用途：用数据驱动的方式量化市场宽度健康度，衡量上涨或下跌中市场参与的广泛程度。评分方向为 100 代表最健康（广泛参与），0 代表极度疲弱。适用于询问“上涨是否广泛”“市场宽度是否健康”“参与率如何”或涨跌指标、宽度推力等问题。
主要能力：基于 6 个组成部分打分——宽度水平与趋势（25%）、8MA 与 200MA 交叉（20%）、峰谷周期（20%）、看跌信号（15%）、历史百分位（10%）、标普 500 背离（10%）。某组成部分数据不足时会被排除，权重按比例重新分配给其余部分，报告同时展示原始与有效权重。评分按数据日期持久化，多次运行可给出改善/恶化/稳定的趋势。综合评分映射为强、健康、中性、走弱、危急五个区间，并给出参考股票敞口水平（仅资料所示，不代表投资建议）。
使用方式：需 Python 3.8+ 与 requests 库，并能访问 GitHub Pages。运行：
python3 skills/market-breadth-analyzer/scripts/market_breadth_analyzer.py
--detail-url "https://tradermonty.github.io/market-breadth-analysis/market_breadth_data.csv"
--summary-url "https://tradermonty.github.io/market-breadth-analysis/market_breadth_summary.csv"
脚本抓取明细 CSV（约 2500 行，2016 年至今）与汇总 CSV（8 项指标），校验数据新鲜度（超过 5 天会警告），计算各组成部分得分与综合得分，并输出 JSON 与 Markdown 报告（含历史 market_breadth_history.json，最多 20 条）。
数据来源：明细 CSV 列包括日期、标普 500 价格、宽度原始指数、200MA、8MA、200MA 趋势、看跌信号、峰/谷标记等；汇总 CSV 含 8 项聚合指标。均为 GitHub Pages 公开托管，无需认证。
限制：依赖上述公开 CSV 的可用性与新鲜度；无 API key 要求；参考资料中的方法论文档在首次使用时建议加载，常规执行无需。具体安装步骤与脚本依赖清单暂未提供。