UZI-Skill README

The project's README from github.com/wbh604/UZI-Skill. As one markdown file: README.md.

主动基金 / 基金经理?请看 基佬skills

UZI-Skill 负责个股深度分析;基佬skills 负责主动基金和基金经理行为鉴定。
它用真实公开数据逐笔验证基金经理的买卖行为,评的是行为,不是净值。在线示例:兴全合宜 163417 · 谢治宇行为报告


游资(UZI)Skills

"66 个投资大佬帮你看盘,巴菲特、赵老哥和股海贼王终于坐在了同一张桌子上。"

License: MIT Python 3.10+ Claude Code Dimensions Investors Methods Self-Review

A 股 / 港股 / 美股 · 个股深度分析引擎 · 66 位评审团 × 9 大流派 × 22 维数据 × 22 种机构方法 · 最新 v3.9.4:前端显示修复 + 美化(kimi-k3)· 完整演进见 更新日志

安装 · 用法 · 三档深度 · Hermes 🆕 · 评审团 · Serenity 🆕 · 机构方法 · 自查 gate · 报告截图 · FAQ · 入群交流测试 · Contributors

中文 | English


🚀 30 秒上手

任何 agent 里丢一句话 · 装好就能用。详细装法见 安装。

你用的 agent 直接丢这句
Claude Code /plugin marketplace add wbh604/UZI-Skill 然后 /plugin install stock-deep-analyzer@uzi-skill
Codex / OpenAI CLI "按 https://raw.githubusercontent.com/wbh604/UZI-Skill/main/.codex/INSTALL.md 装 UZI-Skill,分析 600519"
Cursor /add-plugin stock-deep-analyzer
Gemini CLI gemini extensions install https://github.com/wbh604/UZI-Skill
Hermes ⚠️ hermes skills install 当前被 Skills Guard 误判 · 用一键脚本绕过:curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wbh604/UZI-Skill/main/install-hermes.sh | bash · 详见 INSTALL-HERMES.md
OpenClaw / 龙虾 "装 https://github.com/wbh604/UZI-Skill 这个股票分析技能"
CLI 直用 git clone https://github.com/wbh604/UZI-Skill.git && cd UZI-Skill && pip install -r requirements.txt && python run.py 贵州茅台

装好后最常用 4 条命令(任何 agent 里直接说):

/stock-deep-analyzer:analyze-stock 贵州茅台    ← 完整 22 维 × 66 评委分析(5-8min)
/stock-deep-analyzer:quick-scan 002217         ← 30 秒速判
/stock-deep-analyzer:scan-trap 002217          ← 杀猪盘排查
/stock-deep-analyzer:dcf 600519                ← DCF 估值专项

💡 当前最新稳定版 v3.9.4 · 完整演进见 更新日志:

  • 66 位评审团 · 9 大流派(v3.7 新增 a16z Andreessen / Naval / 黄仁勋 / 马斯克 / 高瓴张磊 / Burry / Chanos 等 13 位 + 独立 I 组 Serenity AI 卡位猎手)· 242 条量化规则
  • Serenity 严谨化(v3.8):8 罚分因子 + 3 级证据阶梯("有定点量产"≈90 分 vs "仅题材"≈60 分)+ 供应链 8 层分层
  • Tier-1 五方法(v3.8):/ai-readiness /earnings-preview /model-update /returns /rebalance
  • 多股对比 & 组合(v3.6):--versus 2-4 只横向对决 · --portfolio CSV 组合健康度 · 暗色模式 + sticky TOC(v3.9.1 起可一键折叠)+ 术语悬浮
  • A+港股每日观察榜:过滤 ST/无有效报价/成交额不足 2 亿标的 · 24 位游资规则初筛 + Serenity 证据检查 · 最多 10 只、不凑数 · JSON 快照 + HTML + 观察账本
  • 流派视角锁定(v3.5):--school A-I 只看一派的判断 · 报告带 SCHOOL LOCK banner
  • 架构:v3.0 pipeline 默认主干 · 离线 pytest 回归覆盖 · v2.x API 100% 向后兼容(UZI_LEGACY=1 回老路径)

Hermes 用户:hermes skills install 被上游 Skills Guard 误判 · 用一键脚本装:curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wbh604/UZI-Skill/main/install-hermes.sh | bash · 详见 INSTALL-HERMES.md.


