用途：量化市场情绪与风险偏好，回答市场是热是冷、热在哪里、冷在哪里、风险偏好是否过度、接下来更应顺势还是降温。输出重点是情绪温度、拥挤位置、风险释放路径和仓位层面的启发。
执行前置条件：推荐使用 wind-mcp-skill 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有该技能；若没有，提示用户安装：
GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y
Gitee 镜像（国内）
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y
执行流程：先确认市场范围、观察窗口与使用目标；再建立情绪温度多维指标框架，涵盖风险偏好、强势股表现、热点扩散、分歧承接、恐慌释放等维度；随后区分热度、拥挤度与脆弱度三个层次；据此判断情绪阶段（低温修复、中性均衡、高温强化、极热拥挤、快速降温、恐慌释放）；再分析情绪与价格结构是否一致；最后形成情绪温度成稿。
输出结构包含：30秒结论（当前温度、风险偏好状态、拥挤度、当前建议）、情绪观察面板、情绪阶段判断、拥挤度与脆弱点、节奏含义、后续观察清单。
质量要求：必须区分热度、拥挤度和脆弱度，说明情绪状态的证据来源，把情绪与价格结构结合，若存在明显分化需写出冷热分布。
限制：未说明默认按当前市场短中期情绪温度展开；具体指标数据来源与实时性依赖 wind-mcp-skill，其他数据细节暂未提供。