The project's README from github.com/wbh604/UZI-Skill. As one markdown file: README.md.
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
"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。"
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
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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):
--versus2-4 只横向对决 ·--portfolioCSV 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.
我再说明一下,没有群,也不拉群。
添加人过多,请备注好事宜,我才知道出什么问题了。。
学AI,上L站! 感谢 Linux.do 社区支持。
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:
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。
不管你用什么 agent,都是丢一句话过去就行:
/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。
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。
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。
/add-plugin stock-deep-analyzer
然后说"分析 贵州茅台"。
gemini extensions install https://github.com/wbh604/UZI-Skill
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。
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。
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。
/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
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 |
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
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
--top 10 是上限,不是配额;低于 70 分的研究候选不会为凑数入榜。--mode noon/close 不会把实时行情变成历史快照。报告记录实际观测时间;下午运行会显示下午时点,不会回写成上午。历史 Python 调用必须显式提供冻结快照,并禁止混入实时消息。EM2016、港股 BELONG_INDUSTRY);盘口采用腾讯 qt 主源、东财备用;分钟线采用东财主源、腾讯备用。不会按统一 9.7% 涨幅断言不可成交。skip;Serenity 可正常评估。skills/deep-analysis/scripts/reports/screens/<date>/<report-id>/,包含 picks.json、report.meta.json、index.html。skills/deep-analysis/scripts/.cache/_daily_screen/signals.jsonl。规则分未经概率校准,不是胜率;账本当前只记录候选,尚未完成收益追踪和样本外验证。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。
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:
fund=62 consensus=45 → overall 55 → 观望优先fund=62 consensus=50 → overall 57 → 观望优先(但更接近"可以蹲一蹲"边界,白马行情启动时容易进 65)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。
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
| 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 |
.cache/_global 空时 → 自动切 lite(省首次冷启动时间)--depth 始终覆盖自动判定| 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 | 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 |
不是模板话术。每个人有自己