💬 没有群!虽然我也不知道为什么交流群也没涉及什么东西会被封号。。。

我再说明一下,没有群,也不拉群。

拉群会被封,有想法的直接加我吧,只针对插件本身或者其他有趣的项目和量化,不聊个股

添加人过多,请备注好事宜,我才知道出什么问题了。。



鸣谢

学AI,上L站! 感谢 Linux.do 社区支持。

这是啥

一句话:输入一只股票,Claude 变成你的私人分析师,跑完 22 个维度的数据、调 22 种华尔街分析模型、让 66 个投资风格完全不同的大佬各自打分,最后吐出一份 600KB 的 Bloomberg 风格报告。

/stock-deep-analyzer:analyze-stock 国盾量子

5-8 分钟后你会得到:

为什么做这个

之前看一只票的流程:东方财富翻基本面 → 同花顺看 K 线 → 雪球刷大 V 说了啥 → 研报系统找卖方观点 → Excel 算个 DCF → 结果买进去还是亏。

这些活儿本质上就是"搜集信息 → 多角度分析 → 给个结论",让 AI 全干了不行吗?

市面上看了一圈,要么是输出三段废话的 GPT wrapper,要么是用不起的机构终端。Anthropic 出了个 financial-services-plugins,方法论很好(DCF / Comps / LBO 那套),但完全是美股视角 + 全要付费数据源。

所以自己搓了一个。全免费数据源,零 API key,A 股直接能跑。


安装

不管你用什么 agent,都是丢一句话过去就行:

Claude Code

/plugin marketplace add wbh604/UZI-Skill
/plugin install stock-deep-analyzer@uzi-skill

装好后说 /stock-deep-analyzer:analyze-stock 贵州茅台。

⚠️ 必须带 stock-deep-analyzer: 命名空间前缀

Claude Code 装 plugin 后,所有 skill/command 都以 stock-deep-analyzer: 开头。 部分环境下短名(/analyze-stock)不会被自动解析——稳妥起见请一律用全名:

  • /stock-deep-analyzer:analyze-stock <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:quick-scan <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:scan-trap <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:dcf <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:ic-memo <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:investor-panel <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:trap-detector <ticker>
  • /stock-deep-analyzer:deep-analysis <ticker>
  • 等全部 14 条

Cursor / Gemini CLI / Codex 同理:一律用 /stock-deep-analyzer:<cmd> 全名, 避免短名解析失败。

Codex

直接对 Codex 说:

请按照 https://raw.githubusercontent.com/wbh604/UZI-Skill/main/.codex/INSTALL.md 的指引安装 UZI-Skill,然后帮我深度分析 贵州茅台。

OpenClaw / 龙虾

对龙虾说:

帮我安装 https://github.com/wbh604/UZI-Skill 这个股票分析技能,装好后分析 贵州茅台。

Cursor

/add-plugin stock-deep-analyzer

然后说"分析 贵州茅台"。

Gemini CLI

gemini extensions install https://github.com/wbh604/UZI-Skill

OpenCode

对 OpenCode 说:

请按照 https://raw.githubusercontent.com/wbh604/UZI-Skill/main/.opencode/INSTALL.md 安装并分析 贵州茅台。

Windsurf / Devin / 其他 Agent

丢这句话进去:

克隆 https://github.com/wbh604/UZI-Skill ,读 AGENTS.md 了解怎么用,帮我深度分析 贵州茅台。

📱 不在电脑前?

