AlphaPai Research Skill

基于Alpha派（AlphaPai）Open API 的投研能力技能。所有 API 调用均通过 scripts/alphapai_client.py 的 CLI 完成，无需手动编写请求代码。

输出原则

Alpha派各接口的返回内容均由专业投研模型生成，质量高、格式完整，调用完成后应将原始输出直接呈现给用户，不做二次加工：

• - 禁止总结或压缩：不得将原文缩写为摘要，不得用自己的语言改写
• 禁止截断：无论内容多长，必须完整输出，不得以"以上为主要内容"等方式省略
• 保留原始格式：Markdown 标题层级、加粗、列表、表格、引用块等结构一律原样保留
• 引用来源随正文输出：若接口返回了参考来源（文档标题、日期、评分等），紧随正文完整呈现

若用户明确要求"总结"或"提炼"，则在完整输出原文之后，再额外附上总结，而非替代原文。

数据背景

Alpha派是讯兔科技开发的金融投研 AI 应用，具有丰富的投研场景数据。不同数据源对应不同质量与特征，对专业用户的判断至关重要：

• - 路演纪要：A股上市公司业绩会、券商路演、专家交流等一线会议内容
• 券商点评：分析师每日给机构投资者发送的点评（时效性高，质量参差不齐）
• 微信公众号：投研相关公众号及上市公司官方公众号内容
• 券商研报：国内外券商分析师撰写的研究报告
• 公司公告：上市公司在交易所发布的官方公告（最权威口径）
• 图表与数据：公告/研报图片、表格，及EDB宏观/行业/个股时序数据

首次使用：配置 API Key

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查看当前配置：

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如用户未提供 apikey，向其说明：可在 Alpha 派💻电脑端获取，或联系客户经理。不要在对话中回显完整 apikey。

接口一：投研知识问答

向 Alpha派的投研助手 PaiPai 提问，获取答案。按照输出原则完整呈现回答正文与引用来源，不做二次总结。

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示例：

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接口二：投研知识检索（基于RAG技术）

获取会被送入大模型的原始底层原始数据，适合自行加工或构建自定义 RAG 流程。

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示例：

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recallType 枚举值

选择 --type 参数时，根据用户意图选择合适的数据类型：

接口三：股票 Agent

INLINECODE35 — SSE 流式，响应结构同接口一。业绩点评场景需先通过接口四获取公告ID。

输出要求：严格遵照输出原则。Agent 生成内容通常较长（千字以上），必须完整输出全文，不得以任何形式截断、摘要或改写。Markdown 格式（标题、表格、加粗、列表）和参考来源原样保留。

mode 1 — 个股业绩点评

根据公司公告、业绩会路演、研报，对公司最新财务报告进行点评。

必填： --stock CODE:NAME --report-type TYPE --report-id ID --report-title TITLE --report-period PERIOD（公告信息先用 report 命令查询）

可选： --concern TEXT（用户关注方向）

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mode 2 — 公司一页纸

基于最新公告、路演、研报、点评，对公司进行初步完整分析。

必填： INLINECODE43

可选： --language 中文|英文（美股公司可选）--template-text TEXT（自定义公司一页纸模板，默认为空）

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mode 3 — 个股调研大纲

快速生成调研一家公司时应该问的问题清单。

必填： INLINECODE46

可选： --template-text TEXT（调研大纲中希望关注的内容要点，默认为空）

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mode 5 — 主题选股

根据事件、主题、关键词筛选相关股票。（template 值自动设为 1，无需手动传）

必填： --template-text TEXT（选股主题，与 --question 保持一致）

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mode 7 — 投资逻辑

梳理一家公司近期事件，提炼投资逻辑。

必填： INLINECODE52

可选： --template-text TEXT（关注的分析要点、维度、指标，默认为空）--only-answer（仅返回最终答案，不返回中间过程）

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mode 8 — 可比公司

从业务经营、产业链位置上，检索最具对标性的其他公司。（template 值自动设为 1，无需手动传）

必填： INLINECODE57

可选： --concern TEXT（对比过程中关注的话题，如产品参数、技术路线、估值、盈利等）

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mode 9 — 观点 Challenge

利用Alpha派信息，对用户观点进行逻辑挑战，启发多角度思考。（template 值自动设为 1，无需手动传）

必填： --template-text TEXT（待 Challenge 的观点，与 --question 中观点描述保持一致）

可选： --concern TEXT（关注焦点，进一步限定 Challenge 范围）--start / --end YYYY-MM-DD（检索信息时间范围）

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mode 11 — 行业一页纸

基于最新公告、路演、研报、点评，对一个行业进行初步完整分析（细粒度行业通常更佳）。

必填： --industry NAME（行业名称）

可选： --template-text TEXT（自定义行业一页纸模板，默认为空）

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mode 12 — 个股选基

根据个股及公募基金定期报告，查找持仓个股权重最高的基金。

必填： --stock-list CODE:NAME [...] --report-date DATE INLINECODE69

可选： --if-annual 0|1（是否年报，默认0）

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mode 13 — 主题选基

根据事件、主题、关键词筛选相关基金。

必填： --report-date DATE INLINECODE72

可选： INLINECODE73

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mode 15 — 画图

分析用户 query 并以图片方式展示调研结果，一图胜千言。

必填： --picture-color 主色HEX 辅色HEX INLINECODE75

INLINECODE76 固定传两个 HEX 值（主色、辅色），不含 # 前缀，如 2A66F6 A5A8AF，不可多传或少传。

可选： --source 0|1（0=仅图片，1=图文，默认0）

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接口四：获取股票公告列表

查询某只股票在交易所公开的公告列表，用于获取业绩点评所需的公告ID。

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示例：

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接口五：搜图表

从研报和公告中搜索相关图片和表格。

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示例：

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典型工作流

工作流1：投研问答

1. 1. 确认配置存在（config --show）
2. 执行 qa 命令，回答和引用来源直接输出
3. 格式化呈现给用户

工作流2：获取原始数据自定义分析

1. 1. 确认配置存在
2. 执行 recall 命令，根据需求选择 --type 和时间范围
3. 使用 --json 输出原始数据供后续脚本处理

工作流3：个股业绩点评（Agent）

1. 1. 确认配置存在
2. 执行 report --code <CODE> 查询公告列表，获取 stockReportId、stockReportTitle、stockReportPeriod、INLINECODE101
3. 执行 agent --mode 1 并传入上述公告信息，得到业绩点评

工作流4：其他 Agent 场景

1. 1. 确认配置存在
2. 根据场景选择 --mode，按接口三参数表传入必填项
3. 格式化呈现回答和引用来源

工作流5：图表搜索

1. 1. 确认配置存在
2. 执行 image --query "..." 搜索相关图表
3. 从返回的 imageUrl 获取图片链接展示给用户

升级 Skill

当用户说"帮我升级 alphapai-research skill"或类似意图时，执行以下流程：

1. 1. 获取远程版本信息：通过 WebFetch 工具拉取安装指引文档：INLINECODE106
2. 解析远程版本：读取返回文档 frontmatter 中的 version 字段
3. 读取本地版本：读取当前 SKILL.md frontmatter 中的 metadata.version 字段
4. 版本对比与决策：

升级安装的具体步骤（下载、解压、备份、替换、验证）完全遵照远程 install.md 文档中的指引执行，无需硬编码在此处。

参考文件