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BAMA: Build Any Mac App. Agent skills to research, clone, design, build, optimize, and test native macOS apps with Swift and SwiftUI.
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大A研究助手,仅作为学习不作为决策的依据
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技能Python · ShellGitHub @Veblin自行安裝營運者未確認
試用過了嗎? 點一下就好,不需要登入。
正在載入完整 README。 以下為已儲存的摘錄。
每个数字可复核的 A 股投研助手。 输入代码,自动采集公开数据、由 Python 引擎完成计算,并输出带来源、口径与不确定性标注的研究备忘录。它将手工研究中最易出错的环节——数据取数、计算、交叉验证与证据整理——固化为可检查的流程;是学习与研究工具,不是投资决策工具。 普通 AI 给你「看起来对的分析」;invest-skills 给你一份每个数字都能回溯到来源的研究备忘录。 定位声明:本项目是开源软件工具,不从事证券投资咨询业务,未取得证券投资咨询业务资格;不推荐个股、不提供买卖或仓位建议、不承诺收益。完整边界见免责声明。 invest-skills is a set of open-source Agent Skills for A-share (China mainland) equity research, plus a Hong Kong stock module.檢視完整 README ↗
把 AI 辅助研究做成一条可追溯、可重算、可复检的证据链。 输入代码,程序采集公开数据并计算指标,AI 根据证据组织分析;冲突与缺口明确保留,交付前接受检查。产出用于个人学习与研究,帮助你核验依据、方法与不确定性。
定位声明:本项目是开源软件工具,不从事证券投资咨询业务,未取得证券投资咨询业务资格;不推荐个股、不提供买卖或仓位建议、不承诺收益。完整边界见免责声明。
invest-skills provides eight open-source Agent Skills for A-share and Hong Kong stock research, ETFs, market context and screening. It builds a traceable, recalculable and reviewable evidence chain: Python collects data and computes metrics; AI writes evidence-linked analysis; conflicts and missing data remain visible; reports undergo automated checks and human review.
The engine and research snapshots run locally. What is sent to a model service depends on your platform and settings. Research and learning tool; not investment advice.
| 能力 | 项目怎样实现 | 你能核验什么 |
|---|---|---|
| 可追溯 | 事实保留来源、日期与口径,分析关联证据;取数失败、跨源冲突与待验证推测显式标注 | 数字来自哪里,判断依据是什么,哪些信息仍有缺口 |
| 可重算 | 衍生指标由 Python 计算,公式与实现可审计;个股固定快照流程封存报告输入,按快照 ID 只读重渲染 | 计算是否成立;重渲染使用同一份数据,便于区分输入变化与分析变化 |
| 可复检 | 个股固定快照流程将分析中的数字事实与封存数据逐项对账;交付前做机器检查,再复检数字、合规与逻辑 | 引用是否与数据一致,来源和风险说明是否齐备,推理是否自洽 |
可复核不等于数据必然正确。 上游数据可能延迟、缺失或口径不一致;项目保留核验路径与不确定性,由使用者回到公司公告、交易所和原始资料验证。机器检查通过后仍须人工复检。
引擎与 SQLite 研究快照在本地运行和保存,项目不收集使用遥测;研究内容是否发送至模型服务,取决于你使用的平台及配置。
2026-10-14,v0.3.2 按维护者裁决,以当前实现范围结项。 本版主要完成共享数据与方法架构收敛、ETF 研究流程及证据核验改造。发布状态以 GitHub Releases 为准;版本结项与远程发布分别记录。
完整改动见 CHANGELOG。本次结项保留验收差距:报告阅读质量未达标,完整研究耗时、WorkBuddy 真机及无 Python MCP 等价性仍未完成验证。v0.3.3 承接研究深度、长期跟踪、条件化价格区间与时机研究,以及完整流程 10 分钟目标;这些属于后续工作,尚未实现。
潍柴动力研究备忘录(2026-07-21) 中,Tushare 与 AkShare 财务数据差异为 102.4%:报告保留差异、标注待核验,并提示回到正式财报验证,没有将冲突包装成确定结论。来源:历史报告中的跨源差异说明
其他样例:ETF · 港股 · 市场脉搏 · 多报告复盘。这些均为历史快照,仅展示格式与方法,不代表当前市场状态,不构成投资建议。
完整安装、Token 可选项与故障排查见 CONFIGURATION.md。
| 平台 | 入口 |
|---|---|
| Claude Code | /plugin marketplace add Veblin/invest-skills,随后使用对应技能入口 |
| Agent Skills 兼容平台 | npx skills add Veblin/invest-skills |
| DSH / Qoder / Trae / Kimi CLI | 克隆仓库,使用内置 .agents/skills/ 技能链接;详见配置说明 |
| 本地命令行 | 克隆仓库后运行 uv sync,再运行 uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py diagnose |
| Hermes / Gemini CLI | 对应 marketplace 或 extension 的安装方式见配置说明 |
从 GitHub Release 下载 invest-skills-wb-vX.Y.Z.zip,在「专家·技能·连接器 > 技能 > 添加技能 > 上传技能」导入,无需打开终端。Token 配置见 WorkBuddy 安装说明。
Windows 使用 git clone 时,若技能链接被物化为文本文件,运行重建脚本:
.\scripts\setup_workbuddy_windows.ps1
脚本重建 32 条技能链接(24 个目录链接 + 8 个 commands 文件)。运行 cmd /c dir .workbuddy\skills,应显示 <JUNCTION>;权限与执行策略问题见配置说明。
目前公开提供 8 个技能,共用数据层与研究规范。
| 技能 | 研究内容 | 调用示例 |
|---|---|---|
| invest-a-stock | 个股公司、财务、估值、资金、技术状态、事件与风险 | /invest-a-stock 600176 |
| invest-a-etf | 指数估值、折溢价、持仓、跟踪质量与对冲覆盖;按研究问题选取披露持仓,解释经营事实与行业背景,明细入附录 | /invest-a-etf 563300 |
| invest-hk-stock | 港股快照、财务、南向资金与 A/H 比价 | /invest-hk-stock 00700 |
| invest-a-pulse | 市场杠杆、广度、情绪、资金与估值 | /invest-a-pulse |
| invest-a-journal | 既有交易方案的逻辑、盲点与风险收益检查 | /invest-a-journal |
| invest-a-discover-scan | 多透镜粗筛研究观察短清单,附理由与下钻入口 | /invest-a-discover-scan |
| invest-a-gap-scan | 指数成分股的客观跳空缺口筛查 | /invest-a-gap-scan |
| invest-a-pattern-scan | 双底与三角形底检出及数据窥探防护 | /invest-a-pattern-scan |
技术指标与扫描结果用于描述市场状态,不生成交易信号或操作建议。
ETF 研究按所选研究问题组织证据:影响结论的范围与因果不确定性保留在相关判断处;内部接口与调试类问题记入工程记录,不作为读者故障清单;数据来源区分真实读取、失败与未执行,不把尝试写成成功。
暂停维护:invest-a-event-calendar 自 2026-10-02 起退出公开入口与分发;源码、离线测试保留,共享解禁数据层继续维护。见历史说明。
项目按 SKILL.md 开放格式分发,核心代码与测试位于 skills/,采用 MIT 许可。