investoday-hotspot-event-decoding

# 🔥 热点事件解码 面向市场热点、主题赛道与行业事件解码，聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口，自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。 ## 触发场景 - 用户询问某个主题、赛道、行业最近发生了什么重要事件 - 用户希望理解“这波热点意味着什么”“对市场有什么影响”“下一步看什么” - 用户想让你对机器人、低空经济、AI 算力、创新药等主题做热点解码 - 关键词：热点解码、主题事件、赛道催化、最近有什么重要事件、这波热点意味着什么、行业催化 ## 输入示例 **示例 1：主题解码** ``` 帮我解码一下商业航天这个热点。 ``` **示例 2：赛道催化** ``` AI 算力最近有哪些关键事件，这波行情在交易什么？ ``` **示例 3：行业影响** ``` 人形机器人这波热点到底意味着什么，后面还要看什么？ ``` > 💡 本 Skill 面向“主题/赛道/行业”的热点研究，不面向单只股票。若用户只想看某只股票的近期消息，优先使用 `股票消息解读`；若用户更关心卖方共识、机构主线和板块分歧，请优先使用 `板块研报解读`。 ## 前置依赖 本 Skill 依赖 `investoday-finance-data`（今日投资金融数据）Skill 获取实时金融数据。 基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准，业务 Skill 不重复展开底层接入细节。 ## 工具说明 以下为本 Skill 通过 `investoday-finance-data` 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 `工具ID` 标识调用。 ### 主题识别工具 | 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 | |---------|--------|------|------| | 新闻资讯 | `news` | GET | 通过主题关键词获取相关新闻 | | 研报舆情 | `research/sentiment` | POST | 获取与主题相关的研报观点和逻辑 | ## 数据获取流程 用户提供主题、赛道或行业关键词后，Agent 按以下流程获取数据： - **Step 1：新闻资讯（近1个月）**：工具ID `news`，参数 `title=<主题关键词> beginTime=<1个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=10` - **Step 2：研报舆情（近2个月）**：工具ID `research/sentiment` (POST)，参数 `title=<主题关键词> beginTime=<2个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=3` > **并行优化**：Step 1-2 可并行调用。正文只展示 2-3 条最核心事件，不要简单堆砌全量新闻或研报。 ## 分析框架（4步） Agent 获取数据后，按以下 4 步框架进行结构化分析： ### Step 1：提炼核心事件主线 **目标**：从新闻与研报中筛选出最关键的 2-3 条事件，建立主题主线。 **数据来源**：`news` + `research/sentiment` 分析要点： - 优先保留重要新闻、时间更近、逻辑更完整的事件 - 研报用于补充“为什么重要”，而不是重复新闻摘要 - 若同类事件高度重复，保留信息量更高的一条 **输出**：核心事件表与主题主线。 ### Step 2：解释逻辑链条 **目标**：把“发生了什么”转化为“为什么重要、通过什么路径影响市场”。 **数据来源**：`news` + `research/sentiment` 分析要点： - 主题事件通过政策、供需、产业进展、预期变化等哪条路径影响市场 - 当前更偏短期情绪催化还是中期产业趋势信号 - 若事件只是噪音，应明确弱化处理 **输出**：逻辑链条与重要性判断。 ### Step 3：判断机会与风险方向 **目标**：识别主题事件带来的受益方向、承压方向与关键风险。 **数据来源**：`news` + `research/sentiment` 分析要点： - 哪些行业、子方向或风格更可能受益 - 哪些假设若无法兑现，会形成风险反转 - 强调主题层面，不落到具体个股推荐 **输出**：机会方向、风险方向与关注重点。 ### Step 4：形成后续观察框架 **目标**：告诉用户接下来应该重点跟踪什么，而不是给具体交易建议。 **数据来源**：前 3 步分析结果汇总 分析要点： - 未来几天和未来几周各自应看哪些变量 - 哪些信号代表事件影响强化，哪些信号代表逻辑减弱 - 形成结构化跟踪框架 **输出**：后续观察重点与关键验证点。 ## 策略逻辑汇总 | 信号组合 | 含义 | 判断 | |---------|------|------| | 高频新闻 + 研报同步强化 | 主题热度与逻辑共振 | ✅ 积极 | | 只有新闻热度、缺少研报验证 | 主题更偏情绪交易 | 🟡 关注 | | 新闻与研报都强调产业进展 | 中期逻辑较强 | ✅ 积极 | | 新闻时间较近但内容重复度高 | 热点可能进入噪音阶段 | 📊 中性 | | 研报观点分歧明显 | 主题认知尚未形成共识 | 🟡 关注 | | 热点事件偏宏观/政策层面 | 影响路径更偏预期驱动 | 📊 中性 | | 主题受益方向清晰、风险方向也明确 | 可形成结构化观察框架 | ✅ 积极 | | 缺乏增量事件且逻辑重复强化 | 需防止主题交易钝化 | ⚠️ 警惕 | ## 输出格式 ```markdown # 🔥 [主题关键词] 热点事件解码报告 > 分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资 ## 一、事件结论 （用一段话概括这波热点是什么、偏利多还是中性、最值得关注的影响是什么） ## 二、核心事件 （列出最重要的 2-3 条事件：时间、类型、标题、核心事实、情绪） ## 三、事件解码 - 趋势信号： - 逻辑链条： - 重要性判断： - 时效判断： ## 四、机会与风险 ### 机会方向 - ### 风险方向 - ## 五、后续观察 - 短期观察： - 中期观察： - 关键验证点： ## 六、综合结论 - 3-5 条核心发现 - 明确当前热点主线、机会方向与主要风险 - 给出后续需要重点跟踪的验证点 ## 七、数据来源 （仅列出正文实际引用过的新闻或研报标题） ## ⚠️ 风险提示 **以上内容基于近期公开新闻与研报信息整理，存在时效性与不确定性，仅供参考，不构成投资建议。** ``` ## 执行示例 用户说：“商业航天这波热点意味着什么？” 1. 提炼主题关键词“商业航天” 2. 并行调用 `news` 和 `research/sentiment` 3. 提炼 2-3 条最关键事件，并解释逻辑链条、机会风险和后续验证点 4. 输出 Markdown 格式热点事件解码报告 5. 在结尾保留风险提示 ## 安全与隐私 - 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据 - 不记录、不存储用户的查询记录 - 分析结论仅供参考，不构成投资建议