| name | analyze-stock |
| description | 一键综合分析某只股票/公司。通过并行子代理同时采集股价、新闻舆论、行业对比、市场环境、公司官网五个维度的数据，然后在主线程进行交叉分析、因果归因和趋势预测，输出标准化 HTML 分析报告（含当日行情和7日趋势）。触发词：分析XX股票、analyze TICKER、XX怎么样、XX值得买吗。支持A股、港股和美股。 |
| allowed-tools | Agent, WebSearch, WebFetch, Write, Bash |
| disable-model-invocation | true |
| context | fork |
Analyze Stock — 一键股票综合分析
输入公司名称或股票代码，自动并行采集五个维度的数据，综合分析后输出标准报告。
When to Use
当用户请求以下操作时触发：
- "分析腾讯" / "分析贵州茅台" / "分析 600519"
- "analyze NVDA" / "analyze Tesla"
- "XX股票怎么样" / "XX最近为什么涨/跌"
- "帮我看看XX" / "XX值得买吗"
Phase 0: 解析输入
根据用户输入，识别以下信息：
先确定此 SKILL.md 文件所在目录为 SKILL_DIR，如需调用脚本，统一使用：
SKILL_DIR="<此 SKILL.md 文件所在目录的绝对路径>"
-
公司名称与股票代码
- 如果用户给了代码则直接使用
- 如果用户给了公司名，通过 WebSearch 查询对应代码
- A股代码格式: 6位数字 (600519, 000858)
- 美股代码格式: 英文字母 (NVDA, AAPL, TSLA)
-
识别市场类型
- 6位纯数字 → A股
- 4-5位数字 或 含
.HK 后缀 → 港股
- 英文字母 → 美股
- 公司名含中文且为中国公司 → 先搜索确认是A股还是港股
- 其他 → 美股
-
确定关键变量 (后续所有 Agent 都需要用到)
{ticker}: 股票代码{company_name}: 公司全称{company_name_en}: 公司英文名 (美股用){market}: "A股" / "港股" / "美股"{industry}: 所属行业{website}: 公司官网 URL
如果无法确定官网或行业，先用一次 WebSearch 快速查询，不要跳过这一步。
Phase 1: 并行数据采集 (5 个 Subagent)
关键要求: 以下 5 个 Task 必须放在同一条消息中发出，确保并行执行。
每个 Agent 使用 subagent_type: "general-purpose"。
Agent 1: 股价数据与技术指标
description: "采集{ticker}股价数据"
prompt 模板:
你是股价数据分析师。请获取 {company_name}({ticker}) 近7个交易日的股价数据，并**重点突出最近1个交易日的变化**。
任务:
1. 使用 WebSearch 搜索 "{ticker} stock price last 7 days {market}" 获取最近行情
2. 使用 WebSearch 搜索 "{ticker} stock price today" 获取最新交易日详细数据
3. 整理以下信息:
**最近1个交易日 (当日行情):**
- 开盘价、最高价、最低价、收盘价
- 当日涨跌幅与涨跌金额
- 当日成交量与成交额，较前一日放量/缩量比例
- 盘中关键时点走势 (如: 开盘冲高回落、尾盘拉升等)
- 当日是否有影响股价的即时事件
**近7个交易日汇总:**
- 每日收盘价和涨跌幅
- 7天累计涨跌幅
- 成交量变化趋势 (放量/缩量)
- 关键技术信号 (如有: 均线多空排列、RSI超买超卖、明显支撑位/阻力位)
- 与大盘同期涨跌幅对比
输出要求:
- 以结构化格式返回，**当日行情单独列出**
- 重点突出: 当日涨跌幅、7天涨跌幅、量价配合情况、技术面关键信号
- 控制在 600 字以内
- 不要给出投资建议
- **标注数据来源**: 关键数据注明来源（如东方财富、雪球、Yahoo Finance、Bloomberg 等）及原始链接
如果是 A股，且 akshare 已安装，可额外在 prompt 中指示:
如果可用，执行以下命令获取精确数据:
python "${SKILL_DIR}/scripts/data_fetcher.py" --code {ticker} --data-type valuation
Agent 2: 新闻舆论分析
description: "搜索{company_name}近期新闻"
prompt 模板:
你是财经新闻分析师。请搜索 {company_name}({ticker}) 最近7天的重要新闻和舆论。
任务:
1. 使用 WebSearch 搜索以下关键词 (至少搜2次不同关键词):
- "{company_name} 最新新闻" 或 "{company_name} latest news"
- "{ticker} 股票 本周" 或 "{ticker} stock this week"
2. 从搜索结果中挑选 3-5 条最重要的新闻
3. 使用 WebFetch 访问其中至少 2 条新闻的原文，验证内容真实性
4. 分析舆论整体倾向
输出要求:
- 列出 3-5 条关键新闻，每条包含: 日期、标题、来源名称、**原文URL**、简要内容(1-2句)
- 整体舆论倾向判断: 正面 / 负面 / 中性，并说明理由
- 识别是否有重大事件 (财报发布、政策变化、管理层变动、产品发布、诉讼等)
- 控制在 600 字以内
Agent 3: 行业对比分析
description: "分析{industry}行业情况"
prompt 模板:
你是行业分析师。请分析 {company_name}({ticker}) 所在的 {industry} 行业近期情况。
任务:
1. 使用 WebSearch 搜索:
- "{industry} 行业 近期趋势" 或 "{industry} industry trends"
- "{company_name} 竞争对手" 或 "{company_name} competitors"
2. 整理以下信息:
- 行业近期整体趋势 (上升/下行/平稳)
- 影响行业的关键因素 (政策、技术、需求等)
- 2-3 个主要竞争对手的近期股价表现
- {company_name} 在行业中的大致地位
输出要求:
