生活とツール
#ai
stock-analysis-enhanced
一句话搞定个股分析 — 说"分析XXX"，自动采集30+数据源 → AI完成基本面(Step 0-8)+技术面+资金面的完整研报 → 生成交互式HTML报告。支持增量更新（K线/行情/技术指标自动刷新）。触发词："分析XXX股票"（首次）或"更新XXX股票"（增量）。
DeepseekModel
キュレーション済みスキル
品質 優秀 · 90
v1.0.0
取得
https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=mingli30119-stock-analysis-skill-md&format=skill
ダウンロード .skill
標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name stock-analysis-enhanced description 一句话搞定个股分析 — 说"分析XXX"，自动采集30+数据源 → AI完成基本面(Step 0-8)+技术面+资金面的完整研报 → 生成交互式HTML报告。支持增量更新（K线/行情/技术指标自动刷新）。触发词："分析XXX股票"（首次）或"更新XXX股票"（增量）。 trigger_keywords ["分析股票","个股分析","股票研究","分析一只股票","更新股票","刷新报告","增量更新"] version 3.1 last_updated 2026-05-30T00:00:00.000Z variant enhanced 一句话搞定个股分析 版本：v3.1 | 更新：2026-05-30 | 用户说一句话 → 30+数据源采集 → Step 0-8 基本面 + 第9章技术面 + 资金面 → 双主题交互式HTML 📋 快速导航 ⚡ 使用方式 — 一句话触发，全自动执行 场景判断 场景A：首次分析 — 完整三阶段 场景B：增量更新 — 快速刷新数据 🏗️ 三层架构 — Phase 1 数据采集 → Phase 2 AI分析 → Phase 3 HTML 📊 输出内容 — MD 报告 + HTML 报告的完整结构 🎨 HTML手写规范 — 分批手写 + grep 机械校验 🔧 执行流程 — Phase 1/2/3 详细步骤 🔄 增量更新详细说明 — 脚本自动 + AI 手动 ⚡ 使用方式 场景判断 AI必须根据用户输入的关键词判断场景： 场景A：首次分析（完整流程） 触发关键词： "分析 XXX股票" "个股分析 XXX" "研究 XXX" "生成 XXX报告" 用户明确说"首次分析" 判断逻辑： 用户输入包含上述关键词 → 执行首次分析（Phase 1→2→3） 场景B：增量更新（只更新数据） 触发关键词： "更新 XXX股票" "刷新 XXX报告" "增量更新 XXX" "更新报告" 用户明确说"更新" 判断逻辑： 用户输入包含上述关键词 检查 output/个股研究-{股票名称}.html 是否存在 如果存在 → 执行增量更新 如果不存在 → 提示用户："未找到 XXX 的报告，是否需要首次分析？" 场景A：首次分析 当用户说"分析 XXX股票"时，一句话触发全流程： Phase 1: 数据采集（3-5分钟） cd G:/vibe/my-skills/stock-analysis-enhanced python stock_full_report.py <股票代码> 示例： python stock_full_report.py 600519 # 贵州茅台 python stock_full_report.py 600673 # 东阳光 唯一输出： output/data_<股票代码>.json （包含K线、财务、股东、业务构成等完整数据，供Phase 2/3使用） ⚠️ Phase 1完成后立即进入Phase 2 ，不要停下来询问用户。JSON只是数据中间产物。 ⚠️ Phase 1 新增功能： 自动计算技术指标（MACD/KDJ/RSI/BOLL/MA），保存到 data_{代码}.json 的 technical_indicators 和 technical_signals 字段，供 Phase 3 生成第9章使用。 场景B：增量更新 执行命令： cd G:/vibe/my-skills/stock-analysis-enhanced副本 python update_stock_report.py <股票代码> 常用参数： # 基本用法（自动查找HTML文件） python update_stock_report.py 000066 # 指定HTML文件 python update_stock_report.py 000066 --html output/个股研究-中国长城.html # 强制更新（跳过检查，直接更新） python update_stock_report.py 000066 --force 更新内容： ✅ K线数据（rawData数组） ✅ Hero区域（最新价、涨跌幅） ✅ 第9章技术指标（MACD/KDJ/RSI/BOLL图表） ❌ 基本面分析（Step 0-8，不更新） 详细说明： 见本文件末尾" 🔄 增量更新详细说明 "章节 Phase 2: AI深度分析（30-60分钟） AI必须手动执行以下步骤： 读取数据： output/data_<股票代码>.json 执行MCP搜索： 根据实际需要搜索（通常3-6次） 行业趋势、市场规模 竞争对手、市场份额 券商研报、目标价 最新新闻、政策动态 逐步完成Step 0-8分析： 严格按照分析框架，每个Step达到要求 输出MD报告： output/个股研究-<股票名称>.md ⚠️ 三阶段连续执行，中间不中断： Phase 2完成后 立即进入Phase 3 ，不要停下来询问用户是否继续。