| name | investoday-hotspot-event-decoding |
| title | 热点事件解码 |
| version | 1.3.0 |
| description | 面向市场热点、主题赛道与行业事件解码，聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口，自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。触发词：热点解码、主题事件、赛道催化、最近有什么重要事件、这波热点意味着什么。 |
| tags | ["hotspot-decoding","market-themes","sector-catalysts","thematic-investing","industry-events","logic-chain","opportunity-risk","theme-research"] |
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🔥 热点事件解码
面向市场热点、主题赛道与行业事件解码，聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口，自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。
触发场景
- 用户询问某个主题、赛道、行业最近发生了什么重要事件
- 用户希望理解“这波热点意味着什么”“对市场有什么影响”“下一步看什么”
- 用户想让你对机器人、低空经济、AI 算力、创新药等主题做热点解码
- 关键词：热点解码、主题事件、赛道催化、最近有什么重要事件、这波热点意味着什么、行业催化
输入示例
示例 1：主题解码
帮我解码一下商业航天这个热点。
示例 2：赛道催化
AI 算力最近有哪些关键事件，这波行情在交易什么？
示例 3：行业影响
人形机器人这波热点到底意味着什么，后面还要看什么？
💡 本 Skill 面向“主题/赛道/行业”的热点研究，不面向单只股票。若用户只想看某只股票的近期消息，优先使用 股票消息解读；若用户更关心卖方共识、机构主线和板块分歧，请优先使用 板块研报解读。
前置依赖
本 Skill 依赖 investoday-finance-data（今日投资金融数据）Skill 获取实时金融数据。
基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准，业务 Skill 不重复展开底层接入细节。
工具说明
以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。
主题识别工具
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|
| 新闻资讯 | news | GET | 通过主题关键词获取相关新闻 |
| 研报舆情 | research/sentiment | POST | 获取与主题相关的研报观点和逻辑 |
数据获取流程
用户提供主题、赛道或行业关键词后，Agent 按以下流程获取数据：
- Step 1：新闻资讯（近1个月）：工具ID
news，参数 title=<主题关键词> beginTime=<1个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=10
- Step 2：研报舆情（近2个月）：工具ID
research/sentiment (POST)，参数 title=<主题关键词> beginTime=<2个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=3
并行优化：Step 1-2 可并行调用。正文只展示 2-3 条最核心事件，不要简单堆砌全量新闻或研报。
分析框架（4步）
Agent 获取数据后，按以下 4 步框架进行结构化分析：
Step 1：提炼核心事件主线
目标：从新闻与研报中筛选出最关键的 2-3 条事件，建立主题主线。
数据来源：news + research/sentiment
分析要点：
- 优先保留重要新闻、时间更近、逻辑更完整的事件
- 研报用于补充“为什么重要”，而不是重复新闻摘要
- 若同类事件高度重复，保留信息量更高的一条
输出：核心事件表与主题主线。
Step 2：解释逻辑链条
目标：把“发生了什么”转化为“为什么重要、通过什么路径影响市场”。
数据来源：news + research/sentiment
分析要点：
- 主题事件通过政策、供需、产业进展、预期变化等哪条路径影响市场
- 当前更偏短期情绪催化还是中期产业趋势信号
- 若事件只是噪音，应明确弱化处理
输出：逻辑链条与重要性判断。
Step 3：判断机会与风险方向
目标：识别主题事件带来的受益方向、承压方向与关键风险。
数据来源：news + research/sentiment
分析要点：
- 哪些行业、子方向或风格更可能受益
- 哪些假设若无法兑现，会形成风险反转
- 强调主题层面，不落到具体个股推荐
输出：机会方向、风险方向与关注重点。
Step 4：形成后续观察框架
目标：告诉用户接下来应该重点跟踪什么，而不是给具体交易建议。
数据来源：前 3 步分析结果汇总
分析要点：
- 未来几天和未来几周各自应看哪些变量
- 哪些信号代表事件影响强化，哪些信号代表逻辑减弱
- 形成结构化跟踪框架
输出：后续观察重点与关键验证点。
策略逻辑汇总
| 信号组合 | 含义 | 判断 |
|---|
| 高频新闻 + 研报同步强化 | 主题热度与逻辑共振 | ✅ 积极 |
| 只有新闻热度、缺少研报验证 | 主题更偏情绪交易 | 🟡 关注 |
| 新闻与研报都强调产业进展 | 中期逻辑较强 | ✅ 积极 |
| 新闻时间较近但内容重复度高 | 热点可能进入噪音阶段 | 📊 中性 |
| 研报观点分歧明显 | 主题认知尚未形成共识 | 🟡 关注 |
| 热点事件偏宏观/政策层面 | 影响路径更偏预期驱动 | 📊 中性 |
| 主题受益方向清晰、风险方向也明确 | 可形成结构化观察框架 | ✅ 积极 |
| 缺乏增量事件且逻辑重复强化 | 需防止主题交易钝化 | ⚠️ 警惕 |
输出格式
# 🔥 [主题关键词] 热点事件解码报告
> 分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资
## 一、事件结论
（用一段话概括这波热点是什么、偏利多还是中性、最值得关注的影响是什么）
## 二、核心事件
（列出最重要的 2-3 条事件：时间、类型、标题、核心事实、情绪）
## 三、事件解码
- 趋势信号：
- 逻辑链条：
- 重要性判断：
- 时效判断：
## 四、机会与风险
### 机会方向
-
### 风险方向
-
## 五、后续观察
- 短期观察：
- 中期观察：
- 关键验证点：
## 六、综合结论
- 3-5 条核心发现
- 明确当前热点主线、机会方向与主要风险
- 给出后续需要重点跟踪的验证点
## 七、数据来源
（仅列出正文实际引用过的新闻或研报标题）
## ⚠️ 风险提示
**以上内容基于近期公开新闻与研报信息整理，存在时效性与不确定性，仅供参考，不构成投资建议。**
执行示例
用户说：“商业航天这波热点意味着什么？”
- 提炼主题关键词“商业航天”
- 并行调用
news 和 research/sentiment
- 提炼 2-3 条最关键事件，并解释逻辑链条、机会风险和后续验证点
- 输出 Markdown 格式热点事件解码报告
- 在结尾保留风险提示
安全与隐私
- 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
- 不记录、不存储用户的查询记录
- 分析结论仅供参考，不构成投资建议
