前言¶

在 OpenClaw 一类 Agent 里做 A 股相关决策时，常见做法是生成候选列表、执行计划或挂单表，再让模型补一句止损价。持仓一旦落地，用户更关心的是：哪些计划该取消、哪些挂单在弱势里容易失效、已买入后保护位和减仓怎么调。单靠通用对话很难稳定覆盖这些防守型检查。

下面介绍 SkillHub 社区 skill「股票风险守护」（@user_8a5e88f1/proactive-risk-guard），它把持仓、挂单或候选股收敛为风险检查、失效条件判断和减仓建议，面向 OpenClaw 工作流设计。

这是什么¶

「股票风险守护」是发布者 user_8a5e88f1 在 SkillHub 上架的社区 skill，当前版本 1.0.0，分类为 professional，标签标明 requires_api_key=false（安装与按 skill 指引使用时不依赖额外 API Key）。

官方简介：面向 OpenClaw 的主动风险守护 skill，用于把用户的持仓、挂单或候选股转成风险检查、失效条件和减仓建议。包内仅含标准 SKILL.md，通过 Agent 读取技能说明后按流程响应用户。

SkillHub 页面（截至撰写时）：评分 100000，下载 3415 次，安装 42 次。页面地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_8a5e88f1/proactive-risk-guard。

核心功能¶

skill 的设计目标不是「给出一个止损价」，而是主动完成防守型检查。已核实的能力包括：

1. 风险集中点检查：针对候选股或执行计划，识别止损空间过大、收益风险比偏弱等集中风险。
2. 失效计划识别：指出容易失效的交易计划，以及弱势行情下容易失效的挂单区间。
3. 挂单与执行建议：提醒哪些挂单应取消、延后或降权；区分保留、取消、降仓，以及「等回踩、不宜追高」等动作。
4. 持仓重估：在用户给出真实成本或买入价时，围绕实际持仓输出保护线、分批止盈线与离场条件；无真实持仓价时须标明结论基于计划价位。

优先读取的数据文件（按顺序，与 OpenClaw A 股相关产出配合）：

• a_share_agent_execution_plan.csv
• a_share_manual_order_sheet.csv
• a_share_agent_top5.csv

若用户提供了真实持仓成本或买入价，应优先使用用户实际持仓信息，而不是机械沿用模板价位。

典型触发语（来自官方 SKILL.md）：

• 「帮我看看这些票的风险」
• 「我已经买了，接下来怎么防守」
• 「不要只说止损价，帮我看哪些计划该取消」
• 「哪些候选今天其实不值得挂单」

约束（skill 内写明）：不得把模板价位直接当作真实持仓建议；拿不到实时行情时仍应基于已有执行计划做守护性判断，而不是放弃风险分析。

安装与启用¶

方式一：让 Agent 按官方安装文档执行¶

SkillHub 页面给出的提示词为：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_8a5e88f1/proactive-risk-guard`。

Agent 会按文档检查 skillhub CLI、并将 skill 安装到当前环境的 skills 目录。

方式二：命令行安装¶

先确认本机已安装 SkillHub CLI（参见 https://skillhub.cn/install/skillhub.md）：

command -v skillhub && skillhub --version

安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认装到 ./skills/ 可能不会被识别：

skillhub install @user_8a5e88f1/proactive-risk-guard --dir <skills 目录>

常用客户端 skills 路径（来自 SkillHub 安装文档）：

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

示例（Cursor）：

skillhub install @user_8a5e88f1/proactive-risk-guard --dir ~/.cursor/skills/

安装完成后，按你所用客户端的要求重启或刷新 Agent，使新 skill 被加载。

典型用法¶

经过上面的安装步骤后，在已具备 OpenClaw 侧 A 股 CSV 产出（或用户口述持仓）的前提下，可按 skill 定义的流程使用：

1. 确认场景：区分「仅候选」「待挂单」「已持仓」三类，决定检查侧重点。
2. 提供上下文：保证 Agent 能读到上述 CSV，或主动说明代码、成本、买入价与挂单区间。
3. 发起对话：使用上文触发语之一，例如要求检查风险并说明哪些计划应取消。
4. 核对输出：结果应至少覆盖止损空间、收益风险比、挂单失效风险，以及保留/取消/降仓等可执行动作；已买入场景应出现保护线与止盈/离场条件。

skill 未附带独立脚本或 REST 接口，用法完全依赖 Agent 遵循 SKILL.md 中的「主动工作流程」四步：识别风险类型 → 输出风险检查结果 → 给出防守动作 → 持仓时重估。

适用场景与注意¶

适合谁

• 已在 OpenClaw 生态中使用 A 股相关 CSV（执行计划、手工挂单表、Top5 候选）的用户。
• 希望 Agent 做防守型复盘，而不是单次报价式止损的用户。

限制与注意

• 技能说明明确面向 OpenClaw；若你的工作区没有上述 CSV 或同类结构化计划，需要先把数据准备好或口头补充持仓，否则检查深度会受限。
• 无实时行情时，分析基于已有计划与用户给出的价格信息，结论需在对话中区分「计划价」与「真实成本」。
• 输出为 Agent 辅助决策，不构成投资建议；重大操作仍须自行核实市场与合规要求。

结尾¶

「股票风险守护」把候选、挂单与持仓统一成一套主动风险检查与防守动作建议，并与 OpenClaw 常见的 A 股 CSV 文件名对齐，减少「只给一个止损价」的浅层回答。

官方 SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_8a5e88f1/proactive-risk-guard
API 坐标（安装解析用）：https://api.skillhub.cn/user_8a5e88f1/proactive-risk-guard