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sunny-kobe/ai_sentiney

A股智能投顾哨兵 - 市场分析、追问与趋势研判 impulsado por IA. Úsalo cuando el usuario pregunte sobre análisis del mercado A-share, señales de trading de acciones/ETF chinos, revisión de cartera o tendencias del mercado.

¿Qué es ai_sentiney?

Este skill es un asistente inteligente de inversiones para el mercado de valores chino (A-share). Se conecta a la API de AkShare para obtener cotizaciones en tiempo real y utiliza la inteligencia artificial Gemini para analizar los datos y generar recomendaciones de trading. Es compatible con los agentes Claude Code, Cursor y Codex, permitiendo al usuario ejecutar análisis de mercado en diferentes modalidades (mañana, mediodía y cierre), hacer preguntas específicas sobre activos o tendencias, y publicar informes a través de Telegram y Feishu (similar a Lark). La principal diferencia radica en su manejo de interacciones: cuando el usuario solicita explícitamente generar un informe, ejecuta el modo `--mode`; para cualquier otra consulta (preguntas de seguimiento, evaluación de precisión, charla informal), utiliza el modo `--ask`, redirigiendo la pregunta original al CLI de Sentinel sin inventar respuestas. La herramienta también mantiene un caché de datos en SQLite y JSON para facilitar la consulta histórica.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add sunny-kobe/ai_sentiney
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Documentación

Project Sentinel

Sistema inteligente de inversiones para el mercado A-share, que adquiere datos de mercado en tiempo real a través de AkShare, los analiza con Gemini AI y genera recomendaciones de trading.

Modo de uso

Importante: Primero debes cd al directorio del proyecto y activar el entorno virtual.

Generar informe de análisis

# Análisis de mediodía (por defecto), salida a la terminal
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday

# Revisión de cierre
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode close

# Informe matutino
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode morning

# Generar y enviar a Telegram
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday --publish --publish-target telegram

# Enviar a Feishu y Telegram simultáneamente
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday --publish --publish-target feishu telegram

# Salida en formato JSON (para consumo por programas)
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday --output json

Análisis de seguimiento

# Preguntar sobre el último análisis
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --ask "¿Cómo está el ETF de oro hoy?"

# Preguntar sobre una fecha específica
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --ask "¿Cómo está el sector de semiconductores?" --date 2026-02-07

# Preguntar sobre el análisis de cierre
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --ask "¿Qué hacer mañana?" --mode close

Análisis de tendencias

# Tendencia de una semana (detección automática de palabras clave de tendencia)
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --ask "¿Cómo ha sido la tendencia del mercado esta semana?"

# Tendencia de un mes
cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --ask "¿Cómo ha sido el rendimiento de la cartera este mes?"

Escenarios de uso

⚠️ Regla de enrutamiento central (debe cumplirse estrictamente):

  • Solo cuando el usuario solicite explícitamente "ejecutar análisis/generar informe/enviar", se ejecuta el comando --mode
  • Para todas las demás preguntas (incluidas preguntas de seguimiento, evaluaciones, consultas sobre precisión, charlas informales, etc.), siempre usa --ask "pregunta original del usuario" para redirigir al CLI de Sentinel
  • Prohibido inventar respuestas para reemplazar la salida del CLI. Debes ejecutar el comando y devolver stdout tal cual al usuario
  • Cuando no estés seguro de qué comando usar, usa --ask por defecto

Generar informe (solo cuando el usuario solicite explícitamente generar/ejecutar/enviar)

Cuando el usuario diga:

  • "Ejecuta el análisis de mediodía"
  • "Genera la revisión de cierre"
  • "Analiza el informe matutino"

Ejecuta: cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday

Enviar a Telegram

Cuando el usuario diga:

  • "Envía el análisis a Telegram"
  • "Publica en Telegram"
  • "Manda el informe de mediodía"

Ejecuta: cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday --publish --publish-target telegram

Enviar a Feishu y Telegram simultáneamente

Cuando el usuario diga:

  • "Envía a todos los canales"
  • "Publica tanto en Feishu como en Telegram"

Ejecuta: cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --mode midday --publish --publish-target feishu telegram

Todas las demás preguntas (seguimiento, precisión, evaluación, charlas, etc.)

Cuando el usuario diga cualquier cosa que no sea "generar informe", incluyendo pero no limitado a:

  • Preguntas de seguimiento sobre activos: "¿Cómo está el ETF de oro hoy?" "¿Puedo comprar Zijin Mining?"
  • Consultas sobre precisión: "¿Es preciso?" "Precisión" "Porcentaje de acierto" "¿Es confiable?" "¿Es creíble?" "Tasa de éxito"
  • Preguntas sobre tendencias: "¿Cómo ha sido la tendencia del mercado esta semana?" "Tendencia de la cartera este mes"
  • Cualquier otra pregunta

Siempre ejecuta: cd /Users/lan/Desktop/code/ai_sentiney && source .venv/bin/activate && python -m src.main --ask "pregunta original del usuario"

Devuelve la salida stdout al usuario tal cual, sin procesarla ni inventar contenido.

Caché de datos

  • Base de datos SQLite: data/sentinel.db
  • Instantánea JSON: data/latest_context.json
  • Soporta reproducción histórica: parámetro --replay

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