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更新于 10-29 00:09

数据与分析

17,146 个结果

trade-quick

trade-quick 是 AI Trading Analyst 系统中的快速股票评估技能,通过 /trade quick <TICKER> 调用,在 60 秒内输出一份紧凑、可操作的股票评分卡。它不启动子代理、不写入文件,仅直接在终端输出结果。执行流程包括:并行发起 3 个 WebSearch 查询(价格与表现、近期新闻与情绪、技术与基本面速览),随后从趋势、估值、情绪、动能四个维度快速评估,并给出 BUY、HOLD、SELL 或 AVOID 四种信号之一。输出包含价格、市值、市盈率、52 周高低、成交量、3 条看涨因素、3 条看跌因素、关键支撑阻力位、分析师目标价以及一句话投资论点。该技能还提供信号校准指南、按市值分层(大盘、中盘、小盘、微盘、ETF)的调整规则、行业特定评估要点、逆向信号检测、多股票对比处理以及错误处理逻辑。适用于快速筛选股票、判断是否值得进一步用 /trade analyze 深入分析。仅用于教育和研究目的,不构成财务建议。

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trade-sector

trade-sector 是一个面向板块轮动与分析的 AI 技能,属于 zubair-trabzada/ai-trading-claude 项目。它通过 /trade sector <板块>、/trade sector rotation 或 /trade sector <板块ETF> 等命令触发,对 11 个 GICS 板块进行动量排名、资金流向、经济周期定位、相对强弱、板块内龙头股、估值、广度与轮动信号等维度的综合分析,并输出结构化的 Markdown 报告。该技能明确声明仅供教育与研究用途,不构成投资建议。

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trade-thesis

trade-thesis 是一个投资论点生成器技能,属于 ai-trading-claude 技能集。用户通过 /trade thesis <TICKER> 命令调用后,它会先进行多轮网络搜索收集数据,再输出一份结构化的投资论点文档(TRADE-THESIS-<TICKER>.md)。文档涵盖执行摘要、看涨理由、看跌理由、催化剂时间线、入场策略、出场策略、仓位管理、时间框架分类、不对称性评估、论点评分卡和行动计划摘要等部分。该技能强调用具体数字、日期和证据支撑每个论断,要求看跌理由与看涨理由同等详尽,并给出基于技术位的入场价、止损、目标价和仓位计算。技能明确声明仅供教育和研究用途,不构成财务建议。

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kaiyu-qichacha-fetcher

通过企查查 OpenAPI 查询中国企业工商、股东、司法、经营、知识产权、招投标、舆情等数据的技能,用户用自然语言提需求,AI 在后台调用脚本并以自然语言返回结果。覆盖工商基础(410 工商、735 工商详情、731 股东、732 主要人员、734 变更、213 年报、886 模糊搜索等)、司法风险(740 失信、741 被执行、742 限高、752 股权冻结、887 裁判文书等)、经营风险(739 经营异常、748 严重违法、865 行政处罚、751/753 股权质押等)、知识产权(231 商标、514 专利、233 软著、515 网站备案)、经营信息(958 招投标、255 资质、691 税务信用)、企业发展(701 舆情、950 融资)等共 45 个已注册接口。支持接口开通标记管理(setup.py 的 diagnose、mark-opened、mark-closed、list-opened、probe、reset 等命令)、按数据时效分级的缓存、以及 duediligence.py 批量尽调编排器,可输出风险信号汇总与 markdown 原料包。接口需在企查查后台逐个申请开通,凭证由用户自行配置,部分接口按次计费。

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data-engineering-data-pipeline

这是一个面向数据管道架构的技能,专注于为批处理和流式数据处理设计可扩展、可靠且成本高效的数据管道。它提供架构设计、数据摄取、工作流编排、数据转换、数据质量、存储策略、监控与成本优化等方面的指导、最佳实践和检查清单,并给出实现代码、配置文件、监控方案与运维指南等交付物。适用于数据管道架构相关任务,不适用于无关领域。

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kpi-dashboard-design

KPI 仪表盘设计技能,提供指标选择、可视化最佳实践与实时监控模式的完整方案。适用于构建高管仪表盘、选择有意义的 KPI、搭建实时监控展示、创建部门专属指标视图、改进现有仪表盘布局以及建立指标治理。技能涵盖 KPI 框架(战略/战术/运营三层)、SMART 原则、仪表盘层级结构、各部门常用 KPI(销售、市场、产品、财务)、三种布局模式(高管摘要、SaaS 指标、实时运营)、SQL 计算示例、Streamlit 实现代码以及设计最佳实践。

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startup-metrics-framework

该技能用于回答与创业公司关键指标相关的问题,涵盖种子轮到 A 轮不同商业模式下的指标跟踪、计算与优化。适用场景包括用户询问关键创业指标、SaaS 指标、CAC 与 LTV、单位经济模型、burn multiple、rule of 40 等。技能会先澄清目标、约束与所需输入,再应用相关最佳实践并验证结果,提供可执行步骤与验证方法;如需详细示例,可打开 resources/implementation-playbook.md。

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unum-strat

Unum (Strat) 是一个面向加密货币、股票、ETF、外汇、期货等可交易资产的通用策略设计与审计技能,强调费用感知与资金规模可扩展性。它在投入真实资金前,帮助设计、审计并压力测试系统化交易策略。该技能默认保守:优先现货式敞口、限价进出、止损限价等受控止损,除非有明确理由,否则不使用杠杆、做空或衍生品。它会先要求用户提供交易场所、精确费用模型、账户规模、市场约束、策略意图与验证证据,再评估策略能否在显性与隐性成本下存活,并按资金规模(微/小/中/大)推荐最不易失效的策略族。它还提供架构分层(确定性、战略/战术分离、多智能体评审)、模型路由、新闻与上下文策略、验证标准与固定输出格式,并附带知识参考、部署档案、决策树、录入模板等支持文件。

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io-connectors

Apache Beam 的 I/O 连接器开发与使用指南。Apache Beam 提供 51 个以上的 Java I/O 连接器以及若干 Python 连接器,用于从外部数据源读取数据和向外部数据源写入数据。本技能覆盖连接的分类(云存储、数据库、消息队列、文件格式等)、连接器的测试方法(单元测试、集成测试、TestPipeline、集成测试框架)、GCP 连接器(BigQuery、Pub/Sub、Cloud Storage/TextIO)、Kafka、JDBC 的读写代码示例、Python I/O 位置与常用模块、跨语言 I/O 的扩展服务,以及创建新连接器时的关键组件(Source、Sink、Read/Write Transforms)。适用于使用 I/O 连接器、创建新连接器或调试数据源/数据汇的场景。

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