A 股晨会纪要

SkillDocs & knowledge

Generates A-share morning meeting notes / pre-market highlights. Triggered when the user says "晨会纪要", "今日看点", "盘前要点", "隔夜发生了什么", "morning note", or "今天市场怎么样". Produces structured morning notes based on real-time market data, northbound capital flows, fund flows, and overnight news. Supports broker r

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the A 股晨会纪要 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by aifinlab/finclaw in skills/a-share-morning-note/SKILL.md and read by ahel’s review.

数据源优先级

实时数据(必需,通过 cn-stock-data 统一层获取):

SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 1. 大盘指数行情(上证、深证、创业板)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH000001,SZ399001,SZ399006

# 2. 北向资金(注意:自2024年8月起北向明细不再实时披露,数据可能为0)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" north_flow
# 如 north_flow 返回全0,改用 web 搜索"北向资金 今日"获取

# 3. 热门个股行情(可选,用户指定或默认关注池)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH600519,SZ000001,SZ300750

新闻资讯(必需,通过 web 搜索):

  • 搜索"A股 今日 重要新闻"、"财经 隔夜 要闻"
  • 关注:央行/国务院政策、行业政策、龙头公司公告、海外市场隔夜表现

数据时效性要求:行情数据必须是最新交易日的,新闻必须是24小时内的。

Workflow

Step 1: 获取市场数据

运行上述 cn-stock-data 命令获取:

  • 三大指数(上证/深证/创业板)收盘价、涨跌幅
  • 北向资金当日净流入
  • 用户关注个股行情

如果 cn-stock-data 返回 "ok": false,在输出中标注"数据暂不可用"而非虚构数据。

Step 2: 搜索隔夜新闻

通过 web 搜索获取:

  • 国内:政策面(央行/证监会/国务院)、行业动态、重要公告
  • 海外:美股收盘、美联储动态、大宗商品、地缘政治
  • 按重要性排序,保留 5-8 条最关键信息

Step 3: 结构化输出

根据用户要求的风格输出。如果用户未指定风格,默认使用 brief(个人笔记)。 如果用户说"正式"、"券商格式"、"给领导看",使用 formal。

参见 references/report-template.md 获取两种风格的具体模板。

Step 4: 质量检查

  • 所有数字必须来自 cn-stock-data 返回或 web 搜索结果,禁止编造
  • 涨跌幅保留 2 位小数
  • 金额用"亿元"为单位
  • 新闻来源需标注(如"据财联社"、"据证券时报")
  • 日期必须正确(不能用训练数据中的旧日期)

风格说明

维度formal(券商晨会)brief(个人笔记)
篇幅1-2 页 A4半页以内
语言书面语,第三人称口语化,可用简写
结构完整标题+摘要+正文要点列表
数据表格必须有指数+北向资金表格关键数字内嵌
观点客观陈述,不给结论可加个人判断
免责声明需要不需要

Signals

GitHub stars
241
Forks
38
Last commit
May 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
a-share-morning-note
Source
github.com/aifinlab/finclaw