技能库智客分类：其他 tushare OpenClaw

Tushare

面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。

566 安装量 · 33 星标

官方网址：ClawHub

技能介绍

先看中文介绍；官方 description 原文单独保留，不改写 SKILL.md。

做什么

官方 description 用英文写明「Tushare」做什么。中文介绍不改写这段原文，能力边界以文件结构与下方原文为准。

何时用

官方 description 未单独写出 Use when。按规范，代理会在用户任务与这段 description 的关键词匹配时激活本技能。

代理如何加载

按 Agent Skills 渐进披露：启动时只加载 name 与 description（约 100 token）；任务匹配后才读入整份 SKILL.md 正文；scripts/、references/、assets/ 仅在需要时再读。本文件正文结构：tushare-data、What this skill is for、When to use、行情 / 趋势、财务 / 估值 / 公司质量、对比 / 排行 / 筛选。

文件分析

文件分析：除 SKILL.md 外，正文还引用了 references/，属于带资源的技能包，代理会按需再读这些文件。正文约 802 行，超过规范建议的 500 行，激活时仍会整份载入。

tushare-dataWhat this skill is forWhen to use行情 / 趋势财务 / 估值 / 公司质量对比 / 排行 / 筛选板块 / 指数 / 主题资金流 / 情绪公告 / 新闻 / 研报 / 政策宏观 / 跨市场数据导出 / 研究准备What this skill is NOT for

来源分类：ClawHub 新闻

来源与网址

市场来源：ClawHub

开源榜 Skill 分类

SKILL.md 与 Agent 调用

官方规范 ↗

name: tushare
description: 面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。

发现技能客户端向 Agent 提供名称与描述目录。
匹配与调用用户指定或任务匹配后，载入 SKILL.md 指令。
按需加载按步骤读取参考文档、使用脚本与素材。

具体调用语法与可用工具以目标 Agent 客户端为准。查看调用机制说明 ↗

安装这个技能

Skills CLI ↗

先选择目标 Agent 和安装范围，保留技能包的附属文件，安装后检查客户端能否发现该技能。

该技能引用了附属文件，请从来源获取完整目录；仅复制 SKILL.md 可能缺少依赖。

交给 Agent 安装

复制安装指令给支持 Agent Skills 的代理，确认其中的目标目录与客户端匹配。

把 Agent Skill「tushare」安装到我的项目：SKILL.md 原文与官方 description 见 https://zicq.com/zh/skills/skl-cb5cb0ca3fc4791b-Tushare.html
请存为 .cursor/skills/tushare/SKILL.md 或 .claude/skills/tushare/SKILL.md，frontmatter 的 name 与 description 保持原样，不要改写。
该技能还带 scripts/、references/、assets/ 等文件，请从 https://clawhub.ai/skills/tushare-data 取完整目录，不要只建一个 SKILL.md。

当前没有明确的 GitHub 技能包地址，请按来源页面的安装器说明操作。

ClawHub ↗

SKILL.md 原文可复制，不会改动源文件

---
name: tushare
slug: tushare-data
description: 面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。
author: tushare.pro
version: 1.1.16
credentials:
  - name: TUSHARE_TOKEN
    description: Tushare Token，用于认证和授权访问Tushare数据服务。
    how_to_get: "https://tushare.pro/register"
requirements:
  python: 3.7+
  packages:
    - name: tushare
  environment_variables:
    - name: TUSHARE_TOKEN
      required: false
      sensitive: true
  network_access: true
---

# tushare-data

把自然语言财经数据请求，转成可执行的 Tushare 数据工作流。

这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。

## What this skill is for

使用这个 skill 的典型场景：

- 看某只股票、指数、ETF 最近走势
- 查公司基本资料、估值、财务趋势
- 做多标的横向对比
- 看资金流、北向资金、龙虎榜、板块强弱
- 梳理公告、新闻、研报、政策线索
- 查看 CPI / PPI / PMI / 社融 / 利率等宏观数据
- 导出 CSV / parquet 供后续分析或回测使用
- 生成简洁研究摘要，而不是只吐原始字段表

