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Nano Quant Skills

面向 AI Agent 的量化分析技能仓库。当前仓库按模块化分层维护,核心分析能力已收敛到子模块目录,便于与其它技能区分与长期维护。

模块依赖关系

  • tushare_duckdb_sync_skills:上游数据生产 skill 文档(教 Agent 如何把 Tushare 数据写入 DuckDB)。
  • tushare_duckdb_sync_scripts:上面 skill 派生的可执行 cron 调度脚本(运行时产物)。
  • nano-search-mcp:外部证据模块,提供公告/年报/政策/IR 等检索与正文抓取。
  • 2min-company-analysis:分析与编排模块,消费 DuckDB 数据,并可选消费 nano-search-mcp 的外部证据。

推荐依赖链路:tushare_duckdb_sync_skills/scripts -> nano-search-mcp -> 2min-company-analysis

文档索引(层级)

1) 数据同步模块

2) 数据搜索模块

3) 公司分析模块(主入口)

3.1 七看(7 个定量 skill)

3.2 八问(8 个定性 skill)

3.3 总编排(1 个)

推荐使用顺序

  1. 先按 tushare_duckdb_sync_skills 完成环境初始化和 DuckDB 数据同步(或直接用 tushare_duckdb_sync_scripts 跑 cron 调度脚本)。
  2. 如需公告、年报、政策、IR 等外部证据,安装并使用 nano-search-mcp
  3. 再进入 2min-company-analysis/README.md 选择总编排或单独 look/ask。

最小联动示例:

conda activate legonanobot

# 1) 安装搜索模块(可编辑模式)
pip install -e ./nano-search-mcp

# 2) 执行公司分析总编排
python 2min-company-analysis/seven-look-eight-question/scripts/seven_looks_orchestrator.py \
  --stock 000001.SZ \
  --as-of-date 2026-04-24 \
  --include-eight-questions

目录结构

nano_quant_skills/
├── README.md
├── tushare_duckdb_sync_skills/    # AI skill:教 agent 如何同步 Tushare→DuckDB
├── tushare_duckdb_sync_scripts/   # 由上面 skill 派生的 cron 调度脚本
├── nano-search-mcp/
└── 2min-company-analysis/
    ├── README.md
    ├── look-01-profit-quality/ ... look-07-roe-capital-return/
    ├── ask-q1-industry-prospect/ ... ask-q8-future-plan/
    └── seven-look-eight-question/

作为 AI Skill 使用

  • 技能型目录(如 tushare_duckdb_sync_skills2min-company-analysis 下各子 skill):可通过 SKILL.md 被 AI Agent 直接引用。
  • nano-search-mcp:这是 MCP 服务子模块,不是单个 SKILL.md 目录;应按其 README 安装为 Python 包或 MCP 服务,而不是直接复制进 .github/skills/

许可

脚本可自由复制使用。数据来源须遵守各数据提供方使用条款。

About

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