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当用户让你创建一个xiapi Skill的时候，你需要按照下面的要求进行编写
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | skill-anatomy |
| description | 当用户让你创建一个xiapi Skill的时候，你需要按照下面的要求进行编写 |
本文档定义了投资领域 Skill 的标准结构，确保质量和一致性。
SKILL.md
├── Frontmatter # name + description（含触发词）
├── Overview # 功能概述（1-2 句话）
├── When to Use # 触发条件（简洁列表）
├── Process # 流程主体（核心内容）⭐
│ ├── Step 0: 前期准备（可选）
│ ├── Step 1: Agent循环（获取+分析）
│ └── Step 2: 汇总报告
├── Report Template # 报告模版（输出标准）⭐
├── Quality Checks # 质量检查（精简要点）
├── Common Pitfalls # 常见陷阱（关键陷阱）
├── Key Principles # 重要原则（核心原则）
└── Error Handling # 错误处理（常见错误）
设计原则：
---
name: <skill-name>
description: '<简短描述>。触发词：<关键词1>、<关键词2>、<关键词3>。适用场景：<场景描述>。不适用场景：<不适用场景描述>。'
---
# <Skill 标题>
<一句话描述 Skill 的功能和价值>
## Overview（功能概述）
<1-2 句话说明 Skill 的核心功能>
## When to Use（何时使用）
当用户需要以下功能时触发：
- <触发场景1>
- <触发场景2>
- <触发场景3>
**具体触发词**：<关键词1>、<关键词2>、<关键词3>
## Process（流程主体）
### Step 0: 前期准备（必填）
**触发条件**：首次使用或 Token 未配置
**跳过条件**：Token 已配置且有效，确认已经配置了Token则跳过该步骤
**完成标准**：API 调用正常，无认证错误
**执行步骤**：
**步骤 0.1：检查 Token 配置状态**
```bash
npx daxiapi-cli@latest config get token
```
步骤 0.2：如未配置，获取 Token
步骤 0.3：配置 Token
# 方式一：通过 CLI 配置（推荐）
npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
# 方式二：设置环境变量
export DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
步骤 0.4：验证配置
npx daxiapi-cli@latest market
如返回正常市场数据，则配置成功。
目标：从多个维度获取数据并进行深入分析
推荐维度（根据用户需求选择 3-5 个）：
| 维度 | CLI 命令 | 分析重点 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| <维度1> | daxiapi <cmd1> | <重点1> | 高 |
| <维度2> | daxiapi <cmd2> | <重点2> | 中 |
| <维度3> | daxiapi <cmd3> | <重点3> | 中 |
循环流程：
每次循环包含：
获取数据
分析数据
灵活性：
完成标准：
目标：整合分析结果，生成结构化报告
执行步骤：
报告要求：
完成标准：
报告日期：[YYYY-MM-DD]
分析对象：[指数/板块/股票名称]
[一句话总结，不超过 50 字]
| 指标 | 数值 | 变化 | 说明 |
|---|---|---|---|
| [指标1] | [值] | [±X%] | [说明] |
| [指标2] | [值] | [±X%] | [说明] |
维度1：[维度名称]
维度2：[维度名称]
[根据分析结果给出的建议]
[与历史数据的对比分析]
[需要持续关注的指标或事件]
免责声明：本报告使用大虾皮(daxiapi.com)数据 + AI 生成，仅供参考，不构成投资建议。
