Awesome-finance-skills的alphaear-news实战如何聚合财联社等13个信源的实时金融新闻【免费下载链接】Awesome-finance-skillsA collection of Awesome Finance Agent Skills for free and easy to start | 一系列开源免费的金融分析Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-finance-skillsAwesome-finance-skills 是一个开源免费的金融分析 Agent 技能合集其中的alphaear-news技能可以让 AI 助手一键聚合财联社、华尔街见闻、雪球、微博等十余个信源的实时金融新闻自动生成多平台热点汇总报告还能抓取 Polymarket 预测市场数据。无需自己写爬虫、对接 API安装后即可提问使用。本文带你从零上手这个金融新闻聚合技能。 alphaear-news 能做什么装上这个技能后你的 AI Agent 就拥有了一张金融新闻雷达核心能力有 3 个能力调用方法说明 单信源热点新闻fetch_hot_news(source_id, count)按信源 ID 抓取实时热榜如cls财联社 多信源热点汇总get_unified_trends(sources)聚合多个信源生成 Markdown 热点报告 预测市场数据get_market_summary(limit)获取 Polymarket 热门预测洞察公众预期下图是接入 skills 后Agent 基于实时新闻输出的一份贵金属跳水分析示例信息全部来自实时抓取的新闻源技能定义见 SKILL.md核心实现位于 news_tools.py。 最快安装方法两条命令上手方式一一键安装推荐# 只安装 alphaear-news 这一个技能 npx skills add RKiding/Awesome-finance-skillsalphaear-news方式二克隆仓库手动安装git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-finance-skills # 以 OpenCode 为例把技能复制到你的 Agent cp -r Awesome-finance-skills/skills/* ~/.config/opencode/skills/该技能同时支持 OpenCode、Claude Code、Antigravity 等主流框架只需保证技能目录中有SKILL.md文件即可被识别。 信源清单金融、综合、科技三大类全覆盖alphaear-news 内置的信源清单维护在 sources.md 中覆盖三大类别类别信源 ID信源名称特色 金融类cls财联社A股与宏观实时快讯 金融类wallstreetcn华尔街见闻全球市场与深度分析 金融类xueqiu雪球热榜社区股票讨论热点 综合类weibo/zhihu/baidu微博 / 知乎 / 百度热搜大众情绪与舆论风向 综合类toutiao/douyin/thepaper头条 / 抖音 / 澎湃算法推荐、短视频趋势、时政 科技类36kr/ithome36氪 / IT之家创投与消费科技 科技类v2ex/juejin/hackernewsV2EX / 掘金 / Hacker News开发者社区与全球科技动态 提示金融分析一般首选clswallstreetcnxueqiu组合辅以weibo观察大众情绪。 实战三种典型用法用法一抓取财联社实时快讯from scripts.news_tools import NewsNowTools tools NewsNowTools(db) news tools.fetch_hot_news(cls, count15) # 财联社前 15 条实时新闻返回的每条新闻包含标题、链接、发布时间和排名可直接交给大模型做解读。用法二一键生成全网热点汇总报告# 默认聚合 微博 知乎 华尔街见闻 report tools.get_unified_trends() # 或自定义信源组合 report tools.get_unified_trends([cls, weibo, 36kr])get_unified_trends会按平台分组输出各信源 Top 10 热点并附上链接和生成时间是一份开箱即用的 Markdown 舆情简报实现见 news_tools.py#L127-L159。用法三查看 Polymarket 预测市场from scripts.news_tools import PolymarketTools summary PolymarketTools(db).get_market_summary(limit10)预测市场的概率价格如美联储会否降息是观察公众预期和风险偏好的绝佳信号与新闻热点互补。⚙️ 工程细节缓存、限速与容错alphaear-news 在稳定性上下了不少功夫这也是它适合放进 Agent 自动运行的原因⚡5分钟内存缓存同一信源短时间内重复请求直接命中缓存避免频繁打接口过期缓存兜底API 超时或失败时自动回退到最近一次缓存数据保证 Agent 流程不中断本地持久化抓取结果通过 database_manager.py 落库可回溯历史新闻正文提取限速通过 content_extractor.py 调用 Jina Reader 提取新闻正文Markdown 格式无 API Key 时自动限速为每分钟 20 次请求间隔不小于 3 秒避免触发封禁✅测试保障相关行为均有测试覆盖见 test_news.py。 小结与相关文件alphaear-news 把金融新闻聚合这件原本需要写爬虫、维护 API 的事压缩成了安装 → 提问两步信源可配、报告可读、故障自愈。装好之后直接对 Agent 说一句帮我看看财联社和微博今天有什么热点就能拿到实时聚合报告。相关文件速查技能说明skills/alphaear-news/SKILL.md信源清单skills/alphaear-news/references/sources.md新闻抓取工具skills/alphaear-news/scripts/news_tools.py正文提取skills/alphaear-news/scripts/content_extractor.py本地数据库skills/alphaear-news/scripts/database_manager.py【免费下载链接】Awesome-finance-skillsA collection of Awesome Finance Agent Skills for free and easy to start | 一系列开源免费的金融分析Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-finance-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Awesome-finance-skills的alphaear-news实战如何聚合财联社等13个信源的实时金融新闻【免费下载链接】Awesome-finance-skillsA collection of Awesome Finance Agent Skills for free and easy to start | 一系列开源免费的金融分析Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-finance-skillsAwesome-finance-skills 是一个开源免费的金融分析 Agent 技能合集其中的alphaear-news技能可以让 AI 助手一键聚合财联社、华尔街见闻、雪球、微博等十余个信源的实时金融新闻自动生成多平台热点汇总报告还能抓取 Polymarket 预测市场数据。