卧龙个股诊断 (wolong-stock-analyzer)

功能

对任意 A 股进行 AI 深度诊断，输出包含：

• 多空信号（看多 / 看空 / 观望）+ 置信度评分
• 四层框架评分（叙事 / 资金 / 预期 / 基本面）及 Unicode 进度条可视化
• 市场状态标签（趋势行情 / 投机驱动 / 分歧震荡 / 过热泡沫 / 下行趋势）
• 10 句逻辑推演（按四层框架依次展开）
• 风险提示 + 交易建议表（买入区间 / 止损位 / 目标位 / 仓位 / 周期）
• 执行触发条件（买入/卖出触发描述）
• 关键风险与潜在催化因素

前置依赖

⚠️ 使用前请确保已安装以下 Skill/MCP Server：

未安装时，Skill 会给出明确提示引导用户安装。

配置

无需任何额外配置。

• LLM 使用 OpenClaw 内置模型，零配置开箱即用
• 数据源通过 MCP 自动获取（需安装腾讯自选股依赖）

如需自定义 LLM（可选），可设置环境变量：

export WOLONG_AI_API_KEY="your-key"      # 默认使用 OpenClaw 内置
export WOLONG_AI_BASE_URL="https://..."    # 默认 https://api.openai.com/v1
export WOLONG_AI_MODEL="gpt-4o-mini"       # 默认 gpt-4o-mini

使用示例

帮我诊断一下贵州茅台
分析 600519
对宁德时代做一次深度诊断
看看 000858 怎么样

输出示例

## 🟡 观望 →
置信度：`62%` (medium)
`██████████████████░░░░` 62%

> 📅 数据时效：行情:complete · 技术:complete · 基本面:complete · 大盘:complete

### 📊 卧龙模型评分
**状态**: 🏷️ 分歧震荡
...

### 🧠 分析逻辑
...
### ⚠️ 风险提示
...
### 📋 交易建议
...

---

*⚠️ 以上分析仅供参考，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。*

技术架构

用户输入 → 数据采集(MCP) → Prompt构建 → LLM调用 → 后置校验 → Markdown输出
           (腾讯自选股)     (四层框架)     (OpenAI兼容)   (边界裁剪)   (Unicode可视化)

项目结构

wolong-stock-analyzer/
├── SKILL.md                      # 本文件
├── README.md                     # 详细文档
├── pyproject.toml                # Python 项目配置
├── src/
│   ├── analyzer.py               # ★ 主入口编排器
│   ├── prompts.py                # System/User Prompt 模板（从 Go 移植）
│   ├── models.py                 # 数据结构定义
│   ├── validator.py              # 后置校验逻辑（从 Go 移植）
│   ├── formatter.py              # JSON → Markdown 格式化器
│   └── data/
│       ├── collector.py          # 数据采集编排（调用 MCP 工具）
│       ├── snapshot_builder.py   # 行情快照映射
│       ├── technicals_builder.py # 技术指标映射
│       ├── fundamentals_builder.py # 财务数据映射
│       └── market_overview_builder.py # 大盘指数映射
└── tests/
    ├── test_prompts.py           # 14 case — Prompt 构建测试（Go 移植）
    ├── test_validator.py         # 校验逻辑测试
    ├── test_formatter.py         # Markdown 渲染测试
    └── test_collector_mock.py    # 数据采集 mock 测试

测试

cd wolong-stock-analyzer
pip install -e ".[dev]"
pytest -v

预期结果：

• test_prompts.py: 14 tests ✅
• test_validator.py: ~9 tests ✅
• test_formatter.py: ~12 tests ✅
• test_collector_mock.py: ~11 tests ✅
• 总计: ~46 tests 全绿