数据层面：
| 危险信号 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 🔴 数据缺失 | 关键数据无法获取 | 明确说明数据缺失，尝试替代数据源 |
| 🔴 数据异常 | 数据明显不合理 | 交叉验证，确认数据准确性，注意恐贪指数、估值数据等数据需要再交易日晚8点之后更新 |
| 🔴 数据过期 | 数据更新时间过久 | 提醒用户数据可能不反映最新情况 |
分析层面：
| 危险信号 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 🔴 结论矛盾 | 不同维度结论相互矛盾 | 重新分析，找出矛盾原因 |
| 🔴 缺少数据支撑 | 结论没有具体数据 | 补充数据或修改结论 |
| 🔴 过度预测 | 对未来做出确定性预测 | 改为情景分析或概率判断 |
风险层面：
| 危险信号 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 🔴 风险提示缺失 | 未包含风险提示 | 强制添加至少 1 条风险提示 |
| 🔴 风险提示泛泛 | 风险提示不具体 | 提供具体的风险场景 |
| 🔴 单一观点 | 只考虑一种可能性 | 补充其他可能性分析 |
必须验证：
建议验证：
陷阱 1：数据时间不一致
陷阱 2：数据单位混淆
陷阱 3：幸存者偏差
陷阱 4：过度拟合
陷阱 5：后视镜效应
陷阱 6：确认偏误
陷阱 7：绝对化表述
陷阱 8：贬低性表述
陷阱 9：预测性表述
风险提示优先
免责声明
中性表述
结论先行
数据驱动
多维度分析
逻辑清晰
诚实透明
用户友好
场景：关键数据无法获取
处理方式：
示例：
⚠️ 数据缺失说明：
- 涨停数据暂时无法获取
- 已使用涨幅数据替代
- 分析结果可能存在偏差
场景：数据明显不合理（如涨幅超过 20%）
处理方式：
示例：
⚠️ 数据异常提示：
- 某股票涨幅显示 50%（异常高）
- 已核实：该股票为新股上市首日
- 已在分析中剔除该股票
场景：数据更新时间过久
处理方式：
示例：
⚠️ 数据时效性提示：
- 数据更新时间：2025-01-15 09:30
- 当前时间：2025-01-15 14:30
- 数据可能不反映最新市场情况
场景：无法完成推荐的分析维度
处理方式：
示例：
⚠️ 分析范围说明：
- 由于数据限制，仅完成 2 个维度的分析
- 未包含：板块轮动分析
- 建议：结合其他数据源进行补充分析
场景：不同维度的结论相互矛盾
处理方式：
示例：
⚠️ 结论矛盾说明：
- 指数表现：市场整体上涨
- 市场温度：市场情绪低迷
- 分析：指数上涨但情绪低迷，可能存在分化
- 建议：关注结构性机会，注意风险
场景：API 返回错误码
常见错误码：
| 错误码 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 401 | 认证失败 | 检查 Token 配置 |
| 404 | API 不存在 | 检查命令拼写 |
| 429 | 请求频率超限 | 等待后重试 |
| 500 | 服务器错误 | 稍后重试 |
| 返回空数据或数据日期过旧（非交易日/更新延迟） | - | 先向用户说明数据时效限制，建议在收盘后再查询 |
处理流程：
场景：无法连接到 API 服务器
处理方式：
示例：
⚠️ 网络连接失败：
- 无法连接到 daxiapi.com
- 请检查网络连接或使用代理
- 如问题持续，请联系技术支持
当遇到无法解决的错误时，向用户报告：
## ⚠️ 分析过程中遇到问题
**错误类型**：[错误类型]
**错误描述**：[具体描述]
**影响范围**：[哪些分析受影响]
**已尝试的解决方案**：
1. [方案1]
2. [方案2]
**建议**：
- [建议1]
- [建议2]
**可用的分析结果**：
- [已完成的分析]
<skill-name>/
├── SKILL.md # 主文件（必需）
├── references/ # 参考文档目录（推荐）
│ ├── cli-commands.md # CLI 命令参考
│ ├── api-reference.md # API 参考文档
│ ├── token-setup.md # Token 配置指南
│ └── field-descriptions.md # 字段说明和名词解释
├── scripts/ # 可执行脚本目录（可选）
