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A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构(ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验)。支持formal和brief风格。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | event-stream-ingestion |
| description | 用于新闻/公告/工单流的事件流接入原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。 |
本 Skill 支持多种事件流数据输入格式,核心数据来源包括:
说明:本 Skill 不包含事件源配置功能,需要用户提供事件流连接信息。建议事件流稳定可靠,以便进行准确的事件接入。
本 Skill 提供全面的事件流接入能力,涵盖多种接入功能:
{
"source_info": {
"source_type": "message_queue",
"source_name": "kafka_cluster",
"topics": ["news", "announcements", "tickets"],
"consumer_group": "event_ingestion_group"
},
"ingestion_config": {
"subscription_mode": "subscribe",
"filter_rules": {
"event_type": ["news", "announcement"],
"priority": ["high", "medium"]
},
"batch_size": 100