market-debrief-cn

name market-debrief-cn description A股收盘后深度日报自动生成工具。自动采集当日行情数据（AkShare）和新闻事件（Tavily）， 通过多 Agent 并行分析架构（宏观+情绪 / 板块+资金 / 技术+估值+预判）， 生成一份带量化锚点和独立判断的交互式 HTML 日报。 固定 Financial Times 三文鱼粉风格，6个分析模块 + 顶部仪表盘横条。 当用户提到以下内容时触发：「A股日报」「市场复盘」「盘脉日报」「A股复盘」「今日市场分析」 「跑一期日报」「生成日报」「做今天的复盘」，或指定日期如「帮我做2026年3月11日的日报」。 A股深度日报生成器 核心目标不是「描述今天发生了什么」，而是「理解今天市场在定价什么、定价是否合理、明天可能发生什么」。 执行流程 Phase 1: 确认日期 → 数据采集（akshare + tavily） Phase 2: 三个 Subagent 并行分析 Phase 3: 渲染 Agent 整合输出 HTML 路径约定（强制） SKILL_ROOT ：market-debrief-cn skill 目录（即当前 SKILL.md 所在目录） ASSETS_DIR ： SKILL_ROOT/assets （所有 JSON 中间产物固定写这里） PROJECT_ROOT ：本次运行 skill 的项目根目录（最终 HTML 固定写这里） 不允许把 HTML 写入 ASSETS_DIR ，也不允许把 JSON 中间产物写入 PROJECT_ROOT 。 Phase 1: 数据采集（主协调 Agent） Step 1: 确认目标日期 解析用户意图，确认目标交易日期。默认为最近一个已收盘的交易日。 Step 2: 运行数据采集脚本 python scripts/fetch_market_data.py -- date YYYYMMDD 脚本自动拉取 12 类数据（详见 references/akshare-api.md ）： 指数日线（6大指数近一年）、指数PE估值、全A PB 全市场资金流向（超大/大/中/小单）、行业资金流向 涨停池/跌停池/炸板池/强势连板股 北向资金、两融余额、国债收益率、龙虎榜机构/个股统计、市场广度摘要（上涨/下跌家数） 脚本 自动写入 SKILL_ROOT/assets/market_data_YYYY-MM-DD.json （目录不存在时自动创建）。 ⚠️ 东方财富数据源偶尔限流导致个别接口失败（返回空数组）——脚本已内置容错，失败项会在 stderr 显示 [WARN] ，并记录在输出 JSON 的 _failed_items 字段中。若关键数据缺失，可等待 10 秒后重跑。 Step 3: 搜索新闻事件 使用 Tavily 搜索当日关键事件，自动执行 7 组查询（政策、板块、外盘、宏观、机构观点、北向资金、突发事件）。 Windows（推荐，跨平台） ： python scripts/search_news.py -- date YYYY-MM-DD Linux / macOS ： bash scripts/search_news.sh '{"date": "YYYY-MM-DD"}' 两个脚本输出格式完全相同， 自动写入 SKILL_ROOT/assets/news_data_YYYY-MM-DD.json 。其中： results ：去噪+去重+按质量排序后的新闻列表（优先用于分析） query_batches ：各查询原始回包（用于追溯） _failed_queries ：失败查询数量 ⚠️ 需要 Tavily API token。优先级： TAVILY_API_KEY 环境变量（支持 tvly-... 格式）→ ~/.mcp-auth/ JWT 缓存。若两者均不可用，脚本会报错退出——必须先解决认证问题再继续（见 Step 4 双源要求）。 