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Agent Skill · 效率

toc-trading(目录贸易)

toc-trading 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。

toc-trading 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 14,232。

总安装 3,445周安装 145GitHub Stars 1下载 1,206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
1.0.0

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:toc-trading(目录贸易)
来源仓库:https://github.com/wuritu/toc-trading
安装命令:
openclaw skills install toc-trading
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 toc-trading

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。

toc-trading 是股票投资辅助工具,提供 AI 选股、行业分析和模拟交易功能。适用于个人投资者进行市场分析、持仓模拟或参与 AI 股神挑战等实战演练。安装后通过自然语言指令触发,需连接真实行情数据接口,注意实时性差异。使用时请谨慎对待模拟结果,实际交易前应充分评估风险,避免盲目跟从 AI 决策。

建议了解数据来源与更新频率,确保信息时效性与准确性。

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 toc-trading;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

    它需要接触敏感数据,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

toc-trading 怎么安装?

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

toc-trading 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。

toc-trading 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

toc-trading 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。

toc-trading 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,445 次,近一周安装 145 次,下载 1,206 次,GitHub 1 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。

toc-trading 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
toc-trading

目录贸易 · 本页

3,4451接触敏感数据MIT-0通过

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
toc-stock
title
TOC Stock - AI股票助手
description
|
author
Xiao Wu
owner
xiaowu
version
1.0.0
tags
requirements
python
3.7+
packages
environment_variables
required
false
sensitive
true

TOC Stock - AI股票助手

智能股票分析与模拟交易系统。

功能模块

🏆 AI股神挑战

AI自主选股决策,每日同步操作和收益。

命令:

  • 开启挑战 — 开始月度挑战
  • 挑战状态 — 查看当前状态、资金、剩余交易次数
  • 挑战统计 — 查看详细统计(胜率/连盈/单笔最大)
  • 结束挑战 — 结束并汇总结果

规则:

项目说明
初始资金50,000 元
每日交易最多 3 笔
止损线-7%
决策者AI 自主决策
同步每日操作 + 收益 + 原因

📊 四大行业分析

分析 AI/消费品/汽车/医疗 四大行业板块涨跌。

命令:

  • 四大行业 — AI/消费品/汽车/医疗板块排行
  • 市场概况 — 热门概念和行业
  • 有什么消息 — 今日市场热点信号

数据源:AKShare(东方财富公开数据)

📈 股票池

管理自选股列表。

命令:

  • 加一只 XXX — 添加股票到自选
  • 去掉 XXX — 从自选移除
  • 股票池 — 查看自选股列表

💰 持仓模拟

记录买卖,计算实时盈亏。

命令:

  • 买 100 手 @ 15.6 招商银行 — 记录买入
  • 卖 50 手 招商银行 — 记录卖出
  • 持仓 — 查看当前持仓和盈亏
  • 历史交易 — 查看成交记录

🔍 演练模式

假设交易计算收益。

命令:

  • 如果昨天开盘买入 XXX — 计算假设收益

🤖 股票推荐

AI基于市场数据推荐股票。

命令:

  • 推荐一只股票 — 基于今日强势推荐
  • 今日金股 — 每日推荐一只

使用示例

用户:开启挑战
小悟:🏆 AI股神挑战已开启!初始资金:50,000 元

用户:四大行业
小悟:📊 四大行业板块分析
【AI/人工智能】
1. 🟢 半导体设备 +2.49%
   领涨: 先锋精科
...

用户:买 100 手 @ 185.6 宁德时代
小悟:✅ 买入记录已保存
      股票:宁德时代
      买入价:185.60
      数量:100手 (10,000股)
      持仓成本:1,856,000 元

用户:持仓
小悟:📊 当前持仓
      股票 | 买入价 | 当前价 | 盈亏 | 盈亏率
      宁德时代 | 185.60 | 192.30 | +33,500 | +1.80%
      💰 总盈亏:+33,500 元 (+1.80%)

实现文件

src/
├── toc_app.py           # 主入口,定义 process() 函数
├── command_parser.py    # 命令解析器
├── akshare_client.py    # AKShare 数据源(东方财富)
├── tushare_client.py   # Tushare 数据源(备用)
├── monitor.py           # 心跳监控
├── data/
│   └── storage.py      # JSON 存储
└── services/
    ├── stock_pool.py   # 股票池服务
    ├── position.py      # 持仓服务
    ├── recommendation.py # 推荐服务
    └── challenge.py    # 挑战服务

数据源

数据源说明权限
AKShare东方财富公开数据无需 API Key
TushareA股数据需要 Token(可选)

调用方式

当用户输入交易相关命令时,调用 src/toc_app.py 中的 process() 函数:

from toc_app import TOCTTrading

toc = TOCTTrading()
result = toc.process("四大行业")
# 返回 Markdown 格式结果

平台分布

OpenClaw

98.92%
按下载量换算1,193

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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