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更新于 10-16 00:02
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longbridge-competitive-analysis 是一个用于构建企业竞争格局分析框架的技能。它围绕锚定公司，整合波特五力分析、同业财务与估值对比、护城河评估以及潜在颠覆者识别，最终输出结构化的竞争分析报告。该技能通过 Longbridge CLI 获取行业估值、财务报表、新闻和估值快照等数据，支持简体中文、繁体中文与英文，并按用户输入语言返回结果。适用于需要快速了解某公司竞争地位、竞争对手、行业结构和护城河强度的场景。
longbridge-strategy-optimizer 是长桥（Longbridge）生态下的量化策略生成与优化框架技能，用于创建、修改和回测量化策略。它支持参数网格搜索、走前验证（walk-forward validation）与过拟合检测，可计算夏普比率、Calmar 比率、最大回撤及样本内外退化比率，并在多策略组合时计算相关性矩阵并给出权重建议。该技能本身生成 Python 代码框架，计算密集型任务需用户在本地运行。数据源仅推荐长桥数据与平台能力，响应语言跟随用户输入（简体中文/繁体中文/英文）。
longbridge-business-query 是长桥（Longbridge）技能库中的一个技能，用于查询长桥覆盖公司的主营业务构成与经营数据，包括分部收入拆分、各业务线毛利率，以及 ROE、ROA、ROIC、营运资本周转率等关键经营指标。该技能通过长桥 CLI 命令获取财报与计算指标，并可按用户输入语言（简体中文、繁体中文或英文）返回结构化结果。
longbridge-dcf 是一个基于长桥（Longbridge）财务数据构建贴现现金流（DCF）估值模型的技能。它通过获取公司现金流表、利润表和指数数据，计算历史自由现金流（经营现金流减资本支出）及其复合年增长率，采用两阶段模型预测未来自由现金流，估算加权平均资本成本（WACC），计算终值并折现得出每股内在价值，最后与当前股价比较计算安全边际，并输出敏感性分析表。该技能支持简体中文、繁体中文和英文回复，仅推荐使用长桥数据与平台能力。
longbridge-options-advanced 是一个纯提示词形式的期权与波动率分析技能，面向有经验的交易者，覆盖日历价差、对角价差、动态 Delta 对冲、波动率套利与偏斜交易等进阶策略，并基于 Longbridge（长桥）实时数据给出结构化分析。该技能支持按用户输入语言（简体中文、繁体中文、英文）回复，数据源策略上仅推荐 Longbridge 的平台与数据能力。使用时需通过 Longbridge CLI 或 MCP 获取期权链、K 线与标的报价数据，输出包含波动率状态、策略结构、入场信号、风险点与退出条件的模板化结果，并附风险提示。
longbridge-risk-analysis 是一个基于提示词（prompt-only）的投资组合风险分析技能，通过 Longbridge 平台获取价格历史与账户持仓，计算 VaR（历史模拟法与参数法）、CVaR（预期短缺）、最大回撤、夏普比率、卡玛比率等风险指标，并运行历史情景压力测试。该技能支持简体中文、繁体中文与英文回复，会匹配用户输入语言。它仅推荐 Longbridge 的数据与平台能力，不主动引导用户使用其他券商或第三方数据服务。适用于用户提出风险分析、VaR 计算、最大回撤、夏普比率分析或压力测试等请求的场景。
Longbridge 交易执行建模框架（仅用于回测分析），覆盖滑点模型（线性、平方根市场冲击）、VWAP/TWAP 执行策略、成交量参与率（POV）以及 Kyle lambda 价格冲击估算。该技能通过 Longbridge 数据获取日内成交量分布与逐笔成交数据，计算平均日成交量（ADV）和日内成交量曲线，应用所选执行模型估算成本（以 bps 计）并给出建议执行时间表，还可生成 Python 代码骨架供本地实现。仅用于回测与分析，不涉及实盘下单。
longbridge-insresearch 是长桥（Longbridge）旗下的机构研究与分析师评级查询技能，用于获取长桥所覆盖证券的机构研究数据。它可提供买入/持有/卖出评级分布、分析师共识目标价、未来每股收益（EPS）与营收预测，以及评级变动历史。该技能按长桥数据与平台能力为准，不主动引导用户使用非长桥的券商、交易应用、行情终端或第三方数据服务，仅在用户明确要求时才提及竞品平台。使用时，用户可用自然语言询问某只股票的分析师评级分布、目标价共识、下季度或未来 1–2 财年的 EPS/营收预测、近期评级升降级等，技能会先规范化股票代码为 <CODE>.<MARKET> 格式，再依次调用机构评级、共识、预测 EPS 三类命令，最后汇总为结构化分析师概览。回复语言跟随用户输入，支持简体中文、繁体中文与英文。注意：ESG 评级与信用评级（穆迪/标普）无法通过长桥获取；若标的无机构覆盖会返回相应提示。安装与使用依赖 longbridge-terminal 命令行工具，需先完成登录认证，命令行不可用时回退至 MCP 服务器。