对任何 agent 说:

分析 贵州茅台,用远程模式,生成一个公网链接让我手机能看。

agent 会用 --remote 启动 Cloudflare Tunnel,给你一个 https://xxx.trycloudflare.com 链接。若本机没有 cloudflared,默认只提示安装方式;确认要自动安装时再加 --install-cloudflared。


用法

完整深度分析(5-8 分钟)

/stock-deep-analyzer:analyze-stock 水晶光电
/stock-deep-analyzer:analyze-stock 002273
/stock-deep-analyzer:analyze-stock 00700.HK
/stock-deep-analyzer:analyze-stock AAPL
/stock-deep-analyzer:analyze-stock 7203.T
/stock-deep-analyzer:analyze-stock 005930.KS

专项命令

都要加 /stock-deep-analyzer: 前缀才保证执行得通。

命令 干嘛的
/stock-deep-analyzer:dcf 600519 DCF 估值 · WACC + 5×5 敏感性表
/stock-deep-analyzer:comps 002273 同行对标 · PE/PB 分位分析
/stock-deep-analyzer:lbo 600519 LBO 测试 · PE 买方能赚多少 IRR
/stock-deep-analyzer:initiate 002273 机构首次覆盖报告 · JPM/GS 格式
/stock-deep-analyzer:ic-memo 002273 投委会备忘录 · 三情景回报
/stock-deep-analyzer:earnings 002273 财报解读 · beat/miss 检测
/stock-deep-analyzer:catalysts 002273 催化剂日历 · 未来 60 天
/stock-deep-analyzer:thesis 002273 投资逻辑追踪 · 5 支柱监控
/stock-deep-analyzer:screen 002273 5 套量化筛选 · value/growth/quality
/stock-deep-analyzer:dd 002273 尽调清单 · 5 工作流 21 项
/stock-deep-analyzer:quick-scan 002273 30 秒速判
/stock-deep-analyzer:panel-only 600519 只看 66 评委投票
/stock-deep-analyzer:scan-trap 002273 杀猪盘排查
/stock-deep-analyzer:segmental-model 300308 分业务收入 bottom-up 建模 · 3 情景 × 3 年 projection · 对 DCF 反向校验
/stock-deep-analyzer:ai-readiness 002273 🆕 v3.8 · 单票 AI 就绪度/卡位评估 · 3 道 gate → Go/Wait + 评级
/stock-deep-analyzer:earnings-preview 002273 🆕 v3.8 · 财报前预览 · 一致预期 + Bull/Base/Bear + 隐含波动
/stock-deep-analyzer:model-update 002273 🆕 v3.8 · 新财报/指引增量更新模型 · 假设 delta → DCF/thesis 影响
/stock-deep-analyzer:returns 🆕 v3.8 · 组合收益归因 · 按持仓/行业拆解 + Top 贡献/拖累
/stock-deep-analyzer:rebalance 🆕 v3.8 · 逐持仓再平衡 · 漂移 + 交易清单 + A股印花税/佣金换手成本

CLI 直跑进阶玩法(git clone 用户)

python run.py 600519.SH --depth lite --no-browser   # 30-60s 快速档
python run.py 300394.SZ --school I                  # 只看 Serenity 卡位视角(A-I 九派任选)
python run.py --versus 茅台 五粮液 002594.SZ         # 2-4 只票横向对决 · ★WIN 高亮
python run.py --portfolio holdings.csv             # CSV 组合 · 加权评分 + 健康度
python run.py 600519.SH --output-dir /tmp/out      # SaaS 集成 · index.html + meta.json
python run.py 600519.SH --remote                   # 公网链接 · 缺 cloudflared 时默认不改系统
python run.py 601238.SH --from-modeling            # 采集后建模崩溃 · 从 raw_data.json 秒级续跑
python screen.py --mode noon --markets A,H --top 10 --no-browser
python run.py --screen daily --mode close --snapshot-only --no-browser

A+港股每日观察榜

screen.py 是全市场扫描,不等同于单只股票的 /stock-deep-analyzer:screen <ticker>。默认抓取 A 股和港股实时横截面,过滤 ST、退市整理、无有效报价和实际成交额低于 2 亿本币的标的,再生成规则初筛观察结果。默认增强行业、结构化消息、盘口及分钟线;当前仍不是 Agent role-play,也不保证实际成交,不会单凭高分给出执行信号。

python screen.py --mode noon --markets A,H --schools F,I --top 10 --no-browser
python screen.py --mode close --markets A,H --schools F,I --top 10 --no-browser
python screen.py --mode noon --snapshot-only --no-browser  # 网络受限时只用行情横截面

deep 档另有强制 role-play 门禁:run.py --depth deep 只执行 Stage 1。Agent 必须读取当前股票缓存中的 _agent_review_context.json,把 analysis_input_hash 写入 agent_analysis.json 后才能调用 Stage 2;旧快照的角色判断不会被复用。