Step 3.5: 运行量化分析引擎（新增） 在完成行情数据采集后，运行分析脚本对原始数据做预处理，输出结构化量化指标： python scripts/analyze_market.py -- date YYYYMMDD 脚本 自动写入 SKILL_ROOT/assets/analysis_YYYY-MM-DD.json ，包含： 模块 预计算内容 情绪评分 综合分（0-100）、散户/机构拆解分、各分项得分、60日成交额百分位 技术矩阵 6指数 MA5/10/20/60/120/250 值及偏离度、均线排列判断、量比、K线形态识别 支撑/压力位 MA位/斐波那契38.2%/50%/61.8%/VWAP30日/整数关口，距当前价%标注 涨跌拆解 隔夜涨幅=开盘/前收-1（反映消息面）、日内涨幅=收盘/开盘-1（反映盘中行为） 行业分析 四分类强弱表、成长/价值均涨幅差、资金净流入 TOP3/BOTTOM3 行业 涨停生态 封板率、连板分布、最高连板数+名称、主题集中度、赚钱效应评级 资金结构 超大/大/中/小单净流入（亿元）、机构/散户行为类型判断、资金迁移类型 估值 & ERP 各指数 PE 历史百分位、全A PB、ERP%（含60日均值/标准差/信号） 北向资金 当日净额、20日序列、20日累计、趋势描述 若脚本运行失败（ numpy / pandas 未安装等），可跳过此步——AI 将从原始 market_data JSON 直接分析，但准确度会有所下降。依赖： pip install numpy pandas Step 4: 准备数据包 读取 SKILL_ROOT/assets/market_data_YYYY-MM-DD.json 、 SKILL_ROOT/assets/analysis_YYYY-MM-DD.json 和 SKILL_ROOT/assets/news_data_YYYY-MM-DD.json ，构建三个 Subagent 的数据子集。 ⚠️ 双源强制要求 ：三个 Subagent 必须同时持有 akshare 行情数据和 tavily 新闻数据。若 news_data 文件不存在或为空，必须先执行 Step 3 搜索新闻， 不允许 跳过新闻采集直接进入 Phase 2。两类数据是报告深度的双支柱，缺少任一类都会导致分析仅停留在数字描述层面。 检查采集状态 ： 若 market_data["_failed_items"] 非空，记录失败项列表（例： ["index pe", "lhb"] ） 若 news_data["_failed_queries"] > 0 ，记录失败查询数 将以上信息汇总为 data_warnings 传递给渲染 Agent，用于最终回复告知用户 Phase 2: 三 Subagent 并行分析 使用 subagent 并行启动三个分析任务 。每个 subagent 的 prompt 包含：角色定义 + 对应数据子集 + 分析任务清单 + 输出格式。 分析框架详见 → references/analysis-framework.md 所有 Subagent 的核心输出要求 ：除了量化数据字段，每个模块必须输出 analysis_text 叙述字段（见 analysis-framework.md 各 Subagent JSON schema）。叙述字段必须双源融合——同时引用 akshare 数字和 tavily 新闻事件，推断市场参与者动机，不只描述现象。 强制要求 ：Module 1 和 Module 6 必须额外输出“预期差 / 明日验证点 / 证伪条件”结构。不能只解释今天发生了什么，还必须说明：市场原先在定价什么、今天新增信息改了什么、明天看什么来证明这个判断对或错。 Subagent A: 宏观事件解读师 × 情绪量化分析师 模块 : Module 1（宏观定价扫描）+ Module 2（市场情绪温度计） 提供数据 : tavily 新闻、 analysis.sentiment （各分项得分、综合分、散户/机构分、60日百分位）、 analysis.northbound （趋势描述）、 market_data （涨跌停原始数据、两融） 核心任务 : 从新闻中筛选有效事件，判断定价完成度（已充分/未充分/过度） 对最关键的 1-2 个事件补充“预期差框架”：市场原预期、今日新增信息、盘面反应、预期差判断、明日验证点、证伪条件 更新宏观三维坐标（经济动能/流动性/风险偏好） 直接使用 analysis.sentiment.composite_score 作为综合情绪分（无需重算） 确认散户/机构分歧类型（使用 analysis.sentiment.divergence_type ） 判断情绪趋势斜率（加速上行/高位走平/拐头下行/筑底反弹） 输出 : JSON（结构见 analysis-framework.md「Subagent A」节） Subagent B: 板块策略师 × 资金流向分析师 模块 : Module 3（板块结构性分析）+ Module 4（资金路线图） 提供数据 : analysis.industry （四分类表、成长/价值风格、资金流向TOP/BOTTOM3、迁移类型）、 analysis.limit_up_ecology （封板率、连板分布、主题集中度、赚钱效应）、 analysis.fund_structure （机构/散户行为类型、超大单趋势）、 market_data.lhb_jgmmtj 、 market_data.lhb_stocks 核心任务 : 直接使用 analysis.industry.heatmap 做行业四分类（无需重算） 直接使用 analysis.industry.style 输出成长/价值量化对比 TOP 2 板块深度解剖（驱动力/轮动周期/资金主体/持续性评级） 直接使用 analysis.limit_up_ecology 涨停板生态指标 基于 analysis.fund_structure.behavior_type + market_data.lhb_jgmmtj/lhb_stocks 解读资金意图 输出 : JSON（结构见 analysis-framework.md「Subagent B」节） 输出 : JSON（结构见 analysis-framework.md「Subagent B」节） Subagent C: 技术分析师 × 估值研究员 × 情景规划师 模块 : Module 5（技术形态与估值）+ Module 6（次日预判与历史镜像） 提供数据 : analysis.technical （MA矩阵、均线排列、量比、K线形态、支撑/压力位、日内/隔夜拆解）、 analysis.valuation （PE百分位、ERP信号）、指数原始日线序列（用于图表渲染） 核心任务 : 直接使用 analysis.technical[指数].ma_arrangement 、 ma_deviations 、 kline_pattern 输出技术矩阵 直接使用 analysis.technical[指数].supports/resistances 列出支撑/压力位（已附计算依据） 直接使用 analysis.valuation.erp.erp_signal 输出 ERP 信号 直接使用 analysis.valuation.index_pe[指数].pe_zone 输出估值水位档位 基于以上量化锚点，构建三情景概率判断（概率之和=100%，各附可观测触发条件） 每个情景必须写明“它在验证哪条市场叙事”，以及“出现什么信号时该情景失效” 历史镜像匹配 + 上期预判回顾 输出 : JSON（结构见 analysis-framework.md「Subagent C」节） Phase 3: 渲染 Agent 生成 HTML 收集三份 JSON 后，交给渲染 Agent。 深度分析指令（最高优先级） 1. 交叉证伪机制（Cross-Validation） 禁止简单复读新闻中的利好与利空。必须执行新闻事件与盘面数据的交叉对比： 若 新闻大肆渲染某热点 （如“某板块重磅利好”），必须立即去查阅 market_data.lhb_jgmmtj （龙虎榜机构买卖）或 analysis.industry.fund_flow_top3_outflow ： 如果机构/主力在 高位净卖出 （新闻火热但资金撤退），强烈提示**【风险提示：情绪高潮但主力资金背离 / 借利好兑现】**。 如果新闻利好与龙虎榜机构净买入 共振 ，判定为**【主线确认】**。 2. 必须建立因果链条 禁止仅罗列“指数涨跌”或“新闻标题”。所有结论必须符合 数据(Data) + 事件(Event) -> 归因(Attribution) -> 验证(Verification) 的结构。 ❌ 错误：今日半导体板块上涨，主力流入。 ✅ 正确：半导体板块上涨3.2%，主力净流入15亿（数据），主要受昨夜英伟达财报超预期驱动（事件），确认了AI硬件端的景气度外溢（归因），需关注明日是否缩量分歧（验证）。 3. 必须使用量化锚点与速率(Velocity) 情绪与加速度 ：必须引用 composite_score 、 divergence （散户/机构分歧）以及 momentum_velocity （加速度）。 量价配合 ：必须引用 analysis.technical 中的 volume_price_desc 判断量价关系（如缩量下跌、放量滞涨等）。 资金 ：必须引用 northbound （北向）与 sector_fund_flow （内资）的背离或共振，且留意机构/散户流向。 预期管理 ：梳理未来3天的宏观数据或财报发布窗口，给出具体落地验证点。 