前言¶

做 ETF 盤面復盤時，常見做法是打開行情軟件逐只翻，或自己寫腳本去拉接口、拼表格。數據量一大，還要處理併發、緩存和無效代碼批次，維護成本不低。下面介紹 SkillHub 社區 Skill「ETF每日報告V2.4」（座標 @user_861fb6c9/etf，版本 2.4.0）：把查詢、排序、導出和可選的定時日報流程寫進 SKILL.md 與配套 Python 腳本，讓 Cursor、Claude Code 等支持 Skills 的 Agent 按文檔執行，而不是每次從零描述需求。

這是什麼¶

「ETF每日報告V2.4」是發佈者 user_861fb6c9 在 SkillHub 上架的社區來源（source: community）Skill，分類爲 data-analysis，子類包含「數據可視化」「報表生成」。SkillHub 頁面未提供中文概述正文（hasOverview: false，摘要字段爲空），能力以壓縮包內的 SKILL.md、INSTALL_CRON.md 及 scripts/ 爲準。

官方入口：

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

標籤標明 requires_api_key=false，安裝本 Skill 本身不要求配置第三方 API Key；拉行情仍依賴可訪問騰訊財經接口的網絡環境。

核心功能¶

根據 v2.4.0 壓縮包內容，當前交付物主要包括：

行情與篩選（etf_ranking_v2.4.py）

1. 從 extended_etf_codes 中的代碼出發，按 MAINSTREAM_PREFIXES 篩到約 830 只主流 ETF，減少無效請求。
2. 通過騰訊財經接口 qt.gtimg.cn 批量查詢（文檔寫明編碼 GBK，字段含漲跌幅與成交額等）。
3. 默認過濾成交額大於 500 萬元的標的；支持空批次記錄文件 empty_batches.json，跳過歷史空批次。
4. 可配置併發線程（文檔示例 concurrency=20）、失敗重試與約 5 分鐘 TTL 的緩存。

輸出

每次運行可生成帶時間戳的文本報告、csv 與 json（文件名模式見 SKILL.md：etf_ranking_YYYYMMDD_HHMMSS.txt 等）。

日報與自動化

• etf_daily_report_v2.4.py 通過子進程調用 etf_ranking_v2.4.py，可用 --top N 控制榜單長度。
• 郵件依賴環境變量 EMAIL_TO、SMTP_USER、SMTP_PASS，可選 SMTP_SERVER（默認 smtp.qq.com）、SMTP_PORT（默認 465）。未配置時腳本會跳過發送並打印提示。
• INSTALL_CRON.md 給出交易日 14:30 的 crontab 示例，以及 OpenClaw 風格 scheduled_tasks JSON 示例（是否適用取決於你實際使用的 Agent 是否支持該配置）。

文檔中的性能數據

SKILL.md 在 Linux、Python 3.11、約 830 只主流 ETF 的測試環境下記錄 v2.4 單次查詢約 0.79 秒，相對 v2.1 約 25.36 秒有數量級差異。這是你本機復現時應對照的目標，而非 SkillHub 平臺的實測保證。

安裝與啓用¶

SkillHub 推薦的安裝方式是讓 Agent 閱讀官方安裝說明並安裝指定座標：

請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 @user_861fb6c9/etf。

若已安裝 SkillHub CLI，可按 skillhub.cn/install/skillhub.md 將 Skill 裝進當前 Agent 的 skills 目錄（--dir 必填，否則默認 ./skills/ 可能不會被識別）：

command -v skillhub && skillhub --version

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

常用目錄（同一文檔摘錄）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/

SkillHub 詳情頁還提供 Zip 直鏈（頁面標註版本 2.4.0）：

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

解壓後把目錄放到上述 skills 路徑，或保留在項目內並在對話中讓 Agent 讀取該目錄下的 SKILL.md。

運行依賴

腳本使用 Python 3，並 import requests、pandas 等庫。etf.sh 與部分示例裏帶有 PYTHONPATH=/mnt/workspace/lib/python3.11/site-packages 前綴，那是作者環境中的路徑；在本機應改爲已安裝依賴的 Python 環境，或自行 pip install 所需包。

文檔中的示例路徑多爲 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/；安裝到 Cursor 後，請把命令裏的路徑換成你實際的 Skill 目錄。

典型用法¶

1. 命令行查詢漲跌幅 TOP（默認 TOP 15）

在 Skill 根目錄執行（將 SKILL_ROOT 換成你的安裝路徑）：

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

或使用包內啓動腳本：

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

2. 生成日報並嘗試發郵件

先配置郵箱（勿把真實密碼寫進倉庫）：

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. 交易日定時任務（摘自 INSTALL_CRON.md）

crontab -e

添加（路徑需按本機修改）：

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 對話中的用法

安裝並讓 Agent 加載該 Skill 後，可直接用自然語言描述需求，例如：「按 SKILL.md 跑一遍 v2.4 排行，TOP 10，並把生成的 csv 路徑告訴我。」Agent 應依據 SKILL.md 選擇 etf_ranking_v2.4.py 及參數，而不是臆造未在包內出現的腳本名。

適用場景與注意¶

適合誰

• 需要快速看主流 ETF 漲跌幅排行、並導出 txt/csv/json 做二次分析的人。
• 希望在 Agent 會話裏用固定流程複用查詢邏輯，而不是每次重寫爬蟲的開發者。
• 有 Linux/macOS 類環境、能跑 Python 3 和 cron 的用戶（Windows 需自行適配路徑與計劃任務）。

限制與注意

• SkillHub 概述爲空，首次使用應閱讀包內 SKILL.md；SKILL.md 中提到的部分舊文件名（如 etf_ranking_pro.py）未出現在當前 2.4.0 Zip 清單中，以實際包內文件爲準。
• 行情來自騰訊財經公開接口，非交易日、盤前或接口異常時可能出現數據爲空，文檔在 INSTALL_CRON.md 故障排查裏也有說明。
• 郵件功能依賴 SMTP 與授權碼，未配置時只會本地輸出。
• 社區 Skill，發佈者未在 SkillHub 標記爲官方認證作者；頁面安全掃描結果爲「安全，無風險」，使用前仍建議自行審閱腳本。
• SkillHub 統計（頁面側欄數據）：下載約 2715 次、安裝約 15 次、收藏 3；抓取元數據評分 100000。這些數據只反映平臺統計，不代表投資收益或數據準確性。

結尾¶

「ETF每日報告V2.4」把主流 ETF 批量查詢、成交額過濾、漲跌幅排行、文件導出和可選郵件日報收斂到一套 Skill 與腳本里，適合掛在支持 Skills 的 Agent 上做 repeatable 的盤面整理。安裝與座標以 SkillHub 爲準：

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

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