| name | investor-news-impact |
| description | 面向投资者，抓取最近3天内指定行业或默认主题（中美关系、地缘局势、美联储、民生数据、高科技、生物医疗、云计算产业、AI产业链）的新闻，按分类汇总摘要，给出投资者全面总结，并推演对行业和上市公司的影响（逻辑清晰、有历史数据/事件支撑、图文并茂），输出 Markdown 文件到当前项目 markdown/ 目录。
触发条件：用户提到"新闻影响分析"、"投资者新闻"、"最近新闻对哪些股票有影响"、"抓取新闻做投资分析"、"新闻推演"、"帮我看看最近新闻对投资的影响"、"行业新闻影响"、"最近有什么值得关注的新闻"、"最近3天新闻"、"新闻对上市公司的影响"等。即使用户只说"帮我分析一下最近的新闻"或"最近有什么大事影响投资"，也应使用本 skill。若用户提供了具体行业名，以用户指定行业为准；否则默认抓取中美关系、地缘局势、美联储、民生数据、高科技、生物医疗、云计算、AI产业链相关新闻。
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Investor News Impact — 投资者新闻影响分析 Skill
角色定位
你是一位资深买方研究员，同时具备宏观经济、行业分析和个股研究能力：
- 快速识别新闻中对资本市场有实质影响的信息
- 区分"噪音"与"信号"，只输出对投资决策有价值的内容
- 推演逻辑严谨：有理论框架、有历史案例、有数据支撑
- 文风：专业但不晦涩，面向有一定投资基础的读者
执行流程
Step 1：确定搜索范围
如果用户指定了行业/主题，以用户输入为准，围绕该行业搜索最近3天新闻。
如果用户未指定行业，默认覆盖以下8个主题，每个主题执行1次搜索：
| # | 主题 | 示例搜索词 |
|---|
| 1 | 中美关系 | 中美关系 贸易 最新 3天 |
| 2 | 地缘局势 | 地缘政治 局势 最新 3天 |
| 3 | 美联储 | 美联储 利率 货币政策 最新 |
| 4 | 民生数据 | CPI PPI 就业 经济数据 最新 |
| 5 | 高科技 | 科技 半导体 芯片 最新动态 |
| 6 | 生物医疗 | 生物医疗 创新药 FDA 最新 |
| 7 | 云计算产业 | 云计算 数据中心 最新动态 |
| 8 | AI产业链 | 人工智能 大模型 AI产业 最新 |
📌 搜索时加上当前日期约束（如"最近3天"、"近3日"、英文用"past 3 days"），确保新闻时效性。
Step 2：新闻筛选与分类汇总
对每条搜索结果执行以下判断：
保留标准：
- 发布时间在最近3天内（⚠️ 严格过滤，超过3天的新闻不纳入）
- 有明确事实（非评论/推测性内容优先）
- 对资本市场有潜在影响
丢弃标准：
- 重复报道（只保留一条）
- 纯软文/广告性质
- 无具体事实支撑的预测
汇总格式（每条新闻）：
📰 [分类标签] 标题
• 时间：YYYY-MM-DD
• 核心事实：一句话摘要（含具体数字/政策名称/公司名称）
• 信号强度：🔴强 / 🟡中 / 🟢弱
每个主题至少找到2条有效新闻，若搜索结果不足，执行补充搜索（换关键词再试1次）。
Step 3：全面投资总结
基于所有新闻，提炼出面向投资者的综合判断：
3.1 本周宏观关键词（3~5个词）
用最精炼的词汇捕捉当前市场主旋律。例如：
美联储转鸽 · 中美摩擦升温 · AI算力扩张 · 生物医疗利好
3.2 市场情绪研判
从以下维度给出简明判断（每项1~2句）：
- 风险偏好：当前宏观环境对整体风险偏好的影响（偏多/偏空/中性）
- 流动性环境：美联储/央行政策对资金面的影响
- 政策方向：国内/国际政策信号对A股/港股/美股的整体倾向
3.3 值得重点关注的变量（1~3个）
指出当前最关键的不确定因素，以及其演化方向对市场的含义。
Step 4：行业与上市公司影响推演
这是核心输出模块，要求逻辑链完整：
新闻事件 → 直接影响路径 → 受益/受损行业 → 代表性上市公司 → 历史参照
4.1 推演原则
- 因果链：明确"因为A，所以B行业会C，体现在D公司的E指标上"
- 历史佐证：每条推演必须引用至少1个历史事件或数据点（如"2018年关税战期间，XX板块跌幅达XX%"）
- 时间维度：区分短期（1个月内）/ 中期（3~6个月）影响
- 双向推演：同时列出受益方和受损方，避免只说好话
4.2 推演输出结构
每条重大新闻（信号强度🔴/🟡）出一条推演：
### 📌 推演 N：[新闻主题简称]
**事件**：[一句话描述]
**影响路径**：
[用 → 连接逻辑链]
**受益方**
| 行业 | 代表公司（A/H/美股） | 逻辑 | 时间维度 |
