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中国宏观经济分析/经济数据解读。当用户说"宏观分析"、"经济数据"、"GDP"、"CPI"、"PMI"、"社融"、"M2"、"降准降息"、"宏观经济怎么看"、"经济形势"、"货币政策"、"财政政策"时触发。基于 akshare 获取中国核心宏观经济指标，结合 web 搜索获取最新政策动向和市场解读，生成结构化宏观分析报告。支持机构宏观研究风格（formal）和个人宏观笔记风格（brief）。不适用于个股分析或行业研究。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-macroコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | a-share-macro |
| description | 中国宏观经济分析/经济数据解读。当用户说"宏观分析"、"经济数据"、"GDP"、"CPI"、"PMI"、"社融"、"M2"、"降准降息"、"宏观经济怎么看"、"经济形势"、"货币政策"、"财政政策"时触发。基于 akshare 获取中国核心宏观经济指标，结合 web 搜索获取最新政策动向和市场解读，生成结构化宏观分析报告。支持机构宏观研究风格（formal）和个人宏观笔记风格（brief）。不适用于个股分析或行业研究。 |
# akshare 宏观数据接口（cn-stock-data 不直接覆盖宏观数据，需通过 akshare 获取）
python -c "
import akshare as ak
# GDP
df = ak.macro_china_gdp()
# CPI
df = ak.macro_china_cpi_monthly()
# PPI
df = ak.macro_china_ppi_monthly()
# PMI（制造业）
df = ak.macro_china_pmi_monthly()
# 社会融资规模
df = ak.macro_china_shrzgm()
# M2 货币供应
df = ak.macro_china_money_supply()
# LPR
df = ak.macro_china_lpr()
# 进出口
df = ak.macro_china_trade_balance()
print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))
"
补充 web 搜索：央行/国务院/统计局最新发布、券商宏观研报、市场解读。
Step 1: 确定分析范围 根据用户需求：
Step 2: 数据获取 通过 akshare 获取核心宏观指标（近 12-24 个月）：
经济增长：
物价：
先行指标：
金融：
外贸：
Step 3: 数据分析
趋势判断：
| 指标 | 当前值 | 前值 | 去年同期 | 趋势 | 解读 |
|---|
经济周期定位：
政策空间判断：
Step 4: 对市场的影响判断
Step 5: 输出
| 维度 | formal（机构宏观研究） | brief（个人宏观笔记） |
|---|---|---|
| 篇幅 | 4-8 页 | 1-2 页 |
| 数据覆盖 | 完整（8+ 项指标） | 核心（3-5 项关键指标） |
| 历史对比 | 近 12-24 个月趋势 | 当前 vs 前值 vs 去年同期 |
| 经济周期 | 详细定位 + 历史类比 | 一句话判断 |
| 政策分析 | 完整（货币+财政+产业） | 核心政策方向 |
| 市场影响 | 详细板块影响分析 | 1-2 句结论 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json