小龙虾 A股热点助手

要解决什么问题

做 A 股「热点板块」观察时，手工翻行情、拼概念榜既慢又难复现。本技能对应项目里的 小龙虾 热点工作流：把指数与概念板块快照拉齐，再交给大模型做结构化解读，同时保留原始数据，方便你对照与二次分析。

技能如何工作

典型链路如下：

1. 从 .env 加载环境变量（含 ZHIPUAI_API_KEY）。
2. 在 agent.py 中调用 fetch_market_hotspots()，通过 AkShare 获取指数与概念板块数据；概念榜按 涨跌幅、成交额 排序。
3. 用 build_prompt() 组装分析提示，约束语气为克制、研究向，并保留合规免责声明。
4. 调用 analyze_with_glm() 请求 GLM-4，输出分两块：原始热点数据 JSON 与 GLM-4 板块方向建议（分点、小标题优先）。
5. 拉数失败时优雅降级，在返回 JSON 中带上 error 等字段，避免整段流程无声失败。

常见改动集中在 agent.py（采集与 prompt）、README.md、requirements.txt；例如调整 top_n 控制分析板块数量，或在进模型前增加数据源。

适用边界

• 输出始终应包含「仅供研究，不构成投资建议」；调 prompt 时勿削弱这一约束。
• 依赖外部行情接口与智谱 API，数据时效与配额以实际环境为准。
• 用户若要求「更像小龙虾」的表达，可在不牺牲专业性的前提下略增亲切感，但不宜变成喊单话术。