美股日志分析
my_stock_log_skill
by canonxu
当且仅当用户明确提到“分析日志多维表”或“my_stock_log_skill”时触发。专门用于美股分析报告结论在钉钉多维表(dingtalk-ai-table)中的结构化归档(新增)与检索(查询)。
安装
claude skill add --url https://github.com/openclaw/skills文档
my_stock_log_skill (股票分析日志管理)
核心定位
此技能是分析报告归档与检索的调度中枢。它不直接操作钉钉 API,而是通过调用底层的 dingtalk-ai-table 技能来完成多维表的读写操作。
触发条件
- 只有当用户明确提到“分析日志多维表”或技能名称“my_stock_log_skill”时,才使用此技能。
目标数据源
- Base ID:
1OQX0akWmxpyBpnaCQQQoYkY8GlDd3mE - Sheet ID:
Shule1J
表格字段规范 (Schema)
在执行“新增记录”前,必须严格校验以下 4 个字段是否全部收集完毕且符合格式要求:
- 标的: 美股标的简码(必须自动转为大写,如 AAPL)。
- 分析时间: 时间格式必须为
YYYYMMDD_HHMMSS(年月是_时分秒,如 20260325_123000)。 - 分析结论: 报告核心结论(使用英文大写,如 BUY、SELL、HOLD、STRONG BUY、STRONG SELL)。
- 分析摘要: 总结内容的纯文本,必须限制在 300 字以内。如超出,须先由 AI 浓缩提炼。
核心能力与工作流
1. 新增记录 (Insert)
- 拦截校验:检查上述 4 个字段是否缺失或格式不符。如果有缺失,挂起操作并询问用户要求补充。绝不能插入“脏数据”。
- 执行新增:在尾部追加新记录。构建形如
{"标的": "AAPL", "分析时间": "20260325_123000", ...}的fields结构,并交由dingtalk-ai-table提供的脚本执行 API 新增。
2. 精细查询 (Query)
- 多条件过滤:解析用户的自然语言(例如“查询特斯拉的BUY报告”),提取出查询维度(如标的=TSLA,结论=BUY)。
- 执行查询:通过
dingtalk-ai-table获取该表的所有记录,并在本地按提取的条件进行精确或模糊匹配过滤。 - 展示结果:将过滤后的结果以清晰的 Markdown 表格形式展示给用户。
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