AI Skills
MCP 工具是「原子能力」——单次取一类数据。Skills 则在工具之上提供面向场景的高层技能：把多次取数、指标计算与信号识别组合成一个完整的分析意图，让 AI 客户端用一句自然语言就能驱动一条完整的分析链路。
Skills 基于 MCP 工具表 中的只读工具与
stock-sdk/indicators、stock-sdk/signals的纯计算能力组合而成；具体技能清单与触发方式以实现为准。
内置技能
技术分析
围绕单只标的做完整的技术面分析：取历史 K 线 → 叠加均线 / MACD / BOLL / KDJ / RSI 等指标（stock-sdk/indicators）→ 识别金叉 / 死叉 / 超买 / 超卖等信号（stock-sdk/signals），最后由模型汇总成可读的分析结论。
适用提问示例：
帮我分析一下贵州茅台（sh600519）最近的技术形态，有没有金叉信号？
智能选股
按条件在全市场或指定板块中筛选标的：批量取行情 / K 线 → 计算指标与信号 → 按涨跌幅、换手率、指标交叉等条件过滤排序，给出候选清单。可进一步结合回测验证策略。
适用提问示例：
帮我选出今天 MACD 金叉、且换手率大于 5% 的 A 股。
市场概览
快速给出当日市场全景：涨停池、盘口异动、板块异动、北向资金、行业 / 概念板块表现，汇总成一份「今日市场速览」。
适用提问示例：
现在 A 股市场整体怎么样？涨停的有哪些，北向资金流入还是流出？
实时监控
对一组关注标的做盯盘式监控：拉取实时行情与分时、盘口大单、资金流，对触及阈值（涨跌幅、放量、大单流入等）的标的给出提示。
适用提问示例：
盯一下我自选的这几只票，谁放量拉升了告诉我。
工作方式
每个 Skill 的本质是「一组工具调用 + 计算 + 模型归纳」的编排：
- 模型理解用户意图，选定对应技能。
- 通过 MCP 工具按需取数（行情 / K 线 / 资金流 / 异动等）。
- 用
stock-sdk/indicators、stock-sdk/signals做指标与信号计算。 - 模型把结构化结果归纳成自然语言结论。
因为底层全部是只读能力，Skills 不会下单、不会移动资金，仅做数据获取与分析。