、专属红线在第七节。

这条产线在卖什么（想清楚再动手）

复盘视频对观众是两件事叠加，缺一件就平庸：

1. 信息价值——"我手里的票今天为啥这样"。当日盘面、板块异动、财报与事件的归因解释。这是硬通货，也是这条产线的立身之本。
2. 情绪价值——社会热点、生活观察、持仓心态的分享。这是日更能攒下"每天来听一耳朵"的陪伴感的原因，收在结尾一段做（见下）。

日更的核心矛盾不是"没数据"，是"每天都要有一个值得讲的主线"。 所以主线分两型（A 异动归因 / B 分析框架），盘面平淡的日子走 B，不硬凑异动。详见 references/mainline-selection.md。

跨工具适配 + 路径寻址

本技能同时支持 Claude Code 和 Codex。提到具体工具名时按当前运行环境映射到等价能力，别因"没有叫这个名字的工具"就跳过步骤。

• 联网搜索/抓网页：一律走创作 skill 自带的 web_search.py / web_fetch.py，不要用自带的 WebSearch / WebFetch（对雪球/东财等 WAF 站点拿不到正文）。
• 写文件/跑脚本：用当前环境的文件写入能力落地；脚本一律 python3 跑。

本技能只自带一个脚本（market_snapshot.py），其余全部复用创作 skill bilibili-finance-video 的脚本与方法论——不复制文件，直接按绝对路径调：

SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/danchaofan-daily-review"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.codex/skills/danchaofan-daily-review"
# 穿透 symlink 取本 skill 真实父目录（= 仓库根），再拼 workspace；环境变量优先
REPO="$(dirname "$(cd "$SKILL_DIR" && pwd -P)")"
WORKSPACE="${DANCHAOFAN_WORKSPACE:-$REPO/workspace}"
# 创作 skill 目录（脚本与 reference 都取自这里）：优先仓库内，退回已安装目录
DESK="$REPO/bilibili-finance-video"
[ -d "$DESK" ] || DESK="$HOME/.claude/skills/bilibili-finance-video"
[ -d "$DESK" ] || DESK="$HOME/.codex/skills/bilibili-finance-video"

从 $DESK 借用的东西（API key 在 $DESK/.env，脚本自己会读，无需 export）：

用途	路径
联网搜索 / 抓网页	$DESK/scripts/web_search.py、web_fetch.py
个股/指数基础行情	$DESK/scripts/xueqiu_quote.py（支持指数，如 SH000001）
全市场四榜（人气/涨/跌/成交额）	$DESK/scripts/xueqiu_hot_stocks.py
散户情绪热帖	$DESK/scripts/xueqiu_hot_posts.py（必须派子 agent 抓+消化）
封面生成	$DESK/scripts/generate_cover.py
采集脚本完整手册	$DESK/references/data-fetching.md
AI 味词表（终审逐句扫）	$DESK/references/banned-words.md
分镜规划（走"独立入口"路径）	$DESK/references/storyboard-plan.md

本技能自带脚本：market_snapshot.py（当日盘面快照）

创作 skill 的三个雪球脚本全是个股级的，答不了"今天成交多少万亿、多少只上涨、中位数涨跌多少、哪个板块领涨"。本脚本补这一层：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/market_snapshot.py" --out "$DIR/参考资料/抓取数据/market_snapshot.json"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/market_snapshot.py" --blocks index,breadth   # 只要指数和广度
python3 "$SKILL_DIR/scripts/market_snapshot.py" --refresh-bk             # 重新收割板块代码缓存

产出三块：indices + turnover（7 个指数涨跌幅、两市成交额合计）、breadth（分沪市/科创/深市三段的涨跌平家数、涨跌停家数、市场中位数）、sectors（行业板块与概念题材两套各自的领涨/领跌榜）。

