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Agent Skill · 效率

groundapi-stock-screener(groundapi 股票筛选器)

groundapi-stock-screener 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

groundapi-stock-screener 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,895。

总安装 5,598周安装 238GitHub Stars 1下载 1,961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
1.1.0

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:groundapi-stock-screener(groundapi 股票筛选器)
来源仓库:https://github.com/qingkongzhiqian/groundapi-stock-screener
安装命令:
openclaw skills install groundapi-stock-screener
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 groundapi-stock-screener

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

按财务指标和行业维度筛选A股股票,辅助投资研究。支持市盈率、市净率、市值等多条件组合查询与深度分析。通过OpenClaw安装,调用预设过滤器并结合宏观背景优化结果。使用前请确认筛选参数合理性及数据准确性。groundapi-stock-screener 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

股票筛选结果仅供参考,实际交易需独立判断风险。

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 groundapi-stock-screener;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

    它需要调用外部服务,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

groundapi-stock-screener 怎么安装?

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

groundapi-stock-screener 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。

groundapi-stock-screener 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

groundapi-stock-screener 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。

groundapi-stock-screener 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,598 次,近一周安装 238 次,下载 1,961 次,GitHub 1 星。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。

groundapi-stock-screener 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
groundapi-stock-screener

groundapi 股票筛选器 · 本页

5,5981调用外部服务MIT-0通过

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
groundapi-stock-screener
description
Screen A-share stocks by PE, PB, market cap, dividend yield, industry, concept — with preset filters, macro context (gold/forex), and deep-dive into results — powered by GroundAPI MCP tools.
metadata
openclaw
requires
env
["GROUNDAPI_KEY"]
emoji
🔍
homepage
https://groundapi.net
primaryEnv
GROUNDAPI_KEY

A 股选股助手

当用户要求选股、筛选、或类似以下表达时自动触发:

  • "帮我找几只低估值的股票"、"高分红的有哪些"
  • "PE 低于 10 的银行股"
  • "市值 100 亿以下的科技股"
  • "AI 概念里哪些股票不错"

前置条件

{
  "mcpServers": {
    "groundapi": {
      "url": "https://mcp.groundapi.net/mcp",
      "headers": {
        "X-API-Key": "sk_gapi_xxxxx"
      }
    }
  }
}

执行流程

Step 1 — 理解用户需求,映射为筛选参数

用户说映射为
"低估值"pe_max=15
"高分红"min_dividend_yield=3, sort_by="dividend_yield"
"银行股"industry="银行"
"AI概念"concept="AI"
"小盘股"max_market_cap=10000000000
"大盘蓝筹"min_market_cap=50000000000, pe_max=20

也可以用预置组合快速筛选:

  • filter_preset="low_pe_high_div" → PE<15 且 股息率>3%
  • filter_preset="small_cap_growth" → 市值<100亿
  • filter_preset="large_cap_stable" → 市值>500亿 且 PE<20

Step 2 — 执行筛选

finance_screen(industry="银行", pe_max=10, sort_by="pe", order="asc", limit=20)

Step 3 — 宏观环境参考

并行获取宏观数据,为选股提供大环境背景:

  • life_calendar() → 确认是否交易日
  • finance_gold_price() → 金价走势(避险情绪参考)
  • finance_exchange_rate(from_currency="USD", to_currency="CNY") → 汇率(外贸/外资敏感行业参考)

Step 4 — 对优选结果深度挖掘

从筛选结果中取 Top 3-5 只,调用 summary 获取多维度数据: finance_stock(symbol="601398,601939,600036", aspects="overview")

或逐个深度分析: finance_stock(symbol="601398", aspects="summary")

Step 5 — 输出选股报告

## 选股结果 — {筛选条件描述}

### 宏观环境
- 日期:{YYYY-MM-DD}({交易日/非交易日})
- 黄金:¥XXX/克 | 美元兑人民币:X.XXXX

### 筛选条件
- 行业:银行
- PE 上限:10
- 排序:PE 从低到高

### 结果(共XX只)
| 排名 | 代码 | 名称 | PE | PB | 股息率 | 市值(亿) | 今日涨跌 |
|------|------|------|-----|-----|--------|---------|---------|
| 1 | 601398 | 工商银行 | 5.2 | 0.5 | 6.1% | 18000 | +0.3% |
| 2 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### Top 3 快速概览

**1. 工商银行(601398)**
- 主力资金:近5日净流入XX亿
- 技术面:均线多头排列,MACD金叉
- 股东:户数连续3期减少(筹码集中)

**2. ...**

以上数据基于公开信息,不构成投资建议。

注意事项

  • finance_screen 依赖数据库快照数据,非实时交易数据
  • 筛选条件可自由组合,所有参数均可选
  • PE 为负的股票默认被过滤(亏损企业)
  • 输出语言跟随用户

平台分布

OpenClaw

80.38%
按下载量换算1,576

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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