无需自己写爬虫、对接 API安装后即可提问使用。本文带你从零上手这个金融新闻聚合技能。 alphaear-news 能做什么装上这个技能后你的 AI Agent 就拥有了一张金融新闻雷达核心能力有 3 个能力调用方法说明 单信源热点新闻fetch_hot_news(source_id, count)按信源 ID 抓取实时热榜如cls财联社 多信源热点汇总get_unified_trends(sources)聚合多个信源生成 Markdown 热点报告 预测市场数据get_market_summary(limit)获取 Polymarket 热门预测洞察公众预期下图是接入 skills 后Agent 基于实时新闻输出的一份贵金属跳水分析示例信息全部来自实时抓取的新闻源技能定义见 SKILL.md核心实现位于 news_tools.py。 最快安装方法两条命令上手方式一一键安装推荐# 只安装 alphaear-news 这一个技能 npx skills add RKiding/Awesome-finance-skillsalphaear-news方式二克隆仓库手动安装git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-finance-skills # 以 OpenCode 为例把技能复制到你的 Agent cp -r Awesome-finance-skills/skills/* ~/.config/opencode/skills/该技能同时支持 OpenCode、Claude Code、Antigravity 等主流框架只需保证技能目录中有SKILL.md文件即可被识别。 信源清单金融、综合、科技三大类全覆盖alphaear-news 内置的信源清单维护在 sources.md 中覆盖三大类别类别信源 ID信源名称特色 金融类cls财联社A股与宏观实时快讯 金融类wallstreetcn华尔街见闻全球市场与深度分析 金融类xueqiu雪球热榜社区股票讨论热点 综合类weibo/zhihu/baidu微博 / 知乎 / 百度热搜大众情绪与舆论风向 综合类toutiao/douyin/thepaper头条 / 抖音 / 澎湃算法推荐、短视频趋势、时政 科技类36kr/ithome36氪 / IT之家创投与消费科技 科技类v2ex/juejin/hackernewsV2EX / 掘金 / Hacker News开发者社区与全球科技动态 提示金融分析一般首选clswallstreetcnxueqiu组合辅以weibo观察大众情绪。 实战三种典型用法用法一抓取财联社实时快讯from scripts.news_tools import NewsNowTools tools NewsNowTools(db) news tools.fetch_hot_news(cls, count15) # 财联社前 15 条实时新闻返回的每条新闻包含标题、链接、发布时间和排名可直接交给大模型做解读。用法二一键生成全网热点汇总报告# 默认聚合 微博 知乎 华尔街见闻 report tools.get_unified_trends() # 或自定义信源组合 report tools.get_unified_trends([cls, weibo, 36kr])get_unified_trends会按平台分组输出各信源 Top 10 热点并附上链接和生成时间是一份开箱即用的 Markdown 舆情简报实现见 news_tools.py#L127-L159。用法三查看 Polymarket 预测市场from scripts.news_tools import PolymarketTools summary PolymarketTools(db).get_market_summary(limit10)预测市场的概率价格如美联储会否降息是观察公众预期和风险偏好的绝佳信号与新闻热点互补。⚙️ 工程细节缓存、限速与容错alphaear-news 在稳定性上下了不少功夫这也是它适合放进 Agent 自动运行的原因⚡5分钟内存缓存同一信源短时间内重复请求直接命中缓存避免频繁打接口过期缓存兜底API 超时或失败时自动回退到最近一次缓存数据保证 Agent 流程不中断本地持久化抓取结果通过 database_manager.py 落库可回溯历史新闻正文提取限速通过 content_extractor.py 调用 Jina Reader 提取新闻正文Markdown 格式无 API Key 时自动限速为每分钟 20 次请求间隔不小于 3 秒避免触发封禁✅测试保障相关行为均有测试覆盖见 test_news.py。 小结与相关文件alphaear-news 把金融新闻聚合这件原本需要写爬虫、维护 API 的事压缩成了安装 → 提问两步信源可配、报告可读、故障自愈。装好之后直接对 Agent 说一句帮我看看财联社和微博今天有什么热点就能拿到实时聚合报告。相关文件速查技能说明skills/alphaear-news/SKILL.md信源清单skills/alphaear-news/references/sources.md新闻抓取工具skills/alphaear-news/scripts/news_tools.py正文提取skills/alphaear-news/scripts/content_extractor.py本地数据库skills/alphaear-news/scripts/database_manager.py【免费下载链接】Awesome-finance-skillsA collection of Awesome Finance Agent Skills for free and easy to start | 一系列开源免费的金融分析Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-finance-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
