技能介绍

问题背景

在做 A 股量化分析或日常复盘时，我们经常需要回答“目前有哪些低估值且营收高增长的大盘股？”这类复合条件筛选问题。手动在交易软件中一个个设置指标不仅繁琐，而且难以将自然语言直接转化为结构化的查询条件。此外，从东方财富等数据源获取结果后，还需要手动整理成 CSV 以便后续用 Pandas 或代码工具进行分析，整个数据流转过程存在明显的断层。

核心能力与工作流

mx-xuangu 技能正是为了解决这一断层而设计。它底层依赖 mx_xuangu.py，核心能力是将自然语言描述的选股意图，转换为东方财富 MX 选股系统的精准查询语句，并直接输出结构化的 CSV 文件。

其工作流非常直接：

意图解析与补全：接收用户的“筛选/找出/选出”等请求，若缺少范围，默认限定在 A 股，并对“低估值”、“近期”等模糊词汇进行合理澄清或量化。
生成查询语句：将请求转化为包含选股范围、复合过滤条件（如 PE、ROE、市值、行业板块、近期涨幅等）以及排序限制的精简自然语言查询。
执行与结果验证：调用底层脚本执行查询，检查返回的行数与 CSV 路径。如果涉及复杂字段，还会参考 references/result-fields.md 来确保数据语义准确。
结构化输出：最终汇报匹配数量、核心过滤条件、Top 行列表以及生成的文件路径，方便下游代码直接读取。

适用边界与注意事项

该技能定位为数据筛选候选集生成工具，而非投资建议系统。输出结果仅代表满足特定条件的标的池，不构成任何买卖指导。

在使用过程中需要注意：

环境变量依赖：必须预先配置 MX_APIKEY，可选配置 MX_OUTPUT_DIR 以自定义输出目录，默认路径为 ~/.codex/skills-output/mx_data/output。
边界隔离：它不适用于查询单个实体的精确财务数据或最新新闻，这类需求应路由至 mx-data。
容错与调整：当条件过于严苛导致结果为零行时，系统会建议放宽特定约束；若结果过多，则建议增加排序、Top N 或板块限制；遇到 API 鉴权或限流错误时，会直接报错并停止，避免无效重试。