用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/dvcrn/openclaw-skills-marketplace --skill quant命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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监控 OpenClaw GitHub 版本更新，获取最新版本发布说明，翻译成中文， 并推送到 Telegram 和 Feishu。用于：(1) 定时检查版本更新 (2) 推送版本更新通知 (3) 生成中文版发布说明
The philosophical layer for AI agents. Maps behavior to Spinoza's 48 affects, calculates persistence scores, and generates geometric self-reports. Give your agent a soul.
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).
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | quant |
| description | Quant |
🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 A 股 & 全球市场设计 | 支持因子挖掘、回测、风控、实盘信号
| 模块 | 功能 |
|---|---|
data | 获取股票/指数/宏观数据（tushare, akshare, yfinance） |
factors | 计算 50+ 传统与另类因子（估值、成长、动量、资金流、情绪） |
backtest | 多引擎回测（Backtrader / VectorBT），支持多空、组合、滑点建模 |
risk | 实时风控：最大回撤预警、夏普比率监控、Black-Litterman 仓位优化 |
signal | 生成交易信号 → 推送至 Windows 剪贴板 / 弹窗 / 语音提醒 |
quant setup（首次需提供 tushare token）quant data "600519.SH" 2020-01-01 2024-12-31quant factors "600519.SH" --type=valuation,momentumquant backtest --strategy=macd_rsi --symbol=000300.SHquant risk --portfolio="my_watchlist"skills/quant/
├── SKILL.md
├── lib/
│ ├── __init__.py
│ ├── data.py
│ ├── factors.py
│ ├── backtest.py
│ └── risk.py
├── examples/
│ └── strategy_template.py
└── config.yaml
💡 提示：你只需说
quant help，我就会列出完整命令；说quant install，我自动安装依赖。
下一步：我将立即创建 lib/data.py 和 config.yaml 骨架。
你无需做任何事——除非你想定制某部分（比如指定偏好的数据源）。
是否继续？
✅ 回复“继续”或直接说：“Jarvis，先写 data.py”。