name: investoday-stock-message-analysis title: "股票訊息解讀" version: 1.4.0 description: 面向A股個股訊息解讀，聚焦近期新聞、事件情緒、機構驗證與市場反饋。基於今日投資金融資料介面，自動識別股票程式碼並輸出結構化訊息解讀報告。觸發詞：最近新聞、訊息面、訊息解讀、事件驅動、利好利空、催化、風險訊息。 tags: - news-event-analysis - news-sentiment - event-driven - bullish-bearish - catalysts - risk-alerts - institutional-validation - market-reaction slug: investoday-stock-message-analysis-v2 displayName: 股票訊息解讀 summary: 面向A股個股訊息解讀，聚焦近期新聞、事件情緒、機構驗證與市場反饋。基於今日投資金融資料介面，自動識別股票程式碼並輸出結構化訊息解讀報告。 license: MIT metadata: clawdbot: emoji: "📰" category: "finance" requires: skills: ["investoday-finance-data"]

📰 股票訊息解讀

面向 A 股個股訊息解讀，聚焦近期新聞、事件情緒、機構驗證與市場反饋。基於今日投資金融資料介面，自動識別股票程式碼並輸出結構化訊息解讀報告。

觸發場景

• 使用者詢問某隻股票最近有哪些新聞、訊息、催化或風險事件

  7w4.net小蔥技能站，你的AI助手技能庫。

• 使用者想判斷近期事件偏利多還是利空，是否已被機構或市場驗證
• 使用者希望知道“最近發生了什麼”“事件影響還在不在”“訊息面偏空還是偏多”
• 關鍵詞：最近新聞、訊息面、事件驅動、利好利空、催化、風險訊息、事件面、資訊解讀

輸入示例

示例 1：新聞梳理

浪潮資訊最近有什麼重要訊息？

示例 2：利好利空判斷

幫我分析一下寧德時代最近的新聞是偏利多還是偏利空。

示例 3：事件驗證

中際旭創最近有沒有什麼催化，市場買賬了嗎？

💡 本 Skill 偏"近階段訊息面全景梳理與解讀"。若使用者重點詢問"今天為什麼漲跌"，優先使用 個股異動分析；若重點詢問"機構近期怎麼看"，優先使用 個股研報解讀。

前置依賴

本 Skill 依賴 investoday-finance-data（今日投資金融資料）Skill 獲取即時金融資料。

基礎 API 呼叫與底層執行方式統一以該 Skill 為準，業務 Skill 不重複展開底層接入細節。

工具說明

以下為本 Skill 通過 investoday-finance-data 使用的資料介面。在 System Prompt 中以 工具ID 標識呼叫。

基礎工具

新聞與事件工具

資料獲取流程

使用者提供股票名稱或程式碼後，Agent 按以下流程獲取資料：

• Step 0：標的識別（如使用者輸入名稱而非程式碼）：工具ID search，引數 key=<股票名稱> type=11
• Step 1：股票基本資訊：工具ID stock/basic-info，引數 stockCode=<code>
• Step 2：公司維度新聞（近30天）：工具ID news/entity-related，引數 stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<當前時間> newsType=3 pageNum=1 pageSize=3
• Step 3：行業維度新聞（近30天）：工具ID news/entity-related，引數 stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<當前時間> newsType=2 pageNum=1 pageSize=3
• Step 4：宏觀維度新聞（近30天）：工具ID news/entity-related，引數 stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<當前時間> newsType=1 pageNum=1 pageSize=3
• Step 5：行情維度新聞（近30天）：工具ID news/entity-related，引數 stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<當前時間> newsType=4 pageNum=1 pageSize=3
• Step 6：研報輿情（近90天）：工具ID research/sentiment (POST)，引數 stockCode=<code> beginTime=<90天前> endTime=<當前時間> pageNum=1 pageSize=5
• Step 7：研報預測評級（近90天）：工具ID report/stock-forecast-ratings，引數 stockCode=<code> beginDate=<90天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=10
• Step 8：上市公司公告（近30天）：工具ID announcements，引數 stockCode=<code> beginDate=<30天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=10
• Step 9：即時行情：工具ID stock-quote/realtime-merge，引數 stockCode=<code>

並行最佳化：完成 Step 0 的程式碼識別後，Step 1-9 可並行呼叫；寫報告時優先保留高相關、時間更近、資訊量更高的 2-4 個核心事件，不要羅列全部新聞。

