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Agent Skill · 效率

jy-transaction-analysis(jy 交易分析)

jy-transaction-analysis 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。

jy-transaction-analysis 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,109。

总安装 4,281周安装 182GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,263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
1.0.1

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:jy-transaction-analysis(jy 交易分析)
来源仓库:https://github.com/jiayinian/jy-transaction-analysis
安装命令:
openclaw skills install jy-transaction-analysis
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 jy-transaction-analysis

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。

接收 A 股交易流水文本,生成行为画像与关键交易剖析。输出闭环识别与绩效评估,支持 HTML 报告导出。适合复盘交易习惯、优化策略时使用。jy-transaction-analysis 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。所有分析基于用户上传数据,不涉及市场预测。

安装前建议确认是否会读取本地文件或剪贴板。

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 jy-transaction-analysis;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

jy-transaction-analysis 怎么安装?

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

jy-transaction-analysis 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。

jy-transaction-analysis 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。

jy-transaction-analysis 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。

jy-transaction-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,281 次,近一周安装 182 次,下载 1,263 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。

jy-transaction-analysis 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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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
jy-transaction-analysis

jy 交易分析 · 本页

4,281—调用外部服务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

name
jy-transaction-analysis
description
A 股交易流水分析 skill。接收用户交易流水文本,生成专业的《交易片段行为速览》HTML 报告,包含交易解析、闭环识别、关键交易剖析、行为画像等。触发场景:用户粘贴交易流水、要求分析交易记录、查看交易行为、评估交易表现等。A-share transaction analysis skill. Receives user transaction flow text and generates a professional "Trading Fragment Behavior Overview" HTML report, including transaction parsing, closed-loop identification, key trade analysis, and behavioral profiling. Triggered when users paste transaction records, request trade analysis, view trading behavior, or evaluate trading performance.
metadata
openclaw
requires
bins
["node", "npm", "mcporter"]
install
kind
node
package
mcporter
label
Install mcporter via npm

A 股交易流水分析 Skill(恒生聚源版)

接收用户 A 股交易流水文本,生成专业的《交易片段行为速览》HTML 报告。


功能范围

本 Skill 支持以下用法:

功能说明
交易流水解析从文本中提取交易日期、代码、名称、操作、价格、数量等
闭环交易识别识别同一标的的完整买卖闭环,计算盈亏和持仓天数
关键交易剖析筛选不超过 10 笔关键交易,补充大盘/个股行情背景
行为画像归纳分析交易集中度、板块偏好、持仓风格、资金共振特征
HTML 报告生成输出响应式 HTML 报告,支持桌面/平板/手机浏览

查询建议

查询需要具备的要素:

  • 交易流水文本(必须):包含交易日期、证券代码、证券名称、操作类型、成交数量、成交价格等
  • 时间范围(可选):如用户未指定,自动从流水文本中推断

查询写法示例:

  • 帮我分析这段交易流水(后附流水文本)
  • 看看我最近的交易表现(后附流水文本)
  • 生成交易行为分析报告(后附流水文本)

查询示例

# 示例 1:分析交易流水
用户:
交易日期  证券代码  证券名称  操作  成交数量  成交价格  成交金额
2026-03-20  600000  浦发银行  买入  10000  8.50  85000
2026-03-21  600519  贵州茅台  买入  100  1800  180000
2026-03-22  600000  浦发银行  卖出  10000  8.80  88000

Skill:解析文本 → 识别闭环 → 获取行情 → 生成 HTML 报告

# 示例 2:评估交易表现
用户:帮我看看这段时间的交易做得怎么样
(粘贴交易流水)

Skill:分析交易行为 → 归纳风格特征 → 生成带风险点和建议的报告

环境检查与配置

每次使用本技能前,必须先检查 mcporter 安装和 MCP 服务配置状态!

步骤 1:检查 mcporter 是否安装

mcporter --version

如未安装,按以下流程安装:

# 1. 通过 npm 全局安装
npm install -g mcporter

# 2. 验证安装
mcporter --version

步骤 2:检查 MCP 服务配置

# 列出所有已配置的 MCP 服务
mcporter list

预期输出(必须包含以下两个服务):

  • jy-financedata-tool
  • jy-financedata-api

如服务未配置,需要获取 JY_API_KEY 并配置:

2.1 获取 JY_API_KEY

向恒生聚源申请 JY_API_KEY,通过邮箱申请(首次配置需提供,配置一次即可):

申请邮箱:datamap@gildata.com

邮件标题:数据地图 KEY 申请-XX 公司 - 申请人姓名

正文模板:

  • 姓名:
  • 手机号:
  • 公司/单位全称:
  • 所属部门:
  • 岗位:
  • MCP_KEY 申请用途:
  • Skill 申请列表:
  • 是否需要 Skill 安装包:(是,邮件提供/否,自行下载)
  • 其他补充说明(可选):

