ワンクリックで
skill-quality-review
当用户让你给Skill的打分、审查或者评价Skill的时候,按照本文档指南进行检查
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。
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当用户让你给Skill的打分、审查或者评价Skill的时候,按照本文档指南进行检查
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SOC 職業分類に基づく
大虾皮(daxiapi.com)金融数据API服务入口,负责路由分发到具体分析skill。触发词:A股数据、市场数据、股票分析、板块分析、选股、市场复盘、财务分析、财报分析、ROE分析、杜邦分析、个股舆情、公告解读、研报解读、主力资金、资金流向、资金动向。适用场景:获取A股市场、板块、个股、财报、消息面、资金流向数据时的统一入口,根据用户需求分发到对应的专业skill。不适用场景:非A股市场分析、非金融数据分析、纯技术问答。
基于SQL条件筛选A股股票,支持自定义条件组合、排序和数量限制。支持等于、大于、小于、区间范围、IN枚举、字段间比较等多种条件写法,支持AND/OR逻辑组合和括号嵌套。返回股票代码、名称、涨跌幅、CS强度、RPS相对强度、SCTR技术排名、所属板块、概念等详细数据。触发词:SQL选股、选股、股票筛选、技术筛选、量化筛选、自定义筛选、条件选股。适用场景:自定义多条件组合筛选、量化策略选股、技术指标组合筛选、复杂逻辑条件筛选。不适用场景:个股深度基本面分析、财报研究、估值建模。
基于技术形态筛选A股股票池,支持VCP、RPS强势股、创新高、高股息等多种形态,并可按涨跌幅、动量、强度等维度排序。触发词:股票筛选、选股、VCP形态、RPS强势股、创新高、技术形态、形态选股、自下而上选股、涨幅最大、跌幅最大、最强股票。适用场景:技术形态选股、趋势跟踪、动量选股、价值选股、按指定维度排序筛选、多条件组合筛选。不适用场景:个股深度基本面分析、财报研究、估值建模。
分析红利类指数投资机会,基于打分算法判断超买超卖状态。触发词:询问某个红利指数的投资机会、红利指数、红利分析、中证红利、红利低波、股息率指数、高股息。适用场景:分析红利类指数投资机会、判断超买超卖时机、红利指数择时。不适用场景:个股分析、债券分析、基金筛选。
基于大虾皮财报命令对上市公司进行ROE/杜邦财务分析。触发词:财务分析、ROE分析、杜邦分析、股票财务、盈利质量、净利润质量、财报分析、基本面分析、盈利能力、财务质量、现金流分析、资产负债分析、财务健康度、财务报告解读。适用场景:已提供股票代码,需要基于 `daxiapi report finance <code>` 做单公司财务拆解、ROE驱动分析、盈利质量评估与结构化报告输出。不适用场景:盘中交易建议、短线择时、纯技术面分析、纯估值定价(PE/PB)、未提供股票代码且无法确认标的时。
分析 A 股板块热力图,识别领涨、上升、反转行业。触发词:板块热力图、行业轮动、热门板块、领涨板块、板块分析、热力图。适用场景:分析板块热力图、识别热门行业、判断行业轮动。不适用场景:个股分析、指数分析、债券分析。
| name | skill-quality-review |
| description | 当用户让你给Skill的打分、审查或者评价Skill的时候,按照本文档指南进行检查 |
本文档提供 Skill 质量评估的完整框架,包括最佳实践、评分机制和改进建议模板。
定义:description 应包含明确的触发词和不适用场景,帮助 Agent 准确判断何时使用该 Skill。
---
name: self-improvement
description: "Captures learnings, errors, and corrections to enable continuous improvement. Use when: (1) A command or operation fails unexpectedly, (2) User corrects Claude ('No, that's wrong...', 'Actually...'), (3) User requests a capability that doesn't exist, (4) An external API or tool fails, (5) Claude realizes its knowledge is outdated or incorrect, (6) A better approach is discovered for a recurring task. Also review learnings before major tasks."
