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mx-finance-dataMX 财务数据

Agent Skill

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

总安装

1,665

周安装

68

下载量

533
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:mx-finance-data(MX 财务数据)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:mx-finance-data
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

用于辅助财务相关数据整理、表格处理和指标分析。mx-finance-data 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

  • 适合清洗字段、汇总数据、发现异常或生成统计口径说明。
  • 使用时需确认数据来源、字段含义和时间范围,避免误用样本数据。
  • 涉及敏感数据或批量操作时,应先确认权限和脱敏边界。
  • 安装前建议核实维护状态及是否触发联网或文件读写。

SKILL.md

金融数据查询

密钥来源与安全说明

  • 本技能仅使用一个环境变量:EM_API_KEY
  • EM_API_KEY 由东方财富妙想服务(https://ai.eastmoney.com/mxClaw)签发,用于其接口鉴权。
  • 在提供密钥前,请先确认密钥来源、可用范围、有效期及是否支持重置/撤销。
  • 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。

功能范围

1. 支持查询的对象范围

  • 股票(A 股、港股、美股)
  • 板块、指数、股东
  • 企业发行人、债券、非上市公司
  • 股票市场、基金市场、债券市场

2. 支持查询的数据类型

支持查询以下类型的结构化数据:

  • 实时行情(现价、涨跌幅、盘口数据等)
  • 量化数据(技术指标、资金流向等)
  • 报表数据(营收、净利润、财务比率等)

3. 支持的查询方式与严格限制

支持多实体、多指标、多时间范围的组合查询。受后端接口限制,单次查询必须遵循以下配额:

  • 实体上限:单次最多支持 5 个 股票/金融实体。
  • 处理逻辑:若用户请求超过上述限制,Skill 将优先处理前 5 个实体,并在结果说明文件中予以提示。
示例: “查询 A、B、C、D、E、F 六只股票的营收” -> 仅返回前五只。

4. 输出结果

Skill 执行后会输出以下文件:

  • 一个查数结果 xlsx 文件,用于承载结构化查询结果
  • 一个结果说明 txt 文件,用于描述查询内容、结果含义及必要说明

查询示例

基础指标查询

  • 东方财富的基本面
  • 贵州茅台最近一年的营业收入和净利润
  • 半导体etf的业绩表现

实时行情与盘口查询

  • 当前300059的实时买单
  • 英伟达现在的最新价和涨跌幅
  • 沪深300当前点位和成交额

多实体、多指标、多时间查询(注意配额)

  • 合规示例:对比创业板指、沪深300、中证500(3个实体)春节以来的涨幅(1个指标)。
  • 合规示例:东方财富、拼多多(2个实体)最近一年的营收、毛利、净利(3个指标)。
  • 超限提示:若查询“沪深前十大权重股的PE”,系统将截取前 5 名进行查询。

补充说明

  • 本 Skill 面向金融结构化数据与关系数据查询,不侧重主观分析、投资建议或资讯解读。
  • 语句中必须包含明确的金融实体名称。
  • 当用户使用自然语言发起查询时,Skill 可根据问句内容识别查询对象、指标和时间范围,并输出结构化结果文件。
  • 对于支持范围内的查询请求,优先输出结构化查数结果,并同时生成结果说明文件,便于后续使用。

前提条件

1. 注册东方财富妙想账号

访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取API_KEY。

2. 配置 Token

# macOS 添加到 ~/.zshrc,Linux 添加到 ~/.bashrc
export EM_API_KEY="your_api_key_here"

然后根据系统执行对应的命令:

macOS:

source ~/.zshrc

Linux:

source ~/.bashrc

3. 安装依赖

pip3 install httpx pandas openpyxl --user

快速开始

在工作目录下执行

python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "贵州茅台近期走势如何"

输出示例

xlsx: /path/to/miaoxiang/mx_finance_data/mx_finance_data_9535fe18.xlsx
描述: /path/to/miaoxiang/mx_finance_data/mx_finance_data_9535fe18_description.txt
行数: 42

输出文件说明

文件说明
mx_finance_data_<查询id>.xlsx结构化数据表,包含请求的实体与指标
mx_finance_data_<查询id>_description.txt包含查询逻辑说明、字段含义及配额截断提示

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

73.43%
按下载量换算391

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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