MD报告只是中间产物，HTML才是最终交付物。 Phase 3: HTML生成层（AI手动分批拼装 + 逐批机械校验） ⚠️ 写 HTML 只用 Write 工具。整个 Phase 3 只需 6 次 Write 调用，约 30 分钟，完全在单会话内完成。不要用 Python 替代。 原理： AI手写完整HTML——从范例提取结构参照，从 shared/ 搬运CSS/JS，从MD报告提取内容。 分批 Write，每批写完后立即用 grep 对范例做机械校验，通过才继续。 核心规则：不靠记范例，靠每批 grep diff。 执行步骤： 读取模板： shared/template_base.css + shared/template_base.js 读取范例并提取参照： examples/个股研究-中国长城.html → 用 grep 提取 nav 锚点列表、section id 列表，保存为临时参照文件 读取校验规范： HTML手写参考.md → 严格按「分批机械校验」表格逐批执行 读取数据： output/个股研究-{股票名称}.md + output/data_{代码}.json 分批手写HTML（每批 = Write + grep校验）： 每批 ≤300行，用 Write工具 直接写HTML markup 写完后立即跑该批对应的 grep 校验命令 （命令清单见 HTML手写参考.md § 分批机械校验） 校验通过 → 下一批。校验失败 → grep 范例对应行 → 比对 → Edit 修正 → 重新校验 合并： 仅用 cat 做机械字节拼接 终验： 运行合并后终验命令（nav-id 配对 + 结构完整性），全部通过才输出最终文件 输出： output/个股研究-{股票名称}.html ⚠️ 分批手写规则（强制） 禁止行为： 禁止 原因 ❌ Python f-string/template 生成HTML 需要大量 {{}} 转义，易出错不可维护 ❌ Bash heredoc 生成HTML 多行HTML下经常EOF匹配失败 ❌ 一次性写出整个HTML >300行文件必须分批，每批独立一个Write调用 ❌ 用 python -c 拼接HTML字符串 属于Python生成，不是手写 正确做法： 操作 工具 说明 写入HTML内容 Write 直接写HTML markup，无转义问题 精确局部修改 Edit 替换特定行，不改动其他部分 机械合并部分文件 Bash cat 或 Python file.read() 仅读取+拼接字节，不生成任何markup 标准分批方案（~900行HTML）—— 每批三步：Read范例 → Write → grep： 参考范例： examples/个股研究-中国长城.html （864行，金标准成品） ⚠️ 参考范例路径不可变。 该文件位于 examples/ 目录（稳定范例），禁止替换为 output/ 下的生成结果。行号基于当前版本，如范例更新需同步修正行号。 批次 Step 1: Read范例（先看再写） Step 2: Write Step 3: grep兜底 Batch 0 Read 中国长城 line=1-129 （head+style段） Write DOCTYPE + <head> + <style> grep -c '<style>' =1, grep 'echarts|MathJax' 确认CDN Batch 1 Read 中国长城 line=130-195 （nav+hero+conclusion+profile网格） Write <body> + nav + hero + conclusion(含交易参数行) + grid-2(公司画像+近期动态) grep -oc 'href="#' =14, grep -c 'hero-meta-item' =5, grep 'nav-analysis-date' 存在, grep -c '利好|利空|中性' ≥5, grep 'overflow-y|max-height:300' =0, grep -c 'style="[^"]*color:#fff[^"]*"|style="[^"]*color:white[^"]*"|style="[^"]*color:rgba(255' =0, grep -c '买入区间|止损位|目标价|建议仓位' ≥4 Batch 2 Read 中国长城 line=196-260 （饼图+财务+K线） Write 饼图+财务grid-2 + K线card(kline-section) grep 'id="kline-section"' 