a-share-skillCAUTION

From the repository's own README, as read at the audited commit. Badges and raw HTML are left out.

The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.

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name: a-share-data
description: 查询A股实时行情、历史数据、技术指标、公司近期新闻与公告、事件、资金面、热门行业/概念、板块热力图与个股行业信息。Use when 用户提到股票代码、公司最新资讯、近期公告、板块、热门概念、热门行业、概念涨跌、行业涨跌、热力图、市场快讯、技术分析、财务指标、指数成分、交易日历、宏观数据或个股所属行业。
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# A股数据综合分析

## 目标

使用本技能时,优先调用本目录下脚本获取结构化数据,不依赖网页抓取。

支持能力:
- 实时行情与市场维度
- 历史数据与财务维度
- 技术指标
- 个股事件
- 公司近期新闻与公告(时间范围过滤、巨潮/东财公告双源、原文链接、来源异常诊断)
- A+H 双重上市公司列表(支持按 H 股上市日期筛选)
- A股赴港上市关键事件时间节点(递表/聆讯/备案/招股/定价/配售/上市)
- 热门行业、热门概念、行业/概念涨跌幅、板块热力图、板块成分股、7×24 市场快讯(`fetch_danginvest.py`;**先读** `references/danginvest-api-reference.md`)
- 个股行业信息(`fetch_sector_info.py`,数据源东方财富;**个股概念**不稳定,见下)

## 环境与路径

```bash
pip install akshare MyTT pandas numpy requests
```

Python 3.9+。仅查询公司资讯时只需要 `requests`,不依赖 AKShare 或 MyTT。

```bash
SKILL_DIR="<本skill绝对路径>"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_realtime.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_history.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_technical.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_stock_events.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_company_news.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_ah_stocks.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_ah_ipo_timeline.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_danginvest.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_sector_info.py" [参数]
```

说明:`fetch_sector_info.py` 虽可能带概念参数,但东方财富**个股概念**接口不稳定、常为空,使用时固定加 `--no-concepts`,只查行业与证券简称。**市场级概念板块**(涨跌幅、热力图、成分股)走 `fetch_danginvest.py`,不要与前者混用。

## 代码格式约定

优先使用以下股票代码格式:
- 纯数字:`600519`
- 市场前缀:`sh600519` / `sz000001`
- JoinQuant:`600519.XSHG`

纯数字按**股票**识别:`000001` 是平安银行,`000002` 是万科A。指数请显式带市场前缀,例如上证指数 `sh000001`、沪深300 `sh000300`,或使用 `--index`。

## 脚本路由规则

按问题类型选脚本:
- `fetch_danginvest.py`:**热门概念、热门行业、行业涨跌幅、概念涨跌幅**、板块热力图、板块成分股、7×24 市场快讯;参数与查询惯例见 `references/danginvest-api-reference.md`
- `fetch_realtime.py`:实时价格、分钟线、指数、北向、龙虎榜、涨跌停、资金流、全市场行情、成交明细(`--boards-*` 仅兼容旧用法)
- `fetch_history.py`:历史K线、财务、业绩、分红、行业、指数成分、交易日历、宏观
- `fetch_technical.py`:MA/MACD/KDJ/RSI/BOLL等技术指标
- `fetch_company_news.py`:**某公司最近/最新资讯、新闻、公告、近7天发生什么**;默认近7个自然日,保留上游检索候选,由调用方判断语义相关性;新闻按时间检索,公告优先巨潮并合并东财;参数见 `references/company-news.md`
- `fetch_stock_events.py`:业绩、增减持/回购、监管、重大合同、舆情方向
- `fetch_ah_stocks.py`:A+H 双重上市公司清单、H 股上市日期区间筛选
- `fetch_ah_ipo_timeline.py`:A股赴港上市关键事件节点(递表/聆讯/备案/招股/定价/配售/上市);支持 `--code` / `--name` 点查
- `fetch_sector_info.py`:单只或多只股票的行业与名称(东方财富);批量时并行,默认 `--workers`;**仅文档化行业路径,不加概念**

