前言¶
做投研或自管仓位时，财联社、华尔街见闻等渠道每天推送量很大，人工刷一遍既费时间，也很难稳定地把「和公司持仓相关、且值得跟」的条目挑出来。常见做法是开多个 App/RSS 订阅，再在笔记里手工整理，成本高，还容易漏。
下面介绍 SkillHub 上的 Investment-News-Collector（坐标 @user_f0974107/investment-news-collector-xdj，当前版本 2.7.2）。它把财联社深度与华尔街见闻接到本地管线里，用纯 Python 规则做筛选与汇总，不调用大模型 API，目标是输出带价值分级与投资信号标注的结构化财经日报。
这是什么¶
Investment-News-Collector 是社区发布者 user_f0974107 维护的 Agent Skill，分类为 data-analysis，标签标明 requires_api_key=false。
一句话定位：面向投资领域的资讯自动采集与日报生成系统。官方说明中的核心问题是：如何从海量财经资讯里，较快筛出更有参考价值的投资信号。
与「把全文丢给模型做摘要」不同，它强调 零 Token 成本 的规则引擎；数据侧通过 本地 RSSHub 统一接入 财联社深度（主） 与 华尔街见闻（备），单源不可用时可依赖另一源继续跑。
核心功能¶
以下能力均来自 SkillHub 页面与已抓取简介，可按需裁剪使用。
双源接入与冗余¶
- 财联社深度为主数据源，华尔街见闻为备源。
- 经本地 RSSHub 拉取，避免为读资讯单独申请第三方资讯 API Key。
六步处理管线¶
抓取后的条目会经多步本地处理。公开文案中明确提到的环节包括：领域过滤、事件评分、话题聚类、正文摘要 等，整体描述为 6 步智能处理，最终生成 结构化财经日报，并包含 价值分级 与 投资信号标注。
投资信号与事件类型¶
- 支持 10 类事件类型 的自动标注。
- 信号分三档：强烈、跟踪、数据（页面原文用图标区分，落地到日报里是分级标签）。
可配置标的池¶
- 通过
companies.yaml维护关注公司列表。 - Tier1 / Tier2 分档可在配置里改，无需改 Python 代码。
日报与 Obsidian¶
- 日报以 Markdown 形式生成，便于导入笔记工具。
- 官方特性说明支持 Obsidian 同步：生成后可按你的工作流写入知识库。
安装与启用¶
Skill 遵循通用 SKILL.md 格式，通过 SkillHub 安装到当前 Agent 的 skills 目录后才会被识别。
方式一：让 AI 按官方指引安装¶
将下面提示发给支持 Skill 的客户端（Cursor、Claude Code、Codex 等），由 Agent 读取安装文档并执行：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_f0974107/investment-news-collector-xdj`。
方式二：本机 skillhub CLI¶
先确认是否已安装 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可用 SkillHub 文档中的完整安装脚本（需联网）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安装 Skill 时 必须 使用 --dir 指向当前环境的 skills 目录。文档给出的常见路径示例：
| 环境 | skills 目录 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/ |
安装命令形式如下（将 <skills 目录> 换成上表对应路径）：
skillhub install @user_f0974107/investment-news-collector-xdj --dir <skills 目录>
装好后按各客户端要求刷新或重启 Agent，使新 Skill 生效。
运行前依赖（从简介可推知的部分）¶
- 本地 RSSHub：双源接入依赖 RSSHub，需在本机或可达网络中先部署并保证路由可用；具体 RSS 路径与启动方式以 Skill 包内 SKILL.md 为准（安装后由 Agent 读取）。
- Python 规则引擎：处理逻辑在 Skill 自带脚本中，无需配置大模型 API Key。
companies.yaml：按 Tier1/Tier2 维护你的关注列表后再跑日报，过滤与评分才会对齐你的标的池。
典型用法¶
公开页面未单独给出一段复制即跑的 shell 流水线，典型用法是「安装 Skill → 在对话中触发采集/生成日报」。可复现的步骤如下。
- 按上一节把
@user_f0974107/investment-news-collector-xdj装进当前 Agent 的 skills 目录。 - 编辑 Skill 工作区内的
companies.yaml，写入你关心的公司与 Tier 分档。 - 在 Agent 对话中明确任务，例如：按 Investment-News-Collector 的流程拉取财联社与华尔街见闻资讯，执行过滤与评分，输出今日 Markdown 财经日报，并标注投资信号档位。
- 若使用 Obsidian，将生成的 Markdown 保存或同步到你的库目录（具体路径由 Skill 说明或你本地约定）。
Agent 会按 SKILL.md 中的步骤调用 Python 脚本、读写配置并产出日报；未安装 Skill 前无法核对包内命令名，因此不在此文编造脚本入口。
适用场景与注意¶
适合谁
- 需要每日固定浏览财联社深度、华尔街见闻，但希望 规则化筛讯 + 结构化日报 的个人投资者或小团队。
- 希望 不消耗 LLM Token、且 不要求资讯 API Key 的本地/Agent 工作流。
- 已用或打算用 Obsidian 沉淀投研笔记，需要 Markdown 日报输入。
限制与注意
- RSSHub 是前置条件：未部署或路由失效时，双源抓取会失败；备源只能缓解单站问题，不能替代 RSSHub 本身。
- 规则引擎而非语义理解：事件评分与聚类基于规则与配置，对复杂表述、冷门标的覆盖取决于
companies.yaml与内置规则，不要期待与专用 NLP 模型同等的主观阅读体验。 - 合规与版权：资讯正文仍来自第三方站点，请遵守各源使用条款，日报仅宜个人研究使用。
- 版本与统计：SkillHub 页面显示版本 2.7.2；商店侧评分与下载量会变动，以 Skill 详情页 为准。
结尾¶
Investment-News-Collector 把财联社深度与华尔街见闻接到本地 RSSHub，用六步规则管线产出带信号标注的 Markdown 财经日报，并支持通过 companies.yaml 定制标的分档，适合想低成本自动化晨间读讯的 Agent 用户。
官方 Skill 地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_f0974107/investment-news-collector-xdj
API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_f0974107/investment-news-collector-xdj
