技能介绍

解决静态知识滞后

在讨论具体股票或行业概念时，依赖模型的预训练知识往往存在数据滞后的问题。平安证券的「股友圈」是一个活跃的投资者社区，圈子名称、热门帖子和持仓数据每日都在变化。如果仅凭训练数据回答，极易产生事实性幻觉。该 Skill 提供了直连社区底层检索接口的能力，确保获取的是当前真实的社区动态。

核心能力与调用链路

该 Skill 基于 Python requests 库工作，底层采用向量与关键词混合检索，要求提前配置 PINGAN_SKILL_APIKEY 环境变量。它封装了三个核心的查询动作：

搜索圈子 (search_circle)：根据自然语言描述检索相关圈子，返回包含相似度得分和圈子 ID 的知识块结构，用于定位目标圈层。
圈子热点 (hot_posts)：检索特定话题下的热门帖子，内置了近一个月时间窗和高票帖优先的筛选逻辑。
热门持仓 (hot_holdings)：基于圈子 ID 拉取具体的持仓股票代码、名称、市场标识及持仓人数。

推荐的调用链路是：先通过 search_circle 拿到目标圈子的 circle_id，再将其传入 hot_holdings 获取该圈子的实际持仓分布。

适用边界与注意点

该 Skill 解决的是数据获取问题，不提供任何投资建议或趋势预测。获取到的持仓人数和帖子热度仅反映社区行为，不代表股票的实际基本面。调用前需确保 API Key 有效；此外，search_circle 和 hot_posts 返回的 content_with_weight 字段包含正文，但在处理长文本时需自行做截断或二次解析。