四个口径铁律（关系到口播能不能这么说，务必守住）：

1. 涨跌家数是精确值（二分定位 percent 排序列表的零点边界得来），可以直接念"今天 2796 只上涨、2271 只下跌"。
2. 市场中位数是抽样近似值（median_is_approx: true），只念约数、只用它判断"今天中位数是正还是负、大致什么量级"，不要念到小数点后两位当精确数据。脚本已用精确家数交叉验证它的正负号（median_sign_consistent），这项为 false 时别用中位数、改用涨跌家数说事。
3. 行业板块和概念题材分开念，别混成一张榜——"行业上煤炭领涨，题材上供销社最猛"是对的；"领涨的是软件开发、供销社、煤炭开采"混着念观众听不出层次。
4. 两市成交额只取上证+深证成指相加（脚本已处理）。指数返回的 amount 是所在整个市场的成交额，多加一个指数就会重复计数。

单块失败优雅降级（带 error 字段照常返回其它块）。整块拿不到时退路是 web_search.py 搜"今日 A股 收盘 成交额 板块涨幅 <当天日期>"兜底，并在稿里对该数字标"未获取到"——绝不用记忆里的数字冒充（东方财富接口在部分环境不可达，本脚本已全走雪球，不要试图改回东财）。

工作流程总览（四阶段，两个人工决策点）

触发语：「做今天的复盘」「今天收盘复盘」「复盘一下今天」。

• 阶段一 · 盘面快照 + 出 3 个主线候选 → 停下让用户选主线
• 阶段二 · 写稿 + 独立终审 → 停下让用户确认最终标题
• 阶段三 · 封面（标题定稿后）
• 阶段四 · 分镜规划（封面后自动跑，不新增停顿）

两个决策点和个股产线一致：主线选错后面写得再好也白费；封面在标题定稿前生成会导致大字和实际标题对不上。

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阶段一：盘面快照 + 出 3 个主线候选

第零步：建文件夹（先做，别急着抓数据）

D=$(date +%F)                                    # 取当天日期，别凭记忆写
DIR="$WORKSPACE/${D}_复盘_待定"
# 先查重名：目标已存在就改带区分度的新名，绝不覆盖
mkdir -p "$DIR/参考资料/抓取数据"
mkdir -p "$DIR/数据/数据_raw"
mkdir -p "$DIR/封面"
: > "$DIR/参考资料/参考资料.md"                   # 用户可往里丢素材
: > "$DIR/视频基础信息.md"

骨架和个股产线完全一致（参考资料/、数据/、封面/ + 视频基础信息.md），这样 danchaofan-data-tracker（发布后抓数据）和 danchaofan-comment-reply（回评论）不用改一行就能覆盖复盘视频。文件夹一律扁平放 $WORKSPACE/ 下，不建品类子目录——品类靠 视频基础信息.md 元信息头里的 品类: 每日复盘 字段区分。

归档铁律：本技能抓的所有数据都落到 $DIR/参考资料/抓取数据/，不写 /tmp；同名文件已存在就加后缀留档，别覆盖前一轮。

第一步：并行抓当日数据

四件事并行跑起来省时间（日更就靠这里省时间，不靠砍决策点）：

1. 主 agent 跑 market_snapshot.py → 盘面全景。
2. 主 agent 跑 xueqiu_hot_stocks.py --top 30 → 人气/涨幅/跌幅/成交额四榜，找当日异动主角。
3. 主 agent 跑 web_search.py，查询必须带当天日期，一次多条并行：当日收盘综述、涨停/跌停原因、当日财报、政策消息、隔夜美股与海外事件。
4. 派子 agent 抓+消化雪球热帖，只回传摘要（原始 JSON 几万字，直接读会挤爆写稿空间；派单指令见 $DESK/references/data-fetching.md）。定位到当日异动主角后，抓那只票的热帖最有料。

数据准确性是第一红线（关系观众真金白银）：

• 指数、成交额、涨跌家数以 market_snapshot.py 当日返回为准；个股股价/市值/PE 以 xueqiu_quote.py 为准。不要用搜索结果或记忆里的数字覆盖接口返回值。
• 搜非实时信息务必带当前日期，确保拿到当天的。
• 涨跌原因这类归因，必须有当日信源（公告/权威媒体/研报），搜不到就如实说"市场普遍归因于……，但没有正式披露"，不编。
• 拿不到的数字标"未获取到"，宁可不讲。

