ashare-news-fetcher

name	ashare-news-fetcher
description	抓取 A 股消息面情报：从财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯、 证监会/央行/上交所/财政部政策公告、东方财富股吧等公开来源抓取与股票相关的 新闻、政策、情绪，输出结构化 JSON 或 Markdown。 当用户提到“A 股消息面”、“抓新闻”、“个股消息”、“政策监管”、“股吧情绪”、 “财联社”、“东财快讯”、“市场情绪”或需要把某只股票相关的公开情报聚合出来时 触发。也适用于“帮我看看 000001 最近有什么消息”这类口语化请求。
argument-hint	[--sources <groups>] [--symbols <codes>] [--limit <n>]

A 股消息面抓取

从多个公开中文财经/政策/社交来源抓取 A 股相关情报，输出结构化条目。

这个 skill 做什么

1. 抓取中文财经快讯（财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯）
2. 抓取监管政策公告（证监会、央行、上交所、财政部）
3. 抓取东方财富股吧的个股情绪指标
4. 从标题/摘要中提取相关 A 股代码
5. 输出 JSON 或 Markdown，方便后续分析、存档或喂给 LLM

能力边界

能做的：

• 输入股票代码（如 000001,600519）抓取该股股吧情绪
• 不输入代码时抓取全市场财经/政策快讯
• 按关键词过滤结果
• 输出 JSON（结构化）或 Markdown（可读）

不能做的：

• 不抓取付费/登录墙后的内容
• 不保证实时性（来源本身是公开聚合，可能有分钟级延迟）
• 不抓取交易所 L1/L2 行情（这是新闻/情绪抓取，不是行情接口）
• 不替代合规投顾研究，输出仅作信息聚合参考

前置条件

• Python 3.10+
• requests（必须）
• beautifulsoup4（可选，只有抓取政策来源时才需要）
• akshare（可选，用于名称→代码匹配；没有时只用正则提取代码）
• jieba（可选，安装后名称匹配使用分词，降低误匹配）
• 环境变量 JIN10_APP_ID（金十数据接口需要；未设置时会跳过该来源，不影响其他 cn 来源）

最简安装：

pip install requests
# 如需政策来源：
pip install beautifulsoup4
# 如需名称匹配：
pip install akshare
# 如需更精确的名称匹配：
pip install jieba

使用方式

方式 1：对话里直接调用

/ashare-news-fetcher 000001,600519 cn,guba

参数说明（都是可选的）：

• 第一个参数：股票代码，逗号分隔，例如 000001,600519
• 第二个参数：来源组，逗号分隔，可选 cn（中文快讯）、policy（政策）、guba（股吧）
• 不传参数时默认 --sources cn --limit 30

方式 2：直接运行脚本

python scripts/fetch_intel.py --sources cn,policy --limit 20
python scripts/fetch_intel.py --symbols 000001,600519 --sources guba
python scripts/fetch_intel.py --sources cn --keywords 降准,降息 --format markdown

常用选项：

• --sources：来源组，默认 cn
• --symbols：股票代码，用于 guba
• --keywords：关键词过滤，逗号分隔
• --limit：每组最多返回条数，默认 30
• --format：json 或 markdown，默认 json
• --output：输出到文件；省略则打印到 stdout
• --verbose：打印调试日志

信源说明

来源组	来源	内容类型	是否需要 bs4
cn	财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯	市场快讯	否
policy	证监会、央行、上交所、财政部	政策/监管公告	是（证监会除外）
guba	东方财富股吧	个股散户情绪	否

详细 API 端点和解析方式见 references/source_apis.md。

测试

测试说明与运行方式见 references/testing.md。

输出格式

JSON

每个 item 的结构见 references/output_schema.md。示例：

{
  "item_id": "4ffde7bc7b18b55e",
  "source_id": "cn_sina",
  "source_name": "sina",
  "title": "...",
  "summary": "...",
  "url": "...",
  "category": "market",
  "priority": "normal",
  "tags": ["公司", "市场"],
  "related_symbols": ["000001"],
  "published_at": "2026-06-25 17:50:41",
  "fetched_at": "2026-06-25 09:50:52",
  "extra": {}

Markdown

按时间倒序排列，每条展示来源、时间、分类、相关代码、标签、链接和摘要。

注意事项

• 公开接口可能随时变化；脚本会跳过失败的来源，不影响其他来源。
• 如果在国内网络环境遇到请求失败，确认系统 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY 已指向可用代理。
• guba 来源对反爬较敏感，建议单次不要请求过多股票，代码之间已有 0.5s 请求间隔。
• 使用金十数据（jin10）前，建议在环境变量中配置 JIN10_APP_ID；未配置时该来源会自动跳过，不影响财联社、华尔街见闻、新浪、东财等其他 cn 来源。

  export JIN10_APP_ID="your-app-id"
  

Next Step

拿到结构化情报后，常见的下一步是交给分析 skill 做总结或生成日报：

要不要把这些消息总结一下，生成一份 A 股消息日报？

• A) 生成 Markdown 简报（推荐）
• B) 只做情绪/关键词聚合
• C) 不需要，当前输出已足够