fund-diagnosis
面向公募基金的单基金综合诊断能力。适用于用户提出“这只基金怎么样”“适不适合继续持有”“风险和收益特征如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只基金,不处理多基金对比与量化建模。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未要求具体指标公式计算或回测建模。
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。
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面向公募基金的单基金综合诊断能力。适用于用户提出“这只基金怎么样”“适不适合继续持有”“风险和收益特征如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只基金,不处理多基金对比与量化建模。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未要求具体指标公式计算或回测建模。
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官方 Tushare Pro 金融数据 Skill(waditu-tushare/skills)
调用万得 Alice Agent(A2A 协议,SSE 流式)执行指定 Skill 并获取分析结果的 CLI 工具。当用户要求"用 Alice 跑某个 Skill"、"出一份某公司的调研问题清单"、"做一页纸投资备忘"、"核验一段金融信息"等需要点名 Alice 子 Skill 的场景使用。
Detect and analyze trending market themes across sectors. Use when user asks about current market themes, trending sectors, sector rotation, thematic investing, what themes are hot or cold, or wants to identify bullish and bearish market narratives with lifecycle analysis.
基于万得 Wind MCP 的自然语言金融数据查询,覆盖 A 股/港股/美股、基金、指数、债券、宏观指标等。需要 WIND_API_KEY。
金融领域的可比公司分析工具,通过行业分析法对目标公司与可比公司整合经营指标、估值倍数和统计基准比较。目前仅支持A股上市公司分析。输入单一公司问句后,调用可比公司接口并生成主题化Excel报告。适用于快速对比目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。
面向沪深京A股的单票综合诊断能力。适用于用户提出“这只股票整体怎么样”“是否值得继续持有/加仓/减仓”“当前风险和机会如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只股票,不处理港股/美股及多标的对比。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未指定某个单一技术指标或财务指标(如MACD、RSI、ROE等)做精确计算。
基于 SOC 职业分类
| name | fund-diagnosis |
| description | 面向公募基金的单基金综合诊断能力。适用于用户提出“这只基金怎么样”“适不适合继续持有”“风险和收益特征如何”等泛化问题时,返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只基金,不处理多基金对比与量化建模。触发核心条件:用户问法为概括性诊断,未要求具体指标公式计算或回测建模。 |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"env":["EM_API_KEY"]}}} |
通过自然语言问句对单只基金进行综合分析,返回 Markdown 诊断报告,适用场景包括:
EM_API_KEY。EM_API_KEY 由东方财富妙想服务(https://ai.eastmoney.com/mxClaw)签发,用于接口鉴权。data.displayData).md 文件,便于复盘追踪| 触发(泛化诊断) | 不触发(建模/工程) |
|---|---|
| 华夏成长混合基金怎么样? | 帮我用Python回测华夏成长混合基金策略 |
| 这只基金适合长期持有吗? | 帮我建一个基金组合优化模型 |
| 它近期风险大吗? | 把这只基金净值数据导出为CSV |
访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取 API Key。
# macOS 添加到 ~/.zshrc,Linux 添加到 ~/.bashrc
export EM_API_KEY="your_api_key_here"
然后根据系统执行对应的命令:
macOS:
source ~/.zshrc
Linux:
source ~/.bashrc
python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "华夏成长混合基金"
输出示例
Saved: /path/to/workspace/fund_diagnosis/fund_diagnosis_90bf169c.md
(随后输出 Markdown 诊断内容)
参数说明:
| 参数 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
--query | 用户原始自然语言问句 | ✅(--query 或 stdin 二选一) |
--no-save | 仅输出结果,不写入本地文件 | 否 |
import asyncio
from pathlib import Path
from scripts.get_data import diagnose_fund
async def main():
result = await diagnose_fund(
question="华夏成长混合基金",
output_dir=Path("workspace/fund_diagnosis"),
save_to_file=True,
)
if "error" in result:
print(result["error"])
else:
print(result["content"])
if result.get("output_path"):
print("已保存至:", result["output_path"])
asyncio.run(main())
通过脚本或工具拿到诊股结果后,对用户的可见回复必须以接口返回的 Markdown 正文为主体,避免模型二次转述。仅当接口/脚本明确返回 error、或正文为空时,才用简短文字说明失败原因;禁止在失败时杜撰报告内容。
错误:EM_API_KEY is required.
→ 需先配置 EM_API_KEY,请联系官网获取并手动配置。
为什么需要保持原始问句?
→ 诊基接口依赖用户自然语言语义,建议避免改写导致意图偏移。
如何只看输出,不落盘?
python3 -m scripts.get_data --query "华夏成长混合基金" --no-save