## 执行流程

1. 先识别用户意图:公司近期资讯/公告、实时、历史、技术、事件、A股赴港上市时间节点、**热门行业/热门概念/行业或概念涨跌幅**、板块热力图、7×24 快讯,或「个股所属行业」。公司近期资讯优先 `fetch_company_news.py`,不要为了查新闻跑业绩全市场接口或舆情热榜。
2. 命中下列任一表述时,**先读** `references/danginvest-api-reference.md`,再用 `fetch_danginvest.py`(勿用 `fetch_realtime.py --boards-*`):
   - 今天/今日**热门概念**、什么概念涨得多、概念领涨/领跌
   - 今天/今日**热门行业**、什么行业涨得多、行业领涨/领跌(含大类行业、细分行业)
   - **行业涨跌幅**、**概念涨跌幅**、板块热力图、某板块成分股
   - 7×24 市场快讯
3. 选择对应脚本并优先加 `--json`。
4. 参数不足时补齐默认值后执行,不先空谈。
5. 返回时给出关键字段结论,并附可复现命令。

## 数据真实性与当前限制

- `meta.update_time` / `queried_at` 是查询时间,不能代替交易日或新闻发布时间。
- 公司资讯先检查 `status` 和 `meta.sources`;`partial` / `unavailable` 不能解释成公司没有事件。`coverage_limited=true` 表示分页或条数受限,空结果也不证明没有资讯。
- 公告标题、新闻摘要和原文要区分。脚本不按业务关键词自动归类监管/合同/情绪,由调用方阅读内容判断;`source_categories` 仅为上游分类,`matched_in` 仅为精确文本出现位置。普通新闻不得填充「重大合同」。
- DangInvest 的 `meta.stale=true` 时只能展示旧快照,并说明实际日期,不能称为「今日热门板块/最新快讯」。新闻本页最新发布时间超过24小时会标记 stale;分页查询旧页时也会触发。
- 北向资金字段全为0时不能直接判断资金没有流入;需核实是否为上游占位值。休市日的涨跌停统计交易日未经核实,不当作今日统计。
- 存/贷款基准利率旧参数无效,当前明确返回不可用;不以同业拆借利率、LPR冒充。`--cashflow` 仅为现金流相关指标,`--dupont` 仅为杜邦相关指标,并非完整现金流量表或杜邦拆解。
- 最新实测与完整逐项结果见 `../docs/a-share-data-health-2026-10-11.md`。单次成功不保证后续可用;资金流、行业、A+H 列表存在上游失败。

## 降级与容错规则

- 历史能力统一走 `fetch_history.py`(已内置多源逻辑,K线链路为腾讯优先、新浪降级、东财兜底)。
- 遇到上游限流或临时失败:
  - 同类接口先重试 1-2 次。
  - 可降级就降级,不能降级则明确标注为“上游数据源不可用”。
- `--all-stocks` 使用新浪8路并行分页,失败降级交易所列表(AKShare)。完整成功结果缓存12小时,`--no-cache` 强制刷新;来源错误保留,热门股票列表不能当成全市场。

## 批量数据并行与超时规范(强制)

当任务是“批量拉取”时(实时个股列表 / 多只历史K线),默认并行,不逐只串行。

- 推荐并发:`max_workers=8~12`(默认 10)
- 每只股票独立异常捕获,失败不阻断整批
- 结果输出必须包含:样本数、成功率、总耗时、失败代码清单

超时上限(硬限制):
- **批量实时个股列表**:整批任务最多等待 `30s`
- **批量历史K线(多只)**:整批任务最多等待 `30s`
- **全市场并发任务**:整批任务最多等待 `60s`

超时/失败处理(强制):
- 到达超时即停止等待并返回当前结果
- 失败就标记失败,不做长时间阻塞重试
- 禁止无上限重试或“卡住一直等”

