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investoday-sector-research-interpretation投资日行业研究解读

Agent Skill

investoday-sector-research-interpretation 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。

总安装

5,292

周安装

212

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,713
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:investoday-sector-research-interpretation(投资日行业研究解读)
来源仓库:https://github.com/kenneth-bro/investoday-sector-research-interpretation
安装命令:
openclaw skills install investoday-sector-research-interpretation
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 investoday-sector-research-interpretation

简介

面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读,聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口,自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。触发词:板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向。

SKILL.md

name
investoday-sector-research-interpretation
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板块研报解读
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1.3.0
description
面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读,聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口,自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。触发词:板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向。
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metadata
clawdbot
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🧭
category
finance
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skills
["investoday-finance-data"]

🧭 板块研报解读

面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读,聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口,自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。

触发场景

  • 用户询问某个行业、板块、概念或主题最近机构怎么看
  • 用户希望了解卖方共识、核心逻辑、主要分歧和机会风险
  • 用户想知道“最近券商重点覆盖哪些方向”“这个板块分歧大不大”
  • 关键词:板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向、板块研究

输入示例

示例 1:行业观点

半导体板块最近券商怎么看?

示例 2:共识与分歧

机器人板块最近研报里的共识和分歧是什么?

示例 3:机会风险

创新药这条赛道最近机构最看好的方向和风险点有哪些?
💡 本 Skill 偏行业、板块、概念层面的卖方观点归纳。若用户只想看单只股票的研报观点,请优先使用 个股研报解读;若用户更关心最近发生了什么催化、热点如何演绎,请优先使用 热点事件解码

前置依赖

本 Skill 依赖 investoday-finance-data(今日投资金融数据)Skill 获取实时金融数据。

基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准,业务 Skill 不重复展开底层接入细节。

工具说明

以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。

对象识别工具

工具名称工具ID方法说明
实体识别entity-recognitionPOST识别用户输入中的行业、概念、主题对象

研报核心工具

工具名称工具ID方法说明
研报舆情research/sentimentPOST获取行业、概念或主题方向的研报观点、逻辑、机会与风险

数据获取流程

用户提供行业、板块、概念或主题方向后,Agent 按以下流程获取数据:

  • Step 0:实体识别:工具ID entity-recognition (POST),参数 input=<用户原始问题>
  • Step 1:行业/概念研报舆情:工具ID research/sentiment (POST),参数 <industryCode或conceptCode参数> beginTime=<90天前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=6
对象选择规则:若识别结果为行业,优先传 industryCode;若识别结果为概念,传 conceptCode。默认使用近 90 天数据;只有用户明确要求“详细报告”时,pageSize 可放大到 10。

分析框架(4步)

Agent 获取数据后,按以下 4 步框架进行结构化分析:

Step 1:确认当前卖方总体态度

目标:先判断市场机构对该板块或主题的整体态度偏积极、偏中性还是分歧较大。

数据来源research/sentiment

分析要点:

  • 近期研报情绪方向是否集中
  • 研报覆盖是否充分
  • 若样本有限,应提示“结论代表性有限”

输出:总体态度与覆盖情况。

Step 2:提炼研报主线与共识逻辑

目标:归纳机构高频强调的主线逻辑。

数据来源research/sentiment

分析要点:

  • 当前最重要的产业逻辑、政策逻辑、景气逻辑或估值逻辑
  • 哪些逻辑是多数机构共同提及的
  • 只保留最有代表性的 2-4 条共识主线

输出:研报主线与卖方共识。

Step 3:识别分歧点与重点方向

目标:找出机构之间的主要分歧,以及反复被强调的重点方向。

数据来源research/sentiment

分析要点:

  • 分歧集中在兑现节奏、景气持续性、盈利能力还是估值容忍度
  • 哪些子方向或代表性公司被多次提及
  • 只有被多篇研报重复强化的方向,才可写成“重点关注方向”

输出:分歧点与重点方向。

Step 4:形成机会风险与后续观察框架

目标:把共识、分歧与重点方向整合为结构化观察框架。

数据来源:前 3 步分析结果汇总

分析要点:

  • 当前最值得关注的机会方向是什么
  • 当前最需要警惕的风险点是什么
  • 接下来应重点跟踪哪些验证信号

输出:机会与风险判断、后续观察重点。

策略逻辑汇总

信号组合含义判断
多篇研报逻辑同向且近 90 天持续强化板块卖方共识较强✅ 积极
共识主线明确但子方向分歧较大主线成立、细分选择有争议🟡 关注
机会与风险同时被高频提及机构表达趋于平衡📊 中性
重点方向被多篇研报重复强化方向识别度较高✅ 积极
研报样本少且观点分散共识尚不稳定⚠️ 警惕
逻辑更多来自政策催化而非业绩兑现更偏预期交易🟡 关注
景气持续性成为主要分歧后续验证难度较高⚠️ 警惕
风险点集中于估值与兑现节奏需重点跟踪业绩验证⚠️ 警惕

输出格式

# 🧭 [板块/主题名称] 研报解读报告

> 分析日期:YYYY-MM-DD | 数据来源:今日投资

## 一、研报结论

(用一段话概括当前机构态度、核心主线、主要分歧和机会风险)

## 二、研报主线

(提炼 2-4 条高频主线逻辑)

## 三、共识与分歧

(说明共识逻辑与争议点)

## 四、重点方向

(说明最被看好的子方向或反复提及的代表方向)

## 五、机会与风险

(分别写机会方向和风险方向)

## 六、后续观察

(接下来需重点跟踪的验证信号)

## 综合结论

- 3-5 条核心发现
- 明确当前卖方共识强弱与关键分歧
- 给出后续研究的关键抓手

证据约束(必须遵守)

  1. 每个板块判断至少给出 2 个证据来源;没有数据则写“该维度数据不足,暂无法判断”
  2. 不允许把个别机构的单篇观点直接写成板块共识,必须有重复验证
  3. 时间口径必须明确,如“近90天研报”
  4. 不展示内部打分、未公开排序或中间推理
  5. 不给买卖建议、目标价、仓位建议或交易时点
  6. 只给行业、板块、概念、子方向层面的判断,不做具体个股推荐
  7. 若对象识别不稳定,必须先要求用户提供更明确的行业、板块或概念名称

执行示例

用户说:“机器人板块最近机构最看好什么方向?”

  1. 通过 entity-recognition 识别行业或概念对象
  2. 调用 research/sentiment 获取近 90 天相关研报舆情
  3. 提炼研报主线、共识与分歧、重点方向和风险点
  4. 输出 Markdown 格式板块研报解读报告
  5. 在结尾写出综合结论与后续观察重点

安全与隐私

  • 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
  • 不记录、不存储用户的查询记录
  • 分析结论仅供参考,不构成投资建议

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

95.1%
按下载量换算1,629

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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