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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/byronwang2005/a-share-signal --skill a-share-signal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。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | a-share-signal |
| description | 基于结构化框架分析A股，结合筹码分布、三周期共振、优化KDJ、威科夫、缠论以及用户自定义评分规则，输出结构化分析结论与风险提示。 |
用这个 skill 基于用户明确提供或当前会话中已知可用的 mx-skills 实时或近期数据，对单只A股进行可复用的结构分析。
默认输出结构化分析结论、关键证据、失效条件、后续观察点与风险提示。
mx-skills，优先关注以下 slug 与其旧别名：
mx-financial-assistant（旧名常写作 mx_financial_assistant）mx-finance-data（旧名常写作 mx_finance_data）mx-finance-search（旧名常写作 mx_finance_search）mx-stocks-screener（旧名常写作 mx_stocks_screener）mx-macro-data（旧名常写作 mx_macro_data）mx-skills 体系内尽量完成取数与分析；如缺少 key、权限、安装或调用方式不明确，先明确告诉用户缺了什么，不要主动扫描宿主环境的环境变量、agent 配置、无关 README 或其他系统文件。mx-skills，先说明需要的能力、展示准备访问的来源 URL，再征求用户明确同意；只有得到同意后，才可引导用户前往 https://clawhub.ai/u/financial-ai-analyst 或 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 安装或更新。scripts/stock_cli.py、AkShare 接口或 BaoShare 作为回退。akshare / baostock 等依赖。mx-financial-assistantmx-finance-datamx-finance-searchmx-stocks-screenermx-macro-datamx-skills 请求必须严格串行执行，禁止并行调用多个 skill，也禁止对同一个 skill 并发发起多次请求；只有前一次请求已完成并确认还需要补证据时，才能继续下一次调用，以避免限流、超时与结果口径漂移。KDJ(17,3,3) 的过热风险提示优先做单只股票的定向查询，不要默认拉取整个市场的大范围数据。
默认数据源顺序：
mx-skillsAkShareBaoShare执行要求：
mx-skills；不要把 AkShare、BaoShare 或其他非 mx-skills 数据源当成隐式兜底。mx-skills；不要主动检查环境变量、agent 配置、无关 README 或其他宿主文件。mx-skills 时，优先用它获取个股行情、K线、资金流、财务、公告或研报等数据，并尽量遵守新版能力分工：
mx-financial-assistant：单票综合问答、结构判断、热点归因、消息与数据混合研判mx-finance-data：结构化字段、财务指标、行情/估值/资金等定向查数mx-finance-search：最新公告、研报、新闻、交易所动态、政策催化mx-stocks-screener：同板块横向比较、风格筛选、相对强弱样本池mx-macro-data：必要时补充宏观变量，不要默认调用mx-skills 调用都必须串行，不论是不同 skill 之间的路由切换，还是同一个 skill 内的连续补数，都必须等待上一请求完整返回后再继续；不要为了提速而并行发起多个查询。mx-finance-data 做批量股票信息查询时，按每批最多 5 只股票拆分请求。mx-finance-data 分批查询时，必须严格串行执行：只有当前一批请求已经完成并返回结果后，才能继续下一批；禁止并行发起多个批次请求。mx-skills 是否可用，先向用户说明缺口，并告知可选来源：ClawHub 页面 https://clawhub.ai/u/financial-ai-analyst 与官网 https://ai.eastmoney.com/mxClaw。mx-skills，或 mx-skills 无法覆盖当前所需字段时，才回退到 AkShare。AkShare 也不可用时，才尝试 BaoShare 获取基础行情或历史数据。mx-skills 可用时，优先使用其自然语言查询能力获取个股相关数据。
如果查询对象超过 5 只股票，优先按 mx-finance-data 的配额拆批处理。
mx-skills 路由规则默认先问自己：当前问题是“综合判断”还是“定向补证据”。
