# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/jundizhou/easy-stockGuides for using ai agents skills like easy-stock.
Last scanned: 8/11/2026
{
"issues": [
{
"type": "npm-audit",
"message": "electron: Electron: Use-after-free in offscreen child window paint callback",
"severity": "high"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "esbuild: esbuild allows arbitrary file read when running the development server on Windows",
"severity": "low"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "nanoid: nanoid: non-secure generators can loop indefinitely with negative size",
"severity": "high"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "postcss: PostCSS: Path Traversal in Previous Source Map Auto-Loading (sourceMappingURL) leads to Arbitrary .map File Disclosure",
"severity": "high"
}
],
"status": "WARNING",
"scannedAt": "2026-08-11T05:06:48.065Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true,
"promptInjectionRan": true
}See how easy-stock compares with popular alternatives.
easy-stock is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by jundizhou. A股行情分析与AI智能投研智能体:股票分析、量化交易分析、盘后复盘桌面工作台——easy stock. It has 1,794 GitHub stars.
easy-stock returned warnings in SkillsLLM's automated security scan. It has no critical vulnerabilities, but review the flagged issues in the Security Report section before adding it to your workflow.
Clone the repository with "git clone https://github.com/jundizhou/easy-stock" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
easy-stock is primarily written in Go. It is open-source under jundizhou on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh easy-stock against similar tools.
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Requires a passing catalog security scan.
⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
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AI 时代的炒股软件,不应该只是在传统行情终端旁边多放一个聊天框。
传统行情软件擅长展示价格、涨跌幅和成交额,但 A股交易真正困难的是理解价格背后的结构:今天的主线是什么、题材是否扩散、连板高度是否打开、昨日强势股是否获得溢价、趋势是否仍然成立、情绪处于修复还是退潮。
easy-stock 希望构建一套真正理解 A股语境的 AI 原生工作台,把行情分析、题材研究、股票分析、盘后复盘与可追溯证据放进同一个本地优先的研究流程:
| AI 原生能力 | easy-stock 的实现方式 |
|---|---|
| 感知市场 | 聚合开盘啦、东方财富、新浪、财联社等来源,统一行情、K 线、题材、涨停与资讯数据 |
| 理解结构 | 将趋势、题材、连板、情绪、量价和相对强度整理成可计算的领域模型 |
| 执行任务 | 通过定时调度、内置浏览器和 Agent 自动发现文章、去重、归档并提炼观点 |
| 形成记忆 | 将文章、摘要、情绪历史、分析记录、模型会话和研究缓存保存在本机 |
| 验证结论 | 保留评分维度、题材来源、原文地址、更新时间、延迟与降级状态,让结论可以回到证据层核验 |
easy-stock 的目标不是替你做决定,而是让你在 AI 时代拥有更完整的感知、更高效的研究和更可复用的判断体系。
