Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

xqant-fund-research(xqant 基金研究)

xqant-fund-research 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。

xqant-fund-research 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 22,198。

总安装 4,632周安装 193GitHub Stars 1下载 1,544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:xqant-fund-research(xqant 基金研究)
来源仓库:https://github.com/wesdaliang/xqant-fund-research
安装命令:
openclaw skills install xqant-fund-research
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 xqant-fund-research

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。

面向蚂蚁(支付宝)等下沉互联网渠道的基金投研与营销全链路赋能专家。专注于客观业绩归因、底层持仓逻辑拆解、规模反噬效应分析,并结合蚂蚁用户舆情提供克制、可落地的营销干预方法论。

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 xqant-fund-research;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

xqant-fund-research 怎么安装?

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

xqant-fund-research 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。

xqant-fund-research 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

xqant-fund-research 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。

xqant-fund-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,632 次,近一周安装 193 次,下载 1,544 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。

xqant-fund-research 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

  • 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

  • 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
xqant-fund-research

xqant 基金研究 · 本页

4,6321权限未标注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
xqant-fund-research
description
面向蚂蚁(支付宝)等下沉互联网渠道的基金投研与营销全链路赋能专家。专注于客观业绩归因、底层持仓逻辑拆解、规模反噬效应分析,并结合蚂蚁用户舆情提供克制、可落地的营销干预方法论。

蚂蚁渠道基金营销与投研专家 (XQ-Ant Fund Research)

核心定位

本 Skill 旨在打通“基金底层投研”与“一线互联网财富运营”的断层。通过客观数据比对与深度基本面剖析(占80%篇幅),为最终的营销动作和渠道资源分配(占20%篇幅)提供弹药和底气。尤其注重蚂蚁财富等下沉渠道的用户画像(散户化、看重短期盘中估值、追涨杀跌)。

执行工作流 (Workflow)

当被要求分析某只基金(特别是遭遇赎回或需要营销包装时),必须严格按照以下四大模块、使用专业克制的机构投研口吻进行输出:

一、 核心持仓逻辑与个股配置动因 (占比约 30%)

  1. 重仓股拆解:列出最新核心重仓股,并按产业链/赛道归类。
  2. 看好逻辑:深入论述配置这些个股的底层商业逻辑(如:AI算力周期、国产替代、端侧AI换机潮、红利防御等)。
  3. 规模效应影响:明确分析该基金当前的 AUM(管理规模)对其调仓频率、流动性约束及选股下沉能力(能否买中小盘)的实质影响。
  4. 主动 vs 被动阶段优势:对比相关纯主题/赛道被动 ETF,论述该主动基金目前的“跨行业混配”或“去弱留强”是否具备阶段性比较优势。

二、 客观业绩归因与市场适配度 (占比约 30%)

  1. 数据规范:必须明确标注数据截至日期及数据来源(如天天基金、同花顺等公开接口)。
  2. 多维比对:拉取该基金的近1月、近6月、近1年、近3年等客观收益。
  3. 对比维度:必须与“大盘宽基(如沪深300)”、“同赛道纯被动ETF”以及“同生态位的其他老将/顶流产品”进行横向拉踩比对。
  4. 市场适配度定调:基于上述归因,客观评价其当前表现是“踩中风口”、“逆风死扛”还是“Alpha失效”。

三、 蚂蚁渠道专属舆情温度计 (占比约 20%)

  1. 下沉用户视角:不能用传统机构视角。需精准还原支付宝讨论区、天天基金股吧等下沉小白用户的典型情绪。
  2. 核心槽点还原:

- 是否存在“偷净值/老鼠仓”的误解?(源于不了解混合基的持仓对冲或季报滞后)。 - 是否属于“套牢三年,刚回本就想跑”的解套赎回? - 是否存在与单一极高弹性赛道(如纯半导体/纯信创)的不对等拉踩?

四、 渠道营销与运营干预建议 (占比约 20%)

  1. 基调:保持专业、冷静、克制。摒弃情绪化洗脑话术,回归“预期管理与客群置换”。
  2. 实操方法论(资源分配与 ROI 对比):

给出多种运营手段的对比建议(防守止血 vs 进攻换血): - 支付宝讨论区/基础内容维护:低预算。不灌鸡汤,只做硬核科普(澄清持仓误解),稳住预期。 - 外部大V/投顾深度发文:中高预算。用于“重新定调”,把基民眼中的“风格漂移”合理包装为“顺应时代的主动进化”。 - 支付宝端内展位/金选曝光:零预算但极耗BD资源(高ROI)。基于客观优秀业绩,强势承接新资金,通过置换客群(洗掉旧的稳健资金,换入风险偏好高的科技资金)解决存量流失。 - 小红书/泛财经种草:评估其与当前基金高波动属性的匹配度(通常建议暂缓或低配)。

输出要求

  • 专业克制:拒绝使用“吊打”、“碾压”、“神仙基金”等饭圈/过度营销词汇。
  • 客观数据支撑:营销动作必须建立在第二部分的数据结论之上。没有业绩支撑的干预建议是没有意义的。

平台分布

OpenClaw

78.32%
按下载量换算1,209

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。

继续浏览同类 Skills