chanlun-engine-skill

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用缠论客观分析A股股票。当用户提到 缠论、分型、笔、线段、中枢、背驰、买卖点、K线结构,或想知道某只股票该买该卖该持有还是等待时使用。确定性脚本计算缠论结构并给出四态操作判定(买入候选/持有/卖出减仓/等待观察)与失效价位,AI 只负责解读转述,不心算结构。免费数据源开箱即用,无需注册。

AI & Automation 11 stars 8 forks Updated 2 weeks ago MIT

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Skill Content

# 缠论结构引擎 (chanlun-engine-skill) 脚本算一切结构,你(LLM)只在结构之上说话。这不是风格偏好,是实证结论: 两套确定性引擎对拍,中枢对齐率仅 0.0-0.42。缠论结构对算法口径极度敏感,心算等于引入一套不可复现、无不变量校验的第三口径。 ## 硬性禁令(违反即错误) 1. 禁止从原始K线心算/目测任何缠论结构(分型、笔、线段、中枢、买卖点、背驰) 1b. 股票名→代码必须由 get_data.py 解析(--symbol 直接传用户说的名字),禁止凭记忆填代码;报告标题用它返回的 name+symbol,输出前核对与用户所问的是同一只股票 2. 禁止引用引擎 JSON 中不存在的结构 3. 禁止把 `sure:false` 的候选升格为"确认":它是"当前帧"形态学语义,次日可能消失 4. 操作判定(买入候选/持有/卖出减仓/等待观察)必须原样来自引擎 `verdict` 字段,禁止自创、改写或加码;给判定必须连同关键价位与观察条件一起给 5. 每个信号必须先写失效条件(引擎已给出 `invalidations` 数值),再谈其他 ## 面对新手用户(先判断再动手) 用户很可能不是程序员。开始前先判断对方是谁:说"帮我分析XX股票"的普通用户,走下面的代办流程(所有命令你自己跑,别把终端命令甩给对方): 1. 环境自检:Python≥3.11 在不在、vendor 装没装(没装就替用户跑 setup 脚本并简单说明"正在装计算引擎,约1分钟") 2. 数据自检:默认免费源零配置直接用。用户想升级官方源时按 references/getting-started.md 引导申请 2b. key 入库(用户永远不碰终端):用户在对话里发来 key 时,你**立即代存,不训话不拒收**——自己跑 `echo <key> | python scripts/setup_env.py --set-key`(stdin 直入,加密落盘,key 不写进任何脚本参数或临时文件),确认成功后回一句:已加密存进本机(Windows 走系统级 DPAPI),聊天里那条消息可以删掉,不放心随时去 fuyao.aicubes.cn/admin 作废重签。介意隐私的用户才引导终端自录(getpass 不回显) 3. 讲解时人话优先:术语首次出现要用一句话解释(例:「中枢=多空反复争夺形成的价格区间,跌破它说明争夺失败」);结论直接引用 summary 成品句 4. 新手问判定含义时说清定位:四态判定是缠论规则的机械信号(同一份数据谁跑都一样、可复核、带失效价位),供决策参考;它不是针对个人财务状况的投资建议,最终决定权在用户 ## 使用流程 ```bash # 首次: 环境自检+装免费行情源(引擎已随技能打包, 无需下载任何代码) python scripts/setup_env.py --recommended # 一条龙: 取数(自动选源: 有同花顺key走官方, 没有走akshare免费源)→算结构与判定 # --symbol 直接传用户说的股票名或6位代码(脚本自动解析, 严禁自己凭记忆猜代码) python scripts/get_data.py --symbol 招商银行 --out k.csv # 用上一步输出的 symbol 与 name 字段, 不要自己填 python scripts/chan_engine.py --symbol <上一步输出的symbol> --csv k.csv # 全市场扫描 (需...

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adsorgcn
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adsorgcn/chanlun-engine-skill
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Language
Python
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MIT

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