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investoday-hotspot-event-decoding

核心功能:针对市场热点、主题赛道与行业事件,提炼核心事件主线,解析逻辑链条,判断机会风险方向,给出后续观察验证点,依托今日投资金融数据生成结构化解码报告。典型场景:用户询问主题/赛道近期事件、热点影响、后续跟踪方向等;输入为相关问题,输出为Markdown格式的结构化报告。

kenneth-bro
kenneth-bro
热度 50.94
最近更新 2026-05-11 17:36:35
分类:数据依赖:第三方 API / 内部调用大模型应用场景:市场分析 / 报告撰写 / 财务 / 研究 ...

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add investoday-hotspot-event-decoding
Metadata
name
investoday-hotspot-event-decoding
title
热点事件解码
version
1.3.0
description
面向市场热点、主题赛道与行业事件解码,聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口,自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。触发词:热点解码、主题事件、赛道催化、最近有什么重要事件、这波热点意味着什么。
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🔥 热点事件解码

面向市场热点、主题赛道与行业事件解码,聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口,自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。

触发场景

  • 用户询问某个主题、赛道、行业最近发生了什么重要事件
  • 用户希望理解“这波热点意味着什么”“对市场有什么影响”“下一步看什么”
  • 用户想让你对机器人、低空经济、AI 算力、创新药等主题做热点解码
  • 关键词:热点解码、主题事件、赛道催化、最近有什么重要事件、这波热点意味着什么、行业催化

输入示例

示例 1:主题解码

帮我解码一下商业航天这个热点。

示例 2:赛道催化

AI 算力最近有哪些关键事件,这波行情在交易什么?

示例 3:行业影响

人形机器人这波热点到底意味着什么,后面还要看什么?

💡 本 Skill 面向“主题/赛道/行业”的热点研究,不面向单只股票。若用户只想看某只股票的近期消息,优先使用 股票消息解读;若用户更关心卖方共识、机构主线和板块分歧,请优先使用 板块研报解读。

前置依赖

本 Skill 依赖 investoday-finance-data(今日投资金融数据)Skill 获取实时金融数据。

基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准,业务 Skill 不重复展开底层接入细节。

工具说明

以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。

主题识别工具

工具名称 工具ID 方法 说明
新闻资讯 news GET 通过主题关键词获取相关新闻
研报舆情 research/sentiment POST 获取与主题相关的研报观点和逻辑

数据获取流程

用户提供主题、赛道或行业关键词后,Agent 按以下流程获取数据:

  • Step 1:新闻资讯(近1个月):工具ID news,参数 title=<主题关键词> beginTime=<1个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=10
  • Step 2:研报舆情(近2个月):工具ID research/sentiment (POST),参数 title=<主题关键词> beginTime=<2个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=3

并行优化:Step 1-2 可并行调用。正文只展示 2-3 条最核心事件,不要简单堆砌全量新闻或研报。

分析框架(4步)

Agent 获取数据后,按以下 4 步框架进行结构化分析:

Step 1:提炼核心事件主线

目标:从新闻与研报中筛选出最关键的 2-3 条事件,建立主题主线。

数据来源:news + research/sentiment

分析要点:

  • 优先保留重要新闻、时间更近、逻辑更完整的事件
  • 研报用于补充“为什么重要”,而不是重复新闻摘要
  • 若同类事件高度重复,保留信息量更高的一条

输出:核心事件表与主题主线。

Step 2:解释逻辑链条

目标:把“发生了什么”转化为“为什么重要、通过什么路径影响市场”。

数据来源:news + research/sentiment

分析要点:

  • 主题事件通过政策、供需、产业进展、预期变化等哪条路径影响市场
  • 当前更偏短期情绪催化还是中期产业趋势信号
  • 若事件只是噪音,应明确弱化处理

输出:逻辑链条与重要性判断。

Step 3:判断机会与风险方向

目标:识别主题事件带来的受益方向、承压方向与关键风险。

数据来源:news + research/sentiment

分析要点:

  • 哪些行业、子方向或风格更可能受益
  • 哪些假设若无法兑现,会形成风险反转
  • 强调主题层面,不落到具体个股推荐

输出:机会方向、风险方向与关注重点。

Step 4:形成后续观察框架

目标:告诉用户接下来应该重点跟踪什么,而不是给具体交易建议。

数据来源:前 3 步分析结果汇总

分析要点:

  • 未来几天和未来几周各自应看哪些变量
  • 哪些信号代表事件影响强化,哪些信号代表逻辑减弱
  • 形成结构化跟踪框架

输出:后续观察重点与关键验证点。

策略逻辑汇总

信号组合 含义 判断
高频新闻 + 研报同步强化 主题热度与逻辑共振 ✅ 积极
只有新闻热度、缺少研报验证 主题更偏情绪交易 🟡 关注
新闻与研报都强调产业进展 中期逻辑较强 ✅ 积极
新闻时间较近但内容重复度高 热点可能进入噪音阶段 📊 中性
研报观点分歧明显 主题认知尚未形成共识 🟡 关注
热点事件偏宏观/政策层面 影响路径更偏预期驱动 📊 中性
主题受益方向清晰、风险方向也明确 可形成结构化观察框架 ✅ 积极
缺乏增量事件且逻辑重复强化 需防止主题交易钝化 ⚠️ 警惕

输出格式

# 🔥 [主题关键词] 热点事件解码报告

> 分析日期:YYYY-MM-DD | 数据来源:今日投资

## 一、事件结论

(用一段话概括这波热点是什么、偏利多还是中性、最值得关注的影响是什么)

## 二、核心事件

(列出最重要的 2-3 条事件:时间、类型、标题、核心事实、情绪)

## 三、事件解码

- 趋势信号:
- 逻辑链条:
- 重要性判断:
- 时效判断:

## 四、机会与风险

### 机会方向
- 

### 风险方向
- 

## 五、后续观察

- 短期观察:
- 中期观察:
- 关键验证点:

## 六、综合结论

- 3-5 条核心发现
- 明确当前热点主线、机会方向与主要风险
- 给出后续需要重点跟踪的验证点

## 七、数据来源

(仅列出正文实际引用过的新闻或研报标题)

## ⚠️ 风险提示

**以上内容基于近期公开新闻与研报信息整理,存在时效性与不确定性,仅供参考,不构成投资建议。**

执行示例

用户说:“商业航天这波热点意味着什么?”

  1. 提炼主题关键词“商业航天”
  2. 并行调用 news 和 research/sentiment
  3. 提炼 2-3 条最关键事件,并解释逻辑链条、机会风险和后续验证点
  4. 输出 Markdown 格式热点事件解码报告
  5. 在结尾保留风险提示

安全与隐私

  • 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
  • 不记录、不存储用户的查询记录
  • 分析结论仅供参考,不构成投资建议