Wind Alice 宏观数据解读
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-r64ixwde/alice-macro-data-interpretation。
技能介绍
解决什么问题
宏观数据发布后,研究员需要快速把 CPI、PPI、PMI、GDP、社融、外贸等指标从数据读数转成可交流的研究观点:前值对比、预期偏离、结构变化、驱动因素和后续跟踪。这个技能把上述问题封装成一次可重复的 CLI 调用,让宿主 Agent 只负责把用户意图拼成自然语言 prompt,而不需要自己拼接多套分析流程。
如何工作
技能通过 alice-macro-data-interpretation 调用 Wind Alice Agent,默认执行 Macro Data Interpretation,不再依赖其它 Skill。关键输入是 --prompt,用于描述指标名称、时间范围和关注角度;--no-wait 让 CLI 在内部轮询任务终态,避免外层反复 sleep 或连发多条命令。输出采用固定研究周报结构:
- 结论摘要:核心观点、预期对比与市场含义
- 核心数据:读数、同环比、分项与口径说明
- 趋势与结构分析:短期走势、驱动因素和结构分化
- 后续跟踪展望:高频指标、风险点与传导含义
Agent 应只交付 CLI stdout 中的 agentResult.value 原文;若生成 reportFullFile= 附件,仅作为本地落盘文件,不直接粘贴正文。它适用于月度数据快评、季度或年度趋势研判、异常波动拆解、多指标联动分析和政策效果验证。注意边界:它偏向结构化定性研究,不替代统计建模或投研数据库查询;指标名称、时间范围不清时,结论粒度会下降。Windows 下建议按 AGENT.md 使用 UTF-8 防护方案,避免 GBK 解码造成中文乱码。
使用场景
- 月度 CPI、PPI、PMI 发布后,整理读数、前值和预期对比
- 季度 GDP、社融、外贸数据发布后,形成趋势与结构分析
- 宏观指标异常波动时,拆解内需外需和供需驱动因素
- 政策效果验证时,用最新数据列出后续跟踪指标
适合人员
- 买方研究员:月度数据后快速提炼结论摘要
- 宏观策略师:把季度数据拆成趋势和结构观点
- 财富管理顾问:向客户解释 CPI、PMI 等变化含义
- 金融分析师:整理周报中的核心数据与跟踪展望