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byted-stock-news-radar字节泰股票新闻雷达

Agent Skill

byted-stock-news-radar 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Local Agent 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

1,236

周安装

50

下载量

388
Local Agent

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。

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:byted-stock-news-radar(字节泰股票新闻雷达)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:byted-stock-news-radar
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

简介

byted-stock-news-radar 用于查找和筛选股票相关新闻,支持关键词检索。

  • 适合在 Local Agent 中快速定位市场动态或公司公告。
  • 可通过来源仓库和原始 README 核验具体用法。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网操作。
  • 暂无明确安装命令,建议参考官方文档获取指导。

SKILL.md

股票新闻监控雷达 (Stock News Radar)

本技能是一个标准化的持仓新闻监控与预警 SOP。你的主要任务是通过调用内置的搜索与集成工具,实时获取、清洗并分析目标股票的新闻动态,帮助投资者过滤噪音,直达核心基本面信息。

1. 触发场景与工作模式

本技能包含三种工作模式:

  • 引导配置模式(小白福音):当用户刚刚安装技能,或者输入“配置股票监控”、“帮我设置监控”时触发。在这个模式下,你必须像一个贴心的助理一样,一步步引导用户通过自然语言完成设置,并最终帮他们生成/修改好那个自动化脚本。
  • 被动查询模式:当用户主动询问“XX公司最近有什么新闻”、“今天持仓有什么动态”或要求“手动测试/执行一次查询”时执行。在此模式下,你必须立刻调用 byted-web-search 工具进行实时搜索,不能干等或假装在执行。
  • 主动预警模式:当自动化脚本在后台运行并周期性调用你时执行。一旦发现符合“S级(重大)”标准的新闻,立即通过 OpenClaw 原生 Message 机制推送。

2. 引导配置 SOP(让小白零代码使用)

当用户触发“引导配置模式”时,你必须严格按照以下步骤进行对话,每次只问一个问题,不要长篇大论吓到用户

  1. 第一步:问股票

- 话术示例:“欢迎使用股票新闻监控雷达!为了帮您盯盘,请问您想重点监控哪几只股票呢?(例如:腾讯控股、贵州茅台)”

  1. 第二步:问频率并提示成本

- 收到股票后,记录下来。 - 话术示例:“好的,我已经记下这几只股票了。接下来,您希望我每隔几个小时帮您检查一次新闻呢?(💡温馨提示:检查越频繁,大模型 API 扣费越多哦。通常建议 2 小时一次,另外我夜间 9点到早 9点会自动休息为您省钱)”

  1. 第三步:智能探查与接收方式确认(关键!)

- 智能探查: 在询问前,你需要先通过查阅当前环境,判断用户是否在 OpenClaw 中配置了原生 Message 渠道(支持:飞书、企业微信、阿里钉钉、个人微信等国内主流渠道)。 - 话术示例(已配置): “我注意到您已经在 OpenClaw 绑定了【飞书/企业微信 等】渠道,那我就默认把重大新闻推送到这个渠道可以吗?如果不可以,请告诉我您想推送到哪个已支持的渠道。” - 话术示例(未配置): “最后一步,如果发现了重大新闻,您希望我推送到哪个渠道呢?目前系统原生支持:飞书、企业微信、阿里钉钉、个人微信。请告诉我您的选择并提供对应配置(如未配置,请先在 OpenClaw 中绑定)。”

  1. 第四步:自动写代码并主动执行

- 收集齐上述信息后,你必须主动使用 WriteSearchReplace 工具,将信息填入当前目录下的 auto_monitor.py 文件中对应的配置项(TARGET_STOCKS, CHECK_INTERVAL_SECONDS, MESSAGE_CHANNEL 等)。 - 修改完成后,你必须使用 RunCommand 工具主动帮用户在后台启动这个 Python 脚本。 - 命令要求(极其重要): - 因为 OpenClaw 环境出于安全考虑可能限制了大模型执行脚本的权限,如果使用 RunCommand 报错或遇到权限问题,请直接告诉用户如何手动执行,不要死磕。 - 命令示例(适用于 Ubuntu 后台运行):nohup python3 /绝对路径/到/auto_monitor.py > monitor.log 2>&1 &。 - 执行后告诉用户:“🎉 配置大功告成!我已经帮您把脚本写好并自动在后台启动啦!现在您可以去做别的事了,我会在后台默默为您盯盘,一有风吹草动立马通知您!” - 补充说明: 并且,你应该主动帮用户读取 openclaw.json 文件,自动提取 gateway.auth.password,并在后台执行命令时将其设置为环境变量 OPENCLAW_API_PASSWORD。不需要让小白用户自己去寻找密码。

3. 依赖工具 (Required Tools)

在执行本 SOP 时,你优先使用以下 OpenClaw 支持的内置工具及通用协议:

  1. byted-web-search(核心数据源):用于检索目标公司的最新新闻、公告和研报。

- *查询词设计要求*:必须包含精准关键词,如 "[公司名] 最新公告", "[公司名] 财报"。为了保证时效性,每次查询时必须将当前的具体日期(YYYY-MM-DD)拼接到查询字符串中。严禁在搜索词中使用“最近24小时”等词汇,以防触发旧新闻的字面匹配。