第二步：产出 3 个主线候选 + 快评清单

先读 references/mainline-selection.md——它是主线选择的完整判断逻辑（A 异动归因型 / B 分析框架型的选择、四道筛子、快评取舍标准、以及"持仓相关性"这个第一筛）。

产出格式：3 个候选，每个标明走 A 还是 B、一句话钩子、支撑数据（必须是真抓到的）、为什么和观众持仓有关；再附同批推荐的 3-5 条快评清单。给完用一句话邀请用户选，然后停下来。

若 参考资料/ 里已有用户丢进来的资料，先通读再定主线——用户主动搜的往往就是他想讲的方向。

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阶段二：写稿 + 独立终审

用户选定主线后，产出口播稿、标题、终审记录，写进 视频基础信息.md，然后停下等用户确认最终标题。

1. 口播稿

写稿前先补一轮搜索：阶段一的搜索颗粒度偏粗，选定主线后围绕这条主线再跑一轮更有针对性的 web_search.py，把归因写扎实。涉及个股就重跑 xueqiu_quote.py 核对当日行情。

读 references/review-structure.md——复盘品类口播稿的完整方法论（固定骨架、hook 取材、快评写法、情绪段写法、留存设计）。核心要点：

• 固定骨架：hook（前 5 秒）→ 子栏目品牌锚 → 大盘三句话 → 主线深挖 2.5-3.5 分钟 → 3-5 条编号快评（各 40-60 秒）→ 结尾情绪段（40-60 秒）→ 价值锚 + 风险提示 + 互动。
• 5-8 分钟，约 1500-2400 字，口语化能直接念。
• 首句必须含一个具体锚（公司名，或"板块名+数字"），绝不能只有"今天大盘"这类泛指词——首句会变成自动字幕、是搜索推荐匹配的第一手素材。
• 结构性优势要用足：复盘天然就是留存单元制（大盘/主线/每条快评各自成立），快评是天然的留存引信，这正好补账号最大的短板（中段流失）。但快评绝不能写成流水账念稿。
• 零结构标注 + 中文全角标点：成稿只留能直接念的纯正文，不要【】小标题、时间轴、分镜提示（TTS/花生会一起念出来）。
• 数字写法：阿拉伯数字 + 四舍五入到顺口量级（念"2.1 万亿"不念"2.1017 万亿"，念"2800 只上涨"不念"2796 只"）。
• 合规收尾：结尾必须有风险提示 + 互动引导。

写稿过程中缺一块料就当场补搜，别硬编——出现"这个数我不确定""这个归因我记不清"就立刻跑一次搜索核实了再往下写。

2. 标题

读 references/review-titles-covers.md，产出 3 个精华候选，20 字以内，标推荐指数。复盘品类的标题坑：不要写成"8月28日复盘"这类日期流水账（零信息缺口、零情绪），要从当日最锋利的那个反差/归因里长出来。

3. 独立终审（强制关卡）

稿子和标题齐了之后，必须起一个独立审核子 agent 走 references/review-check.md 的终审，喂给它五样输入：定稿全文 + 受众画像 + 当日盘面数据 + huasheng.md 第八节流量认知 + 本技能的复盘专属红线。

只认逐条核查结果，不认"已检查、合规"这类自评断言。前三层不过就打回重写、改完重审，拿到 PASS 才继续。把 PASS 判决写进 视频基础信息.md 的终审记录小节。