- 行业趋势概述 (2-3句)
- 竞争格局简表: 公司名、近7天涨跌、关键动态
- 该公司的相对优劣势 (1-2条)
- 控制在 500 字以内
- **标注数据来源**: 竞争对手数据注明来源（如 Bloomberg、Wind、东方财富等）及链接
Agent 4: 市场环境分析
description: "分析当前市场环境"
prompt 模板:
你是宏观市场分析师。请分析当前全球市场环境，重点关注与 {company_name}({ticker}) 相关的市场因素。
任务:
1. 使用 WebSearch 搜索最新市场数据:
- 主要指数近期走势:
- 如果A股: "上证指数 深证成指 创业板指 本周"
- 如果港股: "恒生指数 恒生科技指数 国企指数 本周"
- 如果美股: "S&P 500 NASDAQ Dow Jones this week"
- "VIX index today" (恐慌指数)
- 近期重大宏观事件或央行动态
2. 评估:
- 大盘趋势方向: 上涨 / 下跌 / 震荡
- 市场情绪: Risk-on (追逐风险) / Risk-off (规避风险)
- VIX 水平及含义
- 是否有重大宏观事件影响
输出要求:
- 市场环境一句话总结
- 大盘指数近7天表现 (涨跌幅)
- VIX 水平和波动率判断
- 影响当前市场的 1-2 个关键因素
- 控制在 400 字以内
- **标注数据来源**: 各指标注明来源（如 CBOE、Yahoo Finance、MacroTrends 等）及链接
Agent 5: 公司官网与公告信息
description: "抓取{company_name}官网信息"
prompt 模板:
你是企业信息研究员。请获取 {company_name}({ticker}) 的官方最新动态。
任务:
1. 使用 WebFetch 访问公司官网: {website}
- 查看首页是否有最新公告或新闻
2. 使用 WebSearch 搜索 "{company_name} 投资者关系" 或 "{company_name} investor relations"
- 查找近期公告、财报摘要、业绩预告
3. 如果是上市公司，搜索最近的公告:
- A股: "{company_name} 公告 巨潮资讯"
- 港股: "{company_name} 公告 披露易" 或 "{company_name} hkex announcement"
- 美股: "{company_name} SEC filing" 或 "{company_name} earnings"
输出要求:
- 公司最新官方动态 (产品、战略、人事等)
- 最近一次财报/业绩的关键数据 (如有)
- 近期重要公告摘要 (如有)
- 控制在 400 字以内
- 如果官网无法访问，说明情况并依赖搜索结果
- **标注数据来源**: 公告、财报数据注明来源（如 SEC EDGAR、巨潮资讯、港交所披露易等）及链接
Phase 2: 综合分析 (主线程)
等待 5 个 Agent 全部返回后，在主线程中完成以下分析。
Step 1: 信息汇总
将 5 个 Agent 的结果整合，识别：
- 各维度之间的 一致性信号 (如: 股价涨 + 新闻利好 + 行业向上 = 强看多)
- 各维度之间的 矛盾信号 (如: 股价涨但新闻利空 = 可能存在隐患)
- 同时整理各 Agent 返回的所有来源 URL，汇总到来源列表，用于报告末尾「参考来源」区块
Step 2: 因果归因
分析股价变动的原因，按影响力排序：
- 直接驱动因素: 公司层面事件 (财报、公告、产品、舆论)
- 行业传导因素: 行业政策、竞争格局变化
- 市场环境因素: 大盘走势、资金面、宏观事件
特别关注当日变动: 对最近1个交易日的涨跌单独归因分析，区分日内驱动因素与中期趋势因素。
Step 3: 趋势预测
基于以上分析，给出：
- 短期展望 (1-2周): 考虑技术面信号 + 即将到来的事件
- 中期展望 (1-3月): 考虑基本面 + 行业趋势
- 主要风险点: 可能导致走势反转的因素
Phase 3: 输出报告
按以下 HTML 格式输出最终报告。使用内联 CSS 确保在浏览器和飞书中均可良好显示：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>{company_name} ({ticker}) 综合分析报告</title>
<style>
body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif; max-width: 800px; margin: 0 auto; padding: 20px; color: #1a1a1a; background: #f8f9fa; }
.report { background: #fff; border-radius: 12px; padding: 32px; box-shadow: 0 2px 12px rgba(0,0,0,0.08); }
h1 { font-size: 24px; : solid ; : ; }
{ : ; : ; : ; : solid ; : ; }
{ : ; : ; : ; }
{ : ; : ; : ; }
{ : ; : ; : ; : ; : ; : ; }
{ : ; : solid ; : ; : ; : ; }
{ : ; : ; }
{ : ; : collapse; : ; : ; }
{ : ; : left; : ; : ; : solid ; }
{ : ; : solid ; }
{ : ; }
{ : ; : ; }
{ : ; : ; }
{ : inline-block; : ; : ; : ; : ; }
{ : ; : ; }
{ : ; : ; }
{ : ; : ; }
{ : ; : ; : ; : ; }
{ : ; : ; : solid ; : ; : ; }
{ : ; : ; : ; : ; : solid ; }
{ : ; : ; : ; : ; }
{ : ; }
{ : ; : ; : ; }
{ : ; : none; }
{ : underline; }
, { : ; }
{ : ; : ; }
{company_name} ({ticker}) 综合分析报告
分析日期: {date} | 分析周期: 近7个交易日 | 市场: {market}
{一句话总结}
当日行情 ({最近交易日日期})
指标数值
开盘价...
