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alphaear-predictor

Transform your AI agent into a Wall Street analyst in seconds.

审核状态:已审核Quality 80Security 80

复制安装命令

用 Codex 或 Claude 安装复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它先审查 Skill 页面再帮你安装。

复制前请先查看来源、License 和安全提示。

项目 README

来源文件:README.md

抓取于 2026年8月11日

🧠 Awesome Finance Skills

Transform your AI agent into a Wall Street analyst in seconds.

A plug-and-play skill collection that empowers LLMs with real-time news, stock data, sentiment analysis, logic visualization, and market prediction capabilities.

🚀 New: DeepEar Live Demo (Free Lite Version) is now online: https://deepear.vercel.app/

English | 中文


🇬🇧 English

✨ Highlights

📰 Real-time News & Trends📊 Logic Chain Visualization🔮 AI-Powered Prediction
News AnalysisLogic ChainPrediction
Aggregate hot news from 10+ sources (Cailian, WSJ, Weibo, Polymarket...)Auto-generate transmission chain diagrams explaining market impactKronos model forecasts with news-aware adjustments

🚀 Quick Start

Option 1: One-Step Install (Recommended)

You can now install individual skills directly using npx skills:

# Install a specific skill (e.g., alphaear-news)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills@alphaear-news

# Or search for all the skills and then select one
npx skills find "alphaear"

Option 2: Manual Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git

# Copy skills to your agent (example for OpenCode)
cp -r Awesome-finance-skills/skills/* ~/.config/opencode/skills/

That's it! Your agent now understands finance. Try asking:

"分析贵金属跳水对A股的影响"
"Analyze how the gold crash affects A-shares"

🔗 Live Demo: See it in action →


📦 Included Skills

SkillDescriptionKey Feature
alphaear-newsReal-time financial news & trends10+ sources, Polymarket data
alphaear-stockA-Share, HK & US stock dataTicker search, OHLCV, Fundamentals
alphaear-sentimentFinBERT / LLM sentiment analysisScore: -1.0 ~ +1.0
alphaear-predictorKronos time-series forecastingNews-aware adjustments
alphaear-signal-trackerInvestment signal evolutionStrengthen / Weaken / Falsify
alphaear-logic-visualizerTransmission chain diagramsDraw.io XML output
alphaear-reporterProfessional report generationPlan → Write → Edit → Chart
alphaear-searchWeb search & local RAGJina / DDG / Baidu

🔧 Integration Guide

Awesome Finance Skills supports multiple agent frameworks:

FrameworkScopeInstallation Path
AntigravityWorkspace<workspace>/.agent/skills/<skill>/
Global~/.gemini/antigravity/global_skills/<skill>/
OpenCodeProject.opencode/skills/<skill>/ or .claude/skills/<skill>/
Global~/.config/opencode/skills/<skill>/
OpenClawWorkspace<workspace>/skills (highest priority)
Managed~/.openclaw/skills
Claude Code / CodexPersonal~/.claude/skills/ or ~/.codex/skills/
Project.claude/skills/

💡 Each skill folder must contain a SKILL.md file.


🔗 Related Project

For a complete autonomous financial analysis framework, check out:

DeepEar →


🇨🇳 中文

🚀 全新: DeepEar 在线演示 (免费Lite版) 现已上线: https://deepear.vercel.app/

✨ 核心亮点

📰 实时新闻聚合📊 逻辑链路可视化🔮 AI 智能预测
新闻分析逻辑链路预测分析
聚合财联社、华尔街见闻、微博、Polymarket 等 10+ 信源自动生成传导链路图,直观解释市场影响基于 Kronos 模型的时序预测,结合新闻情绪调整

🚀 快速开始

方式一:一键安装(推荐)

现在你可以使用 npx skills 直接安装单个技能:

# 安装指定技能(如:alphaear-news)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills@alphaear-news

# 或者搜索更多金融技能
npx skills find "get the finance news (alphaear-news)"

方式二:手动安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git

# 复制技能到你的 Agent(以 OpenCode 为例)
cp -r Awesome-finance-skills/skills/* ~/.config/opencode/skills/

搞定! 你的 Agent 现在已经拥有金融分析能力。试试问它:

"分析贵金属跳水对A股的影响"

🔗 在线演示: 查看实战效果 →


📦 技能清单

技能功能描述核心特性
alphaear-news实时财经新闻与热点趋势10+ 信源,Polymarket 数据
alphaear-stockA股/港股/美股行情与基本面股票搜索、OHLCV、个股基本面
alphaear-sentimentFinBERT / LLM 情感分析评分范围: -1.0 ~ +1.0
alphaear-predictorKronos 时序预测模型结合新闻情绪动态调整
alphaear-signal-tracker投资信号演化追踪强化 / 弱化 / 证伪
alphaear-logic-visualizer传导链路图生成输出 Draw.io XML
alphaear-reporter专业研报生成规划 → 撰写 → 编辑 → 图表
alphaear-search全网搜索与本地 RAG支持 Jina / DDG / 百度