---
优点分析:
---
name: xiapi-dividend-analysis
description: 分析红利类指数投资机会。使用 daxiapi dividend score 获取数据,判断超买超卖状态并给出投资建议。
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问题分析:
---
name: xiapi-dividend-analysis
description: '分析红利类指数投资机会,包括红利低波、中证红利、中证现金流等指数的超买超卖状态判断和投资建议。触发词:红利指数分析、红利投资机会、红利低波分析、中证红利分析、现金流指数分析。适用场景:分析红利类指数的投资时机、判断超买超卖状态。不适用场景:非红利类指数分析、个股分析、实时交易信号。'
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定义:Skill 内容应避免包含 Agent 已知的通用知识,专注于领域特定的信息。
## 分析方法
1. **数据获取**:获取红利类指数的打分数据(日期、分数、cs值、rsi值)
2. **趋势分析**:分析最近 60 天的打分走势变化
3. **状态判断**:
- 分数 < 20:超卖(可考虑抄底)
- 分数 > 80:超买(需考虑止盈)
- 20-80:正常状态
4. **投资建议**:根据超买超卖状态和趋势给出建议
优点分析:
## 什么是超买超卖?
超买是指资产价格在短时间内大幅上涨,可能面临回调风险。超卖是指资产价格在短时间内大幅下跌,可能存在反弹机会。
## 如何使用命令行?
命令行是一种文本界面,用户可以通过输入命令来操作计算机。常用的命令包括:
- `cd`:切换目录
- `ls`:列出文件
- `mkdir`:创建目录
## 分析方法
1. **数据获取**:获取红利类指数的打分数据
问题分析:
删除通用知识部分,直接进入领域特定的分析方法:
## 分析方法
1. **数据获取**:获取红利类指数的打分数据(日期、分数、cs值、rsi值)
2. **趋势分析**:分析最近 60 天的打分走势变化
3. **状态判断**:
- 分数 < 20:超卖(可考虑抄底)
- 分数 > 80:超买(需考虑止盈)
- 20-80:正常状态
4. **投资建议**:根据超买超卖状态和趋势给出建议
定义:包含来自真实失败案例的闭坑内容,帮助 Agent 避免常见错误。
## Gotchas(闭坑指南)
- **API Token 配置问题**:确保正确配置 DAXIAPI_TOKEN 环境变量,否则会导致数据获取失败
- 错误示例:`Error: Authentication failed`
- 解决方案:`export DAXIAPI_TOKEN=your_token_here`
- **指数代码格式**:必须使用正确的指数代码格式(如 2.H30269),否则会返回错误
- 错误示例:`Error: Invalid code format`
- 正确格式:市场代码.指数代码(如 2.H30269)
- **数据更新时间**:数据每日收盘后更新,盘前查询可能获取到前一天的数据
- 建议:在收盘后(15:30 之后)查询最新数据
- **网络连接问题**:确保网络连接正常,否则可能无法获取数据
- 错误示例:`Error: Network timeout`
- 解决方案:检查网络连接,使用代理或 VPN
- **投资建议仅供参考**:分析结果基于历史数据,不构成投资建议,投资决策需谨慎
优点分析:
## 注意事项
- 分析结果仅供参考,不构成投资建议
- 数据每日收盘后更新
问题分析:
参考 Good Case,补充完整的 Gotchas 内容,包括:
定义:给 Agent 足够的判断空间,避免过度约束,允许 Agent 根据实际情况灵活处理。
## 分析方法
1. **数据获取**:获取红利类指数的打分数据(日期、分数、cs值、rsi值)
2. **趋势分析**:分析最近 60 天的打分走势变化
3. **状态判断**:
- 分数 < 20:超卖(可考虑抄底)
- 分数 > 80:超买(需考虑止盈)
- 20-80:正常状态
4. **投资建议**:根据超买超卖状态和趋势给出建议
## 输出结果(What)
输出包含:
- 指数基本信息(名称、代码、最新日期、最新分数)
- 超买超卖状态判断
- 趋势分析
- 投资建议
优点分析:
## 分析方法
1. **第一步**:必须先执行命令 `npx daxiapi-cli@latest dividend score -c 2.H30269`
2. **第二步**:必须解析返回的 JSON 数据,提取以下字段:
- date: 日期
- score: 分数
- cs: cs值
- rsi: rsi值
3. **第三步**:必须按照以下格式输出:
指数名称:红利低波 指数代码:2.H30269 最新日期:2025-01-15 最新分数:45 状态:正常 建议:继续持有
4. **第四步**:必须发送邮件通知用户
问题分析:
## 分析方法
1. **数据获取**:获取红利类指数的打分数据
- 推荐命令:`npx daxiapi-cli@latest dividend score -c <code>`
- 可根据需要选择不同的指数代码
2. **趋势分析**:分析打分走势变化
- 建议分析最近 60 天的数据
- 可根据实际情况调整时间范围
3. **状态判断**:根据分数判断超买超卖状态
- 分数 < 20:超卖
- 分数 > 80:超买
- 20-80:正常
4. **投资建议**:根据分析结果给出建议
- 结合超买超卖状态和趋势
