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# 🚀 start-here: 30 秒上手 ## A-Stock-Skills 只有 10 个 Skill | # | Skill | 解决什么问题 | |---|-------|------------| | 1 | **astock-data-source** | 拿实时行情 / K 线 (多源 fallback) | | 2 | **astock-cache** | K 线 parquet 缓存 (5 秒 vs 30 分钟) | | 3 | **astock-utils** | 代码转换 / 交易日历 / 工具函数 | | 4 | **watchlist-monitor** | 监控自选股 + 涨跌幅告警 | | 5 | **screener** | 全市场筛选 (PE / 涨幅 / MACD 等) | | 6 | **stock-technical-analysis** | MA / MACD / KDJ / RSI / BOLL | | 7 | **report** | 每日复盘 + 个股研报 | | 8 | **alerter** | 钉钉 / 微信 / 飞书 推送 | | 9 | **trade-journal** | 🆕 AI 建议 vs 实盘 复盘 | | 10 | **start-here** | 🆕 本文档 | ## 🎯 5 个真实场景 ### 场景 1: 拿一只股票的行情 ```bash python skills/01-infra/astock-data-source/main.py get-realtime --code 601991 ``` ### 场景 2: 拿 60 日 K 线 + 算 MACD ```python from skills.Stock_Analysis.stock_technical_analysis.main import calc_macd from skills.Stock_Infrastructure.astock_data_source.main import get_kline df = get_kline("601991", days=60) macd = calc_macd(df) print(macd.tail()) ``` ### 场景 3: 全市场筛选 PE<20 + 涨幅>5% ```bash python skills/05-quant/screener/main.py screen --pe-max 20 --pct-change-min 5 ``` ### 场景 4: 监控自选股 ```bash # 1. 生成配置模板 python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py init # 2. 编辑 watchlist.yaml # 3. 启动监控 python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py monitor ``` ### 场景 5: 复盘 AI 准不准 ```bash # 1. 记录今天的 AI 建议 python skills/02-data-collection/trade-journal/main.py record --code 601991 --signal "MACD金叉" --target_price 3.50 # 2. 30 天后比对 python skills/02-dat