🎯 评分校准(v2.11)

用户反馈"茅台 47 分"、"没超过 65 分"—— 诊断发现两处公式偏严苛,v2.11 校准:

改动 旧 (v2.9.1) 新 (v2.11) 影响
verdict 阈值 85/70/55/40 80/65/50/35 从未有股能 ≥85("值得重仓"档空设),下调 5 分让白马/真强股进"可以蹲一蹲"档
consensus neutral 权重 0.5(半权) 0.6 (v2.11 校准)价值派+游资 35 人偏保守,neutral 权重 0.5 让白马 consensus 仅 37,0.6 更贴近"不坑但不是心头好"的真实语义

公式(未变):overall = fund_score × 0.6 + consensus × 0.4

典型白马(如茅台)预期:

两档合计影响 ~5-8 分。真正的坑仍会 < 35 → 回避,分数辨识度不降反升。

诊断字段 panel.json::consensus_formula.version = "v2.11 · (bullish + 0.6*neutral) / active" 可审计。

回归测试:tests/test_v2_11_scoring_calibration.py 8 个用例。

完整校准记录见 BUGS-LOG.md v2.11.0 章节。


🎚️ 三档思考深度(v2.10.3 新增)

给用户自己选择分析力度——快想 / 正常 / 深挖:

python run.py 600519 --depth lite     # ⚡ 速判模式(1-2 分钟)
python run.py 600519                   # 📊 标准分析(5-8 分钟)· 默认
python run.py 600519 --depth deep      # 🔬 深度研究(15-20 分钟)

或通过环境变量:

export UZI_DEPTH=lite       # 或 medium / deep
python run.py 600519

三档差异一览

维度 ⚡ lite 速判 📊 medium 标准 🔬 deep 机构级
预计耗时 1-2 分钟 5-8 分钟 15-20 分钟
fetcher 维度 核心 7 维 全 22 维 全 22 维 + 强化 fallback
评委数量 10 位代表 66 位完整 66 位 + Bull-Bear 结构化辩论
机构方法 只 DCF 全 22 种 全 22 种 + Segmental Build-Up
ddgs 定性查询 全 skip(省 token) 按需 · 预算 30 次 跑满 · 预算 60 次
fund_holders Top 5 完整业绩 Top 20 完整 + 其余清单 Top 100 完整
自查 gate critical block critical block · warning 可 ack 两级都 block
Playwright 兜底(v2.13.1) ❌ 完全禁用 opt-in · UZI_PLAYWRIGHT_ENABLE=1 · 6 维(4_peers/8_materials/15_events/17_sentiment/7_industry/14_moat) ✅ 默认启用 · 10 维(medium 6 + 3_macro/13_policy/18_trap/19_contests)· 首次 y/n 交互装 Chromium
Token 消耗(Codex) 最省 中等 最大
适用场景 随手看 / 老板临时问 / 预判 ETF 成分股 日常深度分析 · 写研报 投委会备忘录 · 建仓前深挖

自动降级策略

实战选择

问题 推荐档位
"帮我看看这只票能不能买" medium(默认)
"15 分钟内给我个结论" lite
"老板明天投委会要看" deep(含 Bull-Bear 辩论 + bottom-up segmental)
"ETF 代码输进去了(系统会提示选成分股)" lite(成分股快速预判)
"Codex 环境 / 首次安装" 不用管 · 自动 lite

命令映射(隐式档位)

命令 隐式档位
/stock-deep-analyzer:quick-scan 600519 lite
/stock-deep-analyzer:panel-only 600519 lite
/stock-deep-analyzer:analyze-stock 600519 medium(默认)
/stock-deep-analyzer:ic-memo 600519 deep
/stock-deep-analyzer:initiate 600519 deep

