| name | theme_heat_tracker_skill |
| description | 跟踪主题题材的热度变化、扩散层级、拥挤程度与持续性，帮助判断题材处于启动、强化、扩散还是退潮阶段。适用于题材跟踪、热点复盘与轮动研判。 |
| key words | 题材热度，theme heat，热点跟踪，题材轮动，拥挤度 |
Theme Heat Tracker Skill
数据依赖与执行前置条件
推荐使用万得 wind-mcp-skill 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 wind-mcp-skill；若没有，提示用户安装：
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y
技能定位
本技能用于跟踪某一主题题材的热度变化，回答“这条题材现在热不热、热度来自哪里、是龙头驱动还是全面扩散、是否已经开始拥挤或退潮”。输出重点不是简单罗列相关新闻，而是帮助使用者判断题材所处阶段，以及应继续跟踪、择机参与还是降低关注。
执行流程
Step 1：界定题材边界与观察周期
先明确本次要跟踪的主题是什么，并把边界定义清楚：
- 题材名称对应的核心叙事是什么
- 哪些公司属于核心受益，哪些只是边缘映射
- 是观察单一题材，还是比较多个相近题材
- 是看日内热度、周度热度，还是阶段性热度演化
若题材边界模糊，应先做核心名单与边缘名单的区分，避免把无关标的混入热度判断。
Step 2：建立题材热度的多维观察框架
热度不应只看价格涨跌，需要从多个维度综合判断：
- 题材核心标的与跟随标的的表现强弱
- 题材内部上涨家数、持续性和梯队完整度
- 成交活跃度是否同步上升
- 新闻、政策、产业动态是否持续提供新催化
- 市场讨论热度是否集中且不断强化
这一阶段的目标是确认热度是否真实存在，而不是仅凭少数龙头表现下结论。
Step 3：判断题材所处阶段
结合市场表现和信息流变化，判断题材当前更接近哪一阶段：
- 启动阶段：少数先行标的率先异动，市场开始形成关注
- 强化阶段：核心标的持续走强，逻辑得到重复验证
- 扩散阶段：中军、二线、边缘映射标的普遍受益
- 拥挤阶段：交易过热、分支泛化、兑现压力升高
- 退潮阶段：题材热度减弱，仅剩个别强股维持表现
阶段判断必须有清晰依据，不能只使用情绪化表述。
Step 4：识别热度来源与延续条件
进一步说明题材之所以热，是因为什么，以及要继续热下去还需要什么条件：
- 是政策刺激、产业进展、业绩兑现还是市场风格配合
- 当前催化是一次性事件，还是可连续验证的主线
- 热度是否已经从叙事走向业绩支持
- 若后续没有新增催化，热度是否容易快速回落
Step 5：判断拥挤度与风险释放可能
热题材常见问题不是“有没有逻辑”，而是“是不是已经太拥挤”。重点说明：
- 核心标的是否已有明显抢跑
- 边缘标的是否被过度外延
- 题材涨幅和成交是否出现脱离基本逻辑的扩张
- 一旦情绪回落，最先承压的环节会在哪里
Step 6：形成题材热度跟踪成稿
最终输出应帮助使用者快速判断题材是值得继续跟踪、等待分歧、做高低切换，还是暂时回避。正文只保留阶段判断、驱动解释、拥挤风险与后续观察点。
输出结构
{题材名称}热度追踪（{YYYY-MM-DD}）
一、30 秒结论
- 当前热度水平：{高 / 中 / 低}
- 所处阶段：{启动 / 强化 / 扩散 / 拥挤 / 退潮}
- 热度来源：{一句话}
- 当前建议：{继续跟踪 / 优先看核心 / 防拥挤 / 暂不追高}
二、题材范围界定
- 核心逻辑：{内容}
- 核心标的：{内容}
- 边缘映射标的：{内容}
三、热度观察面板
| 维度 | 当前状态 | 判断 |
|---|
| 核心标的强度 | {内容} | {判断} |
| 跟随标的扩散 | {内容} | {判断} |
| 成交活跃度 | {内容} | {判断} |
| 新催化供给 | {内容} | {判断} |
| 市场讨论度 | {内容} | {判断} |
四、热度驱动与延续条件
- 当前最强驱动：{内容}
- 还能继续强化的条件：{内容}
- 最容易失速的原因：{内容}
五、拥挤度与风险提示
- 拥挤迹象：{内容}
- 最先可能退潮的环节：{内容}
- 需要回避的误判：{内容}
六、后续观察清单
质量要求
- 题材热度分析必须把“价格表现、扩散层级、催化供给、拥挤程度”放在同一框架下。
- 必须区分核心受益和边缘映射，避免题材外延无限扩大。
- 阶段判断应基于证据，不可仅凭情绪化词语。
- 需要同时写出延续条件和退潮风险，避免只给单边结论。
- 输出要能服务热点跟踪和轮动判断，而不是简单热点摘要。