mx-skills 后再回拼结论。mx-financial-assistant，把它作为首选综合入口。mx-financial-assistant 的回答里需要更细的财务、行情、估值、资金表格，再补 mx-finance-data。mx-finance-search。mx-stocks-screener。mx-macro-data。mx-macro-data 或 mx-stocks-screener 当成单票分析的默认第一入口。经用户同意后，如需回退到 AkShare / BaoShare，可优先参考这些接口：
stock_individual_info_emstock_zh_a_spot_emstock_zh_a_hist 或 stock_zh_a_hist_txstock_cyq_emstock_individual_fund_flowstock_financial_abstract_thsstock_financial_analysis_indicatorstock_board_industry_name_emstock_board_concept_name_emstock_board_industry_cons_emstock_lhb_detail_emstock_margin_sse、stock_rzrq_detail_em如果某个数据源出现限流、不稳定或单次接口失败，先在该数据源内换至少 3 种方法继续尝试；只有得到用户同意后，才按 mx-skills -> AkShare -> BaoShare 的顺序切换，不要直接中断。优先给出结构级判断，而不是依赖单一脆弱接口追求伪精确。
除非用户明确要求，否则默认按下面顺序判断：
当用户问趋势是否确认、是否形成共振、多周期是否同向时，使用这个视角。
重点看：
如果只是日线转强，而周线或月线仍然偏弱，不要把它定义成高质量共振。
KDJ(17,3,3) 的唯一用途：在震荡行情中观察过热风险。
J 值大于 100，要显著提醒回调风险KDJ(17,3,3) 当作通用的买点确认、趋势判断或金叉强弱分级工具当问题和买点、突破有效性、强度确认有关时，重点检查：
如果缩量上涨，或突破后立刻跌回原区间，应判定为低质量触发或触发失败。
当用户问这只票值不值得参与、筹码结构是否健康时，结合 references/chip-framework.md 使用。
重点看：
最后要落成直接判断，例如：
当用户体系里明确提到“洗盘”时，要区分良性洗盘和主力出货：
不要因为价格大跌就直接说是洗盘，必须看到抛压被消化、结构仍然成立的证据。
把股票尽量归入实际可用的阶段：
重点看：
如果一只票急拉之后开始不断降低高点、反弹反复失败，优先判断为派发转下跌，而不是重新吸筹。
表达保持实用，不要在数据只支持粗粒度判断时，硬做过度形式化拆解。
至少说明：
避免伪精确。如果趋势已经跌破最近中枢，且反弹始终过不了前高，就直接说结构偏弱，不是买点。
目标价只能建立在结构判断之后，严格按缠论 + 威科夫的共同证据测算，不允许脱离阶段判断直接拍目标价。
先判断是否已经进入主升：
如果已经进入主升，可给相对明确的结构目标价，优先使用：
输出时要说明目标价来自哪个结构，例如：
如果没有进入主升，不要把目标价写成无条件结论，必须明确提示：
如果结构仍在箱体内，默认写法应类似：
如果已经出现派发、跌破中枢、上破反复失败或量价不接受，不提供积极目标价，只说明结构失效或仅保留反弹修复空间判断。
当用户给出打分体系时，只对当前能被数据支持的项目打分。
默认按这个顺序回答：
提到关键拐点时，始终给出具体日期和价格位。
输出结果时，必须标出本次判断依赖的数据来源，例如 mx-financial-assistant、mx-finance-data、mx-finance-search、mx-stocks-screener、mx-macro-data、AkShare、BaoShare 或用户提供材料。
对于任何未获取、接口失败、字段缺失、时间区间不完整、口径可能偏差的数据，必须明确警告用户这些缺口会影响哪些判断，不能把不完整数据包装成完整结论。
如果数据质量有限或某个接口失败，简要说明后继续用现有最强证据完成判断，但结论中必须降低置信度并保留风险提示。
当用户要严格按筹码体系判断时，读取 references/chip-framework.md。 当用户的说明文档或问题涉及以下内容时，读取 references/quant-trading-theory.md：
KDJ(17,3,3) 规则当需要明确 AkShare 接口、快速查询方式或备用数据方案时，读取 references/akshare-interfaces.md。
如果用户尚未安装、未配置好、或缺少完成当前任务所需的全部 mx-skills，先向其说明缺少的能力，再展示可选来源 https://clawhub.ai/u/financial-ai-analyst 与 https://ai.eastmoney.com/mxClaw；只有在用户明确同意后，才可引导其安装或更新，以便优先获得更完整的个股数据。
当需要明确新版 mx-skills 的能力分工与路由顺序时，读取 references/mx-skills-routing.md。
使用量化理论参考时，先看相关章节标题，只加载必要部分，不要默认整篇读入上下文。