从市场全景到个股与持仓,主要界面可以沿着「发现机会 → 研究证据 → 检查组合 → 持续监控」的流程阅读。点击截图可查看大图;图中行情和评分仅用于展示界面。
游资心法等能力可在下方详细说明中查看。
大 V 的盘后复盘通常分散在雪球、淘股吧和微信公众号中。easy-stock 自动同步雪球与淘股吧作者主页;微信公众号仅支持粘贴具体文章链接导入。导入的内容进入统一的复盘时间流:
文章收集完成后,可以一键生成「今日大 V 观点共识」,从文章集合中提炼共同关注方向、主要分歧、盘面事实与下一交易日需要验证的条件。
支持定时复盘:获取深交所交易日历,在交易日前一个自然日默认 **22:00(北京时间)**执行,可修改时间;周末与节假日按交易日历跳过。文章范围为最近已收盘交易日至计划时间。可勾选飞书、钉钉接收完整 Markdown 分析结果(含逐位作者观点,不含原文及具体证据,长报告自动分段)。需保持应用运行、电脑唤醒并提前同步文章;错过计划只在目标交易日 09:30 前补跑,已有复盘运行时等待。日历每天刷新,断网时可使用 7 天内完整缓存;无可用日历则暂停并重试。
这套能力希望解决的不是“让 AI 猜明天涨什么”,而是把几十篇非结构化文章转化为一份可阅读、可核验、可在次日继续跟踪的观点地图。
系统将涨停池、连板梯队、昨日反馈、晋级率和情绪历史放在同一视图中,结合历史快照识别情绪周期;各模块独立加载,已有数据可先行展示。
聚合题材排名、涨跌强度、资金流、上涨宽度和持续天数,通过题材地图拆解产业链、概念节点和细分方向。结合 AI 分析市场趋势、题材阶段和趋势股的条件化介入点。
新增题材指数日 K、周 K 与月 K,结合成交量观察板块整体走势;页面区分数据源指数与等权参考指数,避免将参考曲线误当成官方指数。
行情总览将市场核心指数、新闻快讯、行业趋势强度、行业资金、题材概念、个股资金流入流出、龙虎榜、公告雷达、机构观点与产业透视统一到同一个研究入口。每个页面保留数据来源与抓取时间,并可将当前上下文直接交给 AI 解读,减少在多个行情终端和资讯页面之间来回切换。
支持「观察」「准备新开仓」「已有持仓」三种用途,以及超短、波段和中期三个周期。已有持仓可选填成本,用于理解当前仓位的执行边界。
| 研究方式 | 适合的场景 |
|---|---|
| 量化速览 | 先看行情、趋势和量化基线,无需调用 AI 模型 |
| AI 快速研判 | 快速整理当前主要逻辑与需要核实的问题 |
| AI 标准研判 | 比较主营、催化、支持与反对证据,形成条件化判断 |
| AI 深度研究 | 围绕核心分歧进一步补证,展开情景与后续核验 |
研究报告把来源陈述、第三方观点与研究推断分开,展示主营逻辑、核心分歧、反证、确认与失效条件,并保留引用和证据时点。研究阶段会保存已完成内容,可在满足恢复条件时继续缺失阶段。
支持保存多份持仓方案:点击配置区的「+」新增,切换方案即可继续编辑各自的股票、仓位、成本与研究设置。方案可改名、删除,修改自动保存在本机。
设置中的「钉钉与飞书机器人」支持个股 AI 研究和手动持仓巡检通知,均发送完整 Markdown 结果(不含具体证据与来源明细),长报告自动分段。开启失败提醒后,失败或未完成任务会发送状态及已生成结果;尚无报告时发送状态说明。
每份方案可独立设置定时巡检:快捷选择每 3 天、每周或每月,也可自定义每 N 天/周/月,指定起始日期与北京时间。勾选钉钉、飞书即可通过系统设置中已启用的机器人接收完整 Markdown 巡检结果(不含具体证据与来源明细,长报告自动分段);不勾选则只保存报告,失败提醒沿用系统通知设置。定时任务使用保存时的持仓与研究设置,修改方案后需点击「保存定时设置」同步。应用运行且电脑唤醒时执行;错过多次计划后补跑一次,已有巡检运行时等待,月度日期不足时取月末。删除方案会停止其后续定时巡检。
选择激进、均衡或稳重风格,设置持有周期,添加最多 10 只股票并配置仓位;总资产默认 50 万元并可编辑,未填成本时使用添加股票时取得的有效行情价格。按总资产、仓位和成本估算整股数量,展示最新价、持仓市值及个股与组合盈亏;剩余资金视为现金。巡检优先复用 24 小时内有效的个股 AI 报告,补齐缺失研究后生成组合结论,支持单独刷新某只股票的研究。
组合评分资料超过输入预算时,系统会优先压缩较大的标的研究,按字段和来源分片提炼,资料足够精简后立即继续评分。有效摘要按输入与模型配置保存,恢复任务时接着处理剩余部分;原始研究、来源和交易条件仍保留。自动摘要可能遗漏细节,报告会注明这一限制,可回看原始研究核验。压缩会增加模型调用与耗时;模型调用失败或压缩结果仍无法放入预算时,巡检会保留已完成的研究并提示重试。
图中展示「成长中线」方案的配置:上方汇总持仓市值、剩余现金与盈亏,下方选择交易风格和研究设置,并逐股调整仓位与成本;股数与市值按输入和行情估算。
组合综合评分由 AI 按四个维度给出依据,程序按固定权重复算和校验:持仓逻辑质量 35%、组合结构合理性 25%、风险管理质量 25%、策略匹配度 15%。评分只评价股票组合,满仓、现金比例和总仓位本身不加扣分;集中度按股票内部配比衡量。
图中这次巡检覆盖 4 只持仓,复用 3 份报告、新研究 1 份,综合评分为 65 分、风险等级为中风险。四张评分卡分别说明持有逻辑、组合结构、风险管理与策略匹配,并可展开「评分依据与来源」核验结论。
报告同时保留逐股判断、共同驱动与历史相关性、研究来源、确认和失效条件。完成的个股报告可直接打开;任务在后台运行,报告和恢复记录保存在本机。
在巡检报告中点击「AI 优化持仓」,依次完成候选筛选、个股研究、投资比较、程序配仓和独立复评。既比较增持已有股票,也研究引入新股票的必要性,输出目标比例、资金来源及入场和退出条件。