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Agent Skill · 研究检索

us-stock-radar(美股雷达)

us-stock-radar 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

us-stock-radar 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 13,510。

总安装 9,314周安装 396GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,263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:us-stock-radar(美股雷达)
来源仓库:https://github.com/spyfree/us-stock-radar
安装命令:
openclaw skills install us-stock-radar
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 us-stock-radar

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。

us-stock-radar 利用公开市场数据进行股票筛选与观察名单管理。支持 A/B/C 分级排名,适用于投资组合初筛场景。通过 clawhub 安装后可用于多因子选股模型辅助决策。需确认是否依赖实时行情接口并检查延迟容忍度。us-stock-radar 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

建议核实其是否提供技术指标背离与量价异动警报功能。

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 us-stock-radar;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

us-stock-radar 怎么安装?

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

us-stock-radar 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。

us-stock-radar 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 openclaw skills install us-stock-radar 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。

us-stock-radar 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。

us-stock-radar 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,314 次,近一周安装 396 次,下载 3,263 次。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。

us-stock-radar 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

  • 需要执行命令,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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
us-stock-radar

美股雷达 · 本页

9,314—执行命令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
us-stock-radar
description
Professional US stock radar for screening, deep dives, and watchlist alerts using public market data. Use when the user wants ranked stock candidates, A/B/C/D signal grading, timestamped evidence, confidence-aware summaries, and cleaner pro or beginner explanations for US equities.

US Stock Radar

Run a practical US stock workflow in 3 modes:

  • screener: rank a ticker universe by multi-factor signal score
  • deep-dive: analyze one ticker with fundamentals + technical proxies
  • watchlist: monitor custom tickers and output alert candidates

This skill is a read-only heuristic market workflow, not a full institutional research terminal. Public free endpoints may be partial, delayed, or rate-limited; surface those gaps explicitly.

Workflow

  1. Run scripts/us_stock_radar.py with the appropriate mode.
  2. Read JSON output first; treat it as the source of truth.
  3. Explain conclusions with explicit caveats, confidence, and data gaps.
  4. Avoid deterministic predictions; present signal grade, trigger reasons, and partial-data warnings.
  5. If some endpoints fail, continue with degraded coverage and expose the reduction in confidence.

Quick Audit Path

For a fast review:

  1. Run python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --sources
  2. Run python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --mode screener --json
  3. Confirm the script only performs read-only public HTTP requests.
  4. Verify that availability, data_gaps, and degraded_mode are exposed when coverage is partial.

Commands

python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --sources
python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --version
python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --mode screener --tickers "AAPL,MSFT,NVDA,AMZN,GOOGL"
python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --mode deep-dive --ticker AAPL --audience pro
python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --mode deep-dive --ticker TSLA --audience beginner --lang zh
python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --mode watchlist --tickers "AAPL,NVDA,TSLA" --event-mode high-alert
python3 skills/us-stock-radar/scripts/us_stock_radar.py --mode screener --json

Safety / Scope Boundary

  • Read-only skill: query public market endpoints only.
  • Use no authentication, cookies, brokerage accounts, or private APIs.
  • Place no orders, execute no trades, and mutate no portfolio state.
  • Write no files and send no outbound messages as part of normal use.
  • Produce analysis only; not investment advice.

Output Policy

  • Default language behavior: auto.
  • If --lang auto and the prompt contains Chinese, switch final narrative to Chinese.
  • If --lang auto and no Chinese is detected, use English.
  • --json output is language-neutral.
  • Always include:

- as_of_utc - mode - event_mode - availability - data_gaps - degraded_mode - confidence - sources - heuristic notes / caveats

  • Audience modes:

- pro: concise signal summary - beginner: plain-language interpretation

  • Event modes:

- normal - high-alert (stricter thresholds)

Scoring (A/B/C/D)

Signal score combines heuristic checks such as:

  • valuation range (PE)
  • RSI health
  • volume expansion
  • price vs MA50
  • revenue growth
  • ROE quality

Grades:

  • A: score >= 5
  • B: score = 4
  • C: score = 2-3
  • D: score <= 1

Interpretation Guardrails

  • Grades are heuristic summaries, not price targets.
  • Missing fundamentals should lower confidence rather than silently default bullish/bearish.
  • Free-market endpoints can be delayed, partially populated, or blocked by region.
  • Premarket / scheduled workflows should keep timestamps explicit.

Data Sources

  • Yahoo Finance quote API: /v7/finance/quote
  • Yahoo Finance chart API: /v8/finance/chart
  • Yahoo Finance quoteSummary API: /v10/finance/quoteSummary
  • Stooq public fallback: daily quote / history CSV endpoints

平台分布

OpenClaw

83.82%
按下载量换算2,735

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

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 openclaw skills install us-stock-radar 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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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