先理解用户要解决什么问题，再去选接口、取数、整理、解释、交付。

***

## When to use

当用户表达以下意图时，优先使用本 skill：

### 行情 / 趋势

- 看下 XX 最近怎么样
- XX 这段时间涨得怎么样
- 今年以来表现如何
- 最近有没有放量
- 这票最近强不强

### 财务 / 估值 / 公司质量

- 看下 XX 财报
- 最近几个季度利润趋势
- 财务质量怎么样
- 现金流好不好
- 现在估值算高吗
- 帮我看 PE / PB / ROE / 毛利率

### 对比 / 排行 / 筛选

- XX 和 YY 谁更强
- 帮我横向比较一下
- 哪些公司利润增长更快
- 帮我筛一下高 ROE 低负债
- 给我排个前十

### 板块 / 指数 / 主题

- 最近哪个板块最强
- 半导体最近怎么样
- 机器人为什么涨
- 指数成分股有哪些
- 哪些主题最热

### 资金流 / 情绪

- 最近资金在买什么
- 北向资金最近流向哪里
- 哪个板块最吸金
- 主力资金流入最多的是谁
- 龙虎榜上有什么看点

### 公告 / 新闻 / 研报 / 政策

- 最近有什么公告
- 帮我梳理下 XX 公告
- 最近有没有什么催化
- 最近新闻面怎么样
- 最近有什么重要政策

### 宏观 / 跨市场

- 最近宏观环境怎么样
- CPI / PMI 最近怎么看
- 当前市场风格偏什么
- 大盘环境偏多还是偏空
- 港股 / 美股 / 美债最近怎么样

### 数据导出 / 研究准备

- 给我导出一份行情数据
- 把近两年日线拉成 CSV
- 生成可回测的数据表
- 拉一个研究表供后续分析

***

## What this skill is NOT for

这个 skill 不适合：

- 直接给买卖建议或替代投资顾问
- 自动下单或执行交易
- 需要毫秒级实时交易决策的场景
- 复杂回测引擎、组合优化系统本身的实现（那是另一个工程）
- 在没有 Tushare 权限/积分支持的情况下强行伪造数据

如果数据权限不够、接口不可用或时间范围不合理，要明确说出限制，不要硬编。

***

## Natural-language trigger guide

即使用户完全不说 `tushare`、`financials`、`macro` 这些术语，只要意图符合以下含义，也应该触发本 skill。

### 常见口语触发

- 看看这个股票最近怎么样
- 给我快速研究一下 XX
- 上次说的那只票现在什么情况
- 帮我看下财报
- 最近哪个板块最强
- 北向最近在买什么
- 有什么催化消息
- 这个公司值不值得重点看
- 给我拉份数据
- 导出成 CSV
- 帮我筛一批票
- 把这几个公司对比一下

### 中文自然语言优先原则

用户说人话时，先理解任务，不要先回到接口名和字段名。
优先把：

- “最近” 解释成合理时间窗
- “财报” 解释成最近 8 个季度 / 最近年度
- “强不强” 解释成走势 + 相对强弱 + 活跃度
- “资金关注” 解释成净流入、活跃成交、龙虎榜/北向等可用口径

如果任务有多个合理解释，再做最小澄清。

***

## Environment check

在真正请求数据之前，先做前置校验：

1. 检查 Python 是否可用， 版本要求 3.7+
2. 检查 `tushare` 包是否已安装·
3. 检查 `TUSHARE_TOKEN` 是否存在.
4. 必要时做一次轻量接口冒烟测试（如交易日历 / 基础接口）
5. 如用户请求高权限接口，提前提示可能存在积分/权限限制

若缺失 token，直接提示最短修复路径，例如：

```bash
export TUSHARE_TOKEN=your_token
```

不要等到主查询跑失败了才暴露环境问题。

***

## Intent taxonomy

先识别任务类型，再决定接口组合。

### 1. 行情 / 趋势

典型问题：

- 最近走势怎么样
- 今年涨了多少
- 最近波动大不大
- 最近有没有放量

常用接口：

- `daily`
- `pro_bar`
- `weekly`
- `monthly`
- `stk_mins`
- `rt_k` / `rt_min`（如确需实时口径且权限允许）
- `daily_basic`

### 2. 基本资料 / 标的识别

典型问题：

- 这是什么公司 / 什么指数 / 什么基金
- 是创业板吗 / 是 ST 吗 / 什么时候上市

常用接口：

- `stock_basic`
- `fund_basic`
- `index_basic`
- `stock_company`
- `stock_st` / `st`

### 3. 财务 / 公司质量

典型问题：

- 最近几个季度利润趋势
- 最近几个季度营收和净利润趋势
- 财务质量怎么样
- ROE / 毛利率 / 现金流如何

常用接口：

- `income`（营收 / 净利润趋势优先）
- `fina_indicator`（ROE / 毛利率 / 净利率等质量指标补充）
- `balancesheet`
- `cashflow`
- `forecast`
- `express`
- `disclosure_date`

### 4. 估值 / 基本面指标

典型问题：

- 现在估值高不高
- 谁更便宜
- PE / PB / 股息率如何

常用接口：

- `daily_basic`
- `fina_indicator`

### 5. 资金流 / 市场行为

典型问题：

- 北向最近买什么
- 主力资金流向
- 龙虎榜情况

常用接口：

- `moneyflow`
- `moneyflow_hsgt`
- `hsgt_top10`
- `top_list`
- `top_inst`
- `moneyflow_ind_dc`
- `moneyflow_mkt_dc`

### 6. 板块 / 指数 / 主题

典型问题：

- 最近哪个板块最强
- 行业轮动如何
- 某板块有哪些成分股

常用接口：

- `index_basic`
- `index_daily`
- `index_classify`
- `index_member_all`
- `sw_daily`
- `ths_index`
- `ths_member`
- `dc_index`
- `dc_member`