最高 / 最低... / ...
收盘价...
当日涨跌+/-X.XX% (±金额)
成交量XXX万股 (较前日 +/-XX%)
盘中走势简述日内走势特征
当日变动归因: 简要说明当日涨跌的直接原因
一、7日股价概览
指标数值
当前价格¥/$XXX
7日涨跌幅+/-X.XX%
同期大盘+/-X.XX%
成交量趋势放量/缩量/持平
技术面信号...
二、股价变动原因分析
直接驱动因素
...
行业传导因素
...
市场环境因素
...
三、近期重要新闻
日期事件来源影响
......来源名称利好/利空/中性
舆论倾向: 正面/负面/中性
四、行业对比
公司7日涨跌关键动态
{company_name}......
竞对A......
竞对B......
五、市场环境
大盘趋势: ...
市场情绪: Risk-on / Risk-off
VIX: XX (低/正常/高/极高 波动)
关键宏观因素: ...
六、趋势展望
短期 (1-2周)
...
中期 (1-3月)
...
主要风险
...
参考来源
股价与技术面
标题 — 来源
新闻舆论
标题 — 来源
行业对比
标题 — 来源
市场环境
标题 — 来源
公司公告 / 官网
标题 — 来源
声明: 本报告由 AI 自动生成，仅供参考，不构成任何投资建议。投资有风险，决策需谨慎。
HTML 填写规则:
- 涨跌幅为正时使用
class="up"（红色），为负时使用 class="down"（绿色）
- 新闻影响标签: 利好用
tag-positive，利空用 tag-negative，中性用 tag-neutral
- 将模板中的占位符替换为实际数据，删除注释
- 确保 HTML 完整可直接在浏览器中打开
- 「参考来源」区块必填：将 5 个 Agent 返回结果末尾的所有 Sources 链接按维度分组填入；每条格式为
<a href="原始URL" class="src">标题 — 来源网站</a>；不得省略、不得保留占位符 URL
- 新闻表格的「来源」列须包含可点击原文链接（
<a href="原文URL" class="src">来源名称</a>）
将报告保存为文件: {company_name}-analysis-{date}.html，保存在当前工作目录。
Phase 4: 生成 PDF 报告
基于 Phase 3 生成的 HTML 文件，通过 Chrome headless 打印 PDF：
"/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" \
--headless --disable-gpu --no-sandbox \
--print-to-pdf="$(pwd)/{company_name}-analysis-{date}.pdf" \
--no-pdf-header-footer \
"file://$(pwd)/{company_name}-analysis-{date}.html"
注意: 如果系统没有 Chrome，可使用 npx -y md-to-pdf "$(pwd)/{company_name}-analysis-{date}.html" 作为备选方案。
最终输出两份文件：
./{company_name}-analysis-{date}.html — HTML 版本（可在浏览器中打开）./{company_name}-analysis-{date}.pdf — PDF 版本（可直接分享）
Error Handling
- Agent 超时或失败: 如果某个 Agent 未返回结果，在报告中标注该维度为"数据缺失"，其余维度照常分析
- 股票代码无法识别: 提示用户确认代码或公司名称
- akshare 未安装 (A股): 降级为纯 WebSearch 方式获取数据
- 官网无法访问: 跳过官网抓取，依赖搜索引擎结果
Notes
- 每个 Agent 的输出严格限制字数，防止主线程上下文溢出
- 综合分析阶段重在 交叉关联，而非简单罗列
- 因果分析应区分 "相关" 与 "因果"
- 趋势预测需明确标注不确定性