## 输出规范

- 默认返回结构化要点,不堆长表。
- 需要原始数据时再返回完整 JSON。
- 明确数据源与时间点(如交易日、更新时间、盘中/休市状态)。

## 常用命令最小集

```bash
# 实时(单只)
python3 fetch_realtime.py --quote 600519 --json
# 实时(多只,逗号分隔,最多10只)
python3 fetch_realtime.py --multi-quote 002491,002364,600519 --json
python3 fetch_realtime.py --index --json
python3 fetch_realtime.py --all-quote --sort change_pct_desc --top 50 --json
python3 fetch_realtime.py --tick 600519 --json

# 历史
python3 fetch_history.py --kline 600519 --start 2025-01-01 --end 2025-03-31 --freq d --json
python3 fetch_history.py --kline-batch 600519,000001,300750 --start 2025-10-01 --end 2026-03-31 --count 120 --workers 8 --retries 2 --json
python3 fetch_history.py --financials 600519 --start 2023-01-01 --end 2025-01-01 --json
python3 fetch_history.py --industry 300271 --with-boards --json

# 技术
python3 fetch_technical.py 600519 --freq 1d --count 120 --indicators MA,MACD,KDJ,RSI,BOLL --json

# 事件
python3 fetch_stock_events.py --code 300476 --name 胜宏科技 --news-days 30 --limit 20 --skip-sentiment --json

# 公司近期资讯(优先;默认新闻+公告)
python3 fetch_company_news.py --code 300476 --name 胜宏科技 --days 7 --limit 20 --json
python3 fetch_company_news.py --code 600519 --days 30 --scope announcements --json

# 指定报告期的业绩预告;没有预告/快报可正常返回 empty
python3 fetch_history.py --perf-forecast 300476 --report-date 20260630 --json

# A+H 列表
python3 fetch_ah_stocks.py --json
python3 fetch_ah_stocks.py --since 2020-01-01 --until 2024-12-31 --json

# A股赴港上市关键节点
python3 fetch_ah_ipo_timeline.py --name 顺丰 --json
python3 fetch_ah_ipo_timeline.py --code 002352 --json
python3 fetch_ah_ipo_timeline.py --since 2020 --workers 4 --json

# 热门行业/热门概念/涨跌幅/快讯 → fetch_danginvest.py,见 references/danginvest-api-reference.md

# 个股行业(不加概念,见上文说明)
python3 fetch_sector_info.py --no-concepts --json 600519
python3 fetch_sector_info.py --workers 8 --no-concepts --timeout 15 --json 600519 000001 300750 600036 601318 002594 688981 300059
```

## 不要做的事

- 不把本技能当成爬虫任务优先方案。
- 不在无必要时输出超长原始表格。
- 不使用已移除的旧流程文案

CAUTIONgrade B · trust 83/100 Install with care. The audit found things worth knowing before you trust its output.

What the source does

Filesystem

none-observed

Network

declared (6 observation(s))

Shell

none-observed

Dependencies

pinned

Secrets in source

none-found

Findings (9)

subprocess.run(["launchctl", "unload", str(plist_path)], check=False, capture_output=True)

subprocess.run(["launchctl", "load", str(plist_path)], check=True)

subprocess.run(["launchctl", "unload", str(plist_path)], check=False, capture_output=True)

默认监听 `http://127.0.0.1:18765`,默认数据库不再落在 skill 目录,而是落到用户级数据目录:

或向 `http://127.0.0.1:18765/accounts` 发 `GET`(CLI 默认 `--base-url` 与此一致)。已有服务时直接用 `paper_trade_cli.py` 即可。

base = f"http://127.0.0.1:{port}"

- `http://127.0.0.1:18765`

- `http://127.0.0.1:18765`

system use found in code, not declared in the description

Gates applied: no_behavioural_pass.