### 7. 打板 / 情绪 / 活跃度

典型问题：

- 今天涨停梯队
- 连板结构
- 炸板率 / 情绪强弱

常用接口：

- `limit_list_d`
- `limit_step`
- `kpl_list`
- `dc_hot`
- `ths_hot`

### 8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策

典型问题：

- 最近有什么公告或催化
- 最近有什么研究报告
- 最近政策面发生了什么

常用接口：

- `anns_d`
- `news`
- `major_news`
- `research_report`
- `npr`
- `irm_qa_sh`
- `irm_qa_sz`

### 9. 宏观 / 跨市场

典型问题：

- CPI / PMI / 社融 / M2
- 利率与收益率曲线
- 港股 / 美股 / 美债数据

常用接口：

- `cn_cpi`
- `cn_ppi`
- `cn_pmi`
- `cn_gdp`
- `cn_m`
- `sf_month`
- `shibor`
- `shibor_lpr`
- `us_tycr`
- `us_daily`
- `hk_daily`
- `index_global`

### 10. 导出 / 研究准备

典型问题：

- 导出某标的一段时间行情
- 生成回测用数据表
- 输出 CSV / parquet

常用接口：

- 取决于上游任务，核心是统一输出规则与命名规范

***

## Entity resolution rules

### 标的解析

- 优先识别股票名、股票代码、指数名、ETF 名、基金名
- 对中文简称先尝试匹配标准对象
- 若重名或多解，列出候选并做最小澄清
- 证券代码内部统一为标准格式，如：`600519.SH`、`000001.SZ`

### 市场识别

- 默认先按 A 股理解，除非用户明确提到港股 / 美股 / 基金 / 债券 / 期货
- 指数、ETF、个股要分开判断，不要混用接口

### 时间默认值

若用户没有明确给时间范围，使用合理默认：

- “最近走势” → 默认近 20 个交易日
- “这段时间 / 最近一段时间” → 默认近 3 个月
- “财报 / 业绩” → 默认最近 8 个季度 + 最近年度
- “资金流最近如何” → 默认近 5～20 个交易日，按任务粒度调整
- “宏观最近如何” → 默认看最近 6～12 期

### 板块口径默认值

若用户只说“板块 / 行业 / 概念”但未指定分类体系：

- 行业优先用申万 / 中信等较稳定口径
- 概念优先同花顺 / 东方财富等主题口径
- 若结论依赖具体口径差异，要明确说明使用了哪种分类

***

## Input normalization rules

在请求数据前先做规范化：

- 日期统一为 `YYYYMMDD`
- 检查 `start_date <= end_date`
- 用户输入未来日期时，自动裁剪到最近可用日期并提示
- 裸代码如 `000001` 不要盲猜，能补全则说明补全规则，不能补全则澄清
- 对冲突参数（如 `trade_date` 与 `start_date/end_date` 同时给）要先裁决，不要直接乱传

***

## Data retrieval rules

### 文档先行

在写请求代码前，先确认：

- 接口名是否正确
- 必填参数
- 可选参数
- 返回字段
- 积分 / 频率限制

不要仅凭记忆硬写字段名。

### 字段确认

对 `fields` 参数，优先使用已知字段白名单或接口文档确认。
若用户要求字段不存在，应明确说明，而不是盲查。

### 默认分段拉取

长区间数据不要一次性全拉。
建议：

- 日线 / 周线 / 月线：按年或季度切片
- 财报：按年份 / 报告期切片
- 分钟数据：按月 / 周切片
- 大批量多标的：按标的分批 + 日期分段

### 重试与限流

- 仅对瞬时错误（网络抖动、超时、429）进行有限重试
- 参数错误、权限不足、字段错误不要盲重试
- 批量拉取时加入节流，避免高频撞限

### 分段合并

分段拉取后：

- 合并
- 去重
- 按主键排序
- 记录失败分段
- 若部分成功，要明确告诉用户哪些段失败了

***

## Output contract

除非用户明确只要原始表，否则优先按这个结构输出：

1. **一句话结论**
2. **数据范围与口径**
3. **关键指标 / 关键表格**
4. **异常点 / 风险点 / 解释限制**
5. **如有本地输出，给出文件路径**

### 结果交付形态

按任务复杂度选择：

- 小结果：Markdown 摘要 + 简短表格
- 中等数据表：CSV
- 大规模 / 后续分析：Parquet
- 需要可复用流程：附 Python 脚本
- 需要可视化时：输出图表 PNG 或说明可绘制图表