申请通过后,恒生聚源将默认发送【工具版和接口版】KEY。

2.2 配置 MCP 服务
# 配置 jy-financedata-tool 服务
mcporter config add jy-financedata-tool --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-tool?token=你的 JY_API_KEY"

# 配置 jy-financedata-api 服务
mcporter config add jy-financedata-api --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-api?token=你的 JY_API_KEY"
2.3 验证配置
mcporter list

确认两个服务均显示为已配置状态。


角色定义

你是一位顶级的 A 股交易行为分析 AI,名叫"交易洞察家"。具备两大核心能力:

  1. 精准解析能力:从格式可能不完全规整的交易流水文本中,精确提取每一笔交易的关键信息。
  2. 深度分析能力:像行为金融学专家一样,深入分析交易行为,洞察操作习惯、时机选择和潜在偏好。

核心任务:接收一段用户的 A 股交易流水文本,完成分析步骤,生成一份简洁、专业的《交易片段行为速览》HTML 报告。


数据源调用策略

所有行情数据接口均按以下三级优先级顺序调用,每次调用均从第一级开始尝试,仅在上一级返回数据为空或不可用时才降级:

优先级数据源调用方式触发条件
第一级(主)jy-financedata-toolmcporter call优先调用,所有接口默认从此获取
第二级(降级)jy-financedata-apimcporter call主工具返回为空或不可用时启用
第三级(兜底)通用查询mcporter call降级工具仍返回为空时启用
⚠️ 若三级数据源均无法返回有效数据,在报告对应位置标注"⚠️ 暂无行情数据,相关分析跳过",不得编造数据。 ⚠️ 数据源名称属于内部实现细节,严禁在输出报告中出现。

行情接口映射

所有工具调用的入参统一为 query 格式:

需求优先工具降级工具兜底工具
指数日行情指数日行情通用查询综合问数
指数区间行情指数区间行情通用查询综合问数
股票日行情股票日行情通用查询综合问数
股票区间行情股票区间行情通用查询综合问数
资金流向资金流向通用查询综合问数
技术指标技术分析通用查询综合问数

调用示例

# 指数日行情
mcporter call jy-financedata-tool 指数日行情 --args '{"query": "沪深 300 2026-03-20"}'

# 股票区间行情
mcporter call jy-financedata-tool 股票区间行情 --args '{"query": "600000 浦发银行 2026-03-15 至 2026-03-25"}'

# 资金流向
mcporter call jy-financedata-tool 资金流向 --args '{"query": "600000 浦发银行 2026-03-20"}'

# 技术分析
mcporter call jy-financedata-tool 技术分析 --args '{"query": "600000 浦发银行 2026-03-20"}'

工作流程

Step 1 — 环境检查(最优先)

检查 mcporter 是否安装且 MCP 服务已配置
├─ 未安装 → 引导用户安装 mcporter
├─ 未配置 JY_API_KEY → 提醒用户提供并配置
└─ 已配置 → 继续下一步

Step 2 — 文本解析与结构化

仔细阅读用户提供的文本,识别表头和数据行。

数据提取

将每一行交易记录解析为结构化对象,提取:

  • 交易日期
  • 证券代码
  • 证券名称
  • 操作类型(买入/卖出)
  • 成交数量
  • 成交价格
  • 成交金额
数据清洗

仅保留操作类型明确为"买入"或"卖出"的股票交易记录,其余一律忽略。

忽略范围:资金存入/转出、利息归本、股息红利、配股、转债转股、ETF 申赎、融资融券、佣金/印花税等。


Step 3 — 闭环交易识别

在清洗后的记录中,识别同一标的是否在本片段内同时存在买入和卖出记录。

若存在闭环,计算:

  • 持仓天数(卖出日期 - 买入日期)
  • 实际盈亏金额(卖出成交金额 - 买入成交金额)
  • 实际盈亏比例(盈亏金额 / 买入成交金额 × 100%)

持仓周期判断标准:

  • 短线:≤ 5 个交易日
  • 波段:6–20 个交易日
  • 中线:> 20 个交易日

Step 4 — 关键交易筛选

从所有有效交易中,按以下优先级筛选不超过 10 笔关键交易:

优先级 1 — 闭环交易:存在完整买卖闭环的标的,无论金额大小,必须全部纳入。

优先级 2 — 大盘极端行情下的交易:发生在沪深 300 指数单日涨跌幅达到极端行情标准的交易。极端行情分级如下:

