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Agent Skill · 研究检索

einstein-research-breadth-dv(爱因斯坦研究广度 dv)

einstein-research-breadth-dv 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

einstein-research-breadth-dv 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 28,942。

总安装 3,133周安装 128GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,014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
0.1.0

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:einstein-research-breadth-dv(爱因斯坦研究广度 dv)
来源仓库:https://github.com/clawdiri-ai/einstein-research-breadth-dv
安装命令:
openclaw skills install einstein-research-breadth-dv
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 einstein-research-breadth-dv

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

einstein-research-breadth-dv 使用 TraderMonty 公共数据量化市场广度健康状况。专为 OpenClaw 设计,适用于评估整体市场情绪与资金流向。通过 ClawHub 安装,无需 API 密钥即可生成 0-100 综合健康评分。

使用前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发公开数据抓取操作。建议结合其他指标交叉验证以提高判断准确性。

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 einstein-research-breadth-dv;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

einstein-research-breadth-dv 怎么安装?

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

einstein-research-breadth-dv 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。

einstein-research-breadth-dv 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。

einstein-research-breadth-dv 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。

einstein-research-breadth-dv 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,133 次,近一周安装 128 次,下载 1,014 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。

einstein-research-breadth-dv 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
einstein-research-breadth-dv

爱因斯坦研究广度 dv · 本页

3,133—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

id
einstein-research-breadth
name
einstein-research-breadth
description
Quantifies market breadth health using TraderMonty's public CSV data.
version
1.0.0
author
DaVinci
last_amended_at
null
trigger_patterns
[]
pre_conditions
git_repo_required
false
tools_available
[]
expected_output_format
natural_language

Market Breadth Analyzer

Overview

This skill quantifies the health of market breadth using public data from TraderMonty's GitHub repository. It generates a composite score from 0-100 (100 = healthy) across six key components, providing a quick, data-driven assessment of market participation.

Key Features:

  • Composite Score (0-100): Single, easy-to-understand metric for breadth health.
  • 6-Component Analysis:

1. % Stocks > 50-day MA 2. % Stocks > 200-day MA 3. 1-Month New Highs - New Lows 4. Advance-Decline Line (ADL) Momentum 5. % Bullish (AAII Sentiment) 6. S&P 500 distance from 200-day MA

  • No API Key Required: Uses a publicly available CSV, making it free and reliable.
  • Historical Context: Compares the current score to its 3-month and 6-month moving averages.

When to Use This Skill

Explicit Triggers:

  • "What's the current market breadth?"
  • "Is this rally broad-based?"
  • "Analyze market participation."
  • "Show me the advance-decline health."
  • User asks about "market breadth," "A-D line," "% stocks above moving average."

Implicit Triggers:

  • User is concerned about a narrow, top-heavy market rally (e.g., led by only a few mega-cap stocks).
  • User is assessing the risk of a market downturn, as poor breadth is often a leading indicator.

When NOT to Use:

  • For real-time, intraday breadth data (this is end-of-day).
  • For individual stock analysis.
  • For deep technical analysis of a single indicator (this skill provides a composite view).

Workflow

Step 1: Execute the Analysis Script

The entire process is handled by a single Python script.

# Run the breadth analysis
python3 skills/market-breadth/scripts/breadth_analyzer.py

The script performs the following actions:

  1. Downloads Data: Fetches the latest Market-Breadth-Data.csv from TraderMonty's public GitHub repo.
  2. Calculates Components: For each of the 6 components, it calculates a normalized score (0-100) based on its current value relative to its 1-year range.
  3. Computes Composite Score: A weighted average of the 6 component scores.

- % > 50d MA: 25% - % > 200d MA: 25% - NH-NL: 20% - ADL Momentum: 15% - AAII Bullish: 10% (inverse scoring) - SPX distance from 200d MA: 5%

  1. Generates Report: Outputs a JSON file and a human-readable Markdown summary.

Step 2: Analyze the Output

The script produces two files:

  • breadth_report_YYYY-MM-DD.json
  • breadth_report_YYYY-MM-DD.md

JSON Output:

{
  "composite_score": 78.5,
  "assessment": "Healthy",
  "trend": "Improving",
  "components": {
    "stocks_above_50d_ma": 85,
    "stocks_above_200d_ma": 90,
    "new_highs_lows": 75,
    "ad_line_momentum": 60,
    "aaii_bullish_inverse": 70,
    "spx_distance_from_200d_ma": 95
  },
  "moving_averages": {
    "3_month": 65.2,
    "6_month": 58.9
  }
}

Markdown Report:

  • Overall Score: 78.5 / 100 (Healthy)
  • Trend: Improving (Current > 3-Month MA)
  • Component Breakdown: A table showing the score for each of the 6 components.
  • Key Takeaway: A short, human-readable summary of the current breadth situation.

Step 3: Present Findings to User

Synthesize the Markdown report into a concise, clear answer.

Example Response: "Current market breadth is healthy, with a composite score of 78.5 out of 100. This is above the 3-month average of 65.2, indicating an improving trend.

  • Strengths: A high percentage of stocks are trading above their 50-day (85/100) and 200-day (90/100) moving averages.
  • Weakness: Advance-Decline Line momentum is only moderate (60/100).

Overall, this suggests the current market rally is broad-based and well-supported."

Interpretation Guide

  • > 70 (Healthy): Strong participation. Rally is likely sustainable.
  • 50-70 (Moderate): Decent participation, but some signs of narrowing.
  • 30-50 (Weak): Narrow, selective market. High risk of reversal.
  • < 30 (Very Weak): Extremely poor participation. Market is vulnerable.

A divergence (e.g., S&P 500 making new highs while the breadth score is falling) is a significant warning sign.

平台分布

OpenClaw

94.85%
按下载量换算962

安全审计

VirusTotal

通过

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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