│ └── <script-name>.sh # 脚本文件
└── assets/ # 静态资源目录（可选）
├── example-output.md # 输出示例
└── template.md # 模板文件
| 目录/文件 | 职责 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
SKILL.md | Skill 主文件 | ✅ 必需 | 包含核心流程和关键信息 |
references/ | 参考文档 | ⭐ 推荐 | 存放详细的技术文档 |
scripts/ | 可执行脚本 | ⚪ 可选 | 存放自动化脚本 |
assets/ | 静态资源 | ⚪ 可选 | 存放模板、示例等 |
# 创建 Skill 目录
mkdir -p skills/<skill-name>
# 创建子目录（推荐）
mkdir -p skills/<skill-name>/{references,scripts,assets}
# 创建文件
touch skills/<skill-name>/SKILL.md
touch skills/<skill-name>/references/cli-commands.md
touch skills/<skill-name>/references/api-reference.md
touch skills/<skill-name>/references/token-setup.md
touch skills/<skill-name>/references/field-descriptions.md
cli-commands.md：详细命令说明api-reference.md：API 参数和返回值token-setup.md：完整配置指南field-descriptions.md：名词解释大虾皮(daxiapi.com)金融数据API服务入口，负责路由分发到具体分析skill。触发词：A股数据、市场数据、股票分析、板块分析、选股、市场复盘、财务分析、财报分析、ROE分析、杜邦分析、个股舆情、公告解读、研报解读、主力资金、资金流向、资金动向。适用场景：获取A股市场、板块、个股、财报、消息面、资金流向数据时的统一入口，根据用户需求分发到对应的专业skill。不适用场景：非A股市场分析、非金融数据分析、纯技术问答。
基于SQL条件筛选A股股票，支持自定义条件组合、排序和数量限制。支持等于、大于、小于、区间范围、IN枚举、字段间比较等多种条件写法，支持AND/OR逻辑组合和括号嵌套。返回股票代码、名称、涨跌幅、CS强度、RPS相对强度、SCTR技术排名、所属板块、概念等详细数据。触发词：SQL选股、选股、股票筛选、技术筛选、量化筛选、自定义筛选、条件选股。适用场景：自定义多条件组合筛选、量化策略选股、技术指标组合筛选、复杂逻辑条件筛选。不适用场景：个股深度基本面分析、财报研究、估值建模。
基于技术形态筛选A股股票池，支持VCP、RPS强势股、创新高、高股息等多种形态，并可按涨跌幅、动量、强度等维度排序。触发词：股票筛选、选股、VCP形态、RPS强势股、创新高、技术形态、形态选股、自下而上选股、涨幅最大、跌幅最大、最强股票。适用场景：技术形态选股、趋势跟踪、动量选股、价值选股、按指定维度排序筛选、多条件组合筛选。不适用场景：个股深度基本面分析、财报研究、估值建模。
分析红利类指数投资机会，基于打分算法判断超买超卖状态。触发词：询问某个红利指数的投资机会、红利指数、红利分析、中证红利、红利低波、股息率指数、高股息。适用场景：分析红利类指数投资机会、判断超买超卖时机、红利指数择时。不适用场景：个股分析、债券分析、基金筛选。
基于大虾皮财报命令对上市公司进行ROE/杜邦财务分析。触发词：财务分析、ROE分析、杜邦分析、股票财务、盈利质量、净利润质量、财报分析、基本面分析、盈利能力、财务质量、现金流分析、资产负债分析、财务健康度、财务报告解读。适用场景：已提供股票代码，需要基于 `daxiapi report finance <code>` 做单公司财务拆解、ROE驱动分析、盈利质量评估与结构化报告输出。不适用场景：盘中交易建议、短线择时、纯技术面分析、纯估值定价（PE/PB）、未提供股票代码且无法确认标的时。
分析 A 股板块热力图，识别领涨、上升、反转行业。触发词：板块热力图、行业轮动、热门板块、领涨板块、板块分析、热力图。适用场景：分析板块热力图、识别热门行业、判断行业轮动。不适用场景：个股分析、指数分析、债券分析。