### 元信息

生成数据文件时，尽量同时记录：

- 接口名
- 请求参数
- 拉取时间
- 数据行数
- 字段列表
- 是否存在失败分段 / 缺失

***

## Workflow templates

下面这些模板，是本 skill 的核心。
不要直接从接口想起，而要从任务模板想起。

### 1. 单标的行情分析

适用：

- 看下 XX 最近怎么样
- 这票最近强不强
- 今年以来表现如何

默认流程：

1. 解析标的
2. 确定时间范围
3. 取行情 + 必要基础指标
4. 总结区间涨跌、成交活跃度、高低点、波动
5. 输出一句结论 + 关键数字

### 2. 多标的横向对比

适用：

- XX 和 YY 谁更强
- 把这几家公司对比一下

默认流程：

1. 锁定对象
2. 统一时间口径
3. 选 3～5 个关键指标
4. 输出对比表
5. 给出“谁在哪方面更强”的总结

### 3. 财务质量快照

适用：

- 看下 XX 财报
- 最近几个季度利润趋势
- 财务质量怎么样

默认流程：

1. 拉最近 8 个季度 + 最近年度财务核心数据
2. 区分营收、利润、毛利率、ROE、现金流
3. 标出改善 / 恶化 / 波动点
4. 说明累计值、单季值、同比口径

### 4. 估值分析 / 筛选

适用：

- 现在估值高不高
- 谁更便宜
- 筛低估值高股息

默认流程：

1. 明确标的池
2. 拉 `daily_basic` 等估值指标
3. 必要时联动财务质量
4. 输出排序、极值、口径说明

### 5. 资金流追踪

适用：

- 最近资金在买什么
- 北向最近流向哪里
- 主力资金流入最多的是谁

默认流程：

1. 明确资金口径（北向 / 主力 / 龙虎榜 / 板块资金）
2. 确定时间窗
3. 拉净流入 / 活跃成交 / 持续性
4. 和价格表现联动解释
5. 避免把单日噪声说成趋势

### 6. 板块 / 题材轮动分析

适用：

- 最近哪个板块最强
- 机器人最近强在哪
- 某概念板块里有哪些成分股

默认流程：

1. 确定分类口径
2. 拉板块区间表现
3. 必要时联动成分股、资金流、涨停梯队
4. 输出强势板块排行与代表标的

### 7. 公告 / 新闻 / 事件梳理

适用：

- 最近有什么公告
- 有没有什么催化
- 最近新闻面怎么样

默认流程：

1. 明确对象和时间窗
2. 拉公告 / 新闻 / 研报 / 政策数据
3. 去噪，提炼 3～5 条主线
4. 区分事实、公告、媒体解读
5. 必要时结合股价异动做弱因果解释

### 8. 数据导出与研究准备

适用：

- 拉一份 CSV
- 做回测数据表
- 导出某段时间的行情/财务数据

默认流程：

1. 明确数据范围、频率、字段
2. 采用分段策略取数
3. 清洗、去重、统一字段类型
4. 输出 CSV / parquet
5. 给出文件路径和元信息

### 9. 综合研究简报

适用：

- 给我快速研究一下 XX
- 做个投资者视角简报
- 先给个全景判断

默认流程：

1. 一句话结论
2. 行情表现
3. 财务趋势
4. 估值水平
5. 资金流情况
6. 公告 / 新闻催化
7. 风险点
8. 值得继续深挖的问题

***

## Data quality rules

拉取完成后，至少做这些检查：

- schema 校验
- 关键字段存在性检查
- 主键去重
- 固定排序
- 日期标准化
- 数值字段类型规范化

### 空结果处理

空表不一定是失败，要区分：

- 非交易日
- 区间无数据
- 股票未上市
- 参数错误
- 接口权限不足

不要把所有空结果都说成“接口坏了”。

***

## Cache and reuse rules

为了让 skill 可长期复用，应优先支持：

- 基础表缓存（如 `stock_basic`、交易日历、指数基础信息）
- 增量更新，而不是每次全量重拉
- 大任务断点续跑
- 结果文件规范命名

推荐命名格式：

- `daily_600519.SH_20230101_20231231_20260322.csv`
- `fina_indicator_300750.SZ_20260322.parquet`

缓存命中时，最好说明哪些来自缓存，哪些是新拉取的数据。

***

## Error handling

优先用“人话 + 调试细节分层”的方式输出错误。

### 用户可见层

- token 未配置
- 当前接口可能需要更高积分/权限
- 时间范围过大，已自动改为分段拉取
- 股票名称不唯一，请确认是哪一个
- 当前结果为空，可能因为该日期非交易日 / 标的未上市 / 无权限

### 调试层

必要时补：

- 接口名
- 参数
- 失败分段
- 异常原文

### 部分成功原则

如果部分分段失败，不要说“成功完成”。
应明确说：

- 哪些部分成功
- 哪些部分失败
- 是否已生成不完整结果

***

## Recommended minimal interface set

主 skill 正文不要塞几百个接口。
优先记住 80% 常用任务的核心接口集：

- `stock_basic`
- `trade_cal`
- `daily`
- `pro_bar`
- `daily_basic`
- `fina_indicator`
- `income`
- `balancesheet`
- `cashflow`
- `forecast`
- `express`
- `moneyflow`
- `moneyflow_hsgt`
- `hsgt_top10`
- `top_list`
- `index_basic`
- `index_daily`
- `index_classify`
- `sw_daily`
- `ths_index`
- `ths_member`
- `limit_list_d`
- `limit_step`
- `news`
- `major_news`
- `research_report`
- `anns_d`
- `cn_cpi`
- `cn_pmi`
- `us_tycr`