4. 数据失败处理 若 market_data 中存在 _failed_items ，必须在报告开头显著位置（引用块）提示：“⚠️ 部分数据源（如龙虎榜）暂时不可用，相关模块分析可能受限”。 HTML 设计规范详见 → references/html-design-spec.md 渲染要点 冲突检查 ：若三份 JSON 数据矛盾，以 Subagent C 数据为准 统一视角 ：最终报告不出现 Agent 角色名，以统一研究报告形式呈现 模块标题用结论式句式 （如「资金从消费向科技大迁移，赚钱效应持续修复」） FT 风格固定 ：三文鱼粉底色系（ #FAF7F2 ），涨红（ #C0392B ）跌蓝深（ #1A2E3E ），espresso header（ #1C0F08 ） 字体 ： "Georgia", "Noto Serif SC", "PingFang SC" 优先，展现权威感 单文件输出 ：不引用本地资源，ECharts 通过 CDN 加载 body 最大宽度 1100px ，水平居中，内边距 48px/40px，辅助文字≥11px 所有数字使用等宽字体 （ SFMono-Regular, Menlo, Consolas ） 卡片圆角 12-16px ，投影 0 4px 16px rgba(0,0,0,0.08) 必须渲染叙述区块 ：每个模块必须包含来自 analysis_text 的 .insight-block 深度解读段落，禁止只渲染数字表格/图表而省略文字分析。叙述区块 CSS 组件见 html-design-spec.md「深度叙述区块」 节。 禁止排版漂移 ：顶部仪表盘、图表区、表格区必须使用固定组件容器（ .dashboard-strip 、 .viz-card 、 .table-wrap 、 .chart-frame ），禁止裸露图表直接贴在模块根节点下。 禁止元素重叠 ：仪表盘 gauge、K 线图、Sankey、表格必须有明确高度；若数据不足导致图表拥挤，降级为 stat card / badge / 简化表，不允许文字与图表互相覆盖。 响应式强制要求 ：桌面端按 2-3 列信息栅格布局；当视口 < 900px 时统一降为单列，顶部指数卡改为 2 列网格，禁止 6 个指数横向挤压在一行。 视觉层次强制要求 ：每个模块必须遵循「标题区 → 一句话结论 → 核心图表区 → 深度解读 → 次级表格/清单」的顺序，禁止把图表、长段落、表格随机穿插。 优先美观而非堆砌 ：宁可减少一个次级组件，也要保证主图表和关键数字排版整齐、留白充足、模块高度均衡。 图表必须自带解释与交互（深度优化要求） ：所有的单独 .chart-frame 顶部必须带有醒目的文字标签（HTML 标题或说明段落），告知用户正在看什么指标（如： <div class="chart-title">主力30日净流入趋势</div> ）；严禁生成没有任何文字说明“裸图表”；对于时序折线/柱状图必须强制开启 dataZoom 以供拖拽缩放；必须配置带有单位（% 或 亿元）的 tooltip { trigger: 'axis' } 和 legend 。 必须显式渲染“市场在交易什么” ：在顶部摘要区或 Module 1 中，固定展示 module1.expectation_gap 的主叙事摘要。 必须显式渲染“明日验证点” ：在 Module 6 的情景区中展示每个情景的 validates 与 invalidation ，禁止只渲染概率和区间。 页面结构 [顶部仪表盘横条] 三行布局：品牌行 | 指数行（6个指数）| 概览行（成交/情绪/涨停/北向） [Module 1] 宏观定价扫描 ← Subagent A [Module 2] 市场情绪温度计 ← Subagent A [Module 3] 板块结构性分析 ← Subagent B [Module 4] 资金路线图 ← Subagent B [Module 5] 技术形态与估值 ← Subagent C [Module 6] 次日预判与历史镜像 ← Subagent C [页脚] 数据来源声明 + 免责声明 可视化清单（强制要求） 模块 图表 引擎 尺寸 交互 M1 事件定价状态徽章表 CSS badge — — M1 外盘市场胶囊行 CSS pill — — M2 综合情绪仪表盘（大） + 散户/机构仪表盘（小×2） ECharts gauge 350px / 220px tooltip M2 5日情绪折线（含markArea过热区） ECharts