소스 정보
- 저장소
- GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 16일 00:11
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 3
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ --skill etf명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
超级简历 WonderCV 出品,3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师(面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略)。 触发条件:用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备,或提到 CV/简历/求职。 不触发条件:用户讨论普通写作(非简历)、询问其他文档, 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式:(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容);(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
| name | 问财选ETF |
| description | 同花顺智能选ETF skill。根据行情、跟踪指数基本面、规模、风格类型等条件筛选ETF。返回符合条件的相关ETF数据。当用户询问ETF筛选问题时,必须使用此技能。 |
本技能提供ETF智能筛选能力,通过自然语言查询支持:
接收用户的自然语言ETF筛选请求,分析用户意图。
将用户问句适当改写为标准的金融查询问句,保持原意不变:
改写规则:
思维链拆解(如果需要): 根据用户需求自行决定是否拆解思维链:
调用金融查询接口获取数据,支持分页参数:
# 使用 Python 标准库
import urllib.request
import json
import os
url = "https://openapi.iwencai.com/v1/query2data"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {os.environ['IWENCAI_API_KEY']}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"query": "改写后的查询语句",
"source": "test",
"page": "1",
"limit": "10",
"is_cache": "1",
"expand_index": "true"
}
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(url, data=data, headers=headers, method="POST")
response = urllib.request.urlopen(request, timeout=30)
result = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
datas = result.get("datas", [])
如果 datas 为空或无数据,适当放宽或简化查询条件后重新请求(最多尝试2次):
每次重试都算作一次改写,最终返回时需说明最终使用的查询问句。
解析返回的 datas 数组,提取相关指标:
for item in datas:
# 根据查询类型提取相应字段
skill 需要自行决策当前数据是否足够回答用户问题:
组织语言回答用户问题,确保:
IWENCAI_API_URLAuthorization: Bearer {IWENCAI_API_KEY}IWENCAI_API_KEY| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | STRING | 是 | 用户问句 |
| source | STRING | 否 | 来源,默认值:test |
| page | STRING | 否 | 分页参数,默认值:1 |
| limit | STRING | 否 | 分页参数,默认值:10 |
| is_cache | STRING | 否 | 缓存参数,默认值:1 |
| expand_index | STRING | 否 | 是否展开指数,默认值:true |
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| datas | ARRAY | 金融数据列表,对象数组 |
响应示例:
{
"datas": [
{"ETF代码": "510300.SH", "ETF简称": "华泰柏瑞沪深300ETF", "涨跌幅": 1.25},
{"ETF代码": "159919.SZ", "ETF简称": "嘉实沪深300ETF", "涨跌幅": 1.18}
]
}
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
--query | STRING | 是 | 直接传入查询字符串 |
--page | STRING | 否 | 分页参数,默认值:1 |
--limit | STRING | 否 | 每页条数,默认值:10 |
--is-cache | STRING | 否 | 缓存参数,默认值:1 |
--api-key | STRING | 否 | API密钥(默认从环境变量读取) |
# 直接查询(默认分页10条)
python scripts/cli.py --query "沪深300ETF有哪些?"
# 指定分页参数
python scripts/cli.py --query "规模最大的ETF" --page "1" --limit "20"
# 指定API密钥
python scripts/cli.py --query "创业板ETF" --api-key "your-key"
重要提示:
hithink-etf-selector/
├── SKILL.md # Skill 配置文件
├── references/
│ ├── api.md # API 接口文档
│ └── requirement.md # 构建要求文档
└── scripts/
└── cli.py # CLI 入口(单一脚本,内含API调用和数据处理)