aj-skills

本仓库当前包含多个可直接使用的技能：

• skills/stock-analysis：基于价值投资思路，使用 Tushare 公共数据提供 A 股筛选、个股分析、板块对比、估值计算与新闻舆情分析能力
• skills/activity-push：根据 feeds.md 抓取公众号 feed，由模型按文章语义判断是否为活动，提取结构化活动信息，生成审阅 Markdown 和推送文本，并通过 bash + curl 调用企业微信客户联系/客户群 API 推送到外部群
• skills/contract-review：面向企业法务与业务团队的合同审核技能，支持条款拆解、法源与公司规定比对、风险分级、红线建议和审查报告生成
• skills/development-planning-writer：面向区域发展规划、地方专项规划与“十五五”规划文本生成，支持上位规划衔接、指标体系、重大项目库和实施矩阵输出

npx skills add https://github.com/zuoa/aj-skills --skill aj-stock-analysis

npx skills add https://github.com/zuoa/aj-skills --skill activity-push

npx skills add https://github.com/zuoa/aj-skills --skill contract-review

npx skills add https://github.com/zuoa/aj-skills --skill development-planning-writer

目录结构

skills/stock-analysis/
  ├─ SKILL.md                     # 技能定义与工作流说明
  ├─ scripts/                     # 可执行脚本
  ├─ tests/                       # pytest 测试
  ├─ templates/analysis_report.md # 报告模板
  ├─ references/                  # 方法论参考资料
  └─ config/                      # 默认板块配置

快速开始

1. 创建并激活虚拟环境

cd skills/stock-analysis
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

2. 安装依赖

pip install -U pip
pip install tushare pandas numpy pytest

3. 配置 Tushare Token（任选其一）

方式 A：环境变量

export TUSHARE_TOKEN=your_token

方式 B：写入 ~/.aj-skills/.env

mkdir -p ~/.aj-skills
cat > ~/.aj-skills/.env <<'EOF'
TUSHARE_TOKEN=your_token
EOF

4. 检查安装

python3 -c "import tushare; print(tushare.__version__)"

核心脚本

• scripts/stock_screener.py: 多指标股票筛选（PE/PB/ROE/负债率/市值等）
• scripts/data_fetcher.py: 拉取个股或多股基础数据、财务数据、估值与行情
• scripts/financial_analyzer.py: 财务健康度、成长性、杜邦分析、异常检测、评分
• scripts/valuation_calculator.py: DCF/DDM/相对估值与安全边际测算
• scripts/sector_fetcher.py: 按板块配置批量抓取股票数据
• scripts/sector_analyze.py: 板块统计、综合评分排名与 Markdown 报告
• scripts/news_fetcher.py: 新闻抓取（优先 Tushare，回退 RSS）
• scripts/sentiment_analyzer.py: 规则词典情绪与风险标签分析

常用命令

1) 股票筛选

python scripts/stock_screener.py \
  --scope hs300 \
  --pe-max 20 \
  --roe-min 12 \
  --debt-ratio-max 60 \
  --top 30 \
  --output output/screener.json

2) 拉取个股数据（附带新闻）

python scripts/data_fetcher.py \
  --code 600519 \
  --data-type all \
  --years 5 \
  --with-news \
  --news-days 7 \
  --news-limit 20 \
  --output output/600519_data.json

3) 财务分析并生成报告

python scripts/financial_analyzer.py \
  --input output/600519_data.json \
  --level standard \
  --output output/600519_financial.json \
  --report-md output/600519_report.md

4) 估值计算

python scripts/valuation_calculator.py \
  --input output/600519_data.json \
  --methods all \
  --discount-rate 10 \
  --terminal-growth 3 \
  --margin-of-safety 30 \
  --output output/600519_valuation.json

5) 板块分析

python scripts/sector_fetcher.py \
  --sector-name 算力板块 \
  --output output/sector_data.json

python scripts/sector_analyze.py \
  --input output/sector_data.json \
  --output output/sector_analysis.json \
  --report-md output/sector_analysis.md

6) 新闻舆情

python scripts/news_fetcher.py \
  --code 600519 \
  --name 贵州茅台 \
  --days 7 \
  --limit 20 \
  --output output/news.json

python scripts/sentiment_analyzer.py \
  --input output/news.json \
  --output output/sentiment.json

运行测试

cd skills/stock-analysis
source .venv/bin/activate
pytest -q

输出说明

• 绝大多数脚本支持 --format json|table
• 指定 --output 时会将结果落盘为 JSON 文件
• financial_analyzer.py 与 sector_analyze.py 支持额外输出 Markdown 报告

注意事项

• 本项目依赖外部数据源，接口限流或网络问题会影响抓取速度与成功率
• 新闻舆情模块是规则法（MVP），适合快速风险扫描，不等于完整研报结论
• 结果仅供研究与学习，不构成投资建议