全部数据接口，请参考 `references/数据接口.md`。

***

## Best practices

- 先理解任务，再选接口
- 能少取就少取，先核心数据，再扩展
- 先给结论，再给证据
- 默认说人话，不堆字段名
- 对“最近 / 财报 / 强不强 / 资金关注”这类模糊中文表达，要有合理默认口径
- 大任务先给执行计划，再开跑
- 导出任务尽量保留脚本、元信息、文件路径，方便复用

***

## Examples

### 单票行情

- 看下宁德时代最近三个月走势
- 茅台今年以来涨了多少
- 招行这两年最大回撤大概多少

### 财务 / 估值

- 看下比亚迪最近 8 个季度营收和净利润趋势
- 茅台现在估值算高吗
- 帮我找高 ROE 低负债的公司

### 对比

- 比一下茅台、五粮液、泸州老窖近一年的涨幅和估值
- 对比一下沪深300、中证500、创业板今年表现

### 资金流 / 板块

- 今天北向资金流入最多的股票有哪些
- 最近哪个板块最强
- 半导体板块最近一个月强不强

### 公告 / 事件

- 帮我梳理下寒武纪最近的重要公告
- 最近机器人板块有什么消息面催化

### 宏观

- 看一下最近 CPI、PPI、PMI 变化
- 当前市场风格偏成长还是价值

### 导出

- 把沪深300成分股近两年日线导成 CSV
- 下载宁德时代 2020 到现在的复权行情
- 把最近 3 年 ROE、PE、PB、营收增速拉成一个表

***

## Quick rule

当用户在说：

- 看走势
- 查财报
- 比较公司
- 看板块
- 看资金流
- 梳理公告新闻
- 看宏观
- 拉数据导出

就不要先想“有哪些接口”。
先想：
**这是什么任务？默认该走哪条数据工作流？结果应该怎样交付才真正有用？**

阅读排版

name: tushare slug: tushare-data description: 面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。 author: tushare.pro version: 1.1.16 credentials:

name: TUSHARE_TOKEN description: Tushare Token，用于认证和授权访问Tushare数据服务。 how_to_get: "https://tushare.pro/register" requirements: python: 3.7+ packages:
- name: tushare environment_variables:
- name: TUSHARE_TOKEN required: false sensitive: true network_access: true

tushare-data

把自然语言财经数据请求，转成可执行的 Tushare 数据工作流。

这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。

What this skill is for

使用这个 skill 的典型场景：

看某只股票、指数、ETF 最近走势
查公司基本资料、估值、财务趋势
做多标的横向对比
看资金流、北向资金、龙虎榜、板块强弱
梳理公告、新闻、研报、政策线索
查看 CPI / PPI / PMI / 社融 / 利率等宏观数据
导出 CSV / parquet 供后续分析或回测使用
生成简洁研究摘要，而不是只吐原始字段表

先理解用户要解决什么问题，再去选接口、取数、整理、解释、交付。

When to use

当用户表达以下意图时，优先使用本 skill：

行情 / 趋势

看下 XX 最近怎么样
XX 这段时间涨得怎么样
今年以来表现如何
最近有没有放量
这票最近强不强

财务 / 估值 / 公司质量

看下 XX 财报
最近几个季度利润趋势
财务质量怎么样
现金流好不好
现在估值算高吗
帮我看 PE / PB / ROE / 毛利率

对比 / 排行 / 筛选

XX 和 YY 谁更强
帮我横向比较一下
哪些公司利润增长更快
帮我筛一下高 ROE 低负债
给我排个前十

板块 / 指数 / 主题

最近哪个板块最强
半导体最近怎么样
机器人为什么涨
指数成分股有哪些
哪些主题最热

资金流 / 情绪

最近资金在买什么
北向资金最近流向哪里
哪个板块最吸金
主力资金流入最多的是谁
龙虎榜上有什么看点

公告 / 新闻 / 研报 / 政策

最近有什么公告
帮我梳理下 XX 公告
最近有没有什么催化
最近新闻面怎么样
最近有什么重要政策

宏观 / 跨市场

最近宏观环境怎么样
CPI / PMI 最近怎么看
当前市场风格偏什么
大盘环境偏多还是偏空
港股 / 美股 / 美债最近怎么样

数据导出 / 研究准备

给我导出一份行情数据
把近两年日线拉成 CSV
生成可回测的数据表
拉一个研究表供后续分析

What this skill is NOT for

这个 skill 不适合：

直接给买卖建议或替代投资顾问
自动下单或执行交易
需要毫秒级实时交易决策的场景
复杂回测引擎、组合优化系统本身的实现（那是另一个工程）
在没有 Tushare 权限/积分支持的情况下强行伪造数据

