大A走势专业描述与形态识别

它解决什么问题

行情复盘常常卡在一个尴尬的位置：交易软件里能看到 K 线、指标和形态标注，但要把这些信息讲成一段给领导或同事听的走势描述，往往要手动拼数字、理时间线、组织语言。写的人累，读的人也不一定能抓住重点。另一个常见场景是其他 Agent 或 Skill 需要一段结构化的走势摘要作为上游素材，却没有统一的输出口径。

twu-trend-narrator 要填的正是这个空档：输入代码和时间范围，产出有条理、有数字、有图表的走势刻画报告。

核心能力与工作方式

走势刻画三要素。 技能把一段走势拆成一阶方向（涨跌与速度）、二阶拐点（动能与转折）、波动×位置（震荡性质）三层来描述，再叠加模式标签（如宽幅震荡、V型、箱体），让结论既有骨架又有细节。

流水线式执行。 整体流程分为三步：

• 解析自然语言输入，映射到周期与数据量——"最近一年"对应约 250 个交易日的日K，"今天分时"对应当日 1 分钟线；
• 核心流水线拉取真实行情，支持日K/周K/月K/分时/分钟多种周期，多周期共振时会并行拉取并标注方向一致性；
• 数据源默认 tushare 优先、失败自动降级 akshare，token 从本地配置读取，无需手动干预。

脚本供数据，AI 写语言。 这是技能最重要的设计约束：脚本只输出结构化素材（media_material 字段）和自然语言化的数据陈述，最终成文的句子必须由执行 AI 按财经媒体风格组织，再通过 --narrative 注入报告。这种分工保证每个数字都能溯源到素材字段，同时语言层不被硬编码句式锁死。

自包含 HTML 报告。 默认输出包含走势叙述、ECharts 图表、关键数据面板（趋势结构、动能、量价、位置四组框架）和形态信号聚合，K 线横轴使用真实日期，正文与图表时间范围严格对齐。

适用边界与注意点

• 只描述现状，不预测方向。 技能输出支撑位、压力位、背离等技术含义，但不会给出买卖建议；
• 分时数据仅覆盖最近 5 个交易日，更早的日内走势无法回溯；
• 板块/行业指数必须依赖 tushare，未配置 token 时会如实报错；
• 离线打开 HTML 报告时图表可能空白（依赖 CDN 加载 ECharts），文字部分不受影响；
• brief 模式供其他 Skill 调用，输出标注"数据陈述·非成品"，调用方需自行组织成文。