tushare by waditu-tushare/skills
npx skills add https://github.com/waditu-tushare/skills --skill tushare把自然语言财经数据请求,转成可执行的 Tushare 数据工作流。
这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。
使用这个 skill 的典型场景:
先理解用户要解决什么问题,再去选接口、取数、整理、解释、交付。
当用户表达以下意图时,优先使用本 skill:
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这个 skill 不适合:
如果数据权限不够、接口不可用或时间范围不合理,要明确说出限制,不要硬编。
即使用户完全不说 tushare、financials、macro 这些术语,只要意图符合以下含义,也应该触发本 skill。
用户说人话时,先理解任务,不要先回到接口名和字段名。 优先把:
如果任务有多个合理解释,再做最小澄清。
在真正请求数据之前,先做前置校验:
tushare 包是否已安装·TUSHARE_TOKEN 是否存在, 或者运行py脚本import tushare as ts; print(ts.get_token())"检查本地是否已配置若缺失 token,直接提示最短修复路径,例如:
export TUSHARE_TOKEN=your_token
不要等到主查询跑失败了才暴露环境问题。
先识别任务类型,再决定接口组合。
典型问题:
常用接口:
dailypro_barweeklymonthlystk_minsrt_k / rt_min(如确需实时口径且权限允许)daily_basic典型问题:
常用接口:
stock_basicfund_basicindex_basicstock_companystock_st / st典型问题:
常用接口:
income(营收 / 净利润趋势优先)fina_indicator(ROE / 毛利率 / 净利率等质量指标补充)balancesheetcashflowforecastexpressdisclosure_date典型问题:
常用接口:
daily_basicfina_indicator典型问题:
常用接口:
moneyflowmoneyflow_hsgthsgt_top10top_listtop_instmoneyflow_ind_dcmoneyflow_mkt_dc典型问题:
常用接口:
index_basicindex_dailyindex_classifyindex_member_allsw_dailyths_indexths_memberdc_indexdc_member典型问题:
常用接口:
limit_list_dlimit_stepkpl_listdc_hotths_hot典型问题:
常用接口:
anns_dnewsmajor_newsresearch_reportnprirm_qa_shirm_qa_sz典型问题:
常用接口:
cn_cpicn_ppicn_pmicn_gdpcn_msf_monthshiborshibor_lprus_tycrus_dailyhk_dailyindex_global典型问题:
常用接口:
600519.SH、000001.SZ若用户没有明确给时间范围,使用合理默认:
若用户只说“板块 / 行业 / 概念”但未指定分类体系:
在请求数据前先做规范化:
YYYYMMDDstart_date <= end_date000001 不要盲猜,能补全则说明补全规则,不能补全则澄清trade_date 与 start_date/end_date 同时给)要先裁决,不要直接乱传在写请求代码前,先确认:
不要仅凭记忆硬写字段名。
对 fields 参数,优先使用已知字段白名单或接口文档确认。 若用户要求字段不存在,应明确说明,而不是盲查。
长区间数据不要一次性全拉。 建议:
分段拉取后:
除非用户明确只要原始表,否则优先按这个结构输出:
按任务复杂度选择:
生成数据文件时,尽量同时记录:
下面这些模板,是本 skill 的核心。 不要直接从接口想起,而要从任务模板想起。
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
daily_basic 等估值指标适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
拉取完成后,至少做这些检查:
空表不一定是失败,要区分:
不要把所有空结果都说成“接口坏了”。
为了让 skill 可长期复用,应优先支持:
stock_basic、交易日历、指数基础信息)推荐命名格式:
daily_600519.SH_20230101_20231231_20260322.csvfina_indicator_300750.SZ_20260322.parquet缓存命中时,最好说明哪些来自缓存,哪些是新拉取的数据。
优先用“人话 + 调试细节分层”的方式输出错误。
必要时补:
如果部分分段失败,不要说“成功完成”。 应明确说:
主 skill 正文不要塞几百个接口。 优先记住 80% 常用任务的核心接口集:
stock_basictrade_caldailypro_bardaily_basicfina_indicatorincomebalancesheetcashflowforecastexpressmoneyflowmoneyflow_hsgthsgt_top10top_listindex_basicindex_dailyindex_classifysw_dailyths_indexths_memberlimit_list_dlimit_stepnewsmajor_newsresearch_reportanns_dcn_cpicn_pmius_tycr全部数据接口,请参考 references/数据接口.md。
当用户在说:
就不要先想“有哪些接口”。 先想: 这是什么任务?默认该走哪条数据工作流?结果应该怎样交付才真正有用?
