A股主题跟踪（韭菜公社数据源）
从韭菜公社（jiuyangongshe.com）实时抓取 A 股市场数据，通过 Gemini AI 结构化提取股票、主题、投资逻辑，帮助用户快速掌握市场动态。
首次安装
cd {skillDir} && uv sync && uv run playwright install chromium环境要求
API Key 存储在 {skillDir}/.env。所有抓取命令统一使用以下前缀：
cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY数据获取策略（先查库，再抓取）
核心原则：不要每次都去网站抓取。优先查数据库。
- 默认行为 — 先查数据库（
data/themes.db），直接使用scripts/query_*.py查询 - 触发抓取的条件（满足任一即可）：
- 用户明确说"最新"、"帮我抓"、"更新一下"、"去网站看看" - 数据库中没有当天的数据（查询结果为空）
- 判断数据库是否有当天数据：
cd {skillDir} && uv run python -c " import sqlite3; conn = sqlite3.connect('data/themes.db') cur = conn.cursor() cur.execute(\"SELECT COUNT(*), GROUP_CONCAT(DISTINCT source) FROM articles WHERE publish_date = date('now', 'localtime')\") count, sources = cur.fetchone() print(f'今日数据: {count} 条, 来源: {sources or \"无\"}') " - 如果需要抓取，再执行对应场景的 fetch 命令
意图识别与任务路由
根据用户的自然语言提问，判断属于以下哪种场景，然后执行对应的操作流程。 注意：每个场景的"抓取"步骤仅在需要时执行（见上方数据获取策略）。
场景 1：市场热点 / 产业链关注度
触发词：市场热点、热门板块、产业链、关注度最高、当前什么主题火
操作流程：
- 抓取最新产业链数据：
cd {skillDir} && source.env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli fetch --source industry_chain - 查询产业链排名 + 关联股票：
cd {skillDir} && uv run python scripts/query_industry_chain.py - 汇报格式：按排名列出产业链名称、热度标记、核心逻辑、关联股票
场景 2：异动板块
触发词：有什么异动、异动板块、涨停分析、今天异动、板块异动
操作流程：
- 抓取最新异动数据：
cd {skillDir} && source.env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli fetch --source action - 查询异动板块（按日期分组）：
cd {skillDir} && uv run python scripts/query_action.py - 汇报格式：按日期分组，列出每天的异动板块标题、涉及个股、解析文字
场景 3：最新段子 / 市场资讯
触发词：最新段子、最新市场、有什么新的、看看韭菜公社、市场怎么样、最近有什么
操作流程：
- 拉取 5 页最新内容：
cd {skillDir} && source.env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli fetch --source study_hot注意：此命令需启动 Playwright 浏览器逐篇渲染，耗时约 5-15 分钟。请提前告知用户需要等待。 - 查询近2天段子 + 主题热度统计：
cd {skillDir} && uv run python scripts/query_latest.py - 汇报格式：
- 先列出近2天的文章标题、投资逻辑、关联股票 - 最后附上 Top 10 主题热度统计 - 用自然语言总结市场情绪和热点方向
场景 4：查询特定股票 / 主题
触发词：XX 股票怎么样、关于 XX 的文章、XX 主题有哪些股票
操作流程（无需抓取，直接查数据库）：
cd {skillDir} && uv run python scripts/query_stock.py <股票名称或代码>示例：
uv run python scripts/query_stock.py 贵州茅台
uv run python scripts/query_stock.py 600519场景 5：查看数据库统计
触发词：数据库状态、有多少数据、统计信息
cd {skillDir} && source .env && export GEMINI_API_KEY && uv run python -m a_stock_watcher.cli stats脚本清单
| 脚本 | 用途 | 需要抓取？ |
|---|---|---|
scripts/query_industry_chain.py | 产业链排名 + 关联股票 | 先 fetch industry_chain |
scripts/query_action.py | 异动板块（按日期分组） | 先 fetch action |
scripts/query_latest.py | 近2天段子 + 主题热度 | 先 fetch study_hot |
scripts/query_stock.py <关键词> | 按股票名/代码查文章 | 否（直接查库） |
数据库结构
位置：{skillDir}/data/themes.db（SQLite）
| 表名 | 关键字段 | 用途 |
|---|---|---|
articles | id, source, title, content, publish_date, logic_summary, relevance | 文章主表 |
stocks | id, code, name | 股票实体（去重） |
themes | id, name, category | 主题实体（去重） |
article_stocks | article_id, stock_id, context, logic | 文章↔股票关联 |
article_themes | article_id, theme_id | 文章↔主题关联 |
source字段值：study_hot/industry_chain/actionrelevance字段：0-10，AI 评估的 A 股相关性（<5 已被过滤不入库）
汇报原则
- 先数据后观点：先呈现客观数据（标题、股票、逻辑），再给出总结
- 按热度排序：优先展示出现频率高的主题和股票
- 时间敏感：段子和异动强调时效性，产业链关注长期趋势
- 中文汇报：所有输出使用中文
- 精简有力：避免大段引用原文，提炼核心信息
注意事项
- 每次抓取 study_hot 约需 5~15 分钟（Playwright 浏览器渲染 + AI 解析），请提前告知用户等待
- 如果登录态过期（抓取失败），运行：
cd {skillDir} && uv run python -m a_stock_watcher.auth - 数据库查询脚本是即时的，不需要 GEMINI_API_KEY
- 抓取命令必须 source.env 加载环境变量