🔧 技能接入指南

Awesome Finance Skills 支持多种主流 Agent 框架:

框架作用域安装路径
Antigravity工作区<workspace>/.agent/skills/<skill>/
全局~/.gemini/antigravity/global_skills/<skill>/
OpenCode项目.opencode/skills/<skill>/ 或 .claude/skills/<skill>/
全局~/.config/opencode/skills/<skill>/
OpenClaw工作区<workspace>/skills(优先级最高)
托管~/.openclaw/skills
Claude Code / Codex个人~/.claude/skills/ 或 ~/.codex/skills/
项目.claude/skills/

💡 每个技能文件夹需包含 SKILL.md 文件。


🔗 完整框架

如需完整的自动化金融分析框架,请关注:

DeepEar →


🌟 Star History

Star History Chart

Agent / MCP / Skill 创作商业与运营

中风险

  • 来源需自行核对维护者身份。
  • 包含脚本或命令调用,安装前请复核。
  • 未检测到明显外部权限要求。
  • 未检测到高风险命令。
  • 扫描发现:1 条。

Codex — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git
  3. 将 "skills/alphaear-predictor" 文件夹复制到 Codex 的 skills 目录中。
  4. 重启 Codex 让新的 skill 生效。

Codex — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Codex 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Codex 让新的 skill 生效。

Claude Code — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git
  3. 将 "skills/alphaear-predictor" 文件夹复制到 Claude Code 的 skills 目录中。
  4. 重启 Claude Code 让新的 skill 生效。

Claude Code — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Claude Code 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Claude Code 让新的 skill 生效。

Cursor — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git
  3. 将 "skills/alphaear-predictor" 文件夹复制到 Cursor 的 skills 目录中。
  4. 重启 Cursor 让新的 skill 生效。

Cursor — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Cursor 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Cursor 让新的 skill 生效。

GitHub Copilot — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git
  3. 将 "skills/alphaear-predictor" 文件夹复制到 GitHub Copilot 的 skills 目录中。
  4. 重启 GitHub Copilot 让新的 skill 生效。

GitHub Copilot — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 GitHub Copilot 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 GitHub Copilot 让新的 skill 生效。

Windsurf — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills.git
  3. 将 "skills/alphaear-predictor" 文件夹复制到 Windsurf 的 skills 目录中。
  4. 重启 Windsurf 让新的 skill 生效。

Windsurf — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Windsurf 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Windsurf 让新的 skill 生效。
查看 SKILL.md 原文
name: alphaear-predictor
description: Market prediction skill using Kronos. Use when user needs finance market time-series forecasting or news-aware finance market adjustments.

AlphaEar Predictor Skill

Overview

This skill utilizes the Kronos model (via KronosPredictorUtility) to perform time-series forecasting and adjust predictions based on news sentiment.

Capabilities

1. Forecast Market Trends

1. Forecast Market Trends

Workflow:

  1. Generate Base Forecast: Use scripts/kronos_predictor.py (via KronosPredictorUtility) to generate the technical/quantitative forecast.
  2. Adjust Forecast (Agentic): Use the Forecast Adjustment Prompt in references/PROMPTS.md to subjectively adjust the numbers based on latest news/logic.

Key Tools:

  • KronosPredictorUtility.get_base_forecast(df, lookback, pred_len, news_text): Returns List[KLinePoint].

Example Usage (Python):

from scripts.utils.kronos_predictor import KronosPredictorUtility
from scripts.utils.database_manager import DatabaseManager

db = DatabaseManager()
predictor = KronosPredictorUtility()

# Forecast
forecast = predictor.predict("600519", horizon="7d")
print(forecast)

Configuration

This skill requires the Kronos model and an embedding model.

  1. Kronos Model:
    • Ensure exports/models directory exists in the project root.
    • Place trained news projector weights (e.g., kronos_news_v1.pt) in exports/models/.
    • Or depend on the base model (automatically downloaded).

[!CAUTION] Model Security: This skill loads model weights from exports/models. We use weights_only=True and only scan for the kronos_news_*.pt pattern. Ensure you only place trusted checkpoints in this directory.

  1. Environment Variables:
    • EMBEDDING_MODEL: Path or name of the embedding model (default: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2).
    • KRONOS_MODEL_PATH: Optional path to override model loading.

Dependencies

  • torch
  • transformers
  • sentence-transformers
  • pandas
  • numpy
  • scikit-learn

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