- 考虑用户的具体需求
## 输出结果
建议包含:
- 指数基本信息
- 超买超卖状态判断
- 趋势分析
- 投资建议
可根据用户需求调整输出内容和格式。
定义:将大块内容拆分到 references/ 目录,保持 SKILL.md 的简洁性。
目录结构:
xiapi-dividend-analysis/
├── SKILL.md
├── references/
│ ├── cli-commands.md
│ ├── api-reference.md
│ └── token-setup.md
└── scripts/
└── analysis.js
SKILL.md:
## 如何执行(How)
### CLI 命令
详见 [CLI命令参考](references/cli-commands.md)
### Token 配置
详见 [Token配置指南](references/token-setup.md)
### HTTP API 请求
详见 [API参考](references/api-reference.md)
优点分析:
目录结构:
xiapi-dividend-analysis/
└── SKILL.md
SKILL.md(所有内容都在一个文件中):
## 如何执行(How)
### CLI 命令
```bash
# 获取红利类指数打分数据
npx daxiapi-cli@latest dividend score -c <code>
# 常用指数代码:
# 红利低波:2.H30269
# 红利低波100:2.930955
# 中证红利:1.000922
# 中证现金流:2.932365
```
获取 Token:
配置方法:
方式一:环境变量(推荐)
# Linux/macOS
export DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
# Windows
set DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
方式二:CLI 配置
npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
npx daxiapi-cli@latest config get token
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
"https://daxiapi.com/coze/get_dividend_score?code=2.H30269"
...(更多详细内容)
**问题分析**:
- ❌ 所有内容都堆在一个文件中
- ❌ SKILL.md 过于冗长
- ❌ 不便于维护和更新
- ❌ 用户难以快速找到关键信息
#### 改进建议
创建 references/ 目录,拆分内容:
```bash
mkdir -p references
创建 references/cli-commands.md:
# CLI 命令参考
## 获取红利类指数打分数据
```bash
npx daxiapi-cli@latest dividend score -c <code>
```
| 指数名称 | 指数代码 |
|---|---|
| 红利低波 | 2.H30269 |
| 红利低波100 | 2.930955 |
| 中证红利 | 1.000922 |
| 中证现金流 | 2.932365 |
创建 `references/token-setup.md`:
```markdown
# Token 配置指南
## 获取 Token
1. 登录大虾皮网站(daxiapi.com)
2. 进入会员中心 → API 管理 → 获取 API Token
## 配置方法
### 方式一:环境变量(推荐)
```bash
# Linux/macOS
export DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
# Windows
set DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
npx daxiapi-cli@latest config get token
更新 SKILL.md:
```markdown
## 如何执行(How)
### CLI 命令
详见 [CLI命令参考](references/cli-commands.md)
### Token 配置
详见 [Token配置指南](references/token-setup.md)
定义:scripts/、references/、assets/ 目录分工清晰,便于维护和使用。
目录结构:
self-improving-agent/
├── SKILL.md
├── references/
│ ├── examples.md
│ ├── hooks-setup.md
│ └── openclaw-integration.md
├── scripts/
│ ├── activator.sh
│ ├── error-detector.sh
│ └── extract-skill.sh
├── assets/
│ ├── LEARNINGS.md
│ └── SKILL-TEMPLATE.md
└── hooks/
└── openclaw/
├── HOOK.md
└── handler.js
优点分析:
目录结构:
xiapi-dividend-analysis/
└── SKILL.md
问题分析:
创建完整的目录结构:
mkdir -p scripts references assets
