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Agent Skill · 研究检索

tvscreener(tvscreener 搜索)

tvscreener 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。

tvscreener 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 38,307。

总安装 1,576周安装 65GitHub Stars 267下载 515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
unknown

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:tvscreener(tvscreener 搜索)
来源仓库:https://github.com/ninehills/skills
仓库路径:skills/tvscreener
安装命令:
npx skills add https://github.com/ninehills/skills --skill tvscreener
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/ninehills/skills --skill tvscreener

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。

tvscreener 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在关键词搜索或任务场景下快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装并使用。安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。tvscreener 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/tvscreener

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/ninehills/skills --skill tvscreener;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

    它需要执行命令,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

tvscreener 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/ninehills/skills --skill tvscreener。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tvscreener 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

tvscreener 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/ninehills/skills --skill tvscreener 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

tvscreener 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

tvscreener 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,576 次,近一周安装 65 次,下载 515 次,GitHub 267 星。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。

tvscreener 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
tvscreener

tvscreener 搜索 · 本页

1,576267执行命令未明确有提醒

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

tvscreener

Use this skill for market queries with simple scripts first, then native Python when needed.

Install

python3 -m pip install -U tvscreener

Python must be >=3.10.

Quick commands (run from skill root)

Use Python 3.10+ in your preferred environment (venv/pyenv/system Python).
# Preset single-symbol output (recommended)
python3 scripts/query_symbol.py --symbol HKEX:700 --market HONGKONG

# Custom query (fields + filters)
bash scripts/run_query.sh \
  --market CHINA \
  --symbol SHSE:600519 \
  --fields 'NAME,PRICE,CHANGE_PERCENT,VOLUME,RELATIVE_STRENGTH_INDEX_14,MACD_LEVEL_12_26,MACD_SIGNAL_12_26,MACD_HIST,SIMPLE_MOVING_AVERAGE_20,SIMPLE_MOVING_AVERAGE_50,SIMPLE_MOVING_AVERAGE_200,EXPONENTIAL_MOVING_AVERAGE_20,EXPONENTIAL_MOVING_AVERAGE_50,EXPONENTIAL_MOVING_AVERAGE_200,BOLLINGER_UPPER_BAND_20,BOLLINGER_LOWER_BAND_20,STOCHASTIC_PERCENTK_14_3_3,STOCHASTIC_PERCENTD_14_3_3,AVERAGE_TRUE_RANGE_14,MOVING_AVERAGES_RATING' \
  --filter 'NAME=600519'

# Field discovery
python3 scripts/discover_fields.py --keyword macd --limit 20

Shell quoting notes

  • Wrap --fields and --filter in single quotes.
  • If you use interval syntax like FIELD|60, quoting is mandatory to avoid shell pipe parsing.

Query rules

  • Core technical set (recommended): PRICE, CHANGE_PERCENT, VOLUME, RELATIVE_STRENGTH_INDEX_14, MACD_LEVEL_12_26, MACD_SIGNAL_12_26, MACD_HIST, SIMPLE_MOVING_AVERAGE_20/50/200, EXPONENTIAL_MOVING_AVERAGE_20/50/200, BOLLINGER_UPPER_BAND_20, BOLLINGER_LOWER_BAND_20, STOCHASTIC_PERCENTK_14_3_3, STOCHASTIC_PERCENTD_14_3_3, AVERAGE_TRUE_RANGE_14, MOVING_AVERAGES_RATING
  • Interval fields syntax: FIELD|60 / FIELD|240 (example: RELATIVE_STRENGTH_INDEX_14|60)

- Current caveat: interval fields may fail in scripts/custom_query.py with FieldWithInterval attribute errors in some tvscreener versions. - Workaround: run without interval fields, or use scripts/query_symbol.py for stable single-symbol technical snapshots.

  • Filters: =, !=, >, <, >=, <=

Troubleshooting

  • ImportError: cannot import name 'Market' from 'tvscreener'

- Usually caused by mismatched Python/site-packages or multiple Python environments. - Fix: ensure commands and installation use the same Python (3.10+), then reinstall: - python3 -m pip install -U tvscreener

  • zsh: command not found: 60,...

- Cause: unquoted FIELD|60 interpreted as shell pipes. - Fix: single-quote the full --fields string.

References

  • Workflow + patterns: references/README_USAGE.md
  • API details:

- references/api/screeners.md - references/api/fields.md - references/api/filters.md - references/api/enums.md

If scripts are insufficient, read references and write direct Python using tvscreener native API.

Regression test

bash scripts/test_markets.sh

Covers Tencent (HK), Moutai (A), A-share ETF (510300), and BIDU (US).

平台分布

Codex

34.07%
按下载量换算175

Claude

32.62%
按下载量换算168

Cursor

21.86%
按下载量换算113

Gemini CLI

9.41%
按下载量换算48

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/ninehills/skills --skill tvscreener 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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