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研究检索需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

live-feed直播

Agent Skill

live-feed 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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

3,994

周安装

160

GitHub Stars

8

下载量

1,293
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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:live-feed(直播)
来源仓库:https://github.com/marketcalls/openalgo-indicator-skills
仓库路径:skills/live-feed
安装命令:
npx skills add https://github.com/marketcalls/openalgo-indicator-skills --skill live-feed
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/marketcalls/openalgo-indicator-skills --skill live-feed

简介

live-feed 用于查找、检索和筛选相关信息。

  • 适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。
  • 通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装使用。
  • 安装前应确认权限范围、维护状态及是否涉及联网或文件操作。
  • live-feed 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Create a real-time indicator feed using OpenAlgo WebSocket streaming.

Arguments

Parse $ARGUMENTS as: symbol exchange mode

  • $0 = symbol (e.g., SBIN, RELIANCE, NIFTY). Default: SBIN
  • $1 = exchange (e.g., NSE, NSE_INDEX). Default: NSE
  • $2 = mode (e.g., ltp, quote, depth, multi). Default: quote

If no arguments, ask user for symbol and what data they want.

Instructions

  1. Read the indicator-expert rules, especially:

- rules/websocket-feeds.md — WebSocket connection and subscription - rules/data-fetching.md — Historical data for buffer initialization

  1. Create charts/live/ directory (on-demand)
  2. Create {symbol}_live_feed.py
  3. Use the template from rules/assets/live_feed/template.py

Feed Types

ltp — Last Traded Price + Indicators

  • Subscribe to LTP feed
  • Maintain rolling buffer (last 200 ticks)
  • Compute EMA, RSI on buffer
  • Print real-time indicator values

quote — Full Quote + Indicators

  • Subscribe to Quote feed
  • Display OHLC + LTP + Volume
  • Compute indicators on close buffer
  • Color-coded output (bullish/bearish)

depth — Market Depth Analysis

  • Subscribe to Depth feed
  • Display L5 bid/ask book
  • Compute bid-ask spread, order imbalance
  • Show total buy vs sell quantity

multi — Multi-Symbol Feed

  • Subscribe to multiple symbols
  • Display watchlist table with LTP and key indicator
  • Auto-refresh display

Script Structure

"""
Real-Time Indicator Feed for {SYMBOL}
Mode: {mode}
"""
import os
import time
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from openalgo import api, ta

load_dotenv(find_dotenv(), override=False)

SYMBOL = "{symbol}"
EXCHANGE = "{exchange}"

client = api(
    api_key=os.getenv("OPENALGO_API_KEY"),
    host=os.getenv("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000"),
    verbose=1,
)

# Pre-fetch historical data for buffer initialization
df = client.history(
    symbol=SYMBOL, exchange=EXCHANGE, interval="1m",
    start_date=(datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"),
    end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
)
close_buffer = list(df["close"].values[-200:])

instruments = [{"exchange": EXCHANGE, "symbol": SYMBOL}]

def on_data(data):
    ltp = data["data"].get("ltp")
    if ltp is None:
        return

    close_buffer.append(float(ltp))
    if len(close_buffer) > 200:
        close_buffer.pop(0)

    if len(close_buffer) >= 20:
        arr = np.array(close_buffer, dtype=np.float64)
        ema_val = ta.ema(arr, 20)[-1]
        rsi_val = ta.rsi(arr, 14)[-1] if len(arr) >= 15 else float("nan")

        timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
        print(f"[{timestamp}] {SYMBOL} LTP:{ltp:>10.2f} | "
              f"EMA(20):{ema_val:>10.2f} | RSI(14):{rsi_val:>6.2f}")

# Connect and subscribe
client.connect()
client.subscribe_ltp(instruments, on_data_received=on_data)

print(f"Streaming {SYMBOL} on {EXCHANGE} — Press Ctrl+C to stop")
try:
    while True:
        time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
    print("Stopping feed...")

client.unsubscribe_ltp(instruments)
client.disconnect()

Cleanup

The script must:

  • Handle Ctrl+C gracefully
  • Unsubscribe from all feeds
  • Disconnect WebSocket
  • Print summary of session duration and bars processed

Verbose Levels

Inform user about verbose options:

  • verbose=0: Silent mode (errors only)
  • verbose=1: Connection and subscription logs
  • verbose=2: All data updates (debug mode)

Example Usage

/live-feed SBIN NSE ltp /live-feed NIFTY NSE_INDEX quote /live-feed SBIN NSE depth /live-feed multi NSE

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

36.93%
按下载量换算478

Claude

28.41%
按下载量换算367

Cursor

19.92%
按下载量换算258

Gemini CLI

8.31%
按下载量换算107

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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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