🎭 66 位评审团

不是模板话术。每个人有自己�

UZI-Skill (wbh604/UZI-Skill)

Searching Database…

Что это такое?Бесплатный навык, который превращает ваш ИИ-агент для программирования в личного stock-аналитика: даёте ему тикер, а он собирает данные по 22 измерениям, прогоняет 22 институциональные методики (DCF, сравнительные оценки, LBO), устраивает голосование 66 инвесторских персонажей и через 5-8 минут выдаёт HTML-отчёт в стиле Bloomberg размером около 600 КБ. Покрывает акции A-shares, Гонконга и США.
Это отдельное приложение или что-то, что подключается к ИИ-агенту?Это навык/плагин, а не приложение. Он устанавливается в агенты для программирования — Claude Code через свой маркетплейс плагинов, а также Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Hermes и OpenClaw — а без агента работает как обычный Python-CLI (склонировать репозиторий, pip install, python run.py).
Как установить его в Claude Code и проанализировать первую акцию?/plugin marketplace add wbh604/UZI-Skill, затем /plugin install stock-deep-analyzer@uzi-skill, затем написать /stock-deep-analyzer:analyze-stock плюс тикер. Всегда используйте полный префикс stock-deep-analyzer: — короткие имена вроде /analyze-stock могут не распознаваться в некоторых окружениях.
Нужны ли API-ключи или платные подписки на данные?Нет — он работает на бесплатных публичных источниках без единого API-ключа: Eastmoney F10 для отраслевой привязки, Tencent qt как основной источник биржевых котировок с запасным Eastmoney, а также минутные бары Eastmoney с резервным Tencent. Реальная цена — токены агента, и она регулируется уровнем глубины анализа.
Если акция получила высокий балл, это сигнал к покупке?Нет — в README прямо сказано, что баллы правил не являются калиброванными вероятностями или частотой прибыльных сделок, watchlist предназначен только для наблюдения и не подтверждает сделки, а отслеживание доходности на данных вне выборки ещё не готово. Высокий балл означает лишь кандидата для исследования, а не сигнал к исполнению.
Что я получаю по завершении анализа?Автономный HTML-отчёт, который открывается в любом браузере и нормально читается без интернета, вертикальное изображение 1080×1920 для соцсетей, изображение 1920×1080 для групповых чатов и краткое резюме в один абзац. Если вы не за компьютером, --remote открывает отчёт по ссылке через Cloudflare Tunnel, которую можно открыть на телефоне.
Кто эти 66 судей, оценивающих каждую акцию?Инвесторские персонажи из 9 школ инвестирования — стоимостные инвесторы в стиле Баффета рядом с китайскими трейдерами «горячих денег», — а в v3.7 добавились a16z, Naval, Дженсен Хуанг, Маск, Чжан Лэй из Hillhouse, Барри и Чанос, плюс независимый ИИ-охотник за позициями по имени Serenity. Итоговый балл = балл фонда × 0.6 + консенсус панели × 0.4.
Почему автор написал это сам, а не воспользовался готовыми инструментами?Его прежняя рутина — фундаментальные данные с Eastmoney, приложения с графиками K-line, посты инфлюенсеров, PDF от продавцов исследований и самодельный DCF в Excel — всё равно приводила к убыткам. Он нашёл только поверхностные обёртки над GPT либо недоступные по цене институциональные терминалы, а financial-services-plugins от Anthropic заточен под США и использует платные источники данных — поэтому он сделал бесплатный движок, заточенный под акции A-shares.
Может ли он просканировать весь рынок, а не один тикер?Да — screen.py в реальном времени проходит все акции A-shares и Гонконга, отсеивает ST, делистингованные, не котирующиеся и акции с оборотом меньше 200 млн, применяет 24 правила «горячих денег» вместе с проверками Serenity и выдаёт не более 10 кандидатов. Это ограничение — не квота: акции с баллом ниже 70 никогда не дотягивают искусственно.
Creator
wbh604
Size
10 MB
Stars
7.3K
Age
6mo
Commits · 90 Days