做什么
官方 description 用英文写明「Mx Stocks Screener」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。
技能库 智客分类:其他 mx-stocks-screener OpenClaw
基于东方财富数据库,支持通过自然语言输入筛选A港美股、基金、债券等多种资产,支持多元指标筛选,含技术面、消息面、基本面及市场情绪等,可用于全球资产速筛、跨市场监控、投资组合构建、策略回测等场景。返回结果包含数据说明及 csv 文件。Natural language screener for investment assets across global markets, including A-shares, ETFs, bonds, HK and US stocks, and funds. It enables multi-dimensional filtering via technical, fundamental, sentiment and news indicators. Ideal for global asset selection, cross-market monitoring, portfolio construction and strategy backtesting.
官方网址:ClawHub
先看中文介绍;官方 description 原文单独保留,不改写 SKILL.md。
官方 description 用英文写明「Mx Stocks Screener」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。
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。
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:选股 / 选板块 / 选基金、密钥来源与安全说明、功能范围、基础选股能力、A股进阶查询(部分场景)、**查询示例**。 其中含规范建议的小节:输入输出示例。
文件分析:除 SKILL.md 外,正文引用了 scripts/get_data.py,属于带资源的技能包,这些文件按需再读。
选股 / 选板块 / 选基金密钥来源与安全说明功能范围基础选股能力A股进阶查询(部分场景)**查询示例**前提条件1. 注册东方财富妙想账号2. 配置 TokenmacOS 添加到 ~/.zshrc,Linux 添加到 ~/.bashrc3. 安装依赖快速开始
来源分类:ClawHub CSV
市场来源:ClawHub
namemx-stocks-screenerdescriptionscripts/get_data.py以下路径提取自原文;文件是否齐全请以来源仓库中的完整目录为准。
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 ↗
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。
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「mx-stocks-screener」安装到我的项目:SKILL.md 原文与官方 description 见 https://zicq.com/zh/skills/skl-d0da1214d058724e-Mx-Stocks-Screener.html 请存为 .cursor/skills/mx-stocks-screener/SKILL.md 或 .claude/skills/mx-stocks-screener/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/mx-stocks-screener 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。
通过自然语言查询进行选股,数据来自于妙想大模型服务,支持以下类型:
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。除基础选股外,还支持A股上市公司的以下查询场景:
注意:上述仅为部分示例,实际支持的条件远多于列举内容
| 类型 | query | select-type | |----------|--------------------------|----------| | 选A股 | 股价大于500元的股票、创业板市盈率最低的50只 | A股 | | 选港股 | 港股的科技龙头 | 港股 | | 选美股 | 纳斯达克市值前30、苹果产业链美股 | 美股 | | 选板块 | 今天涨幅最大板块 | 板块 | | 选基金 | 白酒主题基金、新能源混合基金近一年收益排名 | 基金 | | 选ETF | 规模超2亿的电力ETF | ETF | | 选可转债 | 价格低于110元、溢价率超5个点的可转债 | 可转债 |
访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取API_KEY。
# 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
pip3 install httpx --user
python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query 股价大于100元,主力流入,成交额排名前50 --select-type A股
输出示例
CSV: /path/to/miaoxiang/mx_stocks_screener/mx_stocks_screener_9535fe18.csv
描述: /path/to/miaoxiang/mx_stocks_screener/mx_stocks_screener_9535fe18_description.txt
行数: 42
参数说明:
| 参数 | 说明 | 必填 |
|------|------|------|
| --query | 自然语言查询条件 | ✅ |
| --select-type | 查询领域 | ✅ |
import asyncio
from pathlib import Path
from scripts.get_data import query_mx_stocks_screener
async def main():
result = await query_mx_stocks_screener(
query="A股半导体板块市值前20",
selectType="A股",
output_dir=Path("miaoxiang/mx_stocks_screener"),
)
if "error" in result:
print(result["error"])
else:
print(result["csv_path"], result["row_count"])
asyncio.run(main())
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| mx_stocks_screener_<查询ID>.csv | 全量数据表,列名为中文(由返回的 columns 映射),UTF-8 编码,可用 Excel 或 pandas 打开 |
| mx_stocks_screener_<查询ID>_description.txt | 数据说明:查询内容、行数、列名说明等 |
| 变量 | 说明 | 默认 |
|---------------------------|-----------------------|------|
| MX_STOCKS_SCREENER_OUTPUT_DIR | CSV 与描述文件的输出目录(可选) | miaoxiang/mx_stocks_screener |
| EM_API_KEY | 妙想智能选股工具 API 密钥(必备) | 无 |
错误:请设置 EM_API_KEY 环境变量
API_KEY。EM_API_KEY环境变量如何指定输出目录?
export MX_STOCKS_SCREENER_OUTPUT_DIR="/path/to/output"
python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "查询内容" --select-type "查询领域"
其他
掌握学习、错误和校正,以便不断改进。 使用时间:(1) 命令或操作意外失败, (2) 用户更正 Claude ('No, that's wrong...', 'Actually...'), (3)用户请求具备不存在的能力,(4)外部API或工具失败,(5)克洛德意识到其知识已经过…
其他
自我反省+自我批评+自我学习+自我组织记忆. 特工评估自己的工作,发现错误,并永久改进. 当 (1) 命令,工具, API, 或操作失败时使用; (2) 用户纠正或拒绝您的工作; (3) 您意识到您的知识已经过时或不正确; (4) 您发现更好的方法; (5) 用户明确安装或引用当…
其他
将AI代理人从任务跟踪者转变为预先预测需要并不断改进的主动伙伴. 现在WAL协议,工作缓冲,自主克龙, 和战斗测试模式。 哈尔·斯塔克的一部分
其他
多搜索引擎集成16个引擎(7个CN+9 Global). 支持高级搜索操作员,时间过滤器,站点搜索,隐私引擎,和WolframAlpha知识查询. 不需要 API 密钥 .