Signal Skills
把 Trade Signal 的投研框架带进 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 OpenClaw。
Signal Skills 是一套面向 AI 工具的投研技能包。它连接 Signal Feed 数据能力，内置「价值为基、趋势为策、风控优先」的分析框架，让 AI 更像投研搭档：查数据、摆证据、找反证、写报告。
最后的判断仍回到你的风险预算和投资计划。AI 可以把材料摆清楚，把风险讲尖锐，把 thesis 写完整，但不替你承担买卖决定。
两层架构
技能包分为 数据获取层 和 分析报告层，共 14 个技能、28 个 MCP Tools：
用户提问
├── 查数据 → feed-data-tools（路由）→ 5 个数据子技能 → MCP tools → 返回数据
└── 要分析 → analysis-router（路由）→ 7 个分析子技能
↓
读取投资理念 + 调用 MCP tools 获取数据
↓
按框架组织证据、风险与待验证问题数据获取（feed）
通过 MCP tools 连接 Signal Feed 服务，覆盖股票、资讯、市场、宏观、基金与 ETF 等数据。数据层只回答“事实是什么、数据在哪里”，不直接输出投资结论。
📈 股票数据
选股筛选、实时行情、K 线、财务指标、综合诊股、股东研究、个股详情、业绩预告、十年业绩、板块列表
示例：「查询宁德时代近三年财务指标」「列出新能源车板块成分股」
📰 资讯与要闻
市场概览、主线、要闻、题材库、成分股、快讯流
示例：「今天 A 股有哪些主线」「近期机器人题材有哪些新闻」
🌐 市场数据
大盘指数、资金流向、资金面、热力图、全球指数
示例：「今天哪些行业资金流入最多」「全球主要指数表现如何」
📊 宏观经济
PMI、CPI、PPI、GDP、LPR、M2、社零、进出口等指标
示例：「近一年 PMI 趋势」「最新 CPI 和 PPI 怎么变化」
💰 基金与 ETF
ETF 列表、基金筛选、基金详情、持仓、估值、调仓、基金 K 线
示例：「查询 510300 的持仓和估值」「对比几只沪深 300 ETF」
分析报告（analysis）
分析层把数据组织成研究报告。报告会给出倾向、风险、反证和后续验证点，但结论应被理解为“研究意见”，不是自动买卖指令。
🔬 个股深度分析
安全边际、企业质量、趋势验证、风险识别、消息面和待跟踪问题
示例：「帮我分析贵州茅台的质量、估值和风险点」
⚖️ 行业对比分析
横向比较安全边际、企业质量、趋势证据和风险暴露
示例：「比亚迪和宁德时代的核心差异是什么」
📋 市场日报/周报
市场环境、情绪温度、资金结构、行业轮动和风险提示
示例：「今天 A 股市场环境有哪些变化」
📝 今日复盘
市场环境、资金结构、要闻要点、持仓观察和下一步验证清单
示例：「帮我复盘今天的市场，并列出明天要观察什么」
🏦 基金诊断
基金概况、业绩归因、持仓暴露、估值位置、调仓动态和适用场景
示例：「510300 适合承担组合里的什么角色」
📊 ETF 对比
估值、成本、规模、流动性、持仓差异与组合角色对比
示例：「沪深 300 和中证 500 ETF 分别适合什么风险暴露」
🌍 宏观经济月报
增长、通胀、货币、信用、外贸和行业映射，用于界定环境，不直接替代标的研究
示例：「当前宏观环境对权益资产有哪些约束」
AI Soul
技能包内置 Soul 人设系统，定义 AI 的身份、回复风格与行为准则。风格可以很鲜明，但方法边界不能变：无论是毒舌老手、老练师父还是冷静分析师，都必须服从同一套研究框架。
| 风格 | 特点 |
|---|---|
| 均衡型助手（默认） | 专业理性，结论先行，风险提示清楚 |
| 毒舌老手 | 犀利直接，擅长打断情绪化叙事 |
| 老练师父 | 温和耐心，强调纪律、过程和复盘 |
| 冷静分析师 | 数据优先，弱情绪、强结构 |
切换方式：将对应风格的内容替换到 soul.md 即可。各风格完整内容见 AI Soul，支持一键复制。
支持的 AI 平台
| 平台 | 配置方式 |
|---|---|
| Claude Code | .mcp.json + CLAUDE.md |
| Cursor | .cursor/mcp.json + .cursorrules |
| Windsurf | MCP 配置 + .windsurfrules |
| OpenClaw | MCP 配置（Web 界面） |
获取方式
技能包通过下载安装使用，解压后按包内说明配置即可。