如果数据权限不够、接口不可用或时间范围不合理，要明确说出限制，不要硬编。

Natural-language trigger guide

即使用户完全不说 tushare、financials、macro 这些术语，只要意图符合以下含义，也应该触发本 skill。

常见口语触发

看看这个股票最近怎么样
给我快速研究一下 XX
上次说的那只票现在什么情况
帮我看下财报
最近哪个板块最强
北向最近在买什么
有什么催化消息
这个公司值不值得重点看
给我拉份数据
导出成 CSV
帮我筛一批票
把这几个公司对比一下

中文自然语言优先原则

用户说人话时，先理解任务，不要先回到接口名和字段名。优先把：

“最近” 解释成合理时间窗
“财报” 解释成最近 8 个季度 / 最近年度
“强不强” 解释成走势 + 相对强弱 + 活跃度
“资金关注” 解释成净流入、活跃成交、龙虎榜/北向等可用口径

如果任务有多个合理解释，再做最小澄清。

Environment check

在真正请求数据之前，先做前置校验：

检查 Python 是否可用，版本要求 3.7+
检查 tushare 包是否已安装·
检查 TUSHARE_TOKEN 是否存在.
必要时做一次轻量接口冒烟测试（如交易日历 / 基础接口）
如用户请求高权限接口，提前提示可能存在积分/权限限制

若缺失 token，直接提示最短修复路径，例如：

export TUSHARE_TOKEN=your_token

不要等到主查询跑失败了才暴露环境问题。

Intent taxonomy

先识别任务类型，再决定接口组合。

1. 行情 / 趋势

典型问题：

最近走势怎么样
今年涨了多少
最近波动大不大
最近有没有放量

常用接口：

daily
pro_bar
weekly
monthly
stk_mins
rt_k / rt_min（如确需实时口径且权限允许）
daily_basic

2. 基本资料 / 标的识别

典型问题：

这是什么公司 / 什么指数 / 什么基金
是创业板吗 / 是 ST 吗 / 什么时候上市

常用接口：

stock_basic
fund_basic
index_basic
stock_company
stock_st / st

3. 财务 / 公司质量

典型问题：

最近几个季度利润趋势
最近几个季度营收和净利润趋势
财务质量怎么样
ROE / 毛利率 / 现金流如何

常用接口：

income（营收 / 净利润趋势优先）
fina_indicator（ROE / 毛利率 / 净利率等质量指标补充）
balancesheet
cashflow
forecast
express
disclosure_date

4. 估值 / 基本面指标

典型问题：

现在估值高不高
谁更便宜
PE / PB / 股息率如何

常用接口：

daily_basic
fina_indicator

5. 资金流 / 市场行为

典型问题：

北向最近买什么
主力资金流向
龙虎榜情况

常用接口：

moneyflow
moneyflow_hsgt
hsgt_top10
top_list
top_inst
moneyflow_ind_dc
moneyflow_mkt_dc

6. 板块 / 指数 / 主题

典型问题：

最近哪个板块最强
行业轮动如何
某板块有哪些成分股

常用接口：

index_basic
index_daily
index_classify
index_member_all
sw_daily
ths_index
ths_member
dc_index
dc_member

7. 打板 / 情绪 / 活跃度

典型问题：

今天涨停梯队
连板结构
炸板率 / 情绪强弱

常用接口：

limit_list_d
limit_step
kpl_list
dc_hot
ths_hot

8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策

典型问题：

最近有什么公告或催化
最近有什么研究报告
最近政策面发生了什么

常用接口：

anns_d
news
major_news
research_report
npr
irm_qa_sh
irm_qa_sz

9. 宏观 / 跨市场

典型问题：

CPI / PMI / 社融 / M2
利率与收益率曲线
港股 / 美股 / 美债数据

常用接口：

cn_cpi
cn_ppi
cn_pmi
cn_gdp
cn_m
sf_month
shibor
shibor_lpr
us_tycr
us_daily
hk_daily
index_global

10. 导出 / 研究准备

典型问题：

导出某标的一段时间行情
生成回测用数据表
输出 CSV / parquet

常用接口：

取决于上游任务，核心是统一输出规则与命名规范

Entity resolution rules

标的解析

优先识别股票名、股票代码、指数名、ETF 名、基金名
对中文简称先尝试匹配标准对象
若重名或多解，列出候选并做最小澄清
证券代码内部统一为标准格式，如：600519.SH、000001.SZ

市场识别

默认先按 A 股理解，除非用户明确提到港股 / 美股 / 基金 / 债券 / 期货
指数、ETF、个股要分开判断，不要混用接口

时间默认值

若用户没有明确给时间范围，使用合理默认：

“最近走势” → 默认近 20 个交易日
“这段时间 / 最近一段时间” → 默认近 3 个月
“财报 / 业绩” → 默认最近 8 个季度 + 最近年度
“资金流最近如何” → 默认近 5～20 个交易日，按任务粒度调整
“宏观最近如何” → 默认看最近 6～12 期