scripts/ - 存放可执行脚本:
scripts/
├── analyze.sh # 分析脚本
└── fetch-data.sh # 数据获取脚本
references/ - 存放参考文档:
references/
├── cli-commands.md # CLI 命令参考
├── api-reference.md # API 参考文档
└── token-setup.md # Token 配置指南
assets/ - 存放模板和示例:
assets/
├── analysis-template.md # 分析报告模板
└── example-output.md # 输出示例
根据六个维度的评估结果,给出 A/B/C/D 四个等级的评分。
标准:
特征:
标准:
特征:
标准:
特征:
标准:
特征:
根据问题的严重程度,分为 P0(必改)、P1(建议改)、P2(可选优化)三个优先级。
定义:严重影响 Skill 质量和使用效果的问题,必须立即修复。
示例:
### P0(必改)
1. **description 缺少明确的触发词**
- 问题:当前 description 仅描述了功能,未包含用户可能使用的具体触发词
- 影响:Agent 无法准确判断何时使用该 Skill
- 位置:SKILL.md 第 3 行
- 建议:添加触发词和不适用场景说明
2. **缺少 Gotchas 部分**
- 问题:没有包含真实失败案例的闭坑内容
- 影响:Agent 容易犯同样的错误
- 位置:SKILL.md
- 建议:添加 Gotchas 部分,包含具体错误案例和解决方案
3. **缺少不适用场景说明**
- 问题:未说明 Skill 的适用范围和不适用情况
- 影响:Agent 可能在不合适的场景下使用该 Skill
- 位置:SKILL.md 第 12 行
- 建议:添加"何时不使用"部分
定义:影响 Skill 质量但不是致命的问题,建议尽快修复。
示例:
### P1(建议改)
1. **创建 references/ 目录**
- 问题:所有内容都集中在 SKILL.md 文件中
- 影响:不便于维护和更新
- 建议:将 CLI 命令、API 文档等内容拆分到 references/ 目录
2. **建立完整的目录结构**
- 问题:缺少 scripts、references、assets 等目录
- 影响:不便于扩展和维护
- 建议:添加完整的目录结构
3. **优化分析流程描述**
- 问题:分析步骤描述不够清晰
- 影响:Agent 可能无法准确理解分析流程
- 建议:进一步细化分析步骤和判断标准
定义:锦上添花的优化建议,可根据实际情况选择性实施。
示例:
### P2(可选优化)
1. **添加投资建议示例**
- 建议:提供具体的投资建议示例,增强实用性
- 预期效果:帮助 Agent 更好地理解如何给出建议
2. **添加常见问题 FAQ**
- 建议:收集用户常见问题,提供解答
- 预期效果:减少重复咨询
3. **添加性能优化建议**
- 建议:提供性能优化的最佳实践
- 预期效果:提升 Skill 的执行效率
提供可直接复制使用的改正建议,帮助用户快速修复问题。
### 改正建议:更新 description
**当前内容**:
```yaml
description: 分析红利类指数投资机会。使用 daxiapi dividend score 获取数据,判断超买超卖状态并给出投资建议。
```
建议修改为:
description: '分析红利类指数投资机会,包括红利低波、中证红利、中证现金流等指数的超买超卖状态判断和投资建议。触发词:红利指数分析、红利投资机会、红利低波分析、中证红利分析、现金流指数分析。适用场景:分析红利类指数的投资时机、判断超买超卖状态。不适用场景:非红利类指数分析、个股分析、实时交易信号。'
修改步骤:
#### 模板 2:添加 Gotchas 部分
```markdown
### 改正建议:添加 Gotchas 部分
**建议在 SKILL.md 的"注意事项"部分之前添加以下内容**:
```markdown
## Gotchas(闭坑指南)
- **API Token 配置问题**:确保正确配置 DAXIAPI_TOKEN 环境变量,否则会导致数据获取失败
- 错误示例:`Error: Authentication failed`
- 解决方案:`export DAXIAPI_TOKEN=your_token_here`
- **指数代码格式**:必须使用正确的指数代码格式(如 2.H30269),否则会返回错误
- 错误示例:`Error: Invalid code format`
- 正确格式:市场代码.指数代码(如 2.H30269)
- **数据更新时间**:数据每日收盘后更新,盘前查询可能获取到前一天的数据
- 建议:在收盘后(15:30 之后)查询最新数据
- **网络连接问题**:确保网络连接正常,否则可能无法获取数据
- 错误示例:`Error: Network timeout`
- 解决方案:检查网络连接,使用代理或 VPN
- **投资建议仅供参考**:分析结果基于历史数据,不构成投资建议,投资决策需谨慎
修改步骤:
#### 模板 3:创建 references/ 目录并拆分内容
```markdown
### 改正建议:创建 references/ 目录并拆分内容
**步骤 1:创建目录**
```bash
mkdir -p references
步骤 2:创建 references/cli-commands.md
# CLI 命令参考
## 获取红利类指数打分数据
```bash