存在, grep 'height:480px' 存在, grep -c 'markLine' ≥1, grep -c 'markPoint' ≥1 Batch 3 Read 中国长城 line=260-397 （Step 0-3） Write Step 0-3 卡片（mission/macro/chain/quality） grep -o 'id="[^"]*"' → mission/macro/chain/quality 四者存在 Batch 4 Read 中国长城 line=398-550 （Step 4-6） Write Step 4-6 卡片（elasticity/risk/valuation） grep -o 'id="[^"]*"' → elasticity/risk/valuation 三者存在, grep -c 'score-fill.*width' ≥10, grep 'border-top:2px solid var(--gold)' 弹性树横线存在 Batch 5 Read 中国长城 line=551-863 （Step 7-8+第9章+footer） Write Step 7-8 卡片 + 第9章技术面卡片（信号总览6卡片→技术图表2x2→多周期趋势→位置形态→动量量价→资金面→市场风格→综合研判）+ footer + </div> grep -o 'id="[^"]*"' → compare/tracking/technical 存在, grep '📌' 存在, grep -c '<p>' footer段 =5, grep 'strong' footer段 =0, grep '催化剂兑现追踪|已兑现|待兑现' 存在, grep '📋 事件记录' 存在, grep -c 'chart-macd|chart-kdj|chart-rsi|chart-boll' =4 Batch 6 Read 中国长城 line=864-1155 （script段）；从 data_{代码}.json 提取K线（最近120条）和业务构成 Write <script>...</script> （搬运 template_base.js 完整内容，替换4处占位符： __RAW_DATA_ARRAY__ → K线JSON数组、 __PIE_DATA_ARRAY__ → 业务构成JSON数组、 __MARKLINE_DATA__ → markLine数组、 __MARKPOINT_DATA__ → markPoint数组。模板已含技术指标计算+6个渲染函数，直接搬运无需修改） grep -c '__' =0, grep -cF 'const rawData' =1, grep -c 'renderMACD' =1, grep -c 'renderKDJ' =1, grep -c 'renderRSI' =1, grep -c 'renderBOLL' =1, grep -c '</script>' =1 合并+终验 — Bash cat _h_part*.html > 最终文件 ，然后运行 HTML手写参考.md § 终验自检清单 全部 16 条 全部通过才输出最终文件 执行规则（不可跳过）： 每批第 1 步： 必须用 Read 工具打开范例对应行号区间 。读完范例段落后立即 Write，中间不做其他操作。 写完后跑第 3 步 grep。对不上 → grep 范例对应行 → grep 自己写的 → 看差异 → Edit 修正 → 重跑 grep。 三步全部通过才进入下一批。 若各批写为独立文件，用 cat _h_part*.html > 最终文件 合并，然后删临时文件。 Step 0-8 关键可视化组件清单： Step 0: 4个信息卡片（标的/周期/风格/命题） Step 1: 核心矛盾高亮框 Step 2: 产业链SVG图谱、grid-2布局、关键判断提示框 Step 3: grid-2布局、6个评分条、评级徽章 Step 4: 弹性树、公式卡片2x2、情景分析grid-3 Step 5: grid-2布局、止损信号列表 Step 6: grid-2布局、三档目标价、盈亏比量化卡片 Step 7: 对比表格、增长引擎切换3卡片 Step 8: grid-2布局、执行清单、verdict-highlight、五维评分、📌总结框（强制，红色左边框） 关键约束： OHLC 转换 ： ohlc.push([d[1], d[4], d[3], d[2]]) — rawData 格式 [日期, 开盘, 最高, 最低, 收盘, 成交量] （akshare 原生列序），itemStyle 用 color: c.upColor, color0: c.downColor 。与 stock-analysis-github 验证通过版本一致 成交量柱必须每根单独着色（红涨绿跌） 产业链 SVG 文字使用 .svg-hdr / .svg-sub class MathJax 使用 \\(...\\) 行内分隔符 → HTML源码中写 \(...\) （单反斜杠），禁止 \\(...\\) （双反斜杠） 。