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30 秒上手指南。A-Stock-Skills 入门必读,5 个实战场景覆盖 90% 的使用需求。当用户问"我该用哪个 skill"、"怎么开始"、"有什么例子" 时,Claude 应优先激活此 Skill。
Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.
Basado en la clasificación ocupacional SOC
A 股交割单分析诊断工具。当用户说"分析我的交割单"、"看看我的操作问题"、"交易复盘"、"我的操作哪里有问题"、"帮我诊断交易"时，Claude 应使用此 Skill。支持多种券商交割单格式（CSV/Excel）自动识别，从盈亏统计、持仓周期、操作行为、仓位管理、买卖时机 5 个维度诊断问题，结合行情数据 + AI 信号给出改进建议。**核心价值: 让交割单变成教科书**。
磁盘缓存 + K线 parquet。当用户跑全市场筛选每次都要等 30 分钟时,Claude 应使用此 Skill。K线缓存到 ~/.astock_skills/cache/kline/ 目录,5 秒 vs 30 分钟,差 360 倍。
A 股多源数据源统一管理 (v2.0 - 多源 fallback)。当用户需要获取股票行情/K线/财务数据/新闻/公告/资金流等任何 A 股数据,或需要稳定的 API 封装 (含自动重试/限流/降级/缓存) 时,Claude 应优先使用此 Skill。这是其他所有 Skill 的基础数据源。**v2.0 已修复住宅 IP 数据源问题**。
AI 建议 vs 实盘 复盘工具。当用户说"今天/本周/本月 复盘"、"AI 推荐的准不准"、"交易记录"、"实盘对比" 时使用。本 Skill 记录 AI 信号 + 实际成交 + 30 天后表现,跑 1 个月后能算出"AI 推荐胜率"。**核心价值:让 AI 对自己的建议负责**。
A 股股票筛选器 (内置信号 + 自定义条件 2合1)。当用户需要按条件筛选股票时,Claude 应使用此 Skill。支持 12 种内置技术信号 (ma_cross/macd/above_ma/volume/rsi/kdj 等) + 任意自定义条件 (PE/PB/ROE/市值等, 9 种操作符) + AND/OR 组合 + 4 个内置策略模板 (value/growth/small_cap/momentum)。
A 股报告生成器 (3合1统一版)。当用户需要生成 A 股相关报告 (Markdown 格式) 时,Claude 应使用此 Skill。支持 3 种报告: daily (每日大盘复盘) / stock (个股深度研报) / portfolio (持仓报告)。是 daily-market-report + stock-research-report + portfolio-report 合并的统一版本。
| name | start-here |
| description | 30 秒上手指南。A-Stock-Skills 入门必读,5 个实战场景覆盖 90% 的使用需求。当用户问"我该用哪个 skill"、"怎么开始"、"有什么例子" 时,Claude 应优先激活此 Skill。 |
| # | Skill | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 1 | astock-data-source | 拿实时行情 / K 线 (多源 fallback) |
| 2 | astock-cache | K 线 parquet 缓存 (5 秒 vs 30 分钟) |
| 3 | astock-utils | 代码转换 / 交易日历 / 工具函数 |
| 4 | watchlist-monitor | 监控自选股 + 涨跌幅告警 |
| 5 | screener | 全市场筛选 (PE / 涨幅 / MACD 等) |
| 6 | stock-technical-analysis | MA / MACD / KDJ / RSI / BOLL |
| 7 | report | 每日复盘 + 个股研报 |
| 8 | alerter | 钉钉 / 微信 / 飞书 推送 |
| 9 | trade-journal | 🆕 AI 建议 vs 实盘 复盘 |
| 10 | start-here | 🆕 本文档 |
python skills/01-infra/astock-data-source/main.py get-realtime --code 601991
from skills.Stock_Analysis.stock_technical_analysis.main import calc_macd
from skills.Stock_Infrastructure.astock_data_source.main import get_kline
df = get_kline("601991", days=60)
macd = calc_macd(df)
print(macd.tail())
python skills/05-quant/screener/main.py screen --pe-max 20 --pct-change-min 5
# 1. 生成配置模板
python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py init
# 2. 编辑 watchlist.yaml
# 3. 启动监控
python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py monitor
# 1. 记录今天的 AI 建议
python skills/02-data-collection/trade-journal/main.py record --code 601991 --signal "MACD金叉" --target_price 3.50
# 2. 30 天后比对
python skills/02-data-collection/trade-journal/main.py review
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