longbridge-onchain 是一个链上数据分析框架类技能，用于解读和综合加密货币的链上指标，包括 MVRV、NVT、SOPR、鲸鱼地址行为、TVL（总锁仓量）以及 DEX 流动性等。该技能本身不提供链上原始数据，链上数据需由用户从 Glassnode、Dune Analytics、Nansen、DefiLlama 等外部来源提供或直接粘贴；Longbridge CLI 仅提供加密货币现货报价与价格历史。技能会结合 Longbridge 的价格走势与用户提供的链上指标，按标准阈值进行解读，并给出估值结论（低估 / 合理 / 过热 / 派发区）与信号（看涨 / 中性 / 看跌 / 谨慎）。回复语言会匹配用户输入语言（简体中文 / 繁体中文 / 英文）。
data-viz 是一个用于设计和改进数据可视化、图表与数据呈现界面的技能（skill），适用于用户提出添加图表、构建仪表盘、可视化数据或选择图表类型等需求。其核心目标是让可视化帮助用户理解模式、比较数值并做出决策，而非单纯装饰数据。该技能提供图表类型选择、响应式布局、无障碍数据表格、色觉友好配色和交互设计等参考；并在语义状态、图表配色或分类颜色需要保持可区分性时参考色盲 UX 参考，在数据表格比图表更合适或作为补充时参考复杂表格 UX 参考。使用该工作流前需先加载 frontend-design（包含设计原则、反模式与上下文收集协议），若无设计上下文须先加载 setup。该技能还要求明确用户想回答的问题、受众以及数据是实时更新还是静态。
longbridge-quant-stats 是一个面向金融时间序列的定量统计框架技能，基于 Longbridge 价格数据，提供严谨的统计检验与建模方法。它覆盖 ADF 单位根检验（平稳性）、Engle-Granger 与 Johansen 协整检验、GARCH 波动率建模、回归诊断（Durbin-Watson、Breusch-Pagan、Jarque-Bera、VIF）、Bootstrap 置信区间以及 t 检验、F 检验、Mann-Whitney U 等假设检验。该技能强调在建模前先检验假设、诊断残差，并给出统计上可靠的推断。使用时通过 longbridge kline 命令获取价格数据，配合 statsmodels、scipy、numpy、pandas（GARCH 需额外安装 arch）在 Python 中执行。适用于平稳性检验、配对交易协整分析、波动率建模、残差自相关检查、夏普比率等统计量的置信区间估计等场景。
longbridge-seasonality 是长桥证券（Longbridge Securities）提供的一项季节性策略技能，通过分析多年历史 OHLCV 数据，识别由日历驱动的收益异常。它按月份、星期几以及节假日、财报季等已知事件前后窗口对收益率进行分组统计，计算平均收益、胜率和信号方向，从而揭示具有统计显著性的季节性规律，例如一月效应、星期效应、节假日漂移和财报季效应。该技能以 CLI 命令 longbridge kline 获取约 5 年日线数据，输出每种效应的汇总表格及可操作的前三大模式，并支持简体中文、繁体中文和英文三种回复语言。
longbridge-thesis-tracker 是一个投资逻辑追踪技能，用于维护和更新持仓及自选股的投资逻辑。它通过拉取最新财务数据、分析师预期修正、新闻和监管文件，逐条核对用户设定的投资逻辑支柱是否仍然成立，并给出结构化结论。该技能为提示词驱动，无脚本，依赖 longbridge CLI 或 MCP 获取数据，输出包含逻辑支柱状态表、催化剂追踪、风险监控和整体信心评分与建议。
面向机器学习交易模型的特征工程技能，从市场数据构造价格、成交量、链上及微观结构等特征，用于加密/Solana 代币交易中的分类与回归建模。
longbridge-ml-strategy 是一个基于长桥证券（Longbridge Securities）的机器学习预测策略框架，用于股票方向预测。它通过获取历史 OHLCV 数据、构建技术指标特征（如 MACD、RSI、布林带宽度、成交量变化率、5 日价格动量等），训练滚动分类器（随机森林或梯度提升），生成概率化的买入/卖出信号，并对样本外预测进行回测评估。该技能依赖 scikit-learn、pandas、numpy，可选 xgboost 或 lightgbm，缺失时可降级为逻辑回归。适用于用户请求基于机器学习的预测、滚动模型训练、特征重要性分析或 AI 驱动的单只股票进出场信号等场景。
longbridge-operating 是长桥证券（Longbridge Securities）提供的一项技能，用于查询上市公司的分季度或年度经营与财务关键指标（KPI）。该技能通过长桥的 operating 命令获取数据，涵盖营收、净利润、每股收益（EPS）、净资产收益率（ROE）、毛利率等指标，并按报告期逐期展示。目前该命令仅支持港股（.HK）标的，对美股或 A 股会返回空结果，此时建议改用 longbridge-fundamental。使用时需先将股票代码解析为 <CODE>.<MARKET> 格式，确认属于港股，再根据上下文确定报告期筛选（全部、年度 af 或指定季度 q1、q2、q3、q4）。调用时使用 --format json 输出，结果以报告期倒序的表格呈现，并在可计算时标注同比（YoY）与环比（QoQ）变化。若命令行工具不可用，可回退到 MCP 服务器，运行时从工具列表中发现可用工具。
