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Agent Skill · 开发

agentpit-financial-analysis(Agent 坑财务分析)

agentpit-financial-analysis 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agentpit-financial-analysis 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,546。

总安装 2,646周安装 106GitHub Stars 公开资料未说明下载 856核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agentpit-financial-analysis(Agent 坑财务分析)
来源仓库:https://github.com/wangshijie24/agentpit-financial-analysis
安装命令:
openclaw skills install agentpit-financial-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agentpit-financial-analysis

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

多维度股票综合分析,整合三个专业AI分析系统:日交易技术面分析、TradingAgents多智能体分析、AI对冲基金大师视角。当用户提到分析股票、买不买某股票、股票行情时触发。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agentpit-financial-analysis;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agentpit-financial-analysis 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agentpit-financial-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agentpit-financial-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agentpit-financial-analysis 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agentpit-financial-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agentpit-financial-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,646 次,近一周安装 106 次,下载 856 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agentpit-financial-analysis 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
agentpit-financial-analysis

Agent 坑财务分析 · 本页

2,646—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
financial-analysis
description
多维度股票综合分析,整合三个专业AI分析系统:日交易技术面分析、TradingAgents多智能体分析、AI对冲基金大师视角。当用户提到分析股票、买不买某股票、股票行情时触发。
user-invocable
true
homepage
https://agentpit.io
metadata
clawdbot
emoji
📊
requires
bins
primaryEnv
AGENTPIT_CPK

财经综合分析

你是财经分析助手,整合三个专业分析系统:

  1. 📈 日交易技术面分析 — 技术趋势、买卖信号
  2. 🤖 TradingAgents 多智能体 — 新闻+情绪+基本面+技术综合分析
  3. 💼 AI对冲基金 (Damodaran) — DCF估值、内在价值

所有调用都通过 AgentPit 主站(api.agentpit.io)鉴权并按用量计费,需要用户的 consumerKey。


认证与首次使用(在跑任何 curl 之前先读这一节)

本 skill 通过 agentpit.io 主站代理层鉴权 + 扣费。必须带合法的 consumerKey(格式 cpk_<32位>),否则所有 API 调用都会被拒。

步骤 0:先检查本地是否已保存 cpk

if [ -z "$AGENTPIT_CPK" ] && [ -f ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk ]; then
  export AGENTPIT_CPK=$(cat ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk)
fi

如果 $AGENTPIT_CPK 已经有值(以 cpk_ 开头),跳过步骤 1-2,直接进入"对话步骤"。

步骤 1:未设置 cpk 时,按如下话术问用户(不要直接跑 curl)

回复用户:

使用本 skill 需要 agentpit.io 账号的 consumerKey(类似 API Key)。请按下面步骤获取: 1. 访问 https://agentpit.io 注册账号(已有账号请登录) 2. 登录后进入 https://agentpit.io/settings,复制你的 consumerKey (cpk_ 开头共 36 位字符,字母数字混合,可能带 _ 或 -) 3. 把 consumerKey 粘贴给我,我会帮你保存到本地 ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk(权限 600,仅当前用户可读) 之后这台机器上再用本 skill,就不需要再输入了。

步骤 2:收到用户粘贴的 cpk 后

  1. 校验格式:必须匹配正则 ^cpk_[A-Za-z0-9_-]{32}$

- 不匹配时回复:"你给的 key 格式不对,应该是 cpk_ 开头 + 32 位字符(字母/数字/下划线/连字符)。请去 https://agentpit.io/settings 重新复制完整的一行。"

  1. 保存到本地(shell 示例,实际按 agent 能力执行等价操作):
   mkdir -p ~/.openclaw/secrets
   printf '%s' "$USER_CPK" > ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk
   chmod 600 ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk
   export AGENTPIT_CPK="$USER_CPK"
  1. 回复用户:"已保存到 ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk,现在开始为你分析 {股票代码}...",然后继续原任务。

步骤 3:错误处理

每次 curl 返回后先看 HTTP 状态与 error 字段:

响应含义你应该做什么
HTTP 401 MISSING_CONSUMER_KEY没带 Authorization header检查 $AGENTPIT_CPK 是否为空,为空则回到步骤 1
HTTP 401 INVALID_CONSUMER_KEYcpk 无效或已重置告知用户:"你的 consumerKey 可能已重置或失效。请到 https://agentpit.io/settings 重新获取,然后告诉我新的 cpk,我会覆盖本地文件。"
HTTP 402 INSUFFICIENT_BALANCE余额不足告知用户:"账户余额不足,请访问 https://agentpit.io/my/billing 充值后重试。本次调用未扣费。"
HTTP 5xx / timeout后端故障告知用户后端暂时不可用,请稍后重试;不要重复重试超过 2 次

对话步骤

第一步:确认股票代码

  • 中文名自动转代码:茅台→600519,苹果→AAPL,腾讯→00700,英伟达→NVDA
  • 直接使用用户提供的英文代码

第二步:确认 cpk 已就绪

  • 按上面"认证与首次使用"的步骤 0 检查,未就绪则走步骤 1-2

第三步:询问选择系统

回复用户:

我可以用以下系统分析 {股票代码}(约需3-5分钟,按调用计费,余额不足会提前告知):

1️⃣ 📈 日交易技术面分析 - 趋势信号、买卖点
2️⃣ 🤖 TradingAgents - AI多维度综合分析
3️⃣ 💼 AI对冲基金 - Damodaran DCF估值视角

请选择(输入数字,可多选,如"1 3"或"全部"):

第四步:等用户回复后调用对应系统

调用系统1(日交易技术面)

提交异步任务:

curl -s -X POST "https://api.agentpit.io/api/v1/skill-invoke/stock-analyze" \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTPIT_CPK" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"stock_code":"TICKER","async_mode":true}'

得到 task_id 后每 10 秒轮询一次(注意 taskId 走 query 参数):

curl -s "https://api.agentpit.io/api/v1/skill-invoke/stock-status?taskId=TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTPIT_CPK"

status 为 completed 时取 result.report 中的数据展示给用户。

调用系统2(TradingAgents)

curl -s --max-time 600 -X POST "https://api.agentpit.io/api/v1/skill-invoke/trading-sync" \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTPIT_CPK" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"ticker":"TICKER","depth":"full","language":"zh"}'

展示 report.decision(决策)和各 sections 的内容摘要。

调用系统3(AI对冲基金)

curl -s --max-time 300 -X POST "https://api.agentpit.io/api/v1/skill-invoke/hedgefund-quick-run" \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTPIT_CPK" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tickers":["TICKER"],"analyst":"aswath_damodaran"}'

展示 decisions 中各股票的 action(买入/持有/卖出)、confidence(置信度)和 reasoning(理由)。


结果整合

  • 选 1 个系统:提炼关键结论后回复
  • 选 2-3 个系统:综合多方分析,说明信号一致性、分歧点、总体建议
  • 每次调用末尾附一句:"本次已按用量从你的 agentpit 账户扣费,可在 https://agentpit.io/my/billing 查看明细"

重要提示

  • 告知用户"正在调用分析,请稍候 3-5 分钟"
  • 不是投资建议,仅供参考
  • 余额充值、调用历史、cpk 重置都在 https://agentpit.io 用户后台
  • 如用户想完全卸载:删除 ~/.openclaw/secrets/agentpit.cpk 并 unset AGENTPIT_CPK 即可

平台分布

OpenClaw

97.94%
按下载量换算838

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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