板块口径默认值

若用户只说“板块 / 行业 / 概念”但未指定分类体系：

行业优先用申万 / 中信等较稳定口径
概念优先同花顺 / 东方财富等主题口径
若结论依赖具体口径差异，要明确说明使用了哪种分类

Input normalization rules

在请求数据前先做规范化：

日期统一为 YYYYMMDD
检查 start_date <= end_date
用户输入未来日期时，自动裁剪到最近可用日期并提示
裸代码如 000001 不要盲猜，能补全则说明补全规则，不能补全则澄清
对冲突参数（如 trade_date 与 start_date/end_date 同时给）要先裁决，不要直接乱传

Data retrieval rules

文档先行

在写请求代码前，先确认：

接口名是否正确
必填参数
可选参数
返回字段
积分 / 频率限制

不要仅凭记忆硬写字段名。

字段确认

对 fields 参数，优先使用已知字段白名单或接口文档确认。若用户要求字段不存在，应明确说明，而不是盲查。

默认分段拉取

长区间数据不要一次性全拉。建议：

日线 / 周线 / 月线：按年或季度切片
财报：按年份 / 报告期切片
分钟数据：按月 / 周切片
大批量多标的：按标的分批 + 日期分段

重试与限流

仅对瞬时错误（网络抖动、超时、429）进行有限重试
参数错误、权限不足、字段错误不要盲重试
批量拉取时加入节流，避免高频撞限

分段合并

分段拉取后：

合并
去重
按主键排序
记录失败分段
若部分成功，要明确告诉用户哪些段失败了

Output contract

除非用户明确只要原始表，否则优先按这个结构输出：

一句话结论
数据范围与口径
关键指标 / 关键表格
异常点 / 风险点 / 解释限制
如有本地输出，给出文件路径

结果交付形态

按任务复杂度选择：

小结果：Markdown 摘要 + 简短表格
中等数据表：CSV
大规模 / 后续分析：Parquet
需要可复用流程：附 Python 脚本
需要可视化时：输出图表 PNG 或说明可绘制图表

元信息

生成数据文件时，尽量同时记录：

接口名
请求参数
拉取时间
数据行数
字段列表
是否存在失败分段 / 缺失

Workflow templates

下面这些模板，是本 skill 的核心。不要直接从接口想起，而要从任务模板想起。

1. 单标的行情分析

适用：

看下 XX 最近怎么样
这票最近强不强
今年以来表现如何

默认流程：

解析标的
确定时间范围
取行情 + 必要基础指标
总结区间涨跌、成交活跃度、高低点、波动
输出一句结论 + 关键数字

2. 多标的横向对比

适用：

XX 和 YY 谁更强
把这几家公司对比一下

默认流程：

锁定对象
统一时间口径
选 3～5 个关键指标
输出对比表
给出“谁在哪方面更强”的总结

3. 财务质量快照

适用：

看下 XX 财报
最近几个季度利润趋势
财务质量怎么样

默认流程：

拉最近 8 个季度 + 最近年度财务核心数据
区分营收、利润、毛利率、ROE、现金流
标出改善 / 恶化 / 波动点
说明累计值、单季值、同比口径

4. 估值分析 / 筛选

适用：

现在估值高不高
谁更便宜
筛低估值高股息

默认流程：

明确标的池
拉 daily_basic 等估值指标
必要时联动财务质量
输出排序、极值、口径说明

5. 资金流追踪

适用：

最近资金在买什么
北向最近流向哪里
主力资金流入最多的是谁

默认流程：

明确资金口径（北向 / 主力 / 龙虎榜 / 板块资金）
确定时间窗
拉净流入 / 活跃成交 / 持续性
和价格表现联动解释
避免把单日噪声说成趋势

6. 板块 / 题材轮动分析

适用：

最近哪个板块最强
机器人最近强在哪
某概念板块里有哪些成分股

默认流程：

确定分类口径
拉板块区间表现
必要时联动成分股、资金流、涨停梯队
输出强势板块排行与代表标的

7. 公告 / 新闻 / 事件梳理

适用：

最近有什么公告
有没有什么催化
最近新闻面怎么样

默认流程：

明确对象和时间窗
拉公告 / 新闻 / 研报 / 政策数据
去噪，提炼 3～5 条主线
区分事实、公告、媒体解读
必要时结合股价异动做弱因果解释

8. 数据导出与研究准备

适用：

拉一份 CSV
做回测数据表
导出某段时间的行情/财务数据

默认流程：

明确数据范围、频率、字段
采用分段策略取数
清洗、去重、统一字段类型
输出 CSV / parquet
给出文件路径和元信息

9. 综合研究简报

适用：

给我快速研究一下 XX
做个投资者视角简报
先给个全景判断

默认流程：

一句话结论
行情表现
财务趋势
估值水平
资金流情况
公告 / 新闻催化
风险点
值得继续深挖的问题

Data quality rules

拉取完成后，至少做这些检查：

schema 校验
关键字段存在性检查
主键去重
固定排序
日期标准化
数值字段类型规范化

空结果处理

空表不一定是失败，要区分：

非交易日
区间无数据
股票未上市
参数错误
接口权限不足

不要把所有空结果都说成“接口坏了”。

Cache and reuse rules

为了让 skill 可长期复用，应优先支持：

基础表缓存（如 stock_basic、交易日历、指数基础信息）
增量更新，而不是每次全量重拉
大任务断点续跑
结果文件规范命名

推荐命名格式：

daily_600519.SH_20230101_20231231_20260322.csv
fina_indicator_300750.SZ_20260322.parquet

