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Agent Skill · 研究检索

iwencai-data-extractor(文采数据提取器)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

iwencai-data-extractor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 19,788。

总安装 5,459周安装 223GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,748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:iwencai-data-extractor(文采数据提取器)
来源仓库:https://github.com/hj2916/iwencai-data-extractor
安装命令:
openclaw skills install iwencai-data-extractor
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 iwencai-data-extractor

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。

从同花顺问财抓取涨停股票数据,支持按日期查询与批量历史记录导出。适用于量化投资研究、市场情绪监测或选股策略回测的数据整理场景。自动存入 SQLite 数据库并提供 Excel 报告导出功能,便于后续分析。依赖 agent-browser 连接 Chrome CDP,需确保本地浏览器环境可用。

高频调用可能触发反爬机制,建议控制频率并遵守平台使用协议。

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 iwencai-data-extractor;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

    它需要操作浏览器,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

iwencai-data-extractor 怎么安装?

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

iwencai-data-extractor 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。

iwencai-data-extractor 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

iwencai-data-extractor 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。

iwencai-data-extractor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,459 次,近一周安装 223 次,下载 1,748 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。

iwencai-data-extractor 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
iwencai-data-extractor

文采数据提取器 · 本页

5,459—操作浏览器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
同花顺问财数据提取器
description
从同花顺问财(iwencai.com) AI选股页面批量抓取涨停股票数据,使用 agent-browser 通过 Chrome CDP 连接操作浏览器,将数据存入 SQLite 数据库,并可导出为 Excel 汇总报告。适用场景:用户要求爬取/抓取/提取问财涨停数据、查询特定日期涨停股票、批量获取历史涨停记录、生成涨停数据报告。关键词触发:问财、iwencai、涨停数据、爬取涨停、抓取涨停、AI选股数据。
version
1.0.0
tags

同花顺问财数据提取器

环境配置

使用前确认以下路径(可从用户记忆或直接询问):

配置项默认值
PythonC:\Users\JacobWu\AppData\Local\Programs\Python\Python312\python.exe
agent-browser`C:\Users\JacobWu\AppData\Roaming\
pm\agent-browser.cmd`
Chrome CDP端口9222
数据库路径D:\workbuddyclaw\iwencai_zt.db
数据目录D:\workbuddyclaw\iwencai_data\

启动 Chrome 调试模式(用户须手动执行一次):

chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=C:\ChromeDebug

然后在 Chrome 中手动导航到 https://www.iwencai.com/unifiedwh/stockpicker/(AI选股页面)。

核心工作流

单日 / 批量爬取

使用 scripts/crawl.py,修改顶部配置后运行:

# Windows PowerShell/cmd,用 cmd /c 规避编码问题
cmd /c python D:\workbuddyclaw\iwencai_data\crawl.py

脚本关键参数(脚本顶部修改):

  • TRADE_DAYS:要爬取的日期列表(ISO格式 YYYY-MM-DD)
  • AGENT:agent-browser 路径
  • DB_PATH:SQLite 数据库路径

导出 Excel 报告

使用 scripts/export_excel.py,生成包含5个Sheet的汇总报告:

cmd /c python D:\workbuddyclaw\iwencai_data\export_excel.py

关键技术细节(必读)

agent-browser 调用规范

# 正确:不要加 --timeout 参数(子命令不支持,会报 Unknown command)
cmd = [AGENT, "--cdp", "9222"] + list(args)

# eval 输出是双层 JSON 包裹,需双层解析
raw = ab("eval", js)
step1 = json.loads(raw)
result = json.loads(step1) if isinstance(step1, str) else step1

搜索框定位

snapshot 中搜索框类型为 textbox,带 "筛选条件" 提示文字:

for line in snap.split('\
'):
    if 'textbox' in line.lower() and 'ref=' in line:
        if '筛选条件' in line or '请输入您的' in line:
            m = re.search(r'ref=(e\d+)', line)
            if m:
                search_ref = m.group(1)
                break

分页翻页(Vue.js 兼容)

普通 click() 无效,必须用 dispatchEvent 触发 Vue 响应式事件:

// 分页 class 是 .page-item(不是 .iw-asidetable-page-item)
var items = document.querySelectorAll('.page-item');
// 找到目标页码元素后:
var evt = new MouseEvent('click', {bubbles: true, cancelable: true, view: window});
a.dispatchEvent(evt);

Windows 编码

所有 Python 脚本顶部加:

import sys, io
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')

运行脚本用 cmd /c python script.py(不用 PowerShell 直接调用)。

数据库结构

表名:zt_stocks

字段类型说明
trade_dateTEXT交易日期 YYYY-MM-DD
stock_codeTEXT股票代码(6位)
stock_nameTEXT股票名称
priceREAL收盘价
change_pctREAL涨跌幅(%)
zt_timeTEXT涨停时间
zt_statusTEXT涨停状态
volumeTEXT成交量
amountTEXT成交额
first_zt_timeTEXT首次涨停时间
lb_countINTEGER连板数
zt_typeTEXT涨停类型(首板/二连板等)
float_mvTEXT流通市值
vol_ratioTEXT量比
themesTEXT所属题材(+分隔)
zt_tagsTEXT涨停标签
total_mvTEXT总市值

参考文档

  • 爬取脚本完整实现:见 references/crawl_reference.md
  • 常见问题排查:见 references/troubleshooting.md

平台分布

OpenClaw

71.57%
按下载量换算1,251

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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