分析框架（5步）

Agent 獲取資料後，按以下 5 步框架進行結構化分析：

Step 1：識別近期核心事件

目標：從公司、行業、宏觀、行情四類新聞及公告中，提煉近階段最重要的事件主線。

資料來源：news/entity-related + announcements

分析要點： - 公司維度優先順序最高，其次行業、宏觀、行情 - 優先保留正式公告、時間更近、資訊量更高、與個股相關性更強的事件 - 若事件重複出現，應合併同類項而非簡單堆疊

輸出：核心事件列表與主線判斷。

Step 2：判斷事件情緒與影響層級

目標：判斷當前事件更偏利多、利空還是中性，並區分情緒層面與基本面層面的影響。

資料來源：news/entity-related + announcements

分析要點： - 事件情緒是短期情緒擾動還是中期基本面變化 - 影響層級是交易情緒、業績預期還是經營邏輯變化 - 若同一階段存在利多與利空並存，必須明確主次關係

輸出：事件情緒結論與影響路徑。

Step 3：判斷機構是否驗證

目標：判斷近期研報觀點是否支援當前事件邏輯。

資料來源：research/sentiment + report/stock-forecast-ratings

分析要點： - 研報觀點與新聞事件是否同向 - 機構評級是否上調、維持還是下修 - 若機構分歧明顯，應提示邏輯仍未形成共識

輸出：機構驗證強弱與主要分歧點。

Step 4：判斷市場是否響應

目標：通過即時行情與板塊反饋驗證市場是否為事件“買賬”。

資料來源：stock-quote/realtime-merge

分析要點： - 個股近期表現是否與事件方向一致 - 板塊聯動強弱如何 - 若新聞偏正面但股價無響應，應提示“市場驗證偏弱”

輸出：市場反饋結論與驗證狀態。

Step 5：形成綜合事件判斷

目標：把“發生了什麼、偏利好還是利空、是否被驗證、能否持續”串成完整結論。

資料來源：前 4 步分析結果彙總

分析要點： - 當前事件面狀態偏正面、偏負面還是中性觀察 - 驅動型別是基本面催化、政策/行業催化、情緒交易還是風險擾動 - 後續需重點跟蹤事件發酵、機構觀點變化或市場持續性

輸出：綜合事件判斷、可信度與跟蹤重點。

策略邏輯彙總

輸出格式

# 📰 [股票名稱] 訊息解讀報告

> 分析日期：YYYY-MM-DD | 資料來源：今日投資

## 一、事件結論

（先寫當前事件面偏正面/偏負面/中性觀察，以及核心結論）

## 二、核心事件梳理

（列出最關鍵的 2-4 條事件，按時間倒序整理）

## 三、事件情緒與影響判斷

（說明這些事件偏情緒擾動還是基本面影響）

## 四、機構觀點與市場驗證

（研報、評級和市場反饋是否支援事件主線）

## 五、綜合結論

- 3-5 條核心發現
- 明確最核心的催化或風險點
- 給出後續需繼續跟蹤的驗證訊號

證據約束（必須遵守）

1. 每個事件判斷至少對應 2 個證據來源，優先採用“新聞/公告 + 研報/行情”組合
2. 不允許把單條低相關、舊聞或重複新聞直接寫成核心催化
3. 時間口徑必須寫清楚，如“近30天新聞”“近90天研報”“最新即時行情”
4. 不展示內部打分、情緒分值或排序分值，只輸出自然語言結論
5. 若某個維度資料為空，只能寫“暫無相關資料”或“暫不足以判斷”
6. 不給買賣建議、目標價空間測算、倉位建議或短線操作建議
7. 若機構觀點、新聞與市場表現三者不一致，必須明確指出背離，不得強行給單邊結論

執行示例

使用者說：“寧德時代最近有哪些重要訊息，市場怎麼看？”

1. 通過 search 獲取股票程式碼
2. 並行呼叫 stock/basic-info、四類 news/entity-related、research/sentiment、report/stock-forecast-ratings、announcements 與 stock-quote/realtime-merge
3. 提煉最核心的事件主線，並評估機構驗證與市場反饋
4. 輸出 Markdown 格式新聞事件分析報告
5. 在結尾寫出綜合判斷與後續跟蹤重點

安全與隱私

• 僅通過今日投資 API 查詢公開市場資料
• 不記錄、不儲存使用者的查詢記錄
• 分析結論僅供參考，不構成投資建議

這是一個質量較高的股票訊息解讀Skill，文件規範、邏輯清晰，能有效幫助使用者分析個股新聞事件、研報觀點和市場反饋。它將複雜的分析過程拆解為5個步驟，輸出結構化的解讀報告。不足之處在於缺少實際使用示例，使用者難以直觀判斷分析效果如何；此外部分分析框架和結論判斷的規則略顯複雜，對非專業使用者可能有一定門檻。