复盘品类的终审有两条个股稿没有的硬门禁：不预测指数点位/大盘方向、板块只做归因不做配置建议。详见 review-check.md。

阶段二收尾

口播稿、3 个候选标题、终审 PASS 都写进 视频基础信息.md 后停下来，邀请用户确认最终标题。

若用户改选了另一个标题，必须同步回改开头 hook 让开头兑现新标题（铁律）——标题和开头永远绑定。

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阶段三：封面（标题定稿后）

用户确认标题后，以该标题为封面大字方向，用 $DESK/scripts/generate_cover.py 生成 B站 4:3 + 抖音 3:4 两版：

python3 "$DESK/scripts/generate_cover.py" \
  --platform bilibili \
  --prompt "封面画面描述" \
  --output "$WORKSPACE/<日期>_复盘_<最终标题>/封面/<最终标题>_bilibili.png"

复盘子栏目沿用账号的严肃财经调查风主色板（墨黑/炭灰+暖金、极粗黑体、真实物件+颗粒质感），但有自己的固定模板：固定位置的日期条 + 当日最硬的那个数字锤。日更靠这套固定排布攒系列识别度，别每期即兴换审美。完整模板与提示词方法论见 references/review-titles-covers.md。

硬规则（继承账号封面基因，横评数据实锤）：封面实锤必须是具体数字，不是抽象意象（账号唯一崩掉的封面就是用抽象意象替代数字锤）。定封面时问一句："观众 0.5 秒能读到一个具体数字吗？"

没设 LLM_GATEWAY_API_KEY 就提醒用户，别卡住流程——可先把提示词写好交付。

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阶段四：分镜规划（封面后自动跑）

把定稿口播稿翻译成花生 AI 能吃的 storyboard_plan.md。直接用 $DESK/references/storyboard-plan.md 的「独立入口 / 无封面降级」路径（它已内建这条路径，无需为复盘另写一套分镜方法论），派子 agent 去做（重推理长输出，隔离保护主线程），子 agent 自己去读那份 reference。

铁律：分镜只能从口播稿原文「切」，绝不能改、增、删一个字或标点（花生逐字照念）。素材禁忌照抄现有硬规则——不检索 K 线图/个股行情图、不把具体股价数字当检索素材，走势涨跌一律改由 MG 动画绘制。

复盘稿的分镜有个特点值得利用：编号快评天然对应独立场景批次，每条快评就是一个素材检索批次，比个股稿的连续论证更好切。

产出后在 视频基础信息.md 补「五、分镜规划」指针小节。

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统一输出文档

阶段二/三的产出汇总写进 $DIR/视频基础信息.md，让用户一次性复制粘贴，不要拆成好几条对话消息发。

# 视频基础信息 · <日期>复盘

## 元信息
- 平台: 抖音（蛋炒饭财经，B站/小红书/视频号并行分发）
- 品类: 每日复盘                ← 横切工具靠这个字段区分品类
- 交易日: <YYYY-MM-DD>
- 主线类型: A 异动归因 / B 分析框架
- 主线: <一句话>
- 最终标题: <最终标题>
- 标题状态: ✅ 已确认 / ⚠️ 待最终确认
- 发布日期: 待填
- 视频链接: 待填
- 创作后台链接（各平台，复盘更新数据用）:
  - 抖音: 待填
  - B站: 待填
  - 小红书: 待填
  - 快手: 待填
  - 视频号: 待填
- 封面文件: 见同目录 `封面/`
- 发布后数据: 见同目录 `数据/`

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## 一、当日盘面速览
（指数涨跌幅、两市成交额、涨跌家数、涨跌停、行业与题材领涨领跌。标注哪些是精确值、哪些是抽样近似）

