stock-deep-analyzer

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🚀 30 秒上手

任何 agent 里丢一句话 · 装好就能用。详细装法见 安装。

你用的 agent	直接丢这句
Claude Code	/plugin marketplace add godisego/hot-money 然后 /plugin install stock-deep-analyzer@hot-money
Codex / OpenAI CLI	"按 https://raw.githubusercontent.com/godisego/hot-money/main/.codex/INSTALL.md 装 Hot Money，分析 600519"
Cursor	/add-plugin stock-deep-analyzer
Gemini CLI	gemini extensions install https://github.com/godisego/hot-money
Hermes	hermes skills install godisego/hot-money/skills/deep-analysis（v3.3.1+ main 分支已直接支持 · 详见 INSTALL-HERMES.md）
OpenClaw / 龙虾	"装 https://github.com/godisego/hot-money 这个股票分析技能"
CLI 直用	git clone https://github.com/godisego/hot-money.git && cd hot-money && pip install -r requirements.txt && python run.py 贵州茅台

装好后最常用 4 条命令（任何 agent 里直接说）：

/stock-deep-analyzer:analyze-stock 贵州茅台    ← 完整 22 维 × 51 评委分析（5-8min）
/stock-deep-analyzer:quick-scan 002217         ← 30 秒速判
/stock-deep-analyzer:scan-trap 002217          ← 杀猪盘排查
/stock-deep-analyzer:dcf 600519                ← DCF 估值专项

💡 当前最新稳定版 v3.3.2：

• v3.3.2 · 🆕 GitHub issue #50 + #51 hotfix（社区报告驱动）· #50 institutional 漏 import svg_sparkline 致 Stage 2 NameError · #51 XueQiu cubes_search.json endpoint 下线 → 改 query/v1/search/cube/stock.json (致谢 @chenxiang-bj / @bilieebiliee1-design / @Kylin824)
• v3.3.1 · Hermes 兼容回归修复（v3.x 重构期 main 缺 hermes 适配 · 群友报错根因）· main 分支现在直接支持 hermes skills install
• v3.3.0 · 分支整合 · segmental 渲染层 cherry-pick 到 v3.2 架构 · 22 个 stale 分支清理（仅保留 main + hermes-compat）
• v3.2.0 · assemble_report.py 2964 → 587 行（-80%）· 拆 5 个 lib/report/*.py 子模块
• v3.1.0 · run_real_test.py 2105 → 735 行（-65%）· 1228 行纯函数迁到 lib/pipeline/score_fns.py
• v3.0.0 · pipeline 架构默认启用（python run.py <ticker> 默认走新路径 · UZI_LEGACY=1 回老路径）

两个巨文件合计 5069 → 1322 行 (-74%) · 332 tests 全过 · 真机 e2e 002217 resume 10s 出报告 · v2.x 所有 API 100% 向后兼容.

v2.15 系列继续保留：capital_flow universe cache（100x 加速）· school_scores 按流派打分 · 混合公式 + 极化拉伸.

Hermes 用户旧版残留可能报错 · 重装一次即解决（hermes skills uninstall 然后 install 4 个 skill）· 详见 INSTALL-HERMES.md.

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这是啥

一句话：输入一只股票，Claude 变成你的私人分析师，跑完 22 个维度的数据、调 17 种华尔街分析模型、让 51 个投资风格完全不同的大佬各自打分，最后吐出一份 600KB 的 Bloomberg 风格报告。

/stock-deep-analyzer:analyze-stock 国盾量子

5-8 分钟后你会得到：

• 一份 HTML 报告 — 可以直接用浏览器打开，自包含，离线也能看
• 一张朋友圈竖图 — 1080×1920，直接发
• 一张微信群战报 — 1920×1080
• 一段话摘要 — 复制粘贴就能发群里

为什么做这个

之前看一只票的流程：东方财富翻基本面 → 同花顺看 K 线 → 雪球刷大 V 说了啥 → 研报系统找卖方观点 → Excel 算个 DCF → 结果买进去还是亏。

这些活儿本质上就是"搜集信息 → 多角度分析 → 给个结论"，让 AI 全干了不行吗？

市面上看了一圈，要么是输出三段废话的 GPT wrapper，要么是用不起的机构终端。Anthropic 出了个 financial-services-plugins，方法论很好（DCF / Comps / LBO 那套），但完全是美股视角 + 全要付费数据源。

所以自己搓了一个。全免费数据源，零 API key，A 股直接能跑。

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安装

不管你用什么 agent，都是丢一句话过去就行：

Claude Code

/plugin marketplace add godisego/hot-money
/plugin install stock-deep-analyzer@hot-money

装好后说 /stock-deep-analyzer:analyze-stock 贵州茅台。

⚠️ 必须带 stock-deep-analyzer: 命名空间前缀

Claude Code 装 plugin 后，所有 skill/command 都以 stock-deep-analyzer: 开头。 部分环境下短名（/analyze-stock）不会被自动解析——稳妥起见请一律用全名：

• /stock-deep-analyzer:analyze-stock <ticker>
• /stock-deep-analyzer:quick-scan <ticker>
• /stock-deep-analyzer:scan-trap <ticker>
• /stock-deep-analyzer:dcf <ticker>
• /stock-deep-analyzer:ic-memo <ticker>
• /stock-deep-analyzer:investor-panel <ticker>
• /stock-deep-analyzer:trap-detector <ticker>
• /stock-deep-analyzer:deep-analysis <ticker>
• 等全部 14 条

Cursor / Gemini CLI / Codex 同理：一律用 /stock-deep-analyzer:<cmd> 全名， 避免短名解析失败。

Codex

直接对 Codex 说：