line 200px mini hover M2 分项评分进度条表 CSS — — M3 行业涨跌幅横向条形图（全行业排序） ECharts bar tall 460px dataZoom+tooltip M3 轮动5阶段进度条（含脉冲动画） CSS — — M3 涨停生态雷达图 ECharts radar half 280px tooltip M4 资金结构分组柱状图（四类资金） ECharts bar full 380px tooltip M4 主力资金30日走势折线 ECharts line mini 200px hover M4 资金迁移桑基图 ECharts sankey full 380px emphasis adjacency M5 K线图（60日，含MA5/20/60+量能附图，Tab切换三指数） ECharts candlestick tall 460px dataZoom+tab M5 多指数PE百分位彩色轨道（4条） CSS — hover data-pct M5 ERP双轴折线（近2年） ECharts line full 380px tooltip markLine M6 三情景概率分段条 CSS 44px — M6 情景卡片accordion（3张可展开） HTML/CSS/JS — click toggle M6 观测清单交互表（优先级badge） CSS badge+table — — 原则 ：每个模块至少含 2个 可视化组件（图表或交互组件），禁止出现纯文字罗列的模块。 输出文件 将最终 HTML 写入 PROJECT_ROOT（运行 skill 的项目根目录） ： market-debrief-YYYY-MM-DD.html 数据中间产物继续存放于 SKILL_ROOT/assets/ ，最终成品 HTML 单独放在 PROJECT_ROOT ，便于直接预览、分享和版本比对： SKILL_ROOT/assets/market_data_YYYY-MM-DD.json — 原始行情数据 SKILL_ROOT/assets/analysis_YYYY-MM-DD.json — 量化指标分析结果（新） SKILL_ROOT/assets/news_data_YYYY-MM-DD.json — 新闻搜索结果 PROJECT_ROOT/market-debrief-YYYY-MM-DD.html — 最终日报 输出动作要求 ：渲染完成后，必须显式执行“写入 PROJECT_ROOT HTML 文件”这一步，不允许把最终 HTML 留在 SKILL_ROOT/assets/ 、临时目录或对话内联代码块中。 内容质量红线 禁用表达 （出现即重写）： ❌ 禁止 ✅ 替代 市场情绪有所回暖 情绪综合分从52升至65 需关注风险 若明日上证跌破4050（MA20），触发悲观情景 可能震荡上行 核心情景（60%）：上证4100-4160区间震荡 技术面显示支撑 MA60（3980点）构成近期强支撑，距当前3.8% 资金面较为活跃 今日成交1.06万亿，为20日均值的1.12倍 每期必含量化锚点 ： 情绪综合分（含散户/机构拆解） 资金迁移净额 沪深300 PE 历史百分位 关键支撑/压力位 + 计算依据 三情景概率（和=100%）+ 触发条件 上期预判准确度（若有） 语言规范 先说好还是不好，再说为什么。 每个模块标题和首句即结论。 保留英文 ：PE、PB、ERP、MA、ETF、MLF、EPS、ROE、CPI、PMI 必须中文 ：所有分析结论、图表标题、评价性用语、方向性判断 禁止出现 ：「总而言之」「需要指出的是」「值得注意的是」「总体来看」「综上所述」 数据失败项告知（必须执行） 生成报告完毕后，在最终回复中 必须以中文明确告知用户 ： 若所有数据均采集成功 ：说明「本期数据采集完整，所有 12 类行情数据和新闻查询均成功」 若存在失败项 ：列出具体失败内容，例如： ⚠️ 本期数据采集部分失败，以下内容未能获取，相关模块分析准确度可能受影响： 行情数据 ：龙虎榜机构统计（lhb_jgmmtj）或龙虎榜个股统计（lhb_stocks）、指数PE（index pe） 新闻查询 ：2/4 个查询无有效返回 来源 ：读取 SKILL_ROOT/assets/market_data_YYYY-MM-DD.json 中的 _failed_items 字段，以及 SKILL_ROOT/assets/news_data_YYYY-MM-DD.json 中的 _failed_queries 字段。