前言¶
做 A 股或科创板的技术分析时,常见做法是让大模型「看一眼 K 线」或贴几张图问买卖点。模型容易跳过级别、笔段和中枢,用股评式语言给出结论,和《教你炒股票 108 课》里的结构定义对不上,也不利于复盘。
下面介绍 SkillHub 上的社区技能 chanlun-zyc(坐标 @user_eff2814d/chanlun-zyc)。它用标准 SKILL.md 把缠论分析拆成可执行的层级流程,并附带 Python 分析器骨架,适合在 Cursor 等支持 Skills 的 Agent 里启用,让对话分析尽量按形态学、动力学和操作策略三层推进。
这是什么¶
chanlun-zyc 是面向缠论(Chan Lun)技术分析的 Agent Skill,由社区发布者 user_eff2814d 维护,在 SkillHub 分类为 professional,当前页面版本为 v1.0.0,来源标记为 community。SkillHub 元数据显示 requires_api_key=false(技能包本身不强制 API Key;若自行接入 Tushare 等行情源,需按数据源要求配置密钥)。
技能包说明其最初面向 CherryStudio 集成,同时遵循通用 Skill 格式,可安装到 Cursor、Codex 等客户端的 skills 目录,由 Agent 读取 SKILL.md 作为角色与分析规程。技能声明的目标是帮助用户「阅读」走势、做完全分类的预案,而非预测绝对点位;文末附带免责声明:仅供技术分析参考,不构成投资建议。
核心功能¶
以下能力均来自技能包内 SKILL.md、README.md 与 SKILL_INDEX.json 的明确描述。
分析规程(Agent 侧)¶
技能将缠论分析固定为三个层级:
- 形态学:确认操作级别 → 处理 K 线包含关系 → 分型与笔 → 线段 → 走势中枢(ZD/ZG)→ 走势类型(上涨/下跌/盘整)。
- 动力学:定位背驰段,用力度比较或 MACD 辅助判断背驰,必要时用区间套细化。
- 操作策略:按定义识别一、二、三类买卖点,给出「不测而测」的完全分类预案,并强调风险与心态纪律。
交互规则要求:先明确级别、引用理论表述、拒绝具体荐股与绝对点位预测,用语保持客观。
技能调用指令表¶
SKILL.md 中列出了 Agent 可对照触发的指令标签,例如 [确定操作级别]、[画分型与笔]、[构建走势中枢]、[定位背驰段]、[识别三类买卖点]、[制定完全分类的应对方案] 等,用于在对话里对齐输出结构。
脚本与依赖(本地侧)¶
包内包含 chanlun_analyzer.py(Python 3.8+),requirements.txt 声明基础依赖为 pandas、numpy、matplotlib;Tushare、AKShare 在依赖文件中为可选注释。INSTALL.md 还说明可通过环境变量 TUSHARE_API_KEY 等方式接入行情,属可选数据源配置,非 SkillHub 安装必选。
SKILL_INDEX.json 中列出的功能清单与文档一致:中枢判断、三类买卖点、走势类型、背驰检测、级别划分、走势演化推演、完全分类应对方案。
安装与启用¶
通过 SkillHub CLI(Cursor 等)¶
官方 SkillHub 页面给出的安装提示为:参照 SkillHub 安装文档,安装坐标 @user_eff2814d/chanlun-zyc。
先确认本机已有 skillhub:
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可按文档执行完整安装脚本(需联网):
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安装技能时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录。Cursor 常用路径为 ~/.cursor/skills/:
skillhub install @user_eff2814d/chanlun-zyc --dir ~/.cursor/skills/
Codex 可使用 ~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/;Claude Code 为 ~/.claude/skills/。路径以 SkillHub 安装文档 第四节为准。安装后按各客户端要求刷新或重启,使新 Skill 被加载。
CherryStudio 环境(技能包自带说明)¶
INSTALL.md 描述的手动路径为将文件复制到:
mkdir -p ~/.config/CherryStudio/Data/Skills/chanlun
复制技能包内容后执行 chmod 赋予脚本可读执行权限,并重启 CherryStudio。包内 install.sh 默认目标目录同为 ~/.config/CherryStudio/Data/Skills/chanlun,会尝试安装 pandas、numpy、matplotlib。
Python 依赖¶
在技能目录下可按 requirements.txt 安装:
pip install -r requirements.txt
典型用法¶
1. 在 Agent 对话中按规程分析¶
启用 Skill 后,向 Agent 提出与走势相关的问题。技能要求在未明确操作级别(如 30 分钟、日线)时先反问级别,再按形态学 → 动力学 → 操作策略展开。例如询问「某代码是否构成买点」时,应先锁定级别,再讨论分型、笔、中枢与买卖点类型,并给出分支预案而非单点预测。
2. 命令行示例(文档与脚本)¶
SKILL.md 与 USAGE.md 中的示例如下(CherryStudio 场景下可能映射为 /chanlun 类命令;独立运行时对应 chanlun_analyzer.py):
# 按 30 分钟级别查看分析流程(需自备行情数据)
python chanlun_analyzer.py --code 688577 --interval 30m
# 检查买点、卖点、反转等开关(与 argparse 定义一致)
python chanlun_analyzer.py --code 688577 --check-buypoint
python chanlun_analyzer.py --code 688577 --check-sellpoint
python chanlun_analyzer.py --code 688577 --check-center
python chanlun_analyzer.py --code 688577 --check-reversal
chanlun_analyzer.py 在未 load_data 注入 DataFrame 时会提示「请提供股票数据进行分析」,分析结果依赖外部行情接入,技能本身不替代数据源。
USAGE.md 还提供批量遍历股票代码、调用 --check-reversal 的 shell 循环示例,以及将监控脚本加入 crontab 的写法,适用于已自建数据与调度环境的用户。
适用场景与注意¶
适合谁
- 已在用缠论做结构分析,希望 Agent 回答遵守级别、中枢、背驰与三类买卖点定义,而不是泛泛「看多/看空」。
- 使用 Cursor、CherryStudio 等支持 Skills 的环境,愿意通过
SKILL.md约束模型输出格式。 - 有能力自行对接 A 股/科创板行情(文档提到 T+1 数据、可选 Tushare/AKShare),并理解技术分析不构成投资建议。
限制与坑
- SkillHub 页面版本为 1.0.0,包内
SKILL_INDEX.json写有 1.1.0,以你实际下载的包为准;功能描述以SKILL.md为主。 README.md与SKILL.md在部分 CLI 参数命名上不完全一致(如identify-center与脚本中的--check-center),以chanlun_analyzer.py的argparse定义为准。INSTALL.md中含占位仓库地址与pip install chanlun-stock-monitoring等说明,未在 SkillHub 元数据中验证为官方发布渠道;推荐以 SkillHub 安装坐标为准,避免使用未核实的第三方 URL。- 包内 README/USAGE 含发布者个人监控清单、飞书渠道与时段配置,属于示例性运维配置,其他用户需自行改写。
- SkillHub 统计(截至页面抓取):评分 100000,下载 949 次;技能标签标明无需 API Key,与可选行情源配置是两件事。
结尾¶
chanlun-zyc 把缠论里「先定级别、再画结构、后谈买卖点」的纪律写进 Agent Skill,并附带可扩展的 Python 分析器与依赖说明,适合作为 Cursor 等环境下的分析规程插件,而不是一键荐股工具。
官方 SkillHub 页面:https://www.skillhub.cn/skills/user_eff2814d/chanlun-zyc
API 坐标页:https://api.skillhub.cn/user_eff2814d/chanlun-zyc