HTML text 中反斜杠不是转义符，双反斜杠会导致 MathJax 分隔符匹配失败 所有CSS class必须来自 shared/template_base.css 内容区子标题禁止编号前缀 （不用 "1a/1b/2a"），直接写中文描述文字 禁止 h2/h3 标题带"Step X"编号前缀 ：卡片标题只写中文描述（如"任务锁定与核心矛盾"，不写"Step 0 · 任务锁定"）， .sub 同样禁止编号 Hero meta-item 5项固定顺序 ：①分析基准日（ data-cutoff 日期，标签"分析基准日"，值格式 YYYY-MM-DD ）②公司质地等级（Step 3评分，标签"公司质地"）③中期目标价 ④盈亏比 ⑤风险等级 两套评分标签区分 ：Step 3 评分 → 标签"公司质地评分"；Step 8 评分 → 标签"综合交易评分"。两套分维度不同、数值不同是正常的，标签区分清楚即可 产业链 SVG 内容质量 ：不满足于基础的3节点模板。根据 MD 分析内容扩充节点——多业务线（如 IVD vs SPD）、分支节点（如子公司网络）、关键数据标注（如各业务毛利率）。 每个 <text> 元素≤14个中文字 ，超出换新 <text> 行(y+22)。写完自检：最长text字符数×13px < 所在rect的width 📌总结框为强制组件 ：Step 8 底部必须有一个独立的红色左边框总结框（ border-left:4px solid var(--red-up) ），包含 📌 总结 标题和一段话总结，不可省略或用 verdict-highlight 替代 弹性树强制HTML模板 ：使用flex+CSS边框构建树形图——顶层节点(金色边框)→竖线(2px×6px gold)→横线(border-top:2px solid gold)→三列子节点flex(2:1:1)。🔴红色/🟡金色/⚪灰色分别标记核心/次要/其他业务。每个子节点含业务名+营收占比+毛利率+业务线+弹性因子。 禁止纯文本无树形图 评分条score-fill宽度强制 ：每个 .score-fill 必须为 <div> （ 禁止 <span> ，inline 元素 width 无效），必须有内联 style="width:X%" ，X为该维度得分百分比。格式： <div class="score-fill" style="width:65%;"></div> ——不可省略style属性，不可用CSS class替代width。高分段(≥70%)金色，中分段(40-69%)橙色，低分段(<40%)红色 核心结论区强制附加交易参数行 ： .conclusion-top 内 verdict-tags 下方必须有一行 border-top:1px dashed var(--border) 分隔，展示5个关键交易参数（flex行，居中排列）：①买入区间（绿色）②止损位（绿色）③目标价（红色）④建议仓位（金色）⑤盈亏比（金色）。格式： <div style="font-size:11px;color:var(--text-muted);">标签</div><div style="font-weight:700;color:语义色;font-size:15px;">值</div> 。参数来源于 MD 报告 Step 6/8 分析结论 Hero标签限制 ： .hero-tags 内标签≤5个，每个标签≤4个中文字 Footer格式 ：作者行和联系方式行 禁止使用strong标签和金色高亮 ，保持纯文本 禁止HTML body内联硬编码颜色 ：所有 style="color:#fff" / style="color:white" / style="color:rgba(255,255,255,...)" 必须改用CSS变量（ var(--text-primary) / var(--text-secondary) 等），确保双主题切换时文字始终可见。浅色模式下 card-bg-alt 为 #fef5e7 （暖奶油色），白色文字完全不可见
このスキルを起動するキーワード。クリックでコピーできます。
このスキルにはトリガーワードがありません。
ダウンロードした .skill に含まれるフィールド。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| format | フォーマット識別子（skill/v1） |
| skill_id | スキル固有 ID |
| name | スキル名 |
| version | バージョン |
| description | 説明 |
| category | カテゴリ（配列） |
| trigger_words | トリガーワード |
| tags | タグ |
| source | ソース |
| source_url | ソース URL（本ページ） |
| exported_at | エクスポート日時（ダウンロード毎） |
| system_prompt | システムプロンプト本文 |
| model_config | モデル設定：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | サンプル |
| install_guide | 各プラットフォームの導入説明（Coze / Dify / Claude / カスタム） |