缓存命中时，最好说明哪些来自缓存，哪些是新拉取的数据。

Error handling

优先用“人话 + 调试细节分层”的方式输出错误。

用户可见层

token 未配置
当前接口可能需要更高积分/权限
时间范围过大，已自动改为分段拉取
股票名称不唯一，请确认是哪一个
当前结果为空，可能因为该日期非交易日 / 标的未上市 / 无权限

调试层

必要时补：

接口名
参数
失败分段
异常原文

部分成功原则

如果部分分段失败，不要说“成功完成”。应明确说：

哪些部分成功
哪些部分失败
是否已生成不完整结果

Recommended minimal interface set

主 skill 正文不要塞几百个接口。优先记住 80% 常用任务的核心接口集：

stock_basic
trade_cal
daily
pro_bar
daily_basic
fina_indicator
income
balancesheet
cashflow
forecast
express
moneyflow
moneyflow_hsgt
hsgt_top10
top_list
index_basic
index_daily
index_classify
sw_daily
ths_index
ths_member
limit_list_d
limit_step
news
major_news
research_report
anns_d
cn_cpi
cn_pmi
us_tycr

全部数据接口，请参考 references/数据接口.md。

Best practices

先理解任务，再选接口
能少取就少取，先核心数据，再扩展
先给结论，再给证据
默认说人话，不堆字段名
对“最近 / 财报 / 强不强 / 资金关注”这类模糊中文表达，要有合理默认口径
大任务先给执行计划，再开跑
导出任务尽量保留脚本、元信息、文件路径，方便复用

Examples

单票行情

看下宁德时代最近三个月走势
茅台今年以来涨了多少
招行这两年最大回撤大概多少

财务 / 估值

看下比亚迪最近 8 个季度营收和净利润趋势
茅台现在估值算高吗
帮我找高 ROE 低负债的公司

对比

比一下茅台、五粮液、泸州老窖近一年的涨幅和估值
对比一下沪深300、中证500、创业板今年表现

资金流 / 板块

今天北向资金流入最多的股票有哪些
最近哪个板块最强
半导体板块最近一个月强不强

公告 / 事件

帮我梳理下寒武纪最近的重要公告
最近机器人板块有什么消息面催化

宏观

看一下最近 CPI、PPI、PMI 变化
当前市场风格偏成长还是价值

导出

把沪深300成分股近两年日线导成 CSV
下载宁德时代 2020 到现在的复权行情
把最近 3 年 ROE、PE、PB、营收增速拉成一个表

Quick rule

当用户在说：

看走势
查财报
比较公司
看板块
看资金流
梳理公告新闻
看宏观
拉数据导出

就不要先想“有哪些接口”。先想： 这是什么任务？默认该走哪条数据工作流？结果应该怎样交付才真正有用？

Tushare

技能介绍

做什么

何时用

代理如何加载

文件分析

SKILL.md 与 Agent 调用

安装这个技能

tushare-data

What this skill is for

When to use

行情 / 趋势

财务 / 估值 / 公司质量

对比 / 排行 / 筛选

板块 / 指数 / 主题

资金流 / 情绪

公告 / 新闻 / 研报 / 政策

宏观 / 跨市场

数据导出 / 研究准备

What this skill is NOT for

Natural-language trigger guide

常见口语触发

中文自然语言优先原则

Environment check

Intent taxonomy

1. 行情 / 趋势

2. 基本资料 / 标的识别

3. 财务 / 公司质量

4. 估值 / 基本面指标

5. 资金流 / 市场行为

6. 板块 / 指数 / 主题

7. 打板 / 情绪 / 活跃度

8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策

9. 宏观 / 跨市场

10. 导出 / 研究准备

Entity resolution rules

标的解析

市场识别

时间默认值

板块口径默认值

Input normalization rules

Data retrieval rules

文档先行

字段确认

默认分段拉取

重试与限流

分段合并

Output contract

结果交付形态

元信息

Workflow templates

1. 单标的行情分析

2. 多标的横向对比

3. 财务质量快照

4. 估值分析 / 筛选

5. 资金流追踪

6. 板块 / 题材轮动分析

7. 公告 / 新闻 / 事件梳理

8. 数据导出与研究准备

9. 综合研究简报

Data quality rules

空结果处理

Cache and reuse rules

Error handling

用户可见层

调试层

部分成功原则

Recommended minimal interface set

Best practices

Examples

单票行情

财务 / 估值

对比

资金流 / 板块

公告 / 事件

宏观

导出

Quick rule

相关技能

Self Improving Agent