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公众号投资博主蒸馏器

公众号投资博主蒸馏器

数据分析 更新于 2026.08.30

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 @redfox-data/investor-distiller。

技能介绍

解决的问题

公众号投资博主的观点分散在历史文章中,人工整理容易遗漏个股别名、板块关注度和论证链路。普通关键词统计只能得到表层词频,难以区分“说了什么”与“怎么判断”。该技能把分散文章压缩成可比较的七维投资风格画像,用于研究、写作参考和风格模拟,而不是直接给出买卖建议。

技能如何工作

输入公众号微信号和 20 / 60 / 100 篇档位后,流程大致为:

  • 采集:分页获取文章 UUID 列表,再逐篇拉取正文、摘要和词云等数据,输出到 output/{博主名}/。
  • 蒸馏:基于 raw 全文提取个股、板块、术语、标题结构、语气标记;进一步识别核心分析工具、论证链模式、跨市场视角和哲学倾向。
  • 分层画像:覆盖交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、人设基因。
  • 校验:按个股、风格、体系加权评分,达到阈值后才允许用于风格模拟;更新画像后需重新校验。
  • 模拟输出:基于画像生成个股或市场分析,并固定附数据来源局限与“AI 风格模拟,不构成投资建议”声明。

适用边界

该技能适合做投资内容结构化研究、写作风格参考和 AI 风格模拟。输出依赖可采集文章的完整度;20 篇更粗糙,100 篇更稳定。它不应被理解为实时行情接口或投资建议生成器,盘面数据需实时来源,且必须区分原文观点与AI 蒸馏结论。

使用场景

  • 研究公众号博主时,把60篇历史文章提取成个股、板块、语气和论证模式的画像。
  • 写投教/评论前,先校验目标博主的交易体系、市场判断和表达结构是否稳定。
  • 对比短线与长线博主,整理核心工具、持仓周期、数据引用密度和跨市场视角差异。
  • 生成一篇风格模拟分析,并自动附加数据来源局限和不构成投资建议声明。

适合人员

  • 做投资内容研究的分析师,需要把公众号文章里的个股、板块和论证链结构化成画像。
  • 写金融评论的编辑,需要比较博主表达结构、语气和标志性开头结尾模式。
  • 训练写作模型的工程师,需要获取带置信度的风格特征、思维层和校验结果。
  • 研究投资者行为的数据分析师,需要按短线/长线分支提取数据引用和跨市场视角。