前言¶

做 ETF 盘面复盘时，常见做法是打开行情软件逐只翻，或自己写脚本去拉接口、拼表格。数据量一大，还要处理并发、缓存和无效代码批次，维护成本不低。下面介绍 SkillHub 社区 Skill「ETF每日报告V2.4」（坐标 @user_861fb6c9/etf，版本 2.4.0）：把查询、排序、导出和可选的定时日报流程写进 SKILL.md 与配套 Python 脚本，让 Cursor、Claude Code 等支持 Skills 的 Agent 按文档执行，而不是每次从零描述需求。

这是什么¶

「ETF每日报告V2.4」是发布者 user_861fb6c9 在 SkillHub 上架的社区来源（source: community）Skill，分类为 data-analysis，子类包含「数据可视化」「报表生成」。SkillHub 页面未提供中文概述正文（hasOverview: false，摘要字段为空），能力以压缩包内的 SKILL.md、INSTALL_CRON.md 及 scripts/ 为准。

官方入口：

• API 地址：https://api.skillhub.cn/user_861fb6c9/etf
• SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_861fb6c9/etf

标签标明 requires_api_key=false，安装本 Skill 本身不要求配置第三方 API Key；拉行情仍依赖可访问腾讯财经接口的网络环境。

核心功能¶

根据 v2.4.0 压缩包内容，当前交付物主要包括：

行情与筛选（etf_ranking_v2.4.py）

1. 从 extended_etf_codes 中的代码出发，按 MAINSTREAM_PREFIXES 筛到约 830 只主流 ETF，减少无效请求。
2. 通过腾讯财经接口 qt.gtimg.cn 批量查询（文档写明编码 GBK，字段含涨跌幅与成交额等）。
3. 默认过滤成交额大于 500 万元的标的；支持空批次记录文件 empty_batches.json，跳过历史空批次。
4. 可配置并发线程（文档示例 concurrency=20）、失败重试与约 5 分钟 TTL 的缓存。

输出

每次运行可生成带时间戳的文本报告、csv 与 json（文件名模式见 SKILL.md：etf_ranking_YYYYMMDD_HHMMSS.txt 等）。

日报与自动化

• etf_daily_report_v2.4.py 通过子进程调用 etf_ranking_v2.4.py，可用 --top N 控制榜单长度。
• 邮件依赖环境变量 EMAIL_TO、SMTP_USER、SMTP_PASS，可选 SMTP_SERVER（默认 smtp.qq.com）、SMTP_PORT（默认 465）。未配置时脚本会跳过发送并打印提示。
• INSTALL_CRON.md 给出交易日 14:30 的 crontab 示例，以及 OpenClaw 风格 scheduled_tasks JSON 示例（是否适用取决于你实际使用的 Agent 是否支持该配置）。

文档中的性能数据

SKILL.md 在 Linux、Python 3.11、约 830 只主流 ETF 的测试环境下记录 v2.4 单次查询约 0.79 秒，相对 v2.1 约 25.36 秒有数量级差异。这是你本机复现时应对照的目标，而非 SkillHub 平台的实测保证。

安装与启用¶

SkillHub 推荐的安装方式是让 Agent 阅读官方安装说明并安装指定坐标：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_861fb6c9/etf。

若已安装 SkillHub CLI，可按 skillhub.cn/install/skillhub.md 将 Skill 装进当前 Agent 的 skills 目录（--dir 必填，否则默认 ./skills/ 可能不会被识别）：

command -v skillhub && skillhub --version

skillhub install @user_861fb6c9/etf --dir ~/.cursor/skills/

常用目录（同一文档摘录）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/

SkillHub 详情页还提供 Zip 直链（页面标注版本 2.4.0）：

https://api.skillhub.cn/api/v1/download?slug=@user_861fb6c9/etf

解压后把目录放到上述 skills 路径，或保留在项目内并在对话中让 Agent 读取该目录下的 SKILL.md。

运行依赖

脚本使用 Python 3，并 import requests、pandas 等库。etf.sh 与部分示例里带有 PYTHONPATH=/mnt/workspace/lib/python3.11/site-packages 前缀，那是作者环境中的路径；在本机应改为已安装依赖的 Python 环境，或自行 pip install 所需包。

文档中的示例路径多为 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/；安装到 Cursor 后，请把命令里的路径换成你实际的 Skill 目录。

典型用法¶

1. 命令行查询涨跌幅 TOP（默认 TOP 15）

在 Skill 根目录执行（将 SKILL_ROOT 换成你的安装路径）：

export SKILL_ROOT="$HOME/.cursor/skills/@user_861fb6c9/etf"
python3 "$SKILL_ROOT/scripts/etf_ranking_v2.4.py"
python3 "$SKILL_ROOT/scripts/etf_ranking_v2.4.py" --top 10

或使用包内启动脚本：

cd "$SKILL_ROOT"
./etf.sh --top 20

2. 生成日报并尝试发邮件

先配置邮箱（勿把真实密码写进仓库）：

export EMAIL_TO="your@example.com"
export SMTP_USER="your@example.com"
export SMTP_PASS="your_smtp_auth_code"

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/etf_daily_report_v2.4.py" --top 10 --send-email

3. 交易日定时任务（摘自 INSTALL_CRON.md）

crontab -e

添加（路径需按本机修改）：

30 14 * * 1-5 cd /path/to/skill && python3 scripts/etf_ranking_v2.4.py --top 10 >> /tmp/etf_daily.log 2>&1

4. 在 Agent 对话中的用法

安装并让 Agent 加载该 Skill 后，可直接用自然语言描述需求，例如：「按 SKILL.md 跑一遍 v2.4 排行，TOP 10，并把生成的 csv 路径告诉我。」Agent 应依据 SKILL.md 选择 etf_ranking_v2.4.py 及参数，而不是臆造未在包内出现的脚本名。

适用场景与注意¶

适合谁

• 需要快速看主流 ETF 涨跌幅排行、并导出 txt/csv/json 做二次分析的人。
• 希望在 Agent 会话里用固定流程复用查询逻辑，而不是每次重写爬虫的开发者。
• 有 Linux/macOS 类环境、能跑 Python 3 和 cron 的用户（Windows 需自行适配路径与计划任务）。

限制与注意

• SkillHub 概述为空，首次使用应阅读包内 SKILL.md；SKILL.md 中提到的部分旧文件名（如 etf_ranking_pro.py）未出现在当前 2.4.0 Zip 清单中，以实际包内文件为准。
• 行情来自腾讯财经公开接口，非交易日、盘前或接口异常时可能出现数据为空，文档在 INSTALL_CRON.md 故障排查里也有说明。
• 邮件功能依赖 SMTP 与授权码，未配置时只会本地输出。
• 社区 Skill，发布者未在 SkillHub 标记为官方认证作者；页面安全扫描结果为「安全，无风险」，使用前仍建议自行审阅脚本。
• SkillHub 统计（页面侧栏数据）：下载约 2715 次、安装约 15 次、收藏 3；抓取元数据评分 100000。这些数据只反映平台统计，不代表投资收益或数据准确性。

结尾¶

「ETF每日报告V2.4」把主流 ETF 批量查询、成交额过滤、涨跌幅排行、文件导出和可选邮件日报收敛到一套 Skill 与脚本里，适合挂在支持 Skills 的 Agent 上做 repeatable 的盘面整理。安装与坐标以 SkillHub 为准：

https://www.skillhub.cn/skills/user_861fb6c9/etf

API：https://api.skillhub.cn/user_861fb6c9/etf