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多智能体A股深度研究框架。当用户要求分析A股上市公司、产业链研究、个股深度报告、行业比较、投资价值评估时激活。支持：单只股票全面分析（财务/新闻/情绪/技术/风险）、多智能体辩论（看涨vs看跌）、产业链上下游拆解、事实核查、Dashboard部署。数据来源：akshare（A股/港股）、yfinance（美股）、网络搜索（研报/新闻）。适合A股投资者、量化研究员、产业链分析师。
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/knownasnaffy/prompthound --skill astock-multiagent-research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。
Install and operate local NVIDIA Parakeet ASR for OpenClaw with an OpenAI-compatible transcription API on Ubuntu/Linux and macOS (Intel/Apple Silicon). Use when the user wants private/local speech-to-text, voice transcription setup, ASR troubleshooting, or OpenClaw voice stack configuration with Parakeet (and optional Whisper fallback).
Collect, refresh, normalize, and analyze the user's own Douban history for taste analysis and recommendation reasoning. Use when the task involves the user's own Douban shelves, ratings, tags, comments, reviews, or recent activity, especially when you need to decide whether local cache is fresh enough, re-crawl logged-in data with cookies, store refreshed results locally, and then analyze them by category.
LoRA fine-tuning pipeline for Stable Diffusion on Apple Silicon — dataset prep, training, evaluation with LLM-as-judge scoring. Use when fine-tuning image generation models for consistent style, custom characters, or domain-specific visuals. Requires Python with torch and diffusers.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
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| description | 多智能体A股深度研究框架。当用户要求分析A股上市公司、产业链研究、个股深度报告、行业比较、投资价值评估时激活。支持：单只股票全面分析（财务/新闻/情绪/技术/风险）、多智能体辩论（看涨vs看跌）、产业链上下游拆解、事实核查、Dashboard部署。数据来源：akshare（A股/港股）、yfinance（美股）、网络搜索（研报/新闻）。适合A股投资者、量化研究员、产业链分析师。 |
| name | astock-multiagent-research |
单只股票分析：
用户: "帮我研究 600519 茅台" / "分析润泽科技300442" / "中际旭创值得买吗"
→ 触发完整6步工作流（见下）
产业链分析：
用户: "分析AI算力产业链" / "商业航天产业链哪个环节最值得关注"
→ 读取 references/industry-chain.md，触发产业链专项框架
快速概览（仅基本面+新闻）：
用户: "给我简单看下000977浪潮信息最近怎样"
→ 仅启动 fundamentals_analyst + news_analyst 两个子智能体
同时启动4个子智能体（使用 sessions_spawn）：
| 子智能体 | 任务 | 参考提示词 |
|---|---|---|
fundamentals_analyst | 财务报表深度分析、估值、机构预测 | references/agent-prompts.md#fundamentals |
news_analyst | 公司动态、行业新闻、政策 | references/agent-prompts.md#news |
sentiment_analyst | 市场情绪、研报评级变化 | references/agent-prompts.md#sentiment |
technical_analyst | 价格走势、成交量、关键位 | references/agent-prompts.md#technical |
基于Step1报告，并行启动：
bullish_researcher：挖掘增长潜力、竞争优势、价值低估bearish_researcher：识别风险、业绩隐忧、估值泡沫risk_manager：综合投资风险评估（行业/财务/流动性/政策）fact_checker：对关键数据和说法二次验证按 references/report-template.md 格式输出完整研究报告
将报告渲染为交互式HTML Dashboard，使用 deploy 工具部署，返回可访问链接
运行 scripts/fetch_stock_data.py <股票代码> 获取基础数据包。
# 手动调用示例
import akshare as ak
# 公司基本信息（A股）
info = ak.stock_individual_info_em(symbol="300442")
# 三大财务报表
balance = ak.stock_balance_sheet_by_report_em(symbol="300442")
income = ak.stock_profit_sheet_by_report_em(symbol="300442")
cashflow = ak.stock_cash_flow_sheet_by_report_em(symbol="300442")
# 财务指标（ROE/毛利率等）
indicator = ak.stock_financial_analysis_indicator(symbol="300442")
# 机构持仓
fund_hold = ak.stock_report_fund_hold(symbol="300442")
# 美股
import yfinance as yf
ticker = yf.Ticker("AAPL")
info = ticker.info
子代码格式：沪市6开头用"6xxxxx"，深市/创业板用"0xxxxx"/"3xxxxx"，北交所用"8xxxxx"。
详见 references/report-template.md。核心结构：
references/industry-chain.md