Weekly Installs
2.7K
Repository
GitHub Stars
189
First Seen
Feb 10, 2026
Security Audits
Installed on
codex2.6K
opencode2.6K
gemini-cli2.6K
github-copilot2.6K
kimi-cli2.6K
amp2.6K
把自然语言财经数据请求,转成可执行的 Tushare 数据工作流。
这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。
使用这个 skill 的典型场景:
先理解用户要解决什么问题,再去选接口、取数、整理、解释、交付。
当用户表达以下意图时,优先使用本 skill:
这个 skill 不适合:
如果数据权限不够、接口不可用或时间范围不合理,要明确说出限制,不要硬编。
即使用户完全不说 tushare、financials、macro 这些术语,只要意图符合以下含义,也应该触发本 skill。
用户说人话时,先理解任务,不要先回到接口名和字段名。 优先把:
如果任务有多个合理解释,再做最小澄清。
在真正请求数据之前,先做前置校验:
tushare 包是否已安装·TUSHARE_TOKEN 是否存在, 或者运行py脚本import tushare as ts; print(ts.get_token())"检查本地是否已配置若缺失 token,直接提示最短修复路径,例如:
export TUSHARE_TOKEN=your_token
不要等到主查询跑失败了才暴露环境问题。
先识别任务类型,再决定接口组合。
典型问题:
常用接口:
dailypro_barweeklymonthlystk_minsrt_k / rt_min(如确需实时口径且权限允许)daily_basic典型问题:
常用接口:
stock_basicfund_basicindex_basicstock_companystock_st / st典型问题:
常用接口:
income(营收 / 净利润趋势优先)fina_indicator(ROE / 毛利率 / 净利率等质量指标补充)balancesheetcashflowforecastexpressdisclosure_date典型问题:
常用接口:
daily_basicfina_indicator典型问题:
常用接口:
moneyflowmoneyflow_hsgthsgt_top10top_listtop_instmoneyflow_ind_dcmoneyflow_mkt_dc典型问题:
常用接口:
index_basicindex_dailyindex_classifyindex_member_allsw_dailyths_indexths_memberdc_indexdc_member典型问题:
常用接口:
limit_list_dlimit_stepkpl_listdc_hotths_hot典型问题:
常用接口:
anns_dnewsmajor_newsresearch_reportnprirm_qa_shirm_qa_sz典型问题:
常用接口:
cn_cpicn_ppicn_pmicn_gdpcn_msf_monthshiborshibor_lprus_tycrus_dailyhk_daily典型问题:
常用接口:
600519.SH、000001.SZ若用户没有明确给时间范围,使用合理默认:
若用户只说“板块 / 行业 / 概念”但未指定分类体系:
在请求数据前先做规范化:
YYYYMMDDstart_date <= end_date000001 不要盲猜,能补全则说明补全规则,不能补全则澄清trade_date 与 start_date/end_date 同时给)要先裁决,不要直接乱传在写请求代码前,先确认:
不要仅凭记忆硬写字段名。
对 fields 参数,优先使用已知字段白名单或接口文档确认。 若用户要求字段不存在,应明确说明,而不是盲查。
长区间数据不要一次性全拉。 建议:
分段拉取后:
除非用户明确只要原始表,否则优先按这个结构输出:
按任务复杂度选择:
生成数据文件时,尽量同时记录:
下面这些模板,是本 skill 的核心。 不要直接从接口想起,而要从任务模板想起。
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
daily_basic 等估值指标适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
适用:
默认流程:
拉取完成后,至少做这些检查:
空表不一定是失败,要区分:
不要把所有空结果都说成“接口坏了”。
为了让 skill 可长期复用,应优先支持:
stock_basic、交易日历、指数基础信息)推荐命名格式:
daily_600519.SH_20230101_20231231_20260322.csvfina_indicator_300750.SZ_20260322.parquet缓存命中时,最好说明哪些来自缓存,哪些是新拉取的数据。
优先用“人话 + 调试细节分层”的方式输出错误。
必要时补:
如果部分分段失败,不要说“成功完成”。 应明确说:
主 skill 正文不要塞几百个接口。 优先记住 80% 常用任务的核心接口集:
stock_basictrade_caldailypro_bardaily_basicfina_indicatorincomebalancesheetcashflowforecastexpress全部数据接口,请参考 references/数据接口.md。
当用户在说:
就不要先想“有哪些接口”。 先想: 这是什么任务?默认该走哪条数据工作流?结果应该怎样交付才真正有用?
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Gen Agent Trust HubPassSocketPassSnykWarn
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