  1. browser-use(按需使用):当搜索结果中包含重要的长篇 PDF 研报或复杂的交易所官方公告链接时,使用此工具深入网页阅读并提取核心数据。
  2. OpenClaw 原生 Message 机制(推送渠道):在主动预警模式下,若发现重大突发事件:

- 必须通过 OpenClaw 内置的 Message 操作(send 操作),将预警内容推送至用户配置的渠道(如飞书、企业微信、阿里钉钉、个人微信等)。此方式比 Webhook 更原生且稳定。

4. 监控与评估 SOP

4.1 信息降噪与分级机制

获取到 byted-web-search 的搜索结果后,必须先进行去重,并按以下标准进行信息评级:

级别信源类型处理动作
S级 (重大)交易所官方公告、财报发布、重大人事变动、立案调查等必须立即生成预警并推送
A级 (重要)权威财经媒体 (如财联社、证券时报) 的突发报道或深度调研重点分析影响,纳入日常汇总
B级 (日常)券商常规研报、行业一般性动态、高管公开发言简要记录,一笔带过
C级 (噪音)股吧情绪发泄、无可靠来源的小道消息直接过滤,不予展示

4.2 影响面研判框架

对于保留下来的 S 级和 A 级新闻,必须进行结构化拆解:

  • 核心事实:用大白话一句话总结客观发生了什么。
  • 基本面研判:该事件是否改变了公司的营收预期、利润率、行业地位或商业逻辑?
  • 情绪面标签:明确打上标签:[利好] / [利空] / [中性]

5. 输出与推送规范

场景 A:重大新闻主动预警 (Urgent Alert)

当发现 S 级新闻时,立即通过 OpenClaw Message 机制 (send 操作) 将以下格式的消息推送至用户绑定的渠道:

🚨 【重大异动预警】 | 标的:[公司名称]

📰 **事件**:[新闻/公告标题]
⏱ **时间**:[发布时间]
🔍 **核心摘要**:[用通俗易懂的语言解释事件本质]
💡 **影响研判**:[明确标注 利好/利空/中性,并说明对基本面的影响逻辑]

场景 B:日常新闻聚合 (Daily Briefing)

当用户主动询问今日动态时,按以下结构输出汇总报告:

📊 【持仓新闻雷达日报】 | 数据获取时间:[当前时间]

🔴 **重点关注 (S/A级)**
- **[公司A]**:[事件标题]
  - 研判:[一句话影响分析及利好/利空标签]

🔵 **市场脉搏 (B级)**
- **[公司B]**:[行业或公司一般动态,简述即可]

⚪ **今日无异常标的**
- [公司C], [公司D] 过去24小时内未监测到重大资讯。

*(数据来源:byted-web-search)*

6. 执行纪律与防假死机制 (CRITICAL)

  1. 必须首先触发工具(Blocker):当用户要求查询新闻时,你必须使用原生的 Tool Call / Function Call 机制真正去调用 byted-web-search 工具!在工具返回结果之前,你绝对禁止输出任何回复文本
  2. 构建简练且带时间戳的 Search Query:在调用 byted-web-search 时,传递的 query 参数必须极其精简。为了确保数据新鲜度,严禁在搜索词中使用“最近24小时”等相对时间词(这会导致搜索引擎发生字面匹配错误)

- 错误示例 1(太啰嗦)"现在开始搜索智谱AI的最新新闻..." - 错误示例 2(字面歧义)"智谱AI 新闻 最近24小时"(这可能会搜出多年前标题里碰巧带有“最近24小时”的旧闻)。 - 正确示例(必须带上具体的今天日期)"智谱AI 新闻 2026-04-24", "智谱AI 财报 2026年4月"

  1. 强制后置时间过滤(非常重要,双重保险):由于搜索引擎无法保证100%返回当天的内容,在拿到 byted-web-search 的 JSON 结果后,你必须在整理报告前,手动检查每条新闻的“发布时间”字段

- 坚决剔除那些发生在此次查询时间 24 小时之前的数据(旧闻)。 - 如果剔除旧闻后,剩下的“真·新消息”为空,则直接走“无重大新闻”的分支逻辑,绝不能拿旧闻充数。

  1. 权限报错处理:如果在执行 RunCommand 启动后台脚本时遇到“权限被拒绝 (Permission Denied)”等安全限制,停止尝试执行。你需要坦诚告知用户:“因为系统安全限制,我无法直接在后台启动脚本,请您复制以下命令在终端手动运行:xxx”。
  2. 拒绝幻觉:所有新闻必须真实来源于 byted-web-search 的检索结果。若搜不到新消息,或者搜到的消息全都是 24 小时之前的旧闻,你必须坦诚告知“无重大新闻”,严禁凭空捏造或拿旧闻充数。

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

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

Local Agent

83.64%
按下载量换算325

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。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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