npx daxiapi-cli@latest dividend score -c <code>
```
| 指数名称 | 指数代码 |
|---|---|
| 红利低波 | 2.H30269 |
| 红利低波100 | 2.930955 |
| 中证红利 | 1.000922 |
| 中证现金流 | 2.932365 |
**步骤 3:创建 references/token-setup.md**
```markdown
# Token 配置指南
## 获取 Token
1. 登录大虾皮网站(daxiapi.com)
2. 进入会员中心 → API 管理 → 获取 API Token
## 配置方法
### 方式一:环境变量(推荐)
```bash
# Linux/macOS
export DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
# Windows
set DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
npx daxiapi-cli@latest config get token
**步骤 4:更新 SKILL.md**
将"如何执行"部分修改为:
```markdown
## 如何执行(How)
### CLI 命令
详见 [CLI命令参考](references/cli-commands.md)
### Token 配置
详见 [Token配置指南](references/token-setup.md)
---
### 完整评估报告模板
#### Skill 评估报告
**Skill 名称**:[skill-name]
**评估日期**:[YYYY-MM-DD]
**评估人**:[evaluator]
---
## 分析结果
### 1. 触发词完整性
- **评估结果**:[完整/部分完整/缺失]
- **问题描述**:[具体问题]
- **影响分析**:[对使用的影响]
### 2. 内容冗余度
- **评估结果**:[无冗余/少量冗余/严重冗余]
- **问题描述**:[具体问题]
- **影响分析**:[对使用的影响]
### 3. Gotchas 闭坑指南
- **评估结果**:[完整/部分完整/缺失]
- **问题描述**:[具体问题]
- **影响分析**:[对使用的影响]
### 4. 流程约束度
- **评估结果**:[合理/基本合理/过度约束]
- **问题描述**:[具体问题]
- **影响分析**:[对使用的影响]
### 5. 内容拆分合理性
- **评估结果**:[合理/基本合理/未拆分]
- **问题描述**:[具体问题]
- **影响分析**:[对使用的影响]
### 6. 资源文件组织
- **评估结果**:[清晰/基本清晰/混乱]
- **问题描述**:[具体问题]
- **影响分析**:[对使用的影响]
---
## 评分
**等级**:[A/B/C/D]
**评分依据**:
- [维度1]:[达标/未达标]
- [维度2]:[达标/未达标]
- [维度3]:[达标/未达标]
- [维度4]:[达标/未达标]
- [维度5]:[达标/未达标]
- [维度6]:[达标/未达标]
**达标维度数**:[X/6]
---
## 问题清单
### P0(必改)
1. **[问题标题]**
- 问题:[具体问题描述]
- 影响:[对使用的影响]
- 位置:[文件名:行号]
- 建议:[具体建议]
### P1(建议改)
1. **[问题标题]**
- 问题:[具体问题描述]
- 影响:[对使用的影响]
- 建议:[具体建议]
### P2(可选优化)
1. **[问题标题]**
- 建议:[具体建议]
- 预期效果:[预期改进效果]
---
## 改正建议
### 建议 1:[建议标题]
**当前内容**:
[当前代码或内容]
**建议修改为**:
[修改后的代码或内容]
**修改步骤**:
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]
---
## 总结
[总体评价和改进方向]
---
## 附录:快速检查清单
使用以下清单快速评估 Skill 质量:
```markdown
## Skill 质量检查清单
- [ ] **触发词完整性**
- [ ] description 包含明确的触发词
- [ ] 说明了适用场景
- [ ] 说明了不适用场景
- [ ] 使用了用户可能使用的自然语言表达
- [ ] **内容冗余度**
- [ ] 只包含领域特定的知识
- [ ] 避免解释通用的编程概念
- [ ] 省略 Agent 已知的最佳实践
- [ ] 专注于项目特定的约定和规则
- [ ] **Gotchas 闭坑指南**
- [ ] 包含真实失败案例
- [ ] 提供具体的错误场景
- [ ] 给出解决方案
- [ ] 说明预防措施
- [ ] **流程约束度**
- [ ] 提供指导性的步骤
- [ ] 允许 Agent 灵活调整
- [ ] 说明目标和原则
- [ ] 给出多种可选方案
- [ ] **内容拆分合理性**
- [ ] SKILL.md 简洁明了
- [ ] 详细文档在 references/
- [ ] 使用相对路径引用
- [ ] 便于维护和更新
- [ ] **资源文件组织**
- [ ] scripts/ 存放可执行脚本
- [ ] references/ 存放参考文档
- [ ] assets/ 存放静态资源
- [ ] 目录结构清晰
**评分标准**:
- 6 项全部达标:A 级
- 4-5 项达标:B 级
- 2-3 项达标:C 级
- 0-1 项达标:D 级