宏观数据监控技能

工作流程

当此技能被触发时（通常通过 cron 每天晚上10点），执行以下步骤：

1. 启动浏览器

使用 browser 工具启动浏览器控制：

browser action=start profile=openclaw

2. 读取科普知识库

必须先读取 references/indicators.md 文件，获取常见指标的科普解释：

read path=/home/hmzo/.openclaw/workspace/skills/macro-monitor/references/indicators.md

3. 采集数据

按优先级访问以下数据源，收集过去24小时发布的宏观数据和政策信息：

国际数据：

• - Trading Economics (https://tradingeconomics.com/calendar) - 查看经济日历
• FRED (https://fred.stlouisfed.org/releases) - 美联储经济数据发布

国内数据：

• - 国家统计局 (http://www.stats.gov.cn/) - 查看最新数据发布
• 央行官网 (http://www.pbc.gov.cn/) - 货币政策、利率、流动性数据
• 证监会官网 (http://www.csrc.gov.cn/) - 监管政策

新闻资讯：

• - 财联社 (https://www.cls.cn/) - 实时金融新闻
• 华尔街见闻 (https://wallstreetcn.com/) - 市场资讯

4. 整理整合

将采集到的数据按以下结构整理：

【过去24小时宏观数据】📊

🌍 国际数据

• - [数据名称] [发布值] [预期值] [前值] [影响说明]

💡 [小白向科普解释说明 - 每个指标都必须添加]

🇨🇳 国内数据

• - [数据名称] [发布值] [预期值] [前值] [影响说明]

💡 [小白向科普解释说明 - 每个指标都必须添加]

📜 政策动态

• - [政策标题] - [简要说明]

📰 重要资讯

• - [新闻标题] - [简要说明]

科普解释规则（强制执行）：

1. 1. 每个指标都必须添加科普解释，没有例外

1. 2. 科普解释来源优先级：

- 优先：从 references/indicators.md 中查找现成解释 - 其次：如果找不到，执行未知指标处理流程

1. 3. 科普解释格式要求：

💡 [指标名]：[一句话定义]
- 为什么重要：[简短说明]
- 怎么看：[正常范围/关键阈值]

1. 4. 对于重要数据变化，添加额外解读：

- 超预期：为什么超预期？对市场有什么影响？ - 低于预期：反映了什么问题？政策可能如何应对？

未知指标处理流程

当遇到 references/indicators.md 中没有的指标时：

1. 1. 多源搜索验证

使用 browser 工具搜索该指标，访问多个来源： - 搜索1：[指标名] 是什么 意思 - 搜索2：[指标名] 经济指标 解释 - 搜索3：[指标名] investing.com 或 [指标名] trading economics

1. 2. 交叉验证

- 对比多个来源的解释，确保准确性 - 优先选择权威来源（央行官网、统计局、知名财经媒体） - 避免单一来源的片面解释

1. 3. 整理科普内容

将搜索结果整理成通俗易懂的格式：

💡 [指标名]：[一句话定义]
- 为什么重要：[简短说明]
- 怎么看：[正常范围/关键阈值]

1. 4. 可选：更新知识库

如果该指标是常见指标，考虑将解释添加到 references/indicators.md 中，避免重复搜索

5. 推送消息

使用 message 工具将整理好的报告推送给用户：

数据源快速访问

Trading Economics 经济日历

• - URL: https://tradingeconomics.com/calendar
• 关注：高重要性事件（红色标记）
• 字段：时间、国家、事件、实际值、预期值、前值

国家统计局

• - URL: http://www.stats.gov.cn/
• 关注：最新数据发布栏目
• 重点指标：GDP、CPI、PPI、PMI、工业增加值、社会消费品零售

央行官网

• - URL: http://www.pbc.gov.cn/
• 关注：新闻发布、政策解读
• 重点：LPR利率、MLF操作、公开市场操作、货币政策报告

注意事项

1. 1. 时间过滤：采集过去24小时（GMT+8）发布的数据和新闻
2. 科普解释强制：每个指标都必须添加科普解释，没有例外
3. 重要性排序：高重要性数据优先展示
4. 简洁明了：每个条目不超过2行，重点突出数值变化
5. 数据验证：对比实际值与预期值，标注超预期/不及预期
6. 异常处理：如果某个数据源无法访问，跳过并记录，不影响其他数据源

Cron 配置

此技能通过以下 cron job 调度：

json
{
name: macro-monitor-daily,
schedule: {
kind: cron,
expr: 0 22 *,
tz: Asia/Singapore
},
payload: {
kind: agentTurn,
message: 执行宏观数据监控，浏览免费数据源，整理过去24小时发布的宏观数据和政策信息并推送
},
sessionTarget: isolated,
enabled: true
}

手动触发

如需手动触发数据采集，发送消息：

执行宏观数据监控，浏览免费数据源，整理过去24小时发布的宏观数据和政策信息并推送