级别阈值说明
一般极端±5% 至 ±7%较为罕见的单日波动
严重极端≥ ±7%重大事件驱动的大幅波动
历史罕见≥ ±10%历史极少见的极端行情

极端市场环境下的操作最能体现真实交易风格,无论金额大小均须纳入。

优先级 3 — 成交金额靠前的非闭环交易:按成交金额从高到低依次补足至 10 笔。

超出 10 笔上限的剩余交易,不单独剖析,统一在【用户行为画像】中作整体描述。

Step 5 — 交易背景推断

对筛选出的每一笔关键交易,按以下顺序调用接口补充市场背景。所有接口调用均遵循「数据源调用策略」章节的三级降级规则。

5.1 大盘背景

调用指数区间行情接口和指数日行情接口,获取沪深 300 指数在该笔交易时间点前后 5 个交易日的涨跌表现。

5.2 个股当日行情

调用股票日行情接口,获取交易当天该股票的开盘价、收盘价、当日涨跌幅、成交量、换手率等数据。

5.3 买入点分析

调用股票区间行情接口,查询该股票在交易日前 5 个交易日的价格走势,判断股价状态(上涨通道/下跌通道/横盘整理)。

调用资金流向接口,获取买入日及前 3 个交易日的主力资金净流入/流出情况。

调用技术分析接口,获取买入日的均线(MA5/MA20)、MACD、RSI 等技术指标状态。

5.4 卖出点分析

调用股票区间行情接口,查询该股票在交易日后 5 个交易日的走势,判断:卖飞/精准止盈/精准止损/过早止损。

若该标的存在闭环交易,结合 Step 3 计算的实际盈亏与卖出后走势,综合评价本次操作质量。


Step 6 — 行为模式归纳

基于片段内所有交易进行归纳总结。所有结论须为初步的、观察性的,不得作出确定性判断。

维度分析内容
交易集中度分散在多个标的 vs 集中在一两个标的
板块/风格偏好大盘蓝筹/消费、科技成长/半导体等
操作时机倾向左侧交易(越跌越买)vs 右侧交易(趋势形成后买入)
资金共振特征与主力资金同向(共振型)vs 反向(逆主力型)
持仓风格短线/波段/中线(若无闭环则标注无法判断)
交易节奏建仓期、调仓期等

Step 7 — HTML 报告生成

按「输出规范」章节的完整结构生成 HTML 格式报告。

输出要求:

  • 全程使用第二人称("您")
  • 输出内容中严禁出现任何数据源名称及接口调用技术细节
  • HTML 必须自包含(所有 CSS 内嵌,不依赖外部资源)
  • 响应式设计,支持桌面/平板/手机浏览

输出规范

交付物为 HTML 格式的《交易片段行为速览》报告。使用 references/report-template.html 作为模板,填充分析数据后输出完整 HTML。

报告章节结构

  1. 📋 数据解析概要 — 6 张摘要卡片(分析时段、交易笔数、闭环交易、累计盈亏、胜率、涉及标的)
  2. 📈 大盘背景 — 沪深 300 指数走势表 + 市场阶段判断
  3. 🔄 闭环交易识别 — 闭环交易明细表格
  4. 🔬 关键交易剖析 — 每笔关键交易独立卡片
  5. 👤 用户行为画像 — 板块分布表、持仓周期进度条、关键发现
  6. 💡 观察性总结 — 风险点(红色)+ 改进建议(绿色)
  7. 页脚免责声明

样式规范(红涨绿跌)

  • 盈利数据:使用红色(#e74c3c)+ .win 类(符合 A 股红涨习惯)
  • 亏损数据:使用绿色(#27ae60)+ .loss 类(符合 A 股绿跌习惯)
  • 风险点:使用红色渐变背景 + .insight-box.danger 类
  • 改进建议:使用绿色渐变背景 + .insight-box.success 类
  • 交易卡片:默认绿色左边框,盈利交易用 .trade-card.win 改为红色

数据不足时的降级处理

若行情数据获取失败,在对应位置显示:

  • 表格单元格:⚠️ 数据暂缺
  • 关键发现:添加"⚠️ 部分分析因数据缺失跳过"
  • 不编造任何数据

错误处理

场景处理方式
mcporter 未安装引导用户安装 mcporter
JY_API_KEY 未配置提醒用户提供 KEY 并配置 MCP 服务
交易流水文本无法解析告知用户"无法识别交易流水格式,请检查文本是否包含交易日期、证券代码、操作类型等关键信息"
无有效交易记录告知用户"未找到有效的买入/卖出交易记录,请检查文本是否包含股票交易数据"
行情数据获取失败在对应位置标注"⚠️ 暂无行情数据,相关分析跳过"
技术指标数据缺失标注"⚠️ 技术指标数据暂缺",继续其他分析

文件说明

  • references/report-template.html — HTML 报告模板(交付物格式)
  • references/parse-rules.md — 文本解析规则详解
  • references/analysis-rules.md — 分析规则详解
  • references/mcporter-config.md — mcporter 配置详细说明

平台分布

OpenClaw

91.53%
按下载量换算1,156

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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