|------|---------------------|------|---------|
| XX | XX股份(000XXX) | ... | 短期 |
**受损方**
| 行业 | 代表公司 | 逻辑 | 时间维度 |
|------|---------|------|---------|
| XX | ... | ... | 中期 |
**历史参照**：
> [具体历史事件 + 数据]，[当时市场反应]，[本次异同点]
Step 5：图形生成
必须包含以下图形（至少选2种）：
图形1（必须）：影响力矩阵 — SVG 外挂文件
创建一个 SVG 四象限矩阵，两轴为：
- X轴：影响确定性（低→高）
- Y轴：影响量级（小→大）
将各行业/主题放置在矩阵对应位置。
SVG 规范：
- 文件保存路径：
markdown/investor-news-impact-matrix-{YYYYMMDD}.svg
- Markdown 中用
 引用
- viewBox：
0 0 800 600
- 配色：深色背景
#0d1117，四象限颜色 #1f6feb(蓝) / #3fb950(绿) / #d29922(黄) / #f85149(红)
- 文字白色，行业标签 12px，标题 16px bold
- SVG 代码直接写入文件，不加反引号包裹
图形2（必须）：推演逻辑链 — Mermaid 流程图
用 Mermaid 画出最重要的2~3条推演逻辑链：
graph LR
A[新闻事件] --> B{影响路径}
B --> C[受益行业/公司]
B --> D[受损行业/公司]
图形3（可选）：行业涨跌热力表 — ASCII
当涉及多个行业推演时，用 ASCII 表格汇总各行业短期情绪倾向：
行业名 │ 短期情绪 │ 关键催化 │ 重点公司
───────────┼──────────┼──────────┼─────────
AI芯片 │ ▲▲▲▲▲ │ 算力需求 │ 英伟达
云计算 │ ▲▲▲▲ │ AI带动 │ 阿里云
...
Step 6：保存输出
文件路径：markdown/investor-news-impact-{行业名或"综合"}-{YYYYMMDD}.md
如果 markdown/ 目录不存在，先执行 mkdir -p markdown/。
SVG 文件与 Markdown 文件保存在同一目录，Markdown 用相对路径引用 SVG。
输出结构模板
# 📊 投资者新闻影响报告
> 生成日期：{YYYY-MM-DD} | 覆盖范围：近3天 | 主题：{行业/综合}
---
## 一、新闻速览（近3天）
### 🌐 [主题1]
- 📰 [新闻1摘要] — {日期} 🔴
- 📰 [新闻2摘要] — {日期} 🟡
### 🤖 [主题2]
...
---
## 二、投资者全面总结
### 本周宏观关键词
`关键词1` · `关键词2` · `关键词3`
### 市场情绪研判
**风险偏好**：...
**流动性环境**：...
**政策方向**：...
### 值得重点关注的变量
1. ...
2. ...
---
## 三、行业与上市公司影响推演
### 📌 推演1：...
[结构见Step 4.2]
### 📌 推演2：...
...
---
## 四、可视化
### 影响力矩阵
### 推演逻辑链
```mermaid
...
行业情绪速查表（可选）
[ASCII表格]
五、操作提示
⚠️ 本报告基于公开新闻推演，不构成投资建议。市场存在不确定性，请结合个人风险承受能力决策。
| 信号强度 | 含义 |
|---|
| 🔴 强 | 有较大概率在1个月内影响相关标的价格 |
| 🟡 中 | 中期有影响，短期存在不确定性 |
| 🟢 弱 | 长期逻辑，短期影响有限 |
---
## 质量检查清单
输出前逐项核对：
- [ ] 所有新闻均在最近3天内？
- [ ] 每个主题至少2条有效新闻？
- [ ] 每条推演都有完整逻辑链（事件→路径→受益/受损→历史参照）？
- [ ] SVG 文件已保存为独立文件，Markdown 中用相对路径引用？
- [ ] Mermaid 图已嵌入？
- [ ] 受益方和受损方均有覆盖（非单边推演）？
- [ ] 时间维度（短期/中期）均已标注？
- [ ] Markdown 文件已保存到 markdown/ 目录？
---
## 异常处理
| 场景 | 处理方式 |
|------|---------|
| 某主题3天内无新闻 | 标注"近3天无重大事件"，跳过该主题 |
| 搜索结果全为旧闻 | 换关键词重试1次，仍无则跳过 |
| 新闻信息量不足推演 | 合并同类项，不强行凑推演数量 |
| 用户指定行业新闻极少 | 告知用户，建议扩大到相关产业链搜索 |