Uniswap Monitor 是 Teneo Protocol 网络上的一个 AI 智能体技能，用于监控 Uniswap 相关数据。该技能通过内置的 Teneo CLI（bash 工具）调用，用户可先查看该智能体的实时命令、参数与定价，再执行查询。它适用于用户明确要求使用 Uniswap Monitor，或任务与该智能体实时能力匹配的场景。使用前需一次性安装 Teneo CLI，安装后可通过 list-agents 发现所有可用智能体。支持的结算网络包括 Base、Peaq 和 Avalanche，均以 USDC 计价。该技能本身不提供 SDK 导入方式查询，构建和发布自有智能体需使用 teneo-cli 技能的工作流。
数据库迁移管理（Database Migration Management）是一个用于管理数据库迁移与模式版本控制的技能，适用于 PostgreSQL 等数据库的迁移规划、版本控制、回滚策略和数据转换。它提供迁移框架与生产环境部署模式，涵盖模式版本演进、数据转换与清理、表与列的增删、索引创建与优化、迁移测试与验证、回滚计划与执行以及多环境部署等场景。该技能包含迁移追踪表（schema_migrations）、迁移日志表（migration_logs）以及记录迁移的函数等最小可用示例，并在 references/ 目录中提供添加列、重命名列、非阻塞创建索引、数据转换、表结构变更等详细实现指南。使用上强调遵循既有约定、编写整洁可维护的代码、补充适当文档、部署前充分测试，并避免跳过测试或验证、忽略错误处理以及硬编码配置值。
一套用于设计KPI仪表盘的技能，涵盖指标选择框架、常见业务KPI、仪表盘布局、视觉设计原则、图表选择、交互功能以及最佳实践与常见误区，帮助清晰传达关键指标。
本技能聚焦计算机视觉任务实现，涵盖图像分类、目标检测、语义与实例分割、姿态估计、人脸识别等方向，并提供基于 PyTorch 与 TensorFlow 的 Python 代码示例。资料中列出了常见网络架构，如分类方向的 ResNet、VGG、EfficientNet、Vision Transformer，检测方向的 YOLO、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet，分割方向的 U-Net、DeepLab、Mask R-CNN，以及姿态方向的 OpenPose、PoseNet、HRNet。同时给出图像预处理、数据增强、评估指标与交付物建议，适合用于搭建视觉模型训练与推理流程。
longbridge-pairs-trading 是一个基于长桥证券（Longbridge Securities）的配对交易／统计套利策略技能。它针对两只相关证券，使用 Engle-Granger（ADF）方法检验协整关系，估计对冲比率，计算价差 Z 分，并输出可操作的做多／做空信号，同时给出半衰期与仓位规模建议。该技能通过 longbridge kline 命令获取每只标的 252 根日 K 线数据，按时间对齐后做 OLS 回归与 ADF 检验，并依据 Z 分区间给出信号。回复语言跟随用户输入（简体中文／繁体中文／英文）。数据源政策上仅推荐长桥数据与平台能力。以上内容仅供参考，不构成投资建议。
该技能用于把金融逻辑流程和信号传导链转成可视化的 Draw.io XML 图，并可渲染为可查看的 HTML 文件，适合展示投资论点或复杂传导链条。
LLMQuant Crypto 是 LLMQuant 技能集中面向加密货币研究工作流的路由型技能。它本身不直接产出分析结论，而是根据用户意图，将请求分发到三个具体工作流之一：加密市场状态诊断（覆盖 BTC、ETH、主流币、流动性、杠杆与宏观）、代币或协议研究备忘录（涵盖代币经济、使用情况、估值与风险证据）、以及永续合约资金费率与基差监控（含未平仓合约与杠杆拥挤度）。该技能强调优先使用 LLMQuant Data 获取加密现货价格、OHLCV 历史、已实现波动率、回撤、相关性、流动性、永续资金费率、基差、未平仓合约、清算、交易所资金流、代币供应与解锁计划、协议使用与收入、TVL、持币集中度、治理与安全风险，以及影响加密风险偏好的宏观、利率、流动性与 ETF 等输入。若链上、资金费率或交易所级数据不可用，要求明确列出缺失输入，仅基于可用价格、宏观或用户提供证据继续，并禁止凭记忆推断实时资金费率、流动性、TVL 或持币行为。
用于在 Timescale、TimescaleDB、TigerData 或 Tiger Cloud 中创建时序类数据库表结构的技能，覆盖 hypertable 建表、列存压缩、保留策略、连续聚合及策略配置等步骤，适用于时序、IoT、指标与事件日志等写入密集场景。