前言¶
基金組合管理往往散落在表格、筆記和多個行情站點之間：查淨值、對持倉、做再平衡、對照季報觀點，每一步都要切換工具。若在 AI 對話裏臨時拼湊腳本或網頁抓取，既難復現，也難保證數據留痕。下面介紹 SkillHub 上的社區 Skill @user_9d5a2a39/fundadvisor（頁面名稱：基金投資組合配置+顧問（新增mcp數據接入）），把組合錄入、透視分析、優化回測與可選外部 MCP 數據源接到同一套本地工作流裏；默認零配置即可用，需要時再掛接自有 MCP 或 DeepSeek 做觀點蒸餾。
這是什麼¶
基金投資智能顧問 v12.0（Skill 包版本 1.0.47）由社區發佈者 user_9d5a2a39 維護，分類爲 professional，在 SkillHub 標註 requires_api_key=false（不強制 API Key）。它定位爲在 Agent 內使用的基金投資組合配置與顧問能力：純本地運行、零配置；可選配置 DeepSeek key 啓用 LLM 觀點蒸餾。
官方入口：
- API 座標頁：
https://api.skillhub.cn/user_9d5a2a39/fundadvisor - SkillHub 詳情：
https://www.skillhub.cn/skills/user_9d5a2a39/fundadvisor
核心功能¶
以下能力均來自 SkillHub 頁面簡介，按模塊歸納。
外部 MCP 數據接入（v12.0 重點）¶
- 多數據源註冊：通過
data/mcp_sources.json與環境變量FUND_ADVISOR_EXTERNAL_MCP_*註冊外部 MCP。 - stdio JSON-RPC：建立會話並完成工具發現。
- 類別路由查詢：按
nav/fund/macro/index/news/rating等類別路由查詢。 - 外部淨值攝取：寫入本地緩存，並帶溯源留痕。
- 查詢緩存與健康度冷卻：減輕外部源壓力；未配置時靜默降級，不影響主功能。
- MCP 工具規模由頁面標註爲 66→73。
內置數據與知識庫¶
- 數據刷新至 2026-09-26；重倉錨定 2026 半年報（報告期 2026-06-30）。頁面給出的規模示例：4,347 經理 / 27,954 產品 / 163 公司 / 211 重倉 / 1,187 新聞 / 339 條經理觀點。
- 知識庫雙向互聯：支持 obsidian、markdown、ima、yuque、siyuan、flomo、notion、sqlite、json、csv 等十類目標；冪等寫入與失敗隔離；可從知識庫讀回基金卡片/組合並一鍵導入本地。
組合與研究工作流¶
- 目標產品池：優先級、標籤、提醒線、季報觀點富化。
- 投資組合錄入：權重校驗、現金餘量、冪等調倉，並與組合 X 光透視聯動。
- 分析鏈路：組合 X 光透視、市場脈搏、組合優化、量化回測（具體算法與參數以 Skill 內文檔與工具爲準）。
安裝與啓用¶
SkillHub 頁面給出的安裝提示是：讓 AI 按官方安裝說明安裝該 Skill。通用流程如下。
1、安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶
先檢查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時，可按 SkillHub 安裝文檔執行完整安裝（CLI + 默認 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
僅需要 CLI 時：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
說明見：https://skillhub.cn/install/skillhub.md。
2、安裝本 Skill 到當前 Agent 的 skills 目錄¶
安裝時必須用 --dir 指向當前 Agent 識別的 skills 目錄，否則默認裝到 ./skills/ 可能不會被加載。
skillhub install @user_9d5a2a39/fundadvisor --dir <skills 目錄>
常見路徑（來自 SkillHub 安裝文檔）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或項目下的.agents/skills/
也可直接向 Agent 發送頁面原文提示：
請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 `@user_9d5a2a39/fundadvisor`。
安裝後按你所用客戶端要求重啓或刷新 Skill 列表。
3、可選配置¶
| 目的 | 配置方式 |
|---|---|
| 外部 MCP 數據源 | 編輯 data/mcp_sources.json，並設置環境變量 FUND_ADVISOR_EXTERNAL_MCP_* |
| LLM 觀點蒸餾 | 配置 DeepSeek key（頁面說明爲可選） |
不配置外部 MCP 時，Skill 會靜默降級，本地主流程仍可使用。
典型用法¶
在 Skill 已裝入 Agent 的前提下，用自然語言驅動即可；下面是與官方能力描述對應的示例方向（由 Agent 調用 Skill 內工具完成，而非單獨 shell 命令）。
組合錄入與校驗
幫我錄入當前基金組合：基金 A 40%、基金 B 35%、現金 25%，檢查權重合計與現金餘量是否合理，並生成調倉記錄（冪等）。
組合 X 光與市場脈搏
對當前組合做 X 光透視，結合市場脈搏總結行業與風格暴露，並標出與目標產品池提醒線相關的品種。
組合優化與回測
在現有持倉約束下做組合優化，並跑一段量化回測，輸出權重建議與主要風險指標。
外部 MCP（已配置時）
通過已註冊的外部 MCP 查詢 nav 類別最新淨值，寫入本地緩存並保留溯源；若源不可用，說明降級後的數據來源。
知識庫同步
把本次基金卡片與組合快照冪等寫入 Obsidian（或 yuque / sqlite 等已配置目標）；失敗項單獨列出，不影響其他目標。
可選 DeepSeek 蒸餾
結合本地經理觀點與新聞摘要，用 DeepSeek 蒸餾成簡短持倉紀律說明（未配置 key 時僅使用本地數據）。
適用場景與注意¶
適合誰
- 希望在 Cursor、Claude Code、Codex 等環境裏，用對話完成基金組合維護、透視與回測的開發者或進階個人投資者。
- 已有 Obsidian、語雀、Notion 等筆記體系，需要與組合數據雙向同步的用戶。
- 需要把第三方 MCP 淨值/宏觀/評級數據接入本地緩存，並保留溯源的團隊。
限制與注意
- 頁面數據有明確刷新日期與報告期，研究結論應覈對 Skill 內實際數據時間戳，不宜當作實時行情唯一來源。
- 外部 MCP 依賴你註冊的源質量與網絡；健康度冷卻期間查詢行爲以 Skill 實現爲準。
- requires_api_key=false 指 SkillHub 標籤層面不強制 Key；DeepSeek 與部分 MCP 仍可能需要你自行提供憑證。
- 投資相關輸出僅供研究與工具演示，不構成投資建議；合規與風控需自行把握。
SkillHub 統計（以抓取資料爲準）：評分 100000，下載 16613 次；來源 community。
結尾¶
@user_9d5a2a39/fundadvisor 把本地基金數據、組合工作流、可選 MCP 擴展和知識庫互聯收攏到一套 Agent Skill 裏：默認零配置可跑，需要時再接外部數據與 DeepSeek。若你正在整理組合工具鏈，可從官方頁安裝並先試組合錄入與 X 光透視，再按需打開 data/mcp_sources.json 與 FUND_ADVISOR_EXTERNAL_MCP_*。
- SkillHub：
https://www.skillhub.cn/skills/user_9d5a2a39/fundadvisor - API 座標：
https://api.skillhub.cn/user_9d5a2a39/fundadvisor
