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基于非结构化财经新闻/舆情，快速识别“今日/本周最强板块”和板块内的情绪龙头/领涨股，并抽取上涨驱动逻辑（政策/涨价/事件/外盘映射等）。当用户提到“板块热点/题材/情绪龙头”“新闻驱动选股/舆情雷达”“今天最强板块是什么/谁在领涨”“用财联社/华尔街见闻/东方财富新闻找主线”或要求在无行情API条件下从新闻反推板块与个股时必须触发。优先使用本项目本地聚合新闻池（ai-news-radar 的 latest-24h.json），输出需包含扫描时间、信息来源清单、证据摘录（标题+时间+来源）、以及不确定性提示（需再用行情验证）。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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/pynbj1001/alpha-sense --skill news-sector-intelligence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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基于 SOC 职业分类
| name | news-sector-intelligence |
| description | 基于非结构化财经新闻/舆情，快速识别“今日/本周最强板块”和板块内的情绪龙头/领涨股，并抽取上涨驱动逻辑（政策/涨价/事件/外盘映射等）。当用户提到“板块热点/题材/情绪龙头”“新闻驱动选股/舆情雷达”“今天最强板块是什么/谁在领涨”“用财联社/华尔街见闻/东方财富新闻找主线”或要求在无行情API条件下从新闻反推板块与个股时必须触发。优先使用本项目本地聚合新闻池（ai-news-radar 的 latest-24h.json），输出需包含扫描时间、信息来源清单、证据摘录（标题+时间+来源）、以及不确定性提示（需再用行情验证）。 |
通过大规模阅读实时财经新闻（财联社、华尔街见闻、东方财富头条等），在不需要 API 数据接口的情况下，识别：
在开始读取前，必须先运行本地更新脚本以抓取最新舆情：
13.新闻扫描/ai-news-radarpython scripts/update_news.py --output-dir data --window-hours 24 --rss-opml feeds/follow.opml优先读取本地项目 13.新闻扫描/ai-news-radar 的聚合数据，作为核心舆情池：
13.新闻扫描/ai-news-radar/data/latest-24h.json (包含财联社、华尔街见闻、TopHub、AI今日热榜等 10+ 聚合源)。latest-24h.json 中 items 列表下的 title 和 source 字段，寻找“板块”、“领涨”、“爆发”、“主力”等关键词。整理新闻中高频出现的板块（如：有色、低空经济、高股息、半导体）。
针对识别出的强势板块，专门搜索该板块的“领涨股”。
[板块名称] 板块 领涨个股 表现最强。将搜集到的离散新闻信息，合成一份“基于舆情的板块地图”。
扫描时间: {{Current_Date}} 信息来源: 综合财经新闻摘要 (非结构化数据)
| 板块名称 | 关注度 (极高/高) | 核心驱动关键词 (新闻提取) |
|---|---|---|
| {{板块 A}} | 极高 | {{逻辑: 现货金价创新高 / 铜价大涨}} |
| {{板块 B}} | 高 | {{逻辑: 某政策落地 / 销量超预期}} |
{{股票名称1}}, {{股票名称2}}