## 二、口播稿
（完整口播稿正文，零标注纯正文）

## 三、爆款标题（3个精华候选）
（标题列表 + 推荐指数，最终选定的标注「✅ 最终采用」）

## 四、终审记录（独立终审 PASS 判决）
（逐条核查结论与 PASS 判决原文；曾打回的简述改了什么）

## 五、投稿前流量预测
（三段自评 + 落档预测 + 短板；复盘品类基准线尚未积累，前几期只做定性预测）

## 六、封面（标题确认后生成）
### B站版(4:3) / 抖音版(3:4)
- 采用标题 / 封面提示词 / 成图路径

## 七、分镜规划（花生 AI）
- 分镜规划书：storyboard_plan.md（<场景数>场景 / <分镜数>分镜 / 总 MG 占比 <X%>）

工作台归档规范

产出以视频为单位扁平归档在 $WORKSPACE/ 下，命名 <交易日>_复盘_<最终标题>：

workspace/
├── huasheng.md                      # 账号级 Memory，开工前先读
├── 账号数据/ · reports/              # 账号级数据与复盘报告
└── <交易日>_复盘_<最终标题>/
    ├── 视频基础信息.md
    ├── storyboard_plan.md
    ├── 参考资料/
    │   ├── 参考资料.md               # 用户丢进来的素材
    │   ├── 雪球热帖-摘要.md           # 子 agent 消化后的摘要
    │   └── 抓取数据/                 # market_snapshot.json 等原始 JSON，备查不精读
    ├── 数据/（+ 数据_raw/）           # 发布后各平台稿件数据
    └── 封面/

硬规则：文件夹名带交易日前缀 + 同名即新建绝不覆盖。 日期先跑 date +%F 取，别凭记忆写。文件夹在阶段一先用 provisional 名 <交易日>_复盘_待定，阶段二用户定标题后改成 <交易日>_复盘_<最终标题>。

发布后数据抓取走 danchaofan-data-tracker 技能（脚本和 cookie 在那边，数据写回 $WORKSPACE/）。用户给出创作者后台数据页链接时，第一件事是回填进 视频基础信息.md 的 创作后台链接 块——那是 data-tracker 后续读 --url 的入口。

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合规红线（不可省略）

完全继承账号红线（huasheng.md 第七节 + 创作 skill 的「荐股红线」专节）：不给具体买卖点位/目标价/止盈止损价，不给分人群操作指令，不转述研报目标价，不做保证性承诺（必涨/稳赚/闭眼买/安全边际/确定性机会），正文不出现股票代码，结尾必带风险提示。

复盘品类额外两条（本产线最容易踩，参考号天天踩）：

1. 不预测指数点位、不给大盘方向断言。❌"下周要反弹到 4100 点""这里就是底部了""量能见底了要起来了"。✅ 改成该盯的信号："成交额能不能在 2 万亿上方站住、融资余额回不回来，这两个没看清之前我不下结论。"

   大盘方向断言比个股荐股更隐蔽但同样危险——它没点名个股，却在给全体观众一个可执行的方向指令。

2. 板块只做归因，不做配置建议。两个参考号的公众号里"农牧渔 ETF 值得关注""电力 ETF 适合小白关注""搭配网格策略使用"这类写法，是我们明确要避开的部分，一句都不能抄。讲清"今天这个板块为什么涨"是内容；说"所以你该配这个 ETF"是荐股。

   参考文档是内容结构的参考，不是合规尺度的参考。抄骨架，不抄这个。

情绪段的红线：不做未坐实的负面定性（"某公司造假""某人跑路"没有权威信源坐实就只能写成"有投资者质疑"）、不碰敏感政治议题、不传谣当真。落点回到"和咱们散户的钱有什么关系"。

一句话把握：帮观众看懂今天为什么这样、该盯什么，是内容；替观众判断明天怎么走、该买什么，是荐股。 我们只做前者。

快速参考

本技能 reference（按需调阅，别一次性全读）：

• references/mainline-selection.md — 主线选择（A 异动归因 / B 分析框架 + 四道筛子 + 快评取舍）
• references/review-structure.md — 复盘口播稿方法论（固定骨架 + hook + 快评写法 + 情绪段 + 留存设计）
• references/review-titles-covers.md — 复盘标题公式 + 封面固定模板
• references/review-check.md — 复盘专属终审清单（含指数预测与板块配置建议两条硬门禁）

借用 $DESK 的（不复制，直接读）：references/data-fetching.md（采集脚本手册）、references/banned-words.md（AI 味词表）、references/storyboard-plan.md（分镜，走独立入口）。

脚本：scripts/market_snapshot.py（当日盘面快照）+ scripts/